Retoque de imágenes de producto de nivel e-commerce: reiluminación de texturas guiada por una imagen de referencia

Toma una imagen original de producto capturada al azar como única entrada de referencia y utilízala con gpt-image-2.5-flare/image-to-image para rehacerla como una imagen de producto de nivel de estudio lista para publicarse directamente en una página de detalles de e-commerce. El enfoque consiste en descomponer la «calidad de la fotografía de producto» en varias capas que se pueden indicar mediante prompts: la geometría y la identidad del sujeto permanecen sin cambios, la relación entre reflejos especulares y materiales, la dirección de iluminación de un softbox de estudio, la limpieza del fondo y del suelo, y el formato y la resolución de la salida final. La imagen de referencia aporta la forma real del sujeto y la información del logotipo, mientras que el prompt solo se encarga de definir la luz, la textura y la composición, evitando así que el modelo redibuje la estructura del producto. En la entrada solo se envía una imagen de referencia y una instrucción de edición en inglés; el nivel de resolución y el formato se proporcionan como parámetros que no son material de entrada. Dado que no se especifica un modo de fondo, el modelo produce un fondo opaco según la lógica de la imagen original, adecuado para usarse directamente en la imagen principal y en imágenes de escena del producto. Es aplicable a la producción de materiales de e-commerce que requieren un estilo visual uniforme por lotes, como ropa, belleza, accesorios 3C y envases de alimentos, y también sirve como una validación rápida de dirección para diseñadores antes del retoque.