寫真 UGC：先偷真照片顆粒/色調，再鎖臉

提示詞

how to generate AI photos that look 100% real with GPT-Image 2.5:

GPT-Image 2.5 is a bit nodern than image 2, but if you still get that obvious AI look. no references = fake color, fake grain, fake skin.

so steal this trick from a real photo, then lock a woman as your UGC face.

 find a real photo with the aesthetic you want (phone snap, not a campaign)

 drop it into GPT-6 Astra in ChatGPT and ask:

“analyze this photo and give me a very detailed json prompt describing its visual style. really break down the color grading, lighting, and the exact colors so i can apply that look to my own images”

Astra writes the look. you don’t sit there naming every shadow.

 take that json into GPT-Image 2.5 (ChatGPT is enough)

 attach a face you like, or generate one, and prompt:

“using this json as reference, generate a candid ugc photo of a woman. phone camera, not studio. keep the grade and lighting from the json. no beauty filter, no plastic skin.”

 compare it to a version with no json. the difference is the grade.

 save the still you’re happy with as your character ref

 every next image: attach that woman + the json, and tell it to keep the same face

now you have one girl you can drop into new locations without rewriting the whole prompt.

iterate the json with Astra when the look drifts. leftover “basic” color and cheap grain are usually what still reads as AI.

json = lighting and color. character ref = the same woman. you just change the scene.

中文翻譯

如何用 GPT-Image 2.5 生成看起來 100% 真實的 AI 照片：

GPT-Image 2.5 比 image 2 更現代一些，但如果你得到的仍然是那種一眼假的 AI 感。沒有參考圖 = 假的顏色、假的顆粒、假的皮膚。

那就從一張真實照片裏把這個技巧偷過來，然後鎖定一位女性作爲你的 UGC 面孔。

 找一張擁有你想要那種美學的真實照片（手機隨手拍，不是商業大片）

 把它丟進 ChatGPT 裏的 GPT-6 Astra，然後問：

“分析這張照片，給我一段非常詳細的 json 提示詞，描述它的視覺風格。真的要把調色、光線和準確的顏色都拆解出來，這樣我就能把這套質感套到我自己的圖片上”

Astra 會把這種質感寫出來。你不用坐在那兒給每一處陰影命名。

 把那段 json 拿到 GPT-Image 2.5 裏（用 ChatGPT 就夠了）

 附上一張你喜歡的臉，或者直接生成一張，然後提示：

“以這段 json 作爲參考，生成一張一位女性的隨手拍 UGC 照片。手機鏡頭，不要影棚感。保留 json 裏的調色和光線。不要美顏濾鏡，不要塑料皮膚。”

 把它和一張不帶 json 的版本做對比。差別就在調色上。

 把讓你滿意的那張靜幀保存下來，作爲你的角色參考

 之後每一張圖：附上那位女性和這段 json，並告訴它保持同一張臉

現在你就有了一個固定的女孩，可以把她放進新的場景裏，而不用重寫整段提示詞。

當質感跑偏時，就用 Astra 反覆調整那段 json。殘留下來的“基礎款”色彩和廉價顆粒，通常就是仍然看起來像 AI 的原因。

json = 光線和色彩。角色參考 = 同一個女人。你只需要更換場景。

溯源

原作者

0x_harness

發佈日期

2026-09-10

原始出處

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收錄來源

xianyu110/awesome-gpt-image2.5 · 2097864879843746285 · MIT