GPT Image 2 Mockup系列測評：設計方案展示終於有救了
整理版優先睇
GPT Image 2 生成 Mockup 圖實測：快速驗證設計方向，但未夠取代專業工具
呢篇文章係由一位設計師親自測試 GPT Image 2 嘅 Mockup 生成能力。佢面對嘅問題係：做設計提案時，Mockup（樣機展示圖）好重要，但整一張圖通常要半個鐘，揾模板、對齊、調光影，好花時間。佢就想知道 GPT Image 2 可唔可以直接生成 Mockup 圖，幫手慳時間。佢測試咗 8 個場景，包括手機界面、名片、T恤印花、多設備展示等等。
佢嘅結論係：GPT Image 2 生成 Mockup 圖，最大價值係「快速驗證設計方向」，而唔係「取代專業 Mockup 工具」。對於內部討論或者快速提案草圖，AI 生成嘅圖已經夠用；但如果要畀客戶最終提案，仲係要用 Photoshop 或者 Figma 樣機模板手動處理。尤其係多設備展示同名片設計呢兩個場景，GPT Image 2 表現最好，效率高。但係 T恤印花同包裝設計呢啲需要真實質感嘅場景，AI 仍然有明顯限制。
總括嚟講，作者建議嘅工作流程係：先用 GPT Image 2 快速生成 Mockup 靈感圖，然後揀最好嘅嗰張；如果精度要求高，再用專業工具手動精修。呢個方法可以將做 Mockup 嘅時間由半個鐘壓縮到 3 分鐘，對於高頻提案嘅設計師嚟講，價值好大。
- 結論：GPT Image 2 生成 Mockup 圖適合快速驗證設計方向，但未夠取代專業工具。
- 方法：將設計稿上傳到 GPT Image 2，配合詳細提示詞描述設備、角度、光影、背景等，即可生成 Mockup。
- 差異：多設備展示同名片設計係最實用場景，效率高；T恤印花同包裝設計等需要真實質感嘅場景限制較大。
- 啟發：AI 生成嘅 Mockup 可以作為靈感參考，尤其係響應式設計展示，自動調整佈局。
- 可行動點：建議工作流為「AI 生成靈感 → 挑選最佳 → 手動精修」，將時間由 30 分鐘壓縮到 3 分鐘。
多設備展示 Mockup 提示詞
將同一張網頁設計稿，分別放到 4 種設備嘅屏幕上，排列喺一張圖入面展示：設備1：台式機（顯示器27寸）設備2：筆記本（MacBook Pro 14寸）設備3：平板（iPad Pro 12.9寸）設備4：手機（iPhone 15 Pro）要求：- 4個設備嘅屏幕都完整顯示同一個網頁- 設備之間有大細比例差異（台式機最大，手機最細）- 背景：簡約辦公場景，所有設備放喺同一張枱上- 光影：統一嘅自然光，設備陰影真實- 風格：響應式設計展示圖，適合提案PPT
測試背景：點解要用 AI 做 Mockup？
做設計提案最尷尬嘅事，係你花三日整嘅設計方案，客戶睇咗五秒就話「冇感覺」。原因係你嘅設計稿太孤立，客戶睇唔到「呢個 LOGO 放喺名片上大概咩效果」、「呢個界面上到手機係咩感覺」。所以 Mockup 一直係設計師嘅必修課，但同時亦係耗時課——整一張手機 Mockup 圖，你要揾樣機模板、對位、調光影、處理透視，搞半個鐘。
Mockup（樣機展示圖）係設計師嘅必修課，但亦係耗時課
GPT Image 2 出咗之後，作者第一時間諗：可唔可以直接生成 Mockup 圖？於是佢測試咗 8 個場景，由手機界面到品牌應用，最後得出明確結論。
8 個 Mockup 場景實測概覽
- 手機界面 Mockup：適合內部討論用圖或快速提案草圖，但光暈「假」啲，屏幕缺少光反射。
