最近我在搞一个事儿，用GPT Image-2来做广告素材。我想大家最近两天一定被这样
这样
的AI生成作品刷屏了吧。虽然不得不感叹image2确实牛逼，但它实际用于生产力的能力怎么样呢，过程中又有哪些问题？
于是，在经过一天的尝试之后，就有了这篇文章。整个过程我是正儿八经的，按照真实投放标准，去尝试复刻高转化广告模板。
其实图片在我自己的工作流程中使用量是远小于视频的，之前确实也会AI图片或者单独生成封面之类的，但整体产量仍是以视频为主，倒不是有意而为之，说到底，还是人效和产能
作为投放，每天最头疼的就是素材产能。设计师永远不够用，外包质量参差不齐，自己用Canva拼又太慢。
长期不重视图片的弊端还是挺明显的，一方面图片在主流渠道就像FB、Google以及TT，往往很容易被忽略，同样的人力其实精力是更愿意分配在视频上的。但这会有一个弊端，就是很多图片原生流量位置其实是有机会跑出来的，但因为没什么深耕的，导致直接或间接错过一些流量。另外，像Mintegral、Applovin等网盟渠道，对比主渠道天然就喜欢图片类素材。不过如果你想做好一张图片素材，说实话，精力占比是丝毫不亚于一条爆款视频的。
直到这波GPT Image-2横空出世，看着全网刷屏的马斯克在dy直播间卖裤子，总统版恋与深空，我也试了一把，确实有意思，但紧接着我一想，不对，这么精细的控制能力，之前遇到的问题就都不是问题了呀
切回正题，这次更新的GPT Image-2 它到底NB在哪里？根据官方描述和我自己的体验，总结下来就3个点
1、言出法随，长prompt的理解更精准，包括录屏，产品细节，并且它自己是会思考的
2、多条件组合能力 人物、场景、光线等
3、商业需求方面的支持更好了，比方说产品图，banner、UI这些的支持会更好
于是，我花了差不多一天时间，从APP growing上面找了一堆各个赛道的头部素材，从里面抽出3个比较具有代表性的例子，延展聊聊GPT Image-2怎么用，以及边界在哪里，还有，如何控制。based on这套问题，我搞了一套Skill系统来解决它，并且将其开源在问末，大家如果有兴趣都可以试用。
先从最简单的开始。
电商广告。我找了一张近一个月在TT有6000w展示的护肤品广告图。
素材与数据来源于AppGrowing
我先让AI把这张图的设计逻辑拆了一遍。构图比例、字体层级、色彩搭配、信息优先级做一遍拆解。然后我把这些拆解结果喂给GPT Image-2，让它按照同样的结构生成一张新的护肤品广告。
出来的效果，怎么说呢，还不错。
真的还不错。构图比例几乎一模一样，产品摆放的位置、标题的大小关系、CTA按钮的颜色对比，都对了。如果你不仔细看，会觉得这就是同一个设计师出的第二版方案。
但我心里清楚，这只是"复制模板"。AI理解了广告设计的基础逻辑，能把视觉结构精准复刻下来，这个能力确实让我有点惊喜。甚至我们可以在此基础之上再做创新，根据不同产品卖点去调整信息层级，根据目标人群的审美偏好去微调色彩情绪，它可以一次批量输出100个不同角度的微调方案，谁能拒绝基于此的整整100组A/B test呢。
它是一个非常优秀的"执行者"，但不是"策略者"。
不过作为第一个案例，我给它打个七八分吧。底子是有的。
顺着这个信心，我开始搞游戏方向的内容。
游戏广告。这次我选了一个2D卡通风的游戏横版图片素材
素材与数据来源于AppGrowing
我没有做很详细的画面拆解，因为我想留更多随机的发挥空间，所以这次的prompt很简单：
我这次想试的不只是复刻，而是风格迁移。
结果出来的那一刻。
我愣了一下。不是因为不好，是因为太好了。3D转2D，无需原稿，直接生成，结构与风格统一，甚至根据游戏性做了适配
风格迁移这个事儿，Image-2是真的强。它不是简单地换了个颜色滤镜，而是真的理解了"游戏调性"里应该有什么元素，然后把这些元素融进了原来的广告构图里。人物、配色甚至是防御塔等背景细节，该有的全有了，而且不突兀。
这已经不是复制了，这是定制化创新。
做完游戏这个案例，我是真的有点兴奋了。我心想，这玩意要是能稳定输出这个水平，广告行业的素材产能问题真的能解决一大半。
然后我就信心满满地开始了真人+产品风格融合的场景测试。
将一个美区的社交广告，迁移到中东市场。
