Guide des prompts GPT Image 2.5 : prompts, retouches et niveaux de qualité

Un bon prompt GPT Image 2.5 nomme le sujet, la composition, la lumière et le rendu, puis indique ce qui doit rester fixe. Écrivez-le une fois en phrases simples, faites un brouillon sur Flare à un niveau de qualité bas, et ne changez qu’une chose par révision. Pour les retouches, décrivez la modification et les éléments à préserver dans le même prompt, et utilisez un masque lorsqu’une seule zone peut bouger.

La plupart des rendus gaspillés viennent du fait de changer plusieurs choses à la fois, ou de demander au modèle de deviner ce que « mieux » veut dire. Les sections ci-dessous en font une routine que vous pouvez répéter.

Que mettre dans un prompt GPT Image 2.5 ?

Quatre parties couvrent la plupart des briefs. Placez-les dans cet ordre pour que l’information la plus importante arrive en premier :

1. Sujet. Ce que représente l’image, avec les détails qui l’identifient : « une bouilloire pour café filtre en céramique mate avec une poignée en noyer ».
2. Composition. Cadrage et placement : « vue de trois quarts, centrée, avec un large espace vide à gauche ».
3. Lumière et décor. « Lumière douce d’une fenêtre venant de la droite, sur une surface en lin. »
4. Rendu. L’aspect de l’image entière : « photographie produit éditoriale, grain fin ».

Ajoutez ensuite les contraintes qui décident si l’image est utilisable : « pas de texte, pas de logos », ou « la poignée doit être entièrement visible ». Une contrainte écrite en phrase simple est plus facile à vérifier qu’une contrainte noyée dans une liste d’adjectifs.

Gardez le prompt aussi long que le brief l’exige, pas plus. La limite est de 32 000 caractères, mais un prompt qui se répète donne au modèle des priorités contradictoires plutôt que davantage de précision.

Comment demander un texte exact dans une image ?

Mettez le texte entre guillemets et dites où il 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. Précisez les majuscules et les retours à la ligne s’ils comptent.

GPT Image 2.5 gère les mises en page avec texte mieux que les modèles GPT Image précédents, mais les mots rendus peuvent encore revenir mal orthographiés. Considérez que toute image contenant du texte doit être relue avant publication. Si un mot se déforme sans cesse, raccourcissez-le, ou laissez l’espace vide dans l’image et placez le texte dans votre propre outil de mise en page.

Comment décrire une retouche avec image de référence ?

Envoyez l’image dans images et écrivez le prompt comme une instruction, pas comme une nouvelle description. Indiquez d’abord la modification, puis ce qu’il faut conserver :

Changez la bouteille en verre bleu profond. Conservez l’étiquette, la composition, l’arrière-plan et l’éclairage exactement tels qu’ils sont.

La deuxième phrase pèse autant que la première. Sans elle, le modèle est libre d’améliorer des éléments que vous ne lui avez pas demandé de toucher. Vous pouvez transmettre jusqu’à 16 images de référence, par exemple une photo produit et une référence de style. Indiquez dans le prompt à quoi sert chacune, par exemple « utilise la première image pour le produit et la seconde pour la palette de couleurs ».

Quand un masque vaut-il la peine ?

Utilisez un masque lorsque la retouche a une limite : remplacer le ciel, modifier un objet, retirer une étiquette. Le masque est un PNG aux mêmes dimensions que la première image de référence, et sa zone transparente délimite la région à modifier.

Un masque guide le modèle plutôt que de découper les pixels exactement : décrivez donc aussi la modification dans le prompt. « Remplace le ciel par un dégradé de crépuscule dégagé » donne un objectif à la zone masquée ; un prompt vide la laisse au hasard. Omettez le masque lorsque la modification est globale, comme une nouvelle ambiance lumineuse sur toute l’image.

Quel niveau de qualité et quel modèle pour les brouillons ?

GPT Image 2.5 propose six niveaux de qualité : auto, low, medium, high, xhigh et max. Les niveaux supérieurs prennent plus de temps à générer. Adaptez le niveau à l’étape du travail :

auto laisse le modèle choisir le niveau. C’est pratique, mais cela complique les comparaisons entre les essais : fixez donc un niveau explicite pendant que vous itérez. Il en va de même pour size : auto laisse le format au modèle, tandis qu’une valeur explicite comme 1536x1024 garde chaque révision comparable. Consultez Flare vs Sunburst pour approfondir le choix du modèle.

Comment réviser sans perdre un bon résultat ?

Changez une seule variable par essai et notez ce que vous avez changé. Un court journal suffit :

Quand un essai fonctionne, conservez son prompt et ses réglages exacts avec l’image. Demander n: 4 sur un prompt stabilisé est un moyen peu coûteux d’obtenir des variantes parmi lesquelles choisir, sans rien réécrire.

Questions fréquentes

Le prompt peut-il demander un fond transparent ?

Pas de façon fiable par la seule formulation. Réglez background sur transparent et output_format sur png dans la requête, puis décrivez le sujet comme un objet isolé dans le prompt.

Faut-il écrire les prompts différemment pour Flare et Sunburst ?

Non. Les deux lisent le même prompt et les mêmes champs. Stabilisez le prompt sur Flare, puis lancez le même texte sur Sunburst si la tâche demande un contrôle plus strict.

Le même prompt renverra-t-il deux fois la même image ?

Non. Chaque rendu varie. Gardez le prompt et les réglages fixes pour comparer, et générez quelques images avec n si vous avez besoin d’options.

Faites répondre chaque révision à une seule question

Rédigez le brief en phrases simples, faites vos brouillons rapidement sur Flare, et changez une chose à la fois jusqu’à ce que l’image soit juste. Réservez ensuite les niveaux de qualité supérieurs à la version que vous garderez. Essayez un prompt dans le Playground GPT Image 2.5, et consultez le guide de prompts d’image d’OpenAI pour les conseils de l’éditeur lui-même.