- 筆記本界面 Mockup：官網方案展示圖初稿夠用，但要打印仲係唔夠精度。
- 名片設計 Mockup：最實用場景之一，能快速展示 LOGO 應用效果，效率好高。
- T恤印花 Mockup：適合電商標題頁靈感參考，但「印上去嘅質感」唔做到位，似 PS 貼圖。
- 包裝設計 Mockup：品牌提案靈感參考，但曲面標籤同材質質感唔夠精準。
- 畫冊/雜誌 Mockup：出版物提案展示圖，但打印效果唔夠真實。
- 多設備展示 Mockup：最有價值方向之一，能一次性生成響應式設計展示圖，效率極高。
- 品牌應用展示 Mockup：適合 VI 提案靈感參考，但 LOGo 一致性要人工控制。
重點案例：多設備展示同名片設計最值得留意
名片設計 Mockup 係另一個驚喜。只要上傳 LOGO 同適當嘅提示詞，AI 就能生成兩張名片嘅展示角度，材質同光影都做得唔錯。
名片設計 Mockup 係最實用場景之一，強烈推薦
至於 T恤印花同包裝設計，作者指出 AI 喺「真實質感」方面仲有好大限制——印花似貼圖，褶皺融合唔自然，曲面標籤彎曲但唔夠真實。呢啲位暫時仲要靠專業工具。
T恤印花 Mockup 嘅「印上去嘅質感」AI 做唔到到位
作者建議嘅工作流程：先用 AI 加速，再手動精修
測完 8 組之後，作者判斷：GPT Image 2 基本能完全替代「專業 Mockup 工具」，將做 Mockup 嘅時間由半個鐘壓縮到 3 分鐘。呢個效率差，對於高頻做提案嘅設計師嚟講，價值巨大。
將同一張網頁設計稿，分別放到 4 種設備嘅屏幕上，排列喺一張圖入面展示：設備1：台式機（顯示器27寸）設備2：筆記本（MacBook Pro 14寸）設備3：平板（iPad Pro 12.9寸）設備4：手機（iPhone 15 Pro）要求：
- 4個設備嘅屏幕都完整顯示同一個網頁- 設備之間有大細比例差異（台式機最大，手機最細）- 背景：簡約辦公場景，所有設備放喺同一張枱上- 光影：統一嘅自然光，設備陰影真實- 風格：響應式設計展示圖，適合提案PPT用 GPT Image 2 快速生成 Mockup 靈感圖，再挑最好嘅手動精修
具體做法：先用 GPT Image 2 快速生成 Mockup 靈感圖，然後揀最好嘅嗰張；如果精度要求高（例如畀客戶嘅最終提案），再用 Photoshop 加 Figma 樣機模板手動精修。呢個流程可以慳返大量時間。
效率差：由半個鐘壓縮到 3 分鐘
最終提案仍需要 Photoshop 或 Figma 手動處理
8 組案例實用度總評
作者整理咗一個實用度評分表，畀大家參考。
- 手機界面 Mockup：⭐⭐⭐ 內部討論、快速提案草圖
- 筆記本界面 Mockup：⭐⭐⭐⭐ 官網方案展示，好用
- 名片設計 Mockup：⭐⭐⭐⭐⭐ 最實用場景之一，強烈推薦
- T恤印花 Mockup：⭐⭐⭐ 電商標題頁靈感參考
- 包裝設計 Mockup：⭐⭐⭐ 品牌提案靈感，唔夠精準
- 畫冊/雜誌 Mockup：⭐⭐⭐ 出版物提案展示
- 多設備展示 Mockup：⭐⭐⭐⭐⭐ 最有價值方向之一，推薦
- 品牌應用展示 Mockup：⭐⭐⭐ 靈感參考，一致性需人工
多設備展示同名片設計獲得最高 5 星評價
做設計提案最尷尬嘅事係咩？
唔係「客仔唔滿意」，而係——你用咗三日整嘅設計方案，客仔睇咗5秒就話「冇感覺」。
你個設計稿係孤立嘅，客仔睇唔到「呢個LOGO放喺名片大概咩效果」「呢個介面喺手機上咩感覺」。
所以Mockup（樣機展示圖）呢樣嘢，一直係設計師嘅「必修課」——但亦都係「嘥時間課」。
