Guia de prompts do GPT Image 2.5: prompts, edições e níveis de qualidade

Um bom prompt do GPT Image 2.5 nomeia o tema, a composição, a luz e o acabamento, e depois diz o que precisa ficar fixo. Escreva uma vez em frases simples, faça o rascunho no Flare em um nível de qualidade baixo e mude uma coisa por revisão. Nas edições, descreva a mudança e as partes a preservar no mesmo prompt, e use uma máscara quando só uma região puder mudar.

A maioria das renderizações desperdiçadas vem de mudar várias coisas de uma vez, ou de pedir ao modelo que adivinhe o que "melhor" significa. As seções abaixo transformam isso em uma rotina que você pode repetir.

O que entra em um prompt do GPT Image 2.5?

Quatro partes cobrem a maioria dos briefings. Coloque-as nesta ordem para que a informação mais importante venha primeiro:

1. Tema. Do que é a imagem, com os detalhes que o identificam: "uma chaleira pour-over de cerâmica fosca com cabo de nogueira."
2. Composição. Enquadramento e posição: "vista de três quartos, centralizada, bastante espaço vazio à esquerda."
3. Luz e cenário. "Luz suave de janela vindo da direita, sobre uma superfície de linho."
4. Acabamento. O visual da imagem inteira: "fotografia editorial de produto, grão fino."

Depois acrescente as restrições que decidem se a imagem é utilizável: "sem texto, sem logos" ou "o cabo precisa estar totalmente visível". Uma restrição escrita como frase simples é mais fácil de verificar do que uma enterrada numa lista de adjetivos.

Deixe o prompt tão longo quanto o briefing precisa, e não mais. O limite é de 32.000 caracteres, mas um prompt que se repete dá ao modelo ênfases conflitantes em vez de mais precisão.

Como pedir um texto exato na imagem?

Coloque o texto entre aspas e diga onde ele vai: 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. Especifique maiúsculas e quebras de linha se elas importarem.

O GPT Image 2.5 lida com layouts com tipografia melhor que os modelos GPT Image anteriores, mas as palavras renderizadas ainda podem voltar com erros de grafia. Trate toda imagem com texto como algo que precisa de revisão antes de ser publicado. Se uma palavra continuar saindo errada, encurte-a, ou deixe o espaço vazio na imagem e coloque o texto na sua própria ferramenta de layout.

Como descrever uma edição com referência?

Envie a imagem em images e escreva o prompt como uma instrução, não como uma descrição nova. Diga primeiro a mudança e depois o que manter:

Mude a garrafa para vidro azul-escuro. Mantenha o rótulo, a composição, o fundo e a iluminação exatamente como estão.

A segunda frase pesa tanto quanto a primeira. Sem ela, o modelo fica livre para melhorar coisas em que você não pediu para mexer. Você pode passar até 16 imagens de referência, por exemplo uma foto do produto e uma referência de estilo. Diga no prompt para que serve cada uma, como "use a primeira imagem para o produto e a segunda para a paleta de cores".

Quando vale a pena usar uma máscara?

Use uma máscara quando a edição tem um limite: substituir o céu, mudar um objeto, remover um rótulo. A máscara é um PNG com as mesmas dimensões da primeira imagem de referência, e a área transparente dela marca a região a mudar.

Uma máscara orienta o modelo em vez de recortar pixels com exatidão, então descreva a mudança também no prompt. "Substitua o céu por um degradê limpo de entardecer" dá um objetivo à área mascarada; um prompt vazio deixa o resultado ao acaso. Deixe a máscara de fora quando a mudança for global, como um novo clima de iluminação no quadro inteiro.

Com qual nível de qualidade e modelo fazer o rascunho?

O GPT Image 2.5 tem seis níveis de qualidade: auto, low, medium, high, xhigh e max. Níveis mais altos demoram mais para renderizar. Combine o nível com a etapa do trabalho:

auto deixa o modelo escolher o nível. É prático, mas dificulta comparar execuções, então defina um nível explícito enquanto estiver iterando. O mesmo vale para size: auto deixa a tela a critério do modelo, enquanto um valor explícito como 1536x1024 mantém todas as revisões comparáveis. Veja Flare vs Sunburst para a escolha do modelo em mais detalhe.

Como revisar sem perder um bom resultado?

Mude uma variável por tentativa e anote o que você mudou. Um registro curto basta:

Quando uma tentativa der certo, guarde o prompt e as configurações exatas junto com a imagem. Pedir n: 4 em um prompt definido é um jeito barato de ter variações para escolher sem reescrever nada.

Perguntas frequentes

O prompt pode pedir um fundo transparente?

Não de forma confiável só com palavras. Defina background como transparent e output_format como png na requisição e depois descreva o tema como um objeto isolado no prompt.

Devo escrever prompts diferentes para o Flare e o Sunburst?

Não. Os dois leem o mesmo prompt e os mesmos campos. Defina o prompt no Flare e depois rode o mesmo texto no Sunburst se o trabalho precisar de um controle mais firme.

O mesmo prompt devolve a mesma imagem duas vezes?

Não. Cada renderização varia. Mantenha o prompt e as configurações fixos ao comparar, e gere algumas imagens com n se precisar de opções.

Faça cada revisão responder a uma pergunta

Escreva o briefing em frases simples, faça rascunhos rápidos no Flare e mude uma coisa por vez até a imagem ficar certa. Depois gaste os níveis de qualidade mais altos na versão que você vai guardar. Teste um prompt no Playground do GPT Image 2.5 e veja o guia de prompts de imagem da OpenAI para os conselhos do próprio fabricante.