# 把圖片串成動畫：GPT-Image 2.5 的三個創作實例
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> 原作者：Ivana (@ivanainai) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥🔥🔥🔥 · 日期：2026-09-09
> 原始來源：https://x.com/ivanainai/status/2097446105906553188
## 證據與延伸閱讀
- [把圖片串成動畫：GPT-Image 2.5 的三個創作實例。](https://x.com/ivanainai/status/2097446105906553188) — 一手來源 · 最後核對：2026-09-09 · 支持主張：Ivana 自述生成36張圖片，再用Codex串成定格動畫，沒有使用影片生成模型。
- [Michael Wall：十張圖片的側手翻 GIF](https://x.com/sound4movement/status/2097400724493947022) — 一手來源 · 最後核對：2026-09-09 · 支持主張：Michael Wall 自述先生成1張圖，再生成9張側手翻圖並組成GIF；未具名串接工具。
- [852話：角色動作圖集與 GIF](https://x.com/8co28/status/2097423580229521849) — 一手來源 · 最後核對：2026-09-09 · 支持主張：作者自述背景透明失敗後另開對話，要求去背、以4×4切格、對齊位置並製成GIF。
- [Arena：GPT-Image 2.5 三項榜單](https://x.com/arena/status/2097400515546255754) — 官方文件 · 最後核對：2026-09-09 · 支持主張：Arena 公告及所附三張圖提供Sunburst、Flare與GPT Image 2（medium）的榜單分數；不支持三位作者的動畫製作流程。
- [Arena：匿名模型比較與偏好投票方法](https://arena.ai/how-it-works) — 官方文件 · 最後核對：2026-09-09 · 支持主張：匿名呈現兩個模型回應，由使用者投票，投票後才揭露模型身分。
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## 中文摘要
把圖片串成動畫：GPT-Image 2.5 的三個創作實例。
黏土小龍破殼、蠟筆人物側手翻、像素角色踢腿，三位創作者都用 GPT-Image 2.5 產生圖片，再把影格串成動畫。以下整理他們公開的作品與做法；步驟來自作者自述，並非本站重做的測試。
**Ivana：36 張圖片交給 Codex 串接**
[Ivana](https://x.com/ivanainai/status/2097446105906553188) 說，她先生成 36 張圖片，再用 Codex 拼成短片，過程沒有使用影片生成模型。成品是一隻藍綠色黏土風格小龍從蛋中探頭、破殼，再噴出小火苗。
> Ivana 的定格動畫：藍綠色黏土風格小龍從斑點蛋中孵化。
**Michael Wall：從一張火柴人圖接出側手翻**
[Michael Wall](https://x.com/sound4movement/status/2097400724493947022) 先要求一張火柴人圖，接著要求再畫九張側手翻的動作，最後請模型把十張圖串成 GIF，但作者沒有交代實際的串接工具。成品保留蠟筆畫的筆觸與遊樂場背景，人物則逐格翻轉。
> 來源：[@sound4movement](https://x.com/sound4movement/status/2097400724493947022)｜Michael Wall 展示的翻頁動畫：蠟筆風格人物在草地上做側手翻。
> 來源：[@sound4movement](https://x.com/sound4movement/status/2097400724493947022)｜Michael Wall 貼文附上的蠟筆風格靜態圖，背景包含樹木、鞦韆與溜滑梯。
所附的這兩則貼文未提供完整提示詞。
**852話：先做動作圖集，再處理切格與位置對齊**
[852話（hakoniwa，@8co28）](https://x.com/8co28/status/2097423580229521849) 用角色參考圖生成 4×4、共 16 格的戰鬥動作圖集（sprite sheet）。這種圖集把不同姿勢排在同一張圖片上，後續再切成個別影格。
> 來源：[@8co28](https://x.com/8co28/status/2097423580229521849)｜852話使用的角色參考圖。
> 來源：[@8co28](https://x.com/8co28/status/2097423580229521849)｜4×4、共 16 格的像素角色動作圖集，包含預備、出拳與踢腿姿勢。
作者說，第一次去背失敗，因此另開對話，要求先讓背景透明，再以 4×4 切格、對齊角色位置，最後做成 GIF。這裡多了一道切格與對齊的處理，公開動畫中可看到角色預備與踢腿的動作。
> 來源：[@8co28](https://x.com/8co28/status/2097423580229521849)｜852話展示的像素角色 GIF，可見預備姿勢與踢腿動作。
> 來源：[@8co28](https://x.com/8co28/status/2097423580229521849)｜角色參考、4×4 動作圖集與對話回覆；回覆也說明每格尺寸與真正透明背景尚未符合要求。
另開對話是作者的補救做法，是否成功去背仍不能只靠這則貼文確認。公開截圖中的回覆列出尺寸與透明背景未符合要求；圖上的棋盤格也不等於檔案具有透明通道。想把素材放進遊戲，還需檢查實際輸出。
**Arena 三張榜單怎麼看**
[Arena 的公告](https://x.com/arena/status/2097400515546255754) 提供另一種觀察角度：GPT-Image 2.5 的 Sunburst 與 Flare 兩個版本，在文生圖、單圖編輯、多圖編輯三項榜單中分居前兩名。下表依 2026 年 9 月 9 日上午（台灣時間）讀取的公告圖整理，分數比較對象均為 GPT Image 2（medium）。
| 項目 | Sunburst | Flare | GPT Image 2（medium） | 分數差：Sunburst／Flare |
| --- | ---: | ---: | ---: | ---: |
| 文生圖 | 1,421 | 1,399 | 1,381 | +40／+18 |
| 單圖編輯 | 1,520 | 1,491 | 1,461 | +59／+30 |
| 多圖編輯 | 1,535 | 1,501 | 1,454 | +81／+47 |
[Arena 的方法說明](https://arena.ai/how-it-works) 是先呈現兩個匿名模型的回應，讓使用者投票選出偏好的結果，之後才揭露模型身分。這些是偏好評測分數，差 40 分不等於品質提升 40%；榜單也沒有驗證上述三位作者的動畫流程。
> Arena 文生圖榜：Sunburst 1,421 分、Flare 1,399 分，GPT Image 2（medium）1,381 分。
> Arena 單圖編輯榜：Sunburst 1,520 分、Flare 1,491 分，GPT Image 2（medium）1,461 分。
> Arena 多圖編輯榜：Sunburst 1,535 分、Flare 1,501 分，GPT Image 2（medium）1,454 分。
三個案例提供了兩種可以參考的做法：連續產圖後拼接，或先做動作圖集再切格。前者已有作者交代張數，後者也公開了去背失敗與補救步驟；實際嘗試時，可以先從一個短動作開始，檢查相鄰影格與角色位置是否接得起來。
## 標籤
新產品, GPT-Image 2.5, Codex