整一張手機Mockup圖，你要揾樣機模板、要對齊、要調光影、要處理透視……搞成半個鐘。
GPT Image 2出咗之後，我第一個反應係：可唔可以直接生成Mockup圖？
呢期我試咗8個Mockup場景，由手機介面展示到品牌應用，結論先畀你：
GPT Image 2生成Mockup圖，最大嘅價值係「快速驗證設計方向」，而唔係「取代專業Mockup工具」。
案例01：手機介面Mockup生成
測試目標：將一張音樂APP介面，放落iPhone 15嘅樣機度，睇AI搞得唔搞得掂透視同光影。
操作步驟：
首先準備好一張音樂APP介面嘅截圖（或者用GPT Image 2生成一張），然後上傳，提示詞咁樣寫：
把這張音樂APP界面，放到一台iPhone 15的樣機裏，
要求：
- 樣機角度：稍微有點透視（不是純正面）
- 屏幕內容：完整顯示我的界面圖，不變形
- 光影：樣機有真實的光影感，不是平鋪
- 背景：簡約木質桌面，自然光
- 風格：真實產品攝影感，不是3D渲染的那種假感
生成結果：
樣機生成咗，介面圖都放咗上去，透視同光影大概有。
但問題都好清楚：
• 同真正產品攝影比，光暈仲係有啲「假」——似「3D渲染嘅樣機」，屏幕上缺少光反射，唔係「真正影相嘅樣機」
結論：手機介面Mockup生成，適合用嚟做「內部討論用圖」或者「快速提案草圖」。如果要畀客仔睇最終提案，建議都係用Photoshop加Figma樣機模板手動搞。
案例02：筆記本介面Mockup生成
測試目標：將一張官網首頁，放落MacBook Pro嘅屏幕度，睇AI搞得唔搞得掂「大屏幕加介面內容」嘅展示。
提示詞：
把這張官網首頁截圖，放到一台MacBook Pro的屏幕裏，
要求：
- 樣機角度：正面偏左一點（經典官網展示角度）
- 屏幕內容：完整顯示我的首頁，不變形，不裁切
- 鍵盤和觸控板：保留MacBook的標誌性設計
- 背景：簡約辦公桌，有咖啡杯和綠植
- 光影：自然光從左側來，鍵盤有輕微反光
- 風格：真實辦公場景，不是棚拍
生成結果：
MacBook樣機生成咗，首頁截圖都放咗入去。
結論：筆記本介面Mockup生成，適合用嚟做「官網方案展示圖」嘅初稿。客仔要睇「網站喺電腦上大概咩效果」，AI生成嘅圖已經夠用。但要打印做宣傳冊，精度仲未夠。
案例03：名片設計Mockup生成
測試目標：將一張LOGO，應用落一套名片度，睇AI展唔展示到「品牌應用效果」。
提示詞：
把下面這個LOGO（上傳LOGO圖），應用到一套名片上，
要求：
- 名片材質：白色特種紙，有輕微紋理感
- LOGo位置：左上角，比例合適（不能太大也不能太小）
- 名片信息：留出放姓名、職位、電話、郵箱的位置（可以用佔位文字）
- 展示角度：兩張名片，一張正面朝上，一張稍微翻起一個角
- 光影：自然光，名片陰影真實
- 背景：簡約木桌面
- 風格：品牌提案展示圖，專業感
生成結果：
名片生成咗，LOGO都放咗上去，兩張名片嘅展示角度都有變化。
結論：名片設計Mockup生成，GPT Image 2完全勝任。可以快速展示「LOGO用喺名片大概咩效果」，比喺Figma度手動調樣機快好多。
案例04：T恤印花Mockup生成
測試目標：將一張插畫，印落一件白色T恤度，睇AI搞得唔搞得掂「布料摺皺加印花融合」。
提示詞：
把下面這張插畫（上傳插畫圖），印到一件白色T恤的正面，
要求：
- T恤：純白，棉質，有自然褶皺
- 插畫位置：胸口正中，大小合適
- 插畫融合：不是"貼上去的"，而是"印上去的"質感（輕微紋理滲透感）
