GPT Image 2 生图去噪点方法
区分风格颗粒与脏噪点，再按提示词减法、白膜法和线稿法选择最短修复路径。
先判断你看到的是“风格颗粒”，还是“不想要的脏噪点”。 如果你本来就在做 CCD、胶片、扫描印刷或低清快照，颗粒可能是画面语言，不需要全部去掉。下面的方法处理的是色斑、碎渣、脏纹理和不受控的高频噪点。 一、还没出图，或者准备重新生成 1. 先精简提示词 噪点变多，常见原因不是“画质词不够”，而是多个风格、材质和光效同时抢控制权。先保留主体、构图、光线和一个主风格，删掉意思重复或彼此冲突的词，再重新生成。 例如，同一段提示词里同时要求“柔和胶片、锐利商业摄影、粗颗粒扫描、光滑 3D 材质”，模型很容易把这些要求混成脏纹理。一次只确定一套主要成像逻辑，结果通常更干净。 2. 不要堆大量泛化质量词 GPT Image 2 更需要清楚的画面关系，而不是“高质量、8K、超高清、大师级、极致细节”全部叠加。质量词越多，不一定越清晰，反而可能让每个区域都被塞满细节。 可以改成更具体的要求：主体边缘清楚、暗部干净、背景简化、纹理密度受控、只在主要材质上保留细节。 3. 连续改图后越来越脏，就新开对话
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