OpenAI 在 Introducing Images 2.6 开篇即强调：可以更快生成并更精确地 refinement，并在编辑过程中「保持角色、产品与品牌细节一致」。产品侧将 Sunburst 描述为在 quality 为 medium 或 high 时，带来更高质量生成与「even greater image consistency across edits」。Figma Weave 等客户引言亦被引用，称模型有助于在生成与编辑中保留定义角色、产品或品牌的细节。上述表述均为官方宣传与客户引言，不是独立实验室给出的一致性分数；本稿只整理文档已写明的机制与建议，不编造评测排名。

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官方把「一致性」放在哪里

第一，模型档位：Sunburst 被定位为细节视觉与精细编辑；提示指南建议对细节、版式或编辑准确度更苛刻的工作流优先评估 gpt-image-2.6-sunburst。若 Sunburst 已达标，再用相同条件对照 Flare 的延迟。第二，质量档：公告将更强编辑一致性与 medium/high 质量设置并提；同一 quality 标签在不同模型上并不意味着相同画质，须在自有负载上测量。第三，complexity：多数编辑任务官方建议 low，以加快编辑并减少不必要改动；省略时默认反而是 high，可能引入多余变化。定点改色、改标、改包装时，低 complexity 与「只改 X、保留 Y」的提示约束通常同向。第四，markup：标注编辑进入 API 后，可用透明叠加层精确指出修改位置，从而降低全图重绘式误改——对 SKU 换色、局部文案修正等品牌工作流直接相关。

图像生成指南的通用限制仍写明：模型在保持循环角色或品牌元素的视觉一致性上「可能偶尔不足」；结构化构图与精确文字放置亦有边界。换言之，官方同时承诺「更强调一致性」并承认「仍可能漂移」。对外服务承诺宜写成「按工作流抽检」，而不是「像素级永远不变」。

多轮工作流中的文档建议

图像提示指南把多轮细化写成可执行纪律。建立角色或产品参考：先生成（或上传） canonical 形象，再在后续 edits 中作为输入，并重复外观约束（服饰、脸型、比例、色板、标志几何）。每次只改一项，便于判断哪次修改真正起效。明确「改什么」与「必须保留什么」——身份、几何、布局、光照、标签、饱和度、机位与周围物体均可写入约束。需要区域极精确时使用 markup（或 mask，二者不可并用）；若某区域必须像素级不变，文档建议将核准编辑合成回原图，而不是仅依赖提示。透明资产要显式请求透明背景并检查 alpha，棋盘格绘制不等于真透明。

对品牌资产库，可将验收项固定为：标志字形与间距、主色色差、产品轮廓、人物身份特征、禁止出现的多余 Logo。迁移 2.5 工作流时，首次对照保持提示与参考图不变，再逐项引入 complexity 与 markup。放量前跟踪失败、重试与单张接受成本。ChatGPT 侧的多轮体验与 API 批处理不是同一配置面：API 生产应以 Image API 的 generations/edits 及模型页为准。

表述边界

不宜把客户引言写成技术规格；不宜宣称「已解决所有品牌一致性问题」；不宜在未做业务语料对照时指定唯一默认模型。Sunburst、较高 quality、低 complexity（针对定点编辑）与 markup，是官方文档给出的、可并列陈述的工具组合，效果仍取决于提示与验收标准。

对电商与包装类资产，可将「只改色带」「只换瓶盖」「只修正价签」写成带保留项的提示，并用 markup 圈定对象，从而降低背景与邻近 SKU 被连带改写的概率。对角色连续分镜，先固化一张 canonical 参考，再在每一轮 edits 中同时传入参考与上一轮输出，并复述关键外形约束；若漂移累积，退回参考图重启短链路，而不是在已漂移的结果上无限叠加指令。文档亦提醒：同一 quality 标签跨模型不可直接等同；终稿区域若必须像素级不变，应合成回原图。这些做法都不构成第三方一致性基准，而是把官方已写明的限制转化为可操作的生产纪律。

结语：Images 2.6 把「角色/产品/品牌细节在编辑中更一致」写成产品主张，并用双档、质量、复杂度与标注编辑提供工程抓手。严谨用法是：以参考图与约束提示锁定身份，用 markup 缩小改动面，用抽检与合成守住像素级底线——并始终把官方限制条款读进对外承诺。