OpenAI: GPT Image 1

O GPT Image 1 é o modelo de imagem nativamente multimodal da OpenAI, que aceita entradas de texto e imagem e produz saídas de imagem. Pode gerar uma nova cena, utilizar imagens de referência para moldar uma composição ou editar uma peça existente através de uma nova instrução. O trabalho prático inclui ilustração, imagens de produto, conceitos de design e alterações locais orientadas por uma máscara. Esta é a edição denominada GPT Image 1, separada do Image 1 Mini, do Image 1.5 e das versões GPT Image posteriores.

Prepare um briefing que indique o tema, o cenário, a composição, a iluminação e o estilo visual. Se a tarefa precisar de texto visível, inclua o texto exato e explique a hierarquia e posição pretendidas. Para uma composição com referências, atribua a cada imagem uma função clara, como produto, ambiente ou tratamento visual. Os fluxos diretos de geração e edição permitem uma instrução com até 32 000 caracteres e um a dez resultados em imagem. Compare as variações devolvidas com o mesmo briefing e guarde a peça escolhida para trabalho posterior.

A edição pode receber até dezasseis imagens de referência. O GPT Image 1 suporta input_fidelity low e high, com low como predefinição. Este controlo afeta o esforço de preservação das características e do estilo da imagem de origem; é separado da qualidade de renderização e do tamanho de saída. Uma edição de alta fidelidade é útil quando os pormenores de origem importam, mas não garante que todos os pormenores identificadores permaneçam idênticos. Indique o que deve ser mantido e o que pode mudar, em vez de depender apenas da definição de fidelidade.

A edição com máscara identifica uma área a modificar. Prepare a origem e a máscara com o mesmo formato e dimensões, abaixo de 50 MB nos requisitos do guia e com um canal alfa na máscara. Com várias imagens de origem, a máscara é aplicada à primeira. Um briefing de edição útil pode pedir uma cor de parede diferente, mantendo o mobiliário, o ângulo de câmara e a iluminação. O modelo utiliza a máscara como orientação, em vez de prometer um limite exato, por isso examine tanto a área alterada como a sua envolvente.

Os tamanhos padrão de saída documentados são 1024 × 1024, 1536 × 1024 e 1024 × 1536 píxeis, com seleção automática de tamanho quando suportada. A qualidade é low, medium, high ou auto. O GPT Image 1 utiliza estes enquadramentos padrão e níveis de qualidade até high. Escolha o enquadramento padrão em função da apresentação pretendida e o nível de detalhe em função da finalidade da peça.

O PNG é a saída predefinida, com alternativas JPEG e WebP. Está disponível compressão entre 0 e 100 para JPEG e WebP. As opções de fundo transparente, opaco e automático suportam necessidades diferentes de entrega; a transparência exige PNG ou WebP. Para um elemento gráfico isolado, utilize um formato que mantenha o canal alfa antes de o colocar numa composição posterior. Para uma cena completa, mantenha no briefing o fundo e a relação do tema com ele.

A OpenAI documenta geração e edição diretas e a ficha do modelo também inclui utilização conversacional de imagens. Para trabalho iterativo, mantenha o resultado escolhido como origem de uma alteração seguinte, em vez de escolher implicitamente uma variação diferente. A referência de imagem documenta streaming com até três imagens parciais; estas mostram progresso, e não peças concluídas adicionais. Guarde a imagem concluída juntamente com o briefing, para que as edições posteriores se refiram à composição real. A interface do fabricante também suporta processamento em lote.

O modelo pode continuar a ter dificuldades com posicionamento preciso de texto, composições rigorosamente estruturadas e consistência entre temas recorrentes. Examine as letras, os contornos dos objetos, o tratamento de cor e os pormenores que identificam o material de origem no tamanho previsto. Se uma edição precisar de aperfeiçoamento, descreva a discrepância visível e os elementos a preservar. O GPT Image 1 é útil para uma sequência concreta de geração, edição orientada por referências e preparação de peças, mantendo os seus tamanhos padrão e fidelidade de entrada selecionável distintos dos de outras edições.