Guía de prompts para GPT Image 2.5: prompts, ediciones y calidad

Un buen prompt de GPT Image 2.5 nombra el sujeto, la composición, la luz y el acabado, y después dice qué debe quedarse fijo. Escríbelo una vez en frases sencillas, haz el borrador en Flare con un nivel de calidad bajo y cambia una sola cosa en cada revisión. Para las ediciones, describe en el mismo prompt el cambio y las partes que hay que conservar, y usa una máscara cuando solo pueda moverse una zona.

La mayoría de los renderizados desperdiciados vienen de cambiar varias cosas a la vez o de pedir al modelo que adivine qué significa «mejor». Las secciones siguientes convierten eso en una rutina que puedes repetir.

¿Qué debe incluir un prompt de GPT Image 2.5?

Cuatro partes cubren la mayoría de los encargos. Ponlas en este orden para que la información más importante vaya primero:

1. Sujeto. De qué es la imagen, con los detalles que lo identifican: «una tetera de vertido de cerámica mate con asa de nogal».
2. Composición. Encuadre y colocación: «vista de tres cuartos, centrada, con amplio espacio vacío a la izquierda».
3. Luz y entorno. «Luz suave de ventana desde la derecha, sobre una superficie de lino».
4. Acabado. El aspecto de toda la imagen: «fotografía de producto editorial, grano fino».

Después añade las restricciones que deciden si la imagen es utilizable: «sin texto, sin logotipos» o «el asa debe verse entera». Una restricción escrita como frase sencilla es más fácil de comprobar que una enterrada en una lista de adjetivos.

Haz el prompt tan largo como necesite el encargo y no más. El límite es de 32.000 caracteres, pero un prompt que se repite da al modelo énfasis contradictorios en vez de más precisión.

¿Cómo se pide un texto exacto dentro de la imagen?

Pon el texto entre comillas y di dónde va: a poster with the headline "Morning Pour" in bold serif type across the top third, and a small caption "Single origin, slow brewed" beneath it. Especifica mayúsculas y saltos de línea si importan.

GPT Image 2.5 maneja composiciones con tipografía mejor que los modelos GPT Image anteriores, pero las palabras renderizadas todavía pueden salir mal escritas. Trata cada imagen con texto como algo que necesita una revisión antes de publicarse. Si una palabra sigue saliendo mal, acórtala, o deja ese espacio vacío en la imagen y pon el texto con tu propia herramienta de maquetación.

¿Cómo se describe una edición con referencia?

Envía la imagen en images y escribe el prompt como una instrucción, no como una descripción nueva. Indica primero el cambio y después lo que hay que conservar:

Cambia la botella a vidrio azul oscuro. Mantén la etiqueta, la composición, el fondo y la iluminación exactamente como están.

La segunda frase pesa tanto como la primera. Sin ella, el modelo tiene libertad para mejorar cosas que no le pediste tocar. Puedes pasar hasta 16 imágenes de referencia, por ejemplo una foto de producto y una referencia de estilo. Di en el prompt para qué sirve cada una, como «usa la primera imagen para el producto y la segunda para la paleta de colores».

¿Cuándo merece la pena usar una máscara?

Usa una máscara cuando la edición tiene un límite: sustituir el cielo, cambiar un objeto, quitar una etiqueta. La máscara es un PNG con las mismas dimensiones que la primera imagen de referencia, y su zona transparente marca la región que hay que cambiar.

Una máscara orienta al modelo en lugar de recortar píxeles con exactitud, así que describe también el cambio en el prompt. «Sustituye el cielo por un degradado despejado de atardecer» le da un objetivo a la zona enmascarada; un prompt vacío la deja al azar. Prescinde de la máscara cuando el cambio es global, como una nueva atmósfera de luz en todo el encuadre.

¿Con qué nivel de calidad y qué modelo conviene hacer los borradores?

GPT Image 2.5 tiene seis niveles de calidad: auto, low, medium, high, xhigh y max. Los niveles más altos tardan más en renderizar. Ajusta el nivel a la fase del trabajo:

auto deja que el modelo elija el nivel. Es cómodo, pero dificulta comparar ejecuciones, así que fija un nivel explícito mientras iteras. Lo mismo vale para size: auto deja el lienzo en manos del modelo, mientras que un valor explícito como 1536x1024 mantiene comparables todas las revisiones. Consulta Flare vs Sunburst para profundizar en la elección de modelo.

¿Cómo revisar sin perder un buen resultado?

Cambia una variable por intento y apunta qué cambiaste. Basta con un registro breve:

Cuando un intento funcione, guarda su prompt y sus ajustes exactos junto a la imagen. Pedir n: 4 con un prompt ya cerrado es una forma barata de obtener variaciones entre las que elegir sin reescribir nada.

Preguntas frecuentes

¿Se puede pedir un fondo transparente en el prompt?

No de forma fiable solo con palabras. Pon background en transparent y output_format en png en la solicitud, y después describe en el prompt el sujeto como un objeto aislado.

¿Debo escribir los prompts de forma distinta para Flare y Sunburst?

No. Los dos leen el mismo prompt y los mismos campos. Cierra el prompt en Flare y después ejecuta el mismo texto en Sunburst si el trabajo necesita un control más estricto.

¿El mismo prompt devuelve dos veces la misma imagen?

No. Cada renderizado varía. Mantén fijos el prompt y los ajustes al comparar, y genera unas cuantas imágenes con n si necesitas opciones.

Haz que cada revisión responda a una sola pregunta

Escribe el encargo en frases sencillas, haz borradores rápidos en Flare y cambia una cosa cada vez hasta que la imagen esté bien. Después, gasta los niveles de calidad más altos en la versión que vas a conservar. Prueba un prompt en el Playground de GPT Image 2.5 y consulta la guía de prompts de imagen de OpenAI para ver los consejos del propio fabricante.