这个案例的特殊之处在于，它是阿拉伯语的。
我给Image-2的brief是这样的，将人物换成中东女性，画面主色调暧昧粉红，文案是阿拉伯语，主标题、按钮文字、聊天气泡里的内容，都要是阿语。
图生成出来之后，第一眼看过去，视觉上依然很能打。粉红色调的渐变很梦幻，人物的表情和姿态都对，手机屏幕上的聊天界面设计感也不错。单纯看画面，我觉得至少八分。
但是。
我多看了一眼文字，emm 看不懂，不过 以我对于AI的了解，文字多多少少是会有点问题的。
于是我让GPT帮我直接校准了一次，emm，问题还真不少
主标题就有问题。Image-2生成的阿语表达是一个很生硬的直译，那种一看就是机器翻译的感觉。语法结构没错，但是没有任何一个阿语母语者会这么说话。就好比你看到一个中文广告写着"请下载此应用以获取社交体验"，你不会觉得它有语法错误，但你会觉得，这啥啊，说人话。
按钮文字更离谱。少了重音符号。你可能觉得一个重音符号有什么大不了的，但在阿语里，一个重音符号的差异可以改变整个单词的意思。
这种素材肯定是没办法用的，这就是目前AI的硬伤，文本不准确，不解决这个是很难大规模商用的。如果真的投出去了会怎样？中东用户看到一个社交App的广告，文字读起来一股机翻味，按钮上的字还拼错了，聊天内容像机器人在说话。转化率也肯定跟着大打折扣
但这一下反倒给我整清晰了，GPT Image-2最牛逼的点在哪里？视觉上的问题已经解决的差不多了，生图会像大模型一样思考，有细节，会模仿。构图、配色、风格、氛围感，Image-2做得真的很好，有时候好到让你忘记它是AI生成的。
但文本是另一回事。
尤其是小语种文本。阿语、西班牙语、法语、日语、韩语，这些语言每一种都有自己独特的语法规则、标点系统、书写方向、敬语体系、文化禁忌。AI目前在英文文本生成上已经做得不错了，但一旦涉及到这些小语种，翻车概率直线上升。
而广告恰恰是最不能容忍文本错误的场景。
一个品牌广告上的拼写错误，杀伤力比一封邮件里的拼写错误大一百倍。因为广告是花了钱推到用户面前的，用户会下意识地认为"这是这个品牌最认真的样子"。如果最认真的样子都有错别字，那产品质量能好到哪去？
想到这儿，我就开始琢磨一个事儿。
只靠Image-2生成图像是不够的。必须在图像生成之前，把文本问题彻底解决掉。不是"大概看看差不多就行"，这里一定要是零错误的，一个标点都不能错。
回到我自己的工作流这块。
我做投放这么多年，其实一直有一套自己的素材审核流程。但以前审的是设计师做的图，主要看构图合不合理、卖点突不突出、CTA够不够醒目。文本校对这块，因为以前都是人工写的文案，错误率本来就低，所以不太需要专门的校验环节。
但AI生成的素材，完全是另一个逻辑。它的视觉能力远超文本能力，这就导致你很容易被漂亮的画面骗过去，忽略了里面藏着的文字雷区。
所以我搞了一个Skill，一个可以在AI工作流里反复调用的标准化流程。
这套Skill的核心原则就一句话，强制多轮文本校验加母语化改写，零错误之前绝不允许进入图像生成环节。
听着很简单对吧？但真正做起来，里面还是有蛮多细节的。
整个流程分七步走。
第一步，结构分析。拿到一个跑得好的广告模板，先用AI把它的设计逻辑完全拆解，构图网格、色彩系统、字体层级、信息优先级、CTA设计、视觉动线，全部量化记录下来。这一步就是我在电商案例里做的那个事儿，但要更系统化。
第二步，用户信息收集。明确目标市场、目标语言、目标人群画像、产品核心卖点、品牌调性。这一步很多人会觉得是废话，但我跟你说，90%的AI广告素材翻车，根源都在这一步信息没给够。你不告诉AI目标人群是中东25-35岁的女性白领，它怎么知道用什么语气什么措辞？
第三步，文案生成。基于前两步的信息，先让AI生成广告文案的初稿。注意，这一步只生成文本，不生成任何图像。主标题、副标题、CTA按钮文字、画面内的所有文字元素，全部先以纯文本的形式产出。
第四步，第一轮校正，语法和拼写。找AI做一次基础的语法检查和拼写检查。这一轮主要抓硬伤，缺失的重音符号、错误的语法结构、拼写错误、标点位置问题。
第五步，第二轮校正，母语化改写。这一轮是最关键的。把第四步校正过的文本，交给目标语言的母语校对（可以是母语同事，也可以是专门的母语AI模型），从"语法正确但不自然"改写成"母语者真的会这么说"。这一轮改动往往是最大的，因为AI生成的小语种文本，最大的问题不是"错"，而是"不像人话"。