- 展示方式：平鋪展示，T恤熨燙平整但保留自然褶皺
- 背景：淺色木地板，自然光
- 風格：電商產品圖感，像淘寶詳情頁的展示圖
生成結果：
T恤Mockup生成咗，插畫都印咗上去。
但問題好典型：
• 「印上去嘅質感」呢個要求，AI做得唔夠到位——插畫睇落似「PS貼圖」，唔係「絲網印刷」或者「數碼直噴」嘅質感 • T恤嘅摺皺同插畫嘅融合唔夠自然——如果你仔細睇，摺皺被插畫「切斷」咗，唔係「摺皺喺插畫下面」嘅真實感
結論：T恤印花Mockup生成，適合用嚟做「電商標題頁展示圖」嘅靈感參考。但如果你要「呢件T恤印花嘅實際效果」，AI生成嘅圖仲未夠逼真。
案例05：包裝設計Mockup生成
測試目標：將一張標籤設計，貼落咖啡袋度，睇AI搞得唔搞得掂「曲面標籤加材質質感」。
提示詞：
把下面這個標籤設計（上傳標籤圖），貼到一個咖啡袋的正面，
要求：
- 咖啡袋：牛皮紙材質，有褶皺和自然光影
- 標籤位置：正面居中，隨咖啡袋的曲面輕微彎曲（不是平面貼圖）
- 標籤質感：紙質標籤，有輕微陰影（不是懸浮在袋子上）
- 背景：咖啡館吧枱，有咖啡機和咖啡杯
- 光影：暖色光，營造咖啡氛圍
- 風格：品牌提案展示圖，真實感
生成結果：
咖啡袋Mockup生成咗，標籤都貼咗上去，曲面彎曲都有。
結論：包裝設計Mockup生成，適合用嚟做「品牌提案嘅靈感參考」，但目前精度仲未夠取代「3D渲染嘅包裝樣機」。
案例06：畫冊/雜誌Mockup生成
測試目標：將一張海報，放落一本雜誌嘅封面位置，睇AI搞得唔搞得掂「書刊展示嘅真實感」。
提示詞：
把下面這張海報（上傳海報圖），放到一本雜誌的封面位置，
要求：
- 雜誌：平鋪展示，封面完整顯示我的海報
- 角度：稍微有點透視（不是純正面平鋪）
- 環境：雜誌放在木質桌面上，旁邊有一杯咖啡和一副眼鏡
- 光影：自然光，雜誌封面有輕微反光
- 細節：雜誌的厚度、書脊、頁碼，都要有真實感
- 風格：生活方式類雜誌的拍攝感
生成結果：
雜誌Mockup生成咗，海報都放咗喺封面位置，旁邊仲加咗咖啡同眼鏡。
同時AI可以根據樣機嘅比例自動調整原有海報嘅比例，其實係將原來嘅海報按新比例重新設計咗。
結論：畫冊/雜誌Mockup生成，適合用嚟做「出版物提案展示圖」。但如果你要「呢本雜誌打印出嚟嘅真實效果」，AI生成嘅圖仲未夠精準。
案例07：多設備展示Mockup生成
測試目標：將同一張網頁設計稿，放落桌上電腦、筆記本、平板、手機度，睇AI可唔可以「一次性生成多設備展示圖」。
提示詞：
把同一張網頁設計稿，分別放到4種設備的屏幕上，
排列在一張圖裏展示：
設備1：台式機（顯示器27寸）
設備2：筆記本（MacBook Pro 14寸）
設備3：平板（iPad Pro 12.9寸）
設備4：手機（iPhone 15 Pro）
要求：
- 4個設備的屏幕都完整顯示同一個網頁
- 設備之間有大小比例差異（台式機最大，手機最小）
- 背景：簡約辦公場景，所有設備放在同一張桌子上
- 光影：統一的自然光，設備陰影真實
- 風格：響應式設計展示圖，適合提案PPT
生成結果：
4個設備嘅展示圖生成咗，同一張網頁確實放咗喺4個屏幕上。
驚訝嘅係流動裝置嗰邊佢會自動調整佈局，模仿真實嘅響應式效果。
結論：多設備展示Mockup生成，係GPT Image 2喺Mockup領域最有價值嘅方向之一。可以一次性生成「響應式設計展示圖」，比喺Figma度手動擺4個樣機快好多。
案例08：品牌應用展示Mockup生成
