參考圖錨定 + 格數控制 + 跨格一致性——把一張圖變成完整分鏡板的實操。

為什麼網格難做（以及為什麼它依然有效）

要求「一個 9 格分鏡」聽起來像是要九張圖，但 GPT Image 2 是一次性把整個網格畫出來的。這就是訣竅：每一格都是一起取樣的，所以它們會自動共享光照、角色與風格——這是九次單獨生成幾乎做不到的。

失敗點不在一致性，而在控制。一旦含糊，模型會自己編出格數、閱讀順序與裁切方式。prompt 的任務就是釘死網格骨架，讓模型只需填充內容。

參考圖錨定的網格

最強的版本從一張基礎圖出發，要求網格是它的變體，而不是全新創作。這樣每個格子裡的主體都保持一致。

Using the provided reference image, create a 3×3 storyboard grid. Every panel features the SAME subject from the reference (identical face/product, identical styling). Keep one consistent cinematic color grade across all 9 panels. Vary only camera angle and action per panel: 1) wide establishing shot, 2) medium shot, 3) extreme close-up detail, 4) over-the-shoulder, 5) low angle, 6) high angle, 7) profile, 8) action/motion, 9) hero beauty shot. Thin neutral gutters between panels, no text labels.

「每一格都呈現同一個主體……只變化機位」是承重指令。沒有一份明確的九鏡清單，模型會重複兩三個想法，剩下的湊數。

控制格數與版式

GPT Image 2 對顯式幾何的遵循遠好於隱含的數量。要說得直白：

寫明列 × 行，不要只給總數（「6 格的 2×3 網格」勝過「6 格」）
定義閱讀順序（「從左到右，從上到下」），否則模型可能打亂次序
指定格間距與比例（「細白格間距，每格 1:1」）以防各格糊在一起
如果需要標籤，明確要求並說明位置（「每格下方一條小標題列」）——否則要麼沒有，要麼是亂碼文字

產品廣告分鏡（商業工作流）

這是許多電商 prompt 案例背後的技術：一張產品圖變成一份完整的 TVC 鏡頭清單。把乾淨的產品作為參考圖餵進去，要求一份帶編號的廣告分鏡。

Using the provided product photo, build a 9-panel commercial storyboard for a 15-second ad. Keep the product 100% identical in every panel (shape, label, color — do not redesign). Panels: 1) lifestyle establishing scene, 2) product hero on surface, 3) macro texture/detail, 4) in-use by a hand, 5) key feature callout, 6) social/lifestyle moment, 7) size/scale reference, 8) packaging shot, 9) brand close with the product as hero. Warm premium lighting, shallow depth of field, consistent set throughout. Small scene number in each panel corner.