Sunburst 和 Flare 的主要区别是什么？

Flare 优先考虑生成速度，适合一般创作和迭代。Sunburst 耗时更长，专为需要精细处理的创意工作而设计。

Sunburst 总是比 Flare 更好吗？

不是。需要细致控制某个细节时，Sunburst 的精度优势很有用；而在探索不同方案或反复修改时，Flare 往往更实用。

是的。在 CawCut 中，两者都支持文生图和图生图。

CawCut 为两个模型列出的宽高比、分辨率、质量级别、背景选项和输出数量都相同。

保持提示词、源图像、宽高比、分辨率、质量、背景和输出数量一致。根据你关注的具体细节或创作目标比较结果。

可以。你可以先用 Flare 探索创作方向，再将它的输出作为源图像，使用 Sunburst 进行更聚焦的编辑；如果下一轮需要更高精度，这种做法就很合适。

Flare 和 Sunburst 与其说是两套不同的工具，不如说是处理同一类图像工作的两种节奏。视觉方向还在变化时，我们会优先选择 Flare；等到某个细节或编辑值得投入更多精力时，Sunburst 就更合适。关键是判断额外的精度是否值得等待。

模型	优势	适用场景
[GPT Image 2.5 Flare](/help/models/gpt-image-2-5-flare/)	生成速度更快，适合一般图像创作、编辑和迭代。	需要探索构图、风格和修改方案，或为常见图像任务快速获得可靠的起点时，选择它。
[GPT Image 2.5 Sunburst](/help/models/gpt-image-2-5-sunburst/)	速度较慢，但专注于精细创意工作。	特定特征、细节或谨慎编辑的重要性高于出图速度时，选择它。

两种模型都支持文生图和图生图，并使用相同的 CawCut 输出控制项。图像生成指南详细介绍了这些模式和设置。

两者的差异在创作流程的不同阶段最为明显。还在决定构图、背景或视觉风格时，Flare 更快的处理节奏能让探索更轻松。方向确定后，如果剩下的要求范围很窄——例如保留布局、修改一个细节，或优化某个产品特征——Sunburst 的精度优势就更值得等待。

两者共享 2.5 工具集，也意味着这并不是一个模型能编辑、另一个不能编辑的选择。两者都能根据文本创作，也能基于源图像进行处理，而且列出的输出设置相同。主要的选择依据是你愿意花多少时间迭代，以及下一轮需要多大程度的控制。

如果你的图像属于更大型的产品宣传活动，帮助中心的广告视频分类介绍了图像创意如何融入更完整的创作流程。

你的优先事项	从这个模型开始	适用原因
探索不同的视觉方向，或生成多个草稿	Flare	更快的生成流程便于快速比较和修改。
创作常见的社交媒体、创作者或产品视觉内容	Flare	它定位为适用于大多数场景、速度导向的通用选项。
进行精细编辑，同时尽量保持图像整体稳定	Sunburst	构图基本确定后，它的精度优势适合用于有针对性的修改。
优化细节，或打磨已选定的方向	Sunburst	当细微的视觉选择会影响最终素材时，值得花更长时间进行处理。
继续探索，同时保护关键特征	先用 Flare，必要时再用 Sunburst	先快速找到方向，只有在最终细节确实需要时，才转而进行注重精度的处理。

这些建议适合作为起点，但不能保证结果。提示词和源图像仍会影响生成效果，因此要根据你需要保留或更改的具体特征比较输出。如果图像已经很接近目标，下一条指令应简短明确，而不是重写整份创作说明。关于图像输入的连接和交接，请参阅图像和图像组节点。