1 · 画出构图
打开画板,画出物体的位置、大小和地平线的位置。画得潦草没关系——sketch to image 读的是意图,不是画功。场景需要时,可以画多张草图。
由 ChatGPT Images 2.5 驱动
ZingPix 让 sketch to image 工作流人人可用。画出大致构图,补一句氛围描述,ChatGPT Images 2.5 渲染出严格遵循你布局的成品——位置、比例、透视,分毫不差。
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sketch to image 是把手绘输入变成完整图像的 AI 工作流。不必把脑海中的画面翻成文字提示词、寄希望于模型猜对布局——你直接把布局画出来,火柴人和方框就足够。模型读取你画中的几何、透视和比例,然后渲染出遵循构图的精致图像。
在 ZingPix 上,它不是一个独立的小玩具。这个功能与其他创作模式共享同一工作室、同一模型和积分体系,草图与专业成品之间永远只差一次点击。
从随手线条到成品渲染,只要三步。
打开画板,画出物体的位置、大小和地平线的位置。画得潦草没关系——sketch to image 读的是意图,不是画功。场景需要时,可以画多张草图。
补一两句方向:场景、氛围、光线、风格。文字负责质感,sketch to image 的输入负责布局。
生成之后继续加工:指着区域做局部修改,或在画布上叠加草图添加元素。每个版本都会保留,可对比、可回退。
来自社区的真实工作流——拖动每张卡片上的手柄,对比草图与成品图。
引擎背后的模型,以及它对你的画意味着什么。
ChatGPT Images 2.5 解读草图的几何、透视与比例。屋顶上的火柴人可以变成电影剧照,因为模型把你的画当作空间指令,而不是可以忽略的涂鸦。
位置、大小和取景由你的手决定。sketch to image 输入里主体小、偏左,输出里它就小、偏左——这是纯文字提示词最难做到的事之一。
一次请求最多可携带 16 张参考图。画出布局,附上产品照片提供识别特征,模型把二者融合成一个协调的场景——构图来自你的手,质感来自照片。
多轮一致性让面孔、产品和构图在修改中保持锚定。第一张结果是用来细化的起点,不是重新摇的彩票——第二版就是第一版加你的修改,仅此而已。
Flare 约 5–10 秒返回,节奏保持对话感:画、看、调、再画。Sunburst 需要 25–45 秒,用于印刷级终稿——每张图你自选速度或精度。
用几张草图搭一个场景——一张给布局,一张给产品形状。每张画占一个参考槽位,模型在一次生成中把它们组合在一起。
习惯视觉思考、不愿和提示词较劲的设计师;要在五点前拿出指定构图的活动图的市场同学;想看到一幅画活过来的老师和家长;开拍前先做镜头预演的影视创作者;以及每个说过“我能想象出来,就是描述不出来”的人——因为现在,画面本身就是描述。
有经验的用户是怎么做的。
先画场景的骨架:地平线、主体位置和最大的几个形状。这三条线索几乎承载了全部空间信息。细节可以后面再补——甚至可以不补,模型会自己合理地脑补出来。
把颜色当作松散的提示来使用。一团绿色会被理解为树叶,一片蓝色是水或天空,一个暖色圆点是一盏灯。你是在为世界"打标签",而不是在作画——把笔触当作标注,而不是作品。
明确说出"不要保留什么"。一句简短的话,比如"输出中不要保留手绘线条",就能阻止模型在你想要照片质感时残留草图痕迹。指令虽小,对成图干净程度的影响却很大。
打开画板随便画,看模型帮你画完。注册即送积分——无需绑卡。