Calidad de fotografía de producto de nivel e-commerce: plan de generación de imágenes con gpt-image-2.5-flare

Tomando como ejemplo un frasco de sérum facial, se muestra cómo plasmar en el prompt la calidad fotográfica de una imagen principal de producto de e-commerce con ayuda de gpt-image-2.5-flare: usar términos de material (vidrio esmerilado, metal cepillado, caja de cartón mate) para fijar los reflejos de la superficie; usar términos de iluminación (luz principal de softbox de gran superficie, luz de contorno por el lado derecho, luz de relleno reflejada desde la base) para controlar la forma de los brillos; usar términos de óptica (macro de 85 mm, profundidad de campo reducida, punto de vista frontal desplazado 3/4) para restringir la perspectiva y el desenfoque; por último, añadir la relación entre fondo y suelo para evitar sombras proyectadas desordenadas. Esta familia de modelos es bastante estable en la representación de iluminación y materiales y en el seguimiento de instrucciones visuales complejas; la variante Flare es más adecuada en latencia para la generación por lotes, lo que la hace idónea para iterar rápidamente prototipos de imagen principal, ilustraciones de páginas de detalle y materiales publicitarios. La obra incluye además una imagen de referencia como base de composición, que se pasa mediante image_urls, para observar con el mismo prompt la estabilidad del modelo al redibujar los materiales preservando la forma del sujeto y el diseño.