Fotografía de producto de nivel e-commerce: receta de prompt para gpt-image-2.5-flare

Tomando gpt-image-2.5-flare como ejemplo, se muestra cómo obtener con un único prompt estructurado de fotografía de producto una calidad de imagen final cercana a la de una imagen principal de e-commerce. La idea es dividir el prompt en cinco bloques: sujeto y materiales (vidrio esmerilado, aluminio cepillado), posición de cámara y objetivo (toma en picado a 45°, sensación de macro de 85mm), iluminación (luz principal + contraluz lateral de contorno + panel difusor de gran superficie), fondo y superficie (degradado oscuro mate, sin objetos extraños) y, por último, las restricciones de la imagen final (altas luces sin sobreexposición, texto de la etiqueta nítido, sin accesorios innecesarios). Esta obra sigue la vía image-to-image: primero se genera una imagen de referencia tipo moodboard como ancla de composición y gama cromática, que después se pasa mediante image_urls para que el modelo produzca la imagen final manteniendo el diseño y las posiciones de luz. aspect_ratio se fija en 1:1 para adaptarse al espacio de la imagen principal de e-commerce, quality se eleva de nivel de detalle para conservar las texturas de los materiales y output_format usa webp para controlar el peso del archivo. Casos de uso: producción masiva de material para imágenes principales y páginas de detalle de e-commerce, fotografías de producto definitivas dentro de los activos de marca y prototipado rápido de múltiples versiones de iluminación para pruebas A/B. El brief de la familia de modelos menciona que Flare logra un equilibrio entre velocidad y calidad, y mejora la iluminación y la representación de materiales, lo que lo hace adecuado para este tipo de flujos de visuales de producto con alta frecuencia de generación; en imágenes con textos pequeños en el envase se sigue recomendando una revisión humana.