第六步，第三轮校正，文化适配和终审。检查文案是否触犯目标市场的文化禁忌、宗教敏感词、政治敏感表达。中东市场尤其需要这一轮，很多在英语世界完全正常的表达，翻译成阿语之后可能会有完全不同的含义。这一轮必须由了解目标文化的人来做终审确认。
做完这三轮校正之后，文本锁定，一个字都不能再改。
然后才进入第七步，视觉锁定和图像生成。把锁定的文本和第一步分析出来的设计结构一起喂给Image-2，让它生成最终的广告素材。生成之后还要做一次最终比对，确认画面中的文字和锁定版本完全一致，没有AI在图像生成过程中"自作主张"改了某个字。
整个流程走完，出来的素材才算达标。
你可能会觉得，这也太繁琐了吧，做个广告至于的吗？
我是真的觉得至于的。
你想想看，一条广告投出去，如果因为一个拼写错误导致点击率下降哪怕5%，乘以你的投放预算，那是多少钱？
顺着这个再聊聊，为什么小语种这么重要。
做出海的朋友应该都有感觉，全球移动广告市场的增长引擎，已经从英语市场转向了中东、东南亚、拉美这些新兴市场。这些市场的共同特点是什么？非英语。
阿拉伯语，从右往左书写，字母在词首词中词尾形态不同，有些元音不写出来需要靠上下文推断。西班牙语，有倒问号倒感叹号，动词变位极其复杂，拉美西语和西班牙西语用词还不一样。法语，有各种重音符号，性数配合规则严格，一个形容词的阴阳性用错了原生法语用户一眼就能看出来。日语，有汉字假名罗马字三套书写系统，敬语体系复杂到能写一本书。
这些语言的复杂性，目前任何一个AI模型都没有完全搞定。GPT-4也好，Claude也好，在这些小语种的文本生成上，都会犯各种微妙的错误。这些错误不是"文盲级"的低级错误，而是"外国人说中文"那种微妙的不自然，但对母语用户来说，一眼就能看出来。
而广告，是你给用户的第一印象。
所以我把这套Skill在设计的时候，针对每个目标语言都内置了一份专属的检查清单。阿语要查书写方向、字母连接形态、重音符号、宗教敏感词。西语要查倒标点、动词变位、地区用词差异。法语要查性数配合、重音符号、连字符规则。日语要查敬语等级、汉字选用、假名正确性。
这些清单不是我拍脑袋想出来的，是真的在实际投放中一个坑一个坑踩出来的。
说到这儿，聊聊我对未来的一些想法吧。反正我觉得这个方向是确定的。
AI图像生成的能力会越来越强，这个趋势不可逆。Image-2已经证明了AI在视觉创作上的潜力，未来的迭代只会更好。构图会更精准，风格迁移会更自然，细节会更丰富。这一波AI生成的广告素材在视觉层面已经能达到专业设计师90%的水平。
但文本呢？
我有时候觉得，文本生成其实比图像生成更难。因为图像的"好"是连续的、模糊的，差一点点色调、差一点点构图，用户可能感觉不到。但文本的"对"是离散的、精确的，一个字母错了就是错了，一个标点少了就是少了，没有"差不多对"这一说。
所以我的判断是，未来AI广告创作的瓶颈，不在视觉，在文本。更准确地说，在"去AI味"和"母语化表达"这两件事上。
谁能解决这个瓶颈，谁就能在出海广告这个赛道上建立真正的壁垒。
而解决方案，我觉得不会是某一个更强的模型横空出世就搞定了，至少短期内不会。我们仍需要给它加一些约束和矫正。
我始终坚信，工具越强大，流程就越重要。
好了，最后说点实际的。
这套Skill我已经整理好了，会开源放到GitHub上。里面包括完整的七步流程定义、各语种的专属检查清单、还有我在三个案例里踩过的所有坑的详细记录。
https://github.com/AgentGrowing/chatGPT-image-2-SKILL
欢迎大家使用，提提建议。
还有一件事想特别提醒所有在做投放的小伙伴。
不管你用不用AI做素材，请一定要重视文本校验。
这话听起来像废话，但非母语者确实很容易在一些小细节上翻车，甚至自己完全没有意识到。
文本是广告的最后一公里，也是最容易被忽略的一公里。
以上，这就是我用GPT Image-2做广告的全部实验心得。从电商的"还不错"，到游戏的"卧槽真强"，再到社交的"差点翻车"，最后总结了一套三层校验的Skill系统。
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