在 Tripo 中使用 GPT-Image-2.5 Sunburst：创建更优质的 3D 参考图
GPT-Image-2.5 Sunburst 现已在 Tripo Studio 上线，可用于图像生成和编辑。它在细节、光照、参考图还原度和精准编辑方面的提升，能帮助创作者获得更适合制作 3D 的起始图像。
Tripo 将这些图像能力整合进连贯的 3D 工作流。内置模板可帮助创作者针对特定的后续任务准备角色、物体、场景和可打印概念，而不必只依赖空白提示词。
创作者无需离开 Tripo Studio，即可生成并优化图像、制作多视图图像、分离单个资产，以及将选定结果用于 3D 模型生成。
在 Tripo Image Gen 中体验 GPT-Image-2.5 Sunburst
GPT-Image-2.5 Sunburst 有哪些更新？
GPT-Image-2.5 Sunburst 属于 OpenAI 最新的图像生成与编辑模型系列，于 2026 年 9 月 8 日发布。与上一代相比，它在图像细节、光照、参考图保留、精准编辑、多轮一致性、指令遵循和生成速度方面均有提升。
这些改进让创作者在将图像用作 3D 参考图之前，更容易保留预期主体。有关模型公告和演示，请参阅 OpenAI 官方介绍。
为什么要在 Tripo 中使用 GPT-Image-2.5 Sunburst？
视觉效果出色的图像不一定适合作为 3D 生成的参考图。重要部位可能被遮挡，角色姿势可能不合适，或者场景中可能包含多个需要分别制作成资产的物体。
Tripo 通过面向常见 3D 任务设计的模板解决这些问题。创作者可以选择用于创建角色、T-pose 模型、场景资产、手办、可打印概念或风格一致变体的工作流，然后提供文本提示词、参考图像，或同时提供二者。
在同一工作区中，创作者可以使用 Edit Image 优化结果、生成多视图图像、通过 Cutout 分离元素，或将选定图像用于 3D 模型生成。
借助 GPT-Image-2.5 Sunburst，Tripo 的图像生成与编辑能力得到进一步增强，可为后续 3D 生成和后期处理提供更好的结果。
为你的 3D 任务选择模板
Tripo Image Gen 提供针对特定 3D 工作流定制的模板，包括 Character Extraction、Head Extraction、T Pose、Character Completion、Variants、3D Enhance、3D Print-Ready、Photo to Figure 和 Asset Extraction。每个模板都配有专为 3D 任务调校的预设提示词，只需选择最符合目标的模板即可。
| 模板 | 功能 |
|---|---|
| Character Extraction | 将头部、身体和配饰等角色部件提取为独立元素，以便分别生成 3D 模型 |
| Head Extraction | 提取头部并增强面部细节精度，以获得更好的头部和面部 3D 生成结果 |
| T Pose | 将角色转换为标准 T-pose，以便绑定和制作动画 |
| Character Completion | 补全缺失部位，从局部参考图中还原完整角色 |
| Variants | 创建多个风格一致的变体，用于创意探索 |
| 3D Enhance | 通过 3D 风格渲染增强深度感，以改善 3D 生成结果 |
| 3D Print-Ready | 创建高对比度的白模风格，提高 3D 打印的几何精度 |
| Photo to Figure | 将照片转换为风格化手办角色 |
| Asset Extraction | 提取道具和环境组件等场景元素，以便快速搭建 3D 场景 |
以下示例展示了模板如何根据不同的 3D 目标重塑输入图像。在角色工作流中，模板可以分离面部细节、为绑定准备完整身体，或在生成前补全缺失结构。
模板还可以改变资产的呈现或拆分方式。Variants 可探索相关方向，3D Enhance 可强化深度线索，3D Print-Ready 可突出清晰可辨的几何结构，Photo to Figure 可创建适合展示的诠释效果，Asset Extraction 则可分离场景元素以便单独建模。
模板围绕预期结果处理好参考图后，该结果即可进入同一套连贯工作流：检查、优化、按需添加视图，并生成 3D 资产。
在 Tripo 中将参考图像转换为 3D
Tripo Image Gen 支持文本生成、参考图生成、图像编辑和任务专用模板。
1. 明确资产并选择模板
确定最终资产是角色、独立角色部件、场景道具、配套系列，还是可打印概念。然后选择最符合预期结果的 Tripo 模板。
2. 添加文本提示词和参考图像
创作者可以直接在图像生成面板中输入文本描述，也可以上传图像并与文本结合使用。上传的图像既可以作为视觉参考，也可以作为编辑对象。
使用文本生成时，请清楚描述预期主体。使用图像引导生成或编辑时，请上传图像作为参考或编辑对象，并配合文本提示词。
3. 生成并检查图像
生成图像并检查它是否符合预期概念或参考图，然后再继续进行编辑、多视图生成、Cutout 或 3D 生成。
4. 使用 Edit Image 优化结果
当生成图像整体符合需求但局部仍需调整时，Tripo 的 Edit Image 功能支持通过文本和参考图引导修改。
GPT-Image-2.5 Sunburst 旨在进行定向修改，同时更好地保留周围主体和构图。
5. 按需生成多个视图
单张图像可能无法展示侧面轮廓、背面设计、深度或其他结构细节。Generate Multi-Views 可创建正面、左侧、右侧和背面参考图，为更好的 3D 生成提供更多视觉信息。
6. 将参考图转换为 3D
参考图准备好后，点击 Generate 3D，即可直接进入 Tripo 的模型生成工作流。
Tripo 支持通过单张图像或多视图参考图生成模型。生成的模型会显示在资产面板中，可供预览和进一步处理。对于一组已准备好的图像，Batch to 3D 一次最多可转换 10 张图像。
完整流程为：明确资产、选择模板、生成或上传参考图、检查结果、进行优化、按需添加视图，并将结果转换为 3D。
GPT-Image-2.5 Sunburst 与 Tripo 的六种实用工作流
| 工作流 | 步骤 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 角色工作流 | 角色概念 -> Character Extraction -> Edit Image -> Cutout -> Batch to 3D -> DCC 组装 | 创建头部、身体、四肢和配饰等独立角色部件，以便后续组装。 |
| 可绑定角色工作流 | 角色图像 -> T Pose -> Smart Mesh -> Rig -> Animate | 为完整人形角色做好绑定和动画准备。 |
| 游戏场景资产 | 场景概念 -> Asset Extraction -> Cutout -> Batch to 3D -> DCC Bridge -> 场景组装 | 将道具和环境元素分离为独立 3D 资产，用于构建更大的场景。 |
| 3D 打印 | 参考图像 -> 3D Print-Ready -> Multi-view Gen -> HD Model -> DCC to Bambu 或 Export | 为打印工作流准备以几何结构为重点的参考图，并在投入生产前检查生成的模型。 |
| 照片转手办 | 照片 -> Photo to Figure -> Multi-view Gen -> HD Model -> DCC to Bambu 或 Export | 在 3D 生成前，将肖像或全身照片转换为风格化手办概念。 |
| 风格一致的系列资产 | 参考图像 -> Variants -> Cutout -> Select References -> Batch to 3D | 创建一组具有一致视觉方向的道具、玩具或其他资产。 |
开始在 Tripo 中使用 GPT-Image-2.5 Sunburst 创作
根据预期的 3D 资产选择 Tripo 模板，使用 GPT-Image-2.5 Sunburst 生成或优化参考图，然后在同一工作区中继续进行多视图或 3D 模型生成。
