OpenAI
在 Martini 上用 GPT Image 2 生成故事板帧——剧本读起来像节拍驱动的故事而非字面镜头清单时，强叙事推理让它成为合适选择。GPT Image 2 诠释情感语境，组合跨面板带含义的场景，正是导演为 30-60 秒广告或短篇叙事做故事板时需要的。配上一段保存的风格提示词块，把选中帧喂到 Sora 2 或 Kling 3 出动画。
GPT Image 2 在故事上推理。把节拍列成叙事时刻："1 号帧：一个奔跑者在海岸小径上停下看向黎明——同时传达疲惫和决心。"GPT Image 2 会组合镜头包括细微叙事——手撑在膝盖上、冷空气里可见的呼吸、凝视地平线的目光。这是它对比 FLUX.2 的差异化，FLUX.2 渲字面而非诠释。
GPT Image 2 没有风格参考图输入。把视觉语言存在 Text 节点："电影感摄影风格、宽银幕压缩、柔和自然光、低饱和色板、浅景深、16:9 构图。"接到每个故事板节点；每个节点把风格块和它的叙事节拍提示词拼接。视觉连贯从共享前缀流动。
GPT Image 2 在每帧处理 5+ 个具名元素不丢任何一个。密集节拍用 GPT Image 2——"奔跑者奔跑中、黎明从远处灯塔破晓、雾从下方岩石升起、冷蓝色板、电影宽幅"。Martini 里其他图像模型超过 3-4 个具名物就开始丢元素。
带循环主角的故事板，先在 Nano Banana 2 上生成一次规范角色，然后在 GPT Image 2 提示词里详细描述锁定角色（"三十多岁的奔跑者、深色运动装、鲜明五官 [从 Nano Banana 2 参考描述]"）。GPT Image 2 不能直接接收参考图做角色锁定——描述性提示词能在故事板上得到 70-80% 的身份连贯。
在 Martini 画布上把 GPT Image 2 节点按时间顺序排——1 号帧建立放最左，12 号帧收尾标签放最右。每个共享电影感风格块；每个有自己的叙事节拍。故事板读起来像故事弧线：建立 → 引发事件 → 升级 → 高潮 → 解决 → 标签。视觉语言保持一致，因为风格前缀一致。
每个 GPT Image 2 帧也是视频关键帧。故事板获批后把选中帧接到 Sora 2 或 Kling 3 视频节点配镜头特定运动提示词（"慢相机推进"、"静态帧主角运动"、"轻微左移"）。动画从同一画布出，不用从头重新提示。
多元素构图的建立节拍。"同时传达疲惫和决心"引导情感语境——GPT Image 2 的强项。
[Cinematic style block prefix] + Frame 1 (establishing): A runner pauses on a coastal trail to look at the dawn ahead. Convey both exhaustion and resolve. Wide cinematic shot with the figure small in frame against breaking blue-gold light, mist rising off the rocks below, lighthouse in the distance.
带细微情感节拍的故事转折。GPT Image 2 在认出时刻上做推理。
[Style block] + Frame 4 (story turn): The runner notices a small detail on the path - perhaps a lost glove or a bird taking flight. Medium close-up, the runner's face shifts from determination to recognition. Same coastal palette, soft golden side light breaking through.
近景里的紧张峰值。"单颗汗珠捕捉光线"给 GPT Image 2 具体细节来组合。
[Style block] + Frame 8 (tension peak): Tight close-up of the runner's eyes, full of resolve, dawn light breaking across the face, single bead of sweat catching the light, cinematic anamorphic compression.
带情绪转换的收尾标签。"希望的色调转换"引导色板演化；GPT Image 2 跨转换承载电影感风格。
[Style block] + Frame 12 (closing tag): Wide reverse over the cliff, the runner silhouetted against the now-fully-broken sun, the path stretching ahead, hopeful tonal shift to warmer palette, sense of arrival but also continuation.
写叙事节拍，不是镜头指示。GPT Image 2 在故事上推理；纯镜头清单浪费它的强项。
一次建好电影感风格块接到每一个故事板节点。改一次块就传播到所有面板。
密集构图每节拍用 5+ 个具名元素。GPT Image 2 比 FLUX.2 / Midjourney 更好处理密集。
角色锁定每帧详细描述主角（"同一奔跑者、深色装、鲜明特征"）。GPT Image 2 不能接收参考图做脸部锁定；描述提示词能得到约 70-80% 连贯。
主面板设 quality 为 "high"，变体和探索设 "standard"。Quality 同时影响细节和提示词遵循。
动画先把完整 8-12 帧故事板做好，获批后在 Sora 2 / Kling 3 里动画选中帧——每一个面板都动画是浪费。
GPT Image 2 返回 1024-2048 宽输出，叙事连贯性强，跨 12+ 帧通过共享风格块保持风格一致。每面板 30-60 秒生成。最擅长叙事节拍和多元素构图；脸部一致性要近乎完美的角色锁定流程配 Nano Banana 2。输出落到画布——每个选中帧接到 Sora 2 / Kling 3 出动画，或链到 Ideogram 做画面里的标题卡。
在 Martini 的无限画布上将 GPT Image 2 与其他 AI 模型连接使用。无需 GPU，免费开始。
免费开始Midjourney
在 Martini 画布上用 Midjourney v7 把镜头清单作为图像节点从左到右排开——带编辑情绪的电影感帧，作为一个广告片或短片的连贯故事板面板阅读。需要氛围分量和绘画感电影摄影而非字面布景时 Midjourney 是最强选择。锁住一张风格参考，扇出 8-12 帧匹配剧本节拍，再把最强的面板直接喂给 Sora 2 或 Kling 3 做动画测试。
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在 Martini 上用 FLUX.2 生成故事板帧——故事板每一个镜头都字面布景、帧构图必须和导演镜头清单一字不差时的提示词忠实选择。FLUX.2 字面准确地渲染显式相机角度、人物位置和道具位置，这正是特长片质量预可视化需要的。配上一段保存的电影感风格提示词，扇出到 8-12 帧匹配镜头清单，把选中面板喂到 Sora 2 或 Kling 3 出动画。
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