GPT-image-2 的生图能力已经非常强大，但 AI 生成的图片是一张合并图，无法直接编辑文字或更换背景。本文介绍一套完整工作流：先让 ChatGPT 生成图片，再通过 Python 脚本将图片拆分为多个独立图层，最终输出可直接在 Photoshop 中编辑的 PSD 文件。作者还把这套流程封装成了 Codex Skill 并开源，支持自动检查和修正图层质量。

适合人群：设计师、电商运营、需要频繁修改 AI 生成图片的创作者。

方法一：ChatGPT 网页端 + Photoshop 连接

这是最简单的方式，不需要写代码，直接在 ChatGPT 网页端操作。

第一步：连接 Photoshop

打开 ChatGPT 设置，找到「连接应用」（Connected Apps），将 Photoshop 链接进来。

连接成功后，ChatGPT 和 Photoshop 之间就建立了数据通道。

第二步：生成图片并拆分图层

新开一个聊天窗口，让 GPT-image-2 生成你需要的图片。然后使用以下提示词拆分图层：

接下来，我要把这张图改成 PSD 导入 Photoshop 做编辑，
所以需要你先把生成的这张海报拆成若干个图像，
不要改变相对位置，底色为白色。

第三步：生成 PSD 文件

在应用选择器中切换到 Photoshop，然后用以下提示词：

根据以上拆分的图像拼成 PSD 文件，每个图像对应一个图层，
注意有些是图像，有些是文字。去除白色底。给我 PSD 文件。

ChatGPT 会在后台调用 Python 的 psd-tools 包来完成处理，最终输出一个 PSD 文件。

导入 Photoshop 后可以看到独立图层。

注意：网页端的局限在于它只处理一次，不会回头检查图层质量。复杂图片通常只能拆出 7 层左右，可能存在文字残影、背景和文字未分离等问题。

方法二：Codex Skill（推荐）

作者开发了开源 Skill bggg-creator-image2psd，利用 Codex 的 reasoning loop（推理循环）自动检查并修正图层质量，效果明显优于网页端。

核心优势

• 12 层拆分：相比网页端的 7 层，拆分更细致
• 自动修正：Codex 发现图层有边缘污点时，会自动调整 Python 脚本参数并重新处理
• 无残影：文字单独成层，背景和图形元素各自分开

安装使用

开源地址：github.com/binggandata/bggg-skills

Skill 目录：bggg-skills/bggg-creator-image2psd

将该 Skill 安装到 Codex 后，直接在 Codex 中描述你的生图需求，Skill 会自动完成「生图 - 拆层 - 生成 PSD」的完整流程。

实际效果对比

常见问题

• 拆分效果不理想怎么办？：尝试在提示词中明确指出图片的主要元素，比如「文字标题」「背景图」「装饰图形」，帮助模型更准确地识别图层边界。
• 复杂图片能否使用？：可以，但建议使用 Codex Skill 版本，它的 reasoning loop 能处理更复杂的场景。
• 支持哪些图片类型？：海报、电商素材、社交媒体图片等 AI 生成的平面设计都可以。