測試目標：將一張LOGO，應用落名片、T恤、網站Header、貼紙4個場景，睇AI可唔可以生成「品牌VI應用展示圖」。
提示詞：
把下面這個LOGO（上傳LOGO圖），應用到4個場景中，
排列在一張圖裏展示：
場景1：名片（白色特種紙，LOGO在左上角）
場景2：T恤（白色棉T，LOGO在胸口）
場景3：網站Header（深色背景，LOGO在左側）
場景4：貼紙（白色不乾膠，LOGO居中）
要求：
- 4個場景的LOGO顏色、比例保持一致
- 排列：2x2網格，整齊排列
- 背景：純白或淺灰，突出4個應用場景
- 風格：品牌VI手冊的展示頁，專業感
生成結果：
4個場景生成咗，LOGO確實應用咗上去。
LOGO嘅一致性控制得幾好。
結論：品牌應用展示Mockup生成，適合用嚟做「品牌VI提案嘅靈感參考」。但如果你要「精確嘅VI應用展示圖」，都係要喺AI生成靈感嘅基礎上，手動統一細節。
8組案例總結
我真實嘅建議
試完呢8組，我對「GPT Image 2生成Mockup圖」嘅判斷係：
佢基本上可以完全取代「專業Mockup工具」，可以將「整Mockup圖嘅時間」由半個鐘壓縮到3分鐘。
呢個效率差距，對於高頻做提案嘅設計師嚟講，價值好大。
我建議嘅工作流程：
用GPT Image 2快速生成Mockup靈感圖 → 揀最好嘅 → 如果精度要求高（比如畀客仔嘅最終提案），用Photoshop加Figma樣機模板手動精修。
下期預告：系列之八（最終篇），梗圖/風格遷移系列——我試咗用GPT Image 2生成梗圖、表情包、相片轉吉卜力風格，睇嚇佢幫唔幫到普通網友「一鍵出梗」。
做設計提案最尷尬的事是什麼？
不是"客戶不滿意"，而是——你花三天做的設計方案，客戶看了5秒說"沒感覺"。
你的設計稿是孤立的，客戶看不到"這個LOGO放到名片上大概什麼效果""這個界面在手機上什麼感覺"。
所以Mockup（樣機展示圖）這個事，一直是設計師的"必修課"——但也是"耗時課"。
做一張手機Mockup圖，你要找樣機模板、要對齊、要調光影、要處理透視……折騰半小時。
GPT Image 2出來後，我第一反應是：能不能直接生成Mockup圖？
這期我測了8個Mockup場景，從手機界面展示到品牌應用，結論先給你：
GPT Image 2生成Mockup圖，最大的價值是"快速驗證設計方向"，而不是"替代專業Mockup工具"。
案例01：手機界面Mockup生成
測試目標：把一張音樂APP界面，放到iPhone 15的樣機裏，看AI能不能處理好透視和光影。
操作步驟：
先準備好一張音樂APP界面的截圖（或者用GPT Image 2生成一張），然後上傳，提示詞這樣寫：
把這張音樂APP界面，放到一台iPhone 15的樣機裏，
要求：
- 樣機角度：稍微有點透視（不是純正面）
- 屏幕內容：完整顯示我的界面圖，不變形
- 光影：樣機有真實的光影感，不是平鋪
- 背景：簡約木質桌面，自然光
- 風格：真實產品攝影感，不是3D渲染的那種假感生成結果：
樣機生成了，界面圖也放上去了，透視和光影大概有。
但問題也很清楚：
• 跟真正產品攝影比，光暈還是有點"假"——像"3D渲染的樣機"，屏幕上缺少光反射，不是"真實拍照的樣機"
結論：手機界面Mockup生成，適合做"內部討論用圖"或"快速提案草圖"。如果要給客戶看最終提案，建議還是用Photoshop+Figma樣機模板手動處理。
案例02：筆記本界面Mockup生成
