gpt4o-image-prompts：中文图片提示词与结构化数据怎么用

中文内容创作者使用图片模型时，常见问题不是没有 Prompt，而是中文需求、图片示例和分类信息分散在不同地方。songguoxs/gpt4o-image-prompts 将中文图片提示词与结构化数据放在一起，适合查案例，也适合继续开发工具。

覆盖多种模型和任务

项目整理的内容涉及 GPT Image、Nano Banana、Grok、豆包等模型和不同图片任务。它可以用于：

• 中文海报和封面；
• 社交媒体配图；
• 商品和产品视觉；
• 人物、插画和场景；
• 不同模型的 Prompt 对照。

为什么 JSON 数据有价值

如果只保存 Markdown，阅读很方便，但筛选和二次开发需要额外解析。结构化数据可以承载：

来源
图片
提示词
示例
模型
分类标签

这些字段可以继续用于搭建：

• Prompt 搜索页；
• 按模型和场景筛选；
• 图片预览和详情页；
• 一键复制或改写；
• 收藏、评分和个人标签；
• 面向 Agent 的检索接口。

做中文配图时不要只换语言

英文案例直接翻译成中文，并不一定适合中文图片任务。还需要重新检查：

• 中文文字长度是否适合版式；
• 标题和副标题的层级；
• 字体是否能被模型正确渲染；
• 文字区域是否足够宽；
• 中文品牌名是否需要后期排版；
• 哪些信息应该交给设计软件完成。

对于包含大量精确文字的海报，比较稳妥的做法是让模型生成背景和构图，再在后期工具中完成最终排版。

把数据集接入自己的工具

一个最小的 Prompt 搜索工具可以按以下流程设计：

读取 prompts.json
  → 建立分类和模型索引
  → 输入场景关键词
  → 返回图片预览和候选 Prompt
  → 用户替换主体和文字
  → 调用指定模型

二次开发时应保留来源字段，避免把第三方案例处理成没有出处的内部资产。同时应检查仓库许可证、图片来源和商业使用范围。

总结

这个项目的价值有两层：一层是中文案例参考，另一层是结构化数据入口。前者帮助创作者找方向，后者帮助开发者做搜索、筛选和 Agent 集成。字段和数据内容可能随项目更新，使用前请查看 当前仓库。