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GPT Image 2.5 Sunburst 與 Flare:角色設定圖、狀態圖與封面怎麼選

快速解答:在 SceneMixer 上,GPT Image 2.5 Sunburst和GPT Image 2.5 Flare價格相同(每張圖 25 積分,約 $0.16),兩者都以約 2K 繪製,所以選擇只關乎模型本身。OpenAI 把Flare做成較快的通用模型,把Sunburst做成較慢、精準、最能守住參考主體的模型。大量出圖用 Flare——配角、場景、道具、初稿。主角的臉、依主設定圖繪製的狀態圖,以及依主角設定圖繪製的宣傳封面,用 Sunburst。
AI 短劇《The Sundered Crown》劇照,由 SceneMixer 端到端生成(7 位角色、1 集)
範例:《The Sundered Crown》— 膠片實拍,1 集,由 SceneMixer 從劇本端到端產出 · 觀看集數

兩個檔位在同一頁:SceneMixer 上的 GPT Image 2.5。

兩者相同的地方

不同的地方

OpenAI 在 2026 年 9 月 8 日同時發布了這兩個模型,並對它們做了不同的描述:

在 SceneMixer 上,第二點才是關鍵。狀態圖(同一個角色穿上病號服)和封面海報,都是依據現有設定圖繪製的。更能守住參考圖的模型,會保住你已經認可的那個人的臉和體型。

各項任務該選哪個

任務選擇原因
整個角色陣容的第一輪Flare較快;你在檢驗的是描述,不是最終的臉
兩三位主角Sunburst在觀眾看得最久的地方要求精準
配角和臨時演員Flare價格相同,出圖更快
場景和道具Flare沒有要守住的參考圖;賺到的是速度
狀態圖(第二套服裝、受傷、年齡變化)Sunburst依主設定圖繪製;重點就是守住參考圖
宣傳封面海報Sunburst依據主角設定圖繪製,並把標題畫進去

為自己的項目做決定的省錢辦法

挑一位臉很重要的主角,在 Flare 上生成設定圖。如果臉就是你寫的樣子,就留下它,繼續用 Flare。如果不是,就把它下載下來,切換設定,在 Sunburst 上重新生成同一張——重新生成會取代卡片上的圖像,所以下載下來的那張就是你用來比較的副本。這樣只用兩張圖。然後根據你看到的結果,而不是基準測試,來決定其餘角色用哪個檔位。

如果對那張臉來說兩者沒有明顯差距,預設的 Qwen-Image 3.0(每張圖 7 積分)可能就夠了;免費設定圖就是在那裡繪製的。

如何在兩者之間切換

設定 → 模型偏好 → 圖像模型,然後選擇GPT Image 2.5 Flare。從此以後每張新圖像都用它繪製:第 2 步的角色、場景和道具設定圖、重新生成、狀態圖,以及宣傳封面海報。已經畫好的圖像不會變;切換從不會重畫任何東西。你可以按組別切換——主角用一個檔位、背景場景用另一個——也可以隨時切換回來。

切換不會重畫任何東西。每個角色、場景和道具的卡片顯示的是它現有的圖像;只有下一次生成才會用新的檔位。

資料來源

GPT Image 是 OpenAI 的商標,此處提及僅為標示作為檔位提供的模型。價格為 SceneMixer 自己的定價,取自即時價目表。

FlareSunburst
在設定中顯示為GPT Image 2.5 FlareGPT Image 2.5 Sunburst
每張圖的積分2525
速度較快較慢
守住參考主體好更好(OpenAI 的說法)
在本站最適合大量出圖:臨時演員、場景、道具、草稿主角、狀態圖、封面海報

常見問題

GPT Image 2.5 Sunburst 比 Flare 好嗎?

對於必須吻合參考圖的精準作業,OpenAI 說是。其他情況下,在本站價格相同的前提下,Flare 是更快的選擇。

Sunburst 和 Flare 在 SceneMixer 上價格相同嗎?

相同,各為每張圖 25 積分。

哪個比較快?

Flare。OpenAI 把它定位為快速的通用模型;Sunburst 用速度換精準。

角色一致性該用哪個?

依現有設定圖繪製的狀態圖和封面用 Sunburst。整部系列的一致性主要來自在每個鏡頭重複使用每張設定圖,這在兩者上都行得通。

可以在同一個項目裡兩個都用嗎?

可以。這個設定只對新圖像生效,所以主角用 Sunburst 畫,再切換,其餘用 Flare 畫。

它們會用到我的免費設定圖嗎?

不會。每個帳號的 15 張免費設定圖只用預設圖像模型繪製。

哪一個的解析度更高?

沒有差別。兩者都以約 2K 繪製,長邊 2,048 像素。

標題要畫進畫面的封面,該用哪個?

Sunburst,因為封面是依據主角設定圖繪製的。不管用哪個,選定候選之前都要先檢查標題的字有沒有寫對。

在一位主角身上兩個都試試

同一張臉畫兩張圖,比任何圖表都更能說明問題。開始一個項目,比較看看。

開始一個項目

更新於 2026 年 10 月 25 日