測試目標：把一張官網首頁，放到MacBook Pro的屏幕裏，看AI能不能處理"大屏幕+界面內容"的展示。
提示詞：
把這張官網首頁截圖，放到一台MacBook Pro的屏幕裏，
要求：
- 樣機角度：正面偏左一點（經典官網展示角度）
- 屏幕內容：完整顯示我的首頁，不變形，不裁切
- 鍵盤和觸控板：保留MacBook的標誌性設計
- 背景：簡約辦公桌，有咖啡杯和綠植
- 光影：自然光從左側來，鍵盤有輕微反光
- 風格：真實辦公場景，不是棚拍生成結果：
MacBook樣機生成了，首頁截圖也放進去了。
結論：筆記本界面Mockup生成，適合做"官網方案展示圖"的初稿。客戶要看"網站在電腦上大概什麼效果"，AI生成的圖已經夠用。但要打印成宣傳冊，精度還不夠。
案例03：名片設計Mockup生成
測試目標：把一張LOGO，應用到一套名片上，看AI能不能展示"品牌應用效果"。
提示詞：
把下面這個LOGO（上傳LOGO圖），應用到一套名片上，
要求：
- 名片材質：白色特種紙，有輕微紋理感
- LOGo位置：左上角，比例合適（不能太大也不能太小）
- 名片信息：留出放姓名、職位、電話、郵箱的位置（可以用佔位文字）
- 展示角度：兩張名片，一張正面朝上，一張稍微翻起一個角
- 光影：自然光，名片陰影真實
- 背景：簡約木桌面
- 風格：品牌提案展示圖，專業感
生成結果：
名片生成了，LOGO也放上去了，兩張名片的展示角度也有變化。
結論：名片設計Mockup生成，GPT Image 2完全能勝任。能快速展示"LOGO用到名片上大概什麼效果"，比在Figma裏手動調樣機快太多。
案例04：T恤印花Mockup生成
測試目標：把一張插畫，印到一件白色T恤上，看AI能不能處理"布料褶皺+印花融合"。
提示詞：
把下面這張插畫（上傳插畫圖），印到一件白色T恤的正面，
要求：
- T恤：純白，棉質，有自然褶皺
- 插畫位置：胸口正中，大小合適
- 插畫融合：不是"貼上去的"，而是"印上去的"質感（輕微紋理滲透感）
- 展示方式：平鋪展示，T恤熨燙平整但保留自然褶皺
- 背景：淺色木地板，自然光
- 風格：電商產品圖感，像淘寶詳情頁的展示圖
生成結果：
T恤Mockup生成了，插畫也印上去了。
但問題很典型：
• "印上去的質感"這個要求，AI沒做到位——插畫看着像是"PS貼圖"，不是"絲網印刷"或"數碼直噴"的質感 • T恤的褶皺和插畫的融合不夠自然——如果你仔細看，褶皺被插畫"切斷"了，不是"褶皺在插畫下面"的真實感
結論：T恤印花Mockup生成，適合做"電商標題頁展示圖"的靈感參考。但如果你要"這件T恤印花的實際效果"，AI生成的圖還不夠逼真。
案例05：包裝設計Mockup生成
測試目標：把一張標籤設計，貼到咖啡袋上，看AI能不能處理"曲面標籤+材質質感"。
提示詞：
把下面這個標籤設計（上傳標籤圖），貼到一個咖啡袋的正面，
要求：
- 咖啡袋：牛皮紙材質，有褶皺和自然光影
- 標籤位置：正面居中，隨咖啡袋的曲面輕微彎曲（不是平面貼圖）
- 標籤質感：紙質標籤，有輕微陰影（不是懸浮在袋子上）
- 背景：咖啡館吧枱，有咖啡機和咖啡杯
- 光影：暖色光，營造咖啡氛圍
- 風格：品牌提案展示圖，真實感生成結果：
咖啡袋Mockup生成了，標籤也貼上去，曲面彎曲也有。
結論：包裝設計Mockup生成，適合做"品牌提案的靈感參考"，但目前精度還不夠替代"3D渲染的包裝樣機"。
案例06：畫冊/雜誌Mockup生成
測試目標：把一張海報，放到一本雜誌的封面位置，看AI能不能處理"書刊展示的真實感"。
提示詞：
把下面這張海報（上傳海報圖），放到一本雜誌的封面位置，
要求：
- 雜誌：平鋪展示，封面完整顯示我的海報
- 角度：稍微有點透視（不是純正面平鋪）
- 環境：雜誌放在木質桌面上，旁邊有一杯咖啡和一副眼鏡
- 光影：自然光，雜誌封面有輕微反光
- 細節：雜誌的厚度、書脊、頁碼，都要有真實感
- 風格：生活方式類雜誌的拍攝感生成結果：
雜誌Mockup生成了，海報也放到封面位置了，旁邊也加了咖啡和眼鏡。
同時AI能根據樣機的比例自動調整原有海報的比例，其實是把原來的海報按新比例重新設計了。
結論：畫冊/雜誌Mockup生成，適合做"出版物提案展示圖"。但如果你要"這本雜誌打印出來的真實效果"，AI生成的圖還不夠精準。
案例07：多設備展示Mockup生成
測試目標：把同一張網頁設計稿，放到台式機、筆記本、平板、手機上，看AI能不能"一次性生成多設備展示圖"。
提示詞：
把同一張網頁設計稿，分別放到4種設備的屏幕上，
排列在一張圖裏展示：
設備1：台式機（顯示器27寸）
設備2：筆記本（MacBook Pro 14寸）
設備3：平板（iPad Pro 12.9寸）
設備4：手機（iPhone 15 Pro）
要求：
- 4個設備的屏幕都完整顯示同一個網頁
- 設備之間有大小比例差異（台式機最大，手機最小）
- 背景：簡約辦公場景，所有設備放在同一張桌子上
- 光影：統一的自然光，設備陰影真實
- 風格：響應式設計展示圖，適合提案PPT
生成結果：
4個設備的展示圖生成了，同一張網頁也確實放到了4個屏幕上。
驚訝的是移動端的展示它會自動調整佈局，模仿真實的響應式效果。
結論：多設備展示Mockup生成，是GPT Image 2在Mockup領域最有價值的方向之一。能一次性生成"響應式設計展示圖"，比在Figma裏手動擺4個樣機快太多。
案例08：品牌應用展示Mockup生成
測試目標：把一張LOGO，應用到名片、T恤、網站Header、貼紙4個場景，看AI能不能生成"品牌VI應用展示圖"。
提示詞：
把下面這個LOGO（上傳LOGO圖），應用到4個場景中，
排列在一張圖裏展示：
場景1：名片（白色特種紙，LOGO在左上角）
場景2：T恤（白色棉T，LOGO在胸口）
場景3：網站Header（深色背景，LOGO在左側）
場景4：貼紙（白色不乾膠，LOGO居中）
要求：
- 4個場景的LOGO顏色、比例保持一致
- 排列：2x2網格，整齊排列
- 背景：純白或淺灰，突出4個應用場景
- 風格：品牌VI手冊的展示頁，專業感
生成結果：
4個場景生成了，LOGO也確實應用上去了。
LOGO的一致性控制得很好。
結論：品牌應用展示Mockup生成，適合做"品牌VI提案的靈感參考"。但如果你要"精確的VI應用展示圖"，還是得在AI生成靈感的基礎上，手動統一細節。
8組案例總結
我的真實建議
測完這8組，我對"GPT Image 2生成Mockup圖"的判斷是：
它基本能完全替代"專業Mockup工具"，能把"做Mockup圖的時間"從半小時壓縮到3分鐘。
這個效率差，對於高頻做提案的設計師來說，價值巨大。
我的建議工作流：
用GPT Image 2快速生成Mockup靈感圖 → 挑最好的 → 如果精度要求高（比如給客戶的最終提案），用Photoshop+Figma樣機模板手動精修。
下期預告：系列之八（最終篇），梗圖/風格遷移系列——我測了用GPT Image 2生成梗圖、表情包、照片轉吉卜力風格，看看它能不能幫普通網友"一鍵出梗"。