Recettes de prompts image-à-image pour gpt-image-2.5-sunburst

Pourquoi les prompts image-à-image doivent être structurés

La plupart des échecs en image-à-image ne sont pas des échecs du modèle, mais des échecs de spécification. Vous donnez une image de référence au modèle, accompagnée d'une phrase comme « rends-la plus belle » ou « mets-la sur une plage », et le modèle doit déduire ce que désigne « la », quels pixels sont protégés et jusqu'où il peut s'écarter. Le résultat est souvent plausible, mais échoue d'une manière que vous n'aviez pas anticipée.

Le problème s'amplifie lorsque vous traitez une édition comme une tâche ponctuelle. Un prompt qui fonctionne sur un portrait peut échouer sur les dix suivants, car une formulation libre laisse trop de décisions au modèle. Vous ne pouvez pas déterminer si une régression provient d'un changement de prompt, d'un changement d'image de référence ou d'un changement de modèle, car rien dans la requête n'est figé.

Une structure reproductible résout ces deux problèmes à la fois. Elle transforme une édition en une spécification à champs explicites : quel rôle joue l'image de référence, quelle opération unique est demandée, quels attributs sont protégés, quels artefacts sont interdits. Chaque champ peut être relu, comparé et testé indépendamment.

Cela compte davantage pour un flux de travail de développeur que pour un usage occasionnel. Si l'édition d'images fait partie d'un pipeline — génération de variantes de produits, repeinture d'assets, localisation de ressources graphiques — alors les prompts sont en réalité du code. Ils ont besoin d'entrées, de sorties attendues et d'un moyen de détecter la dérive. La recette en quatre blocs de la section suivante est la structure minimale qui fournit ces trois éléments sans surcoût d'outillage.

La recette en quatre blocs

Chaque requête d'édition de ce guide est assemblée à partir des mêmes quatre blocs, dans le même ordre. Copiez le squelette, puis remplissez chaque bloc pour votre tâche.

Bloc 1 : rôle de l'image de référence

Le premier bloc indique au modèle à quoi sert l'image d'entrée. Ne la décrivez pas en détail — le modèle la voit déjà. Précisez sa fonction.

REFERENCE: The input image is the product photo. It is the subject and the layout to preserve.

Pour une édition où seule une partie de l'image compte :

REFERENCE: The input image is the subject to transfer. Only the person is relevant; ignore the current background.

Bloc 2 : instruction d'édition

N'écrivez qu'une seule opération principale par requête, à l'impératif. Si deux opérations sont nécessaires, exécutez deux passes plutôt que de les combiner dans une phrase — les éditions composites sont précisément là où des changements involontaires s'infiltrent.

EDIT: Replace the background with a plain light-gray seamless studio backdrop.

Bloc 3 : contraintes de fidélité

Ce bloc précise ce qui ne doit pas changer, et éventuellement ce qui est explicitement autorisé à changer. Soyez spécifique : nommez les zones, les couleurs et la géométrie.

PRESERVE: The product's exact shape, label text, label position, and color. The camera angle and framing.
ALLOWED: Lighting on the product that is consistent with the new background.

Bloc 4 : liste négative

Une courte liste d'artefacts à supprimer. Gardez-la ciblée sur les modes d'échec que vous avez réellement observés — une longue liste générique dilue le signal.

AVOID: extra objects, warped edges, new text, logo distortion, oversharpening halos, drop shadows that were not in the original.

Recette complète assemblée

REFERENCE: The input image is the product photo. It is the subject and the layout to preserve.
EDIT: Replace the background with a plain light-gray seamless studio backdrop.
PRESERVE: The product's exact shape, label text, label position, and color. The camera angle and framing.
ALLOWED: Lighting on the product consistent with the new background.
AVOID: extra objects, warped edges, new text, logo distortion, sharpening halos, invented drop shadows.

Quatre blocs courts, une douzaine de lignes environ, et la requête devient testable. Vous pouvez remplacer uniquement la phrase d'arrière-plan sans toucher à la formulation de fidélité, ou resserrer la liste négative sans repenser l'édition elle-même.

Contrôler la fidélité : ce qui reste inchangé, ce qui change

Une formulation de fidélité vague est la cause unique la plus fréquente de dérive involontaire. « Garde un aspect similaire » et « ne change pas trop » ne donnent aucun point d'ancrage au modèle. Il conservera ce qu'il juge saillant, ce qui n'est peut-être pas ce que vous jugez saillant.

Nommez des attributs, pas des impressions

Remplacez les adjectifs par des noms et des zones :

• Faible : « Garde le visage identique. »

• Fort : « Préserve l'identité faciale, le teint, la ligne d'implantation des cheveux et la direction du regard. Ne change pas l'âge ni l'expression. »

• Faible : « Garde la mise en page. »

• Fort : « Préserve la position et la taille du bloc logo, la ligne de base du titre et les marges sur les quatre côtés. »

Séparez la préservation de la permission

Un bloc de fidélité qui dit seulement « préserve tout » empêche l'édition que vous voulez réellement. Associez-le à une permission explicite :

PRESERVE: garment silhouette, seams, fabric texture, color, and the model's pose.
ALLOWED: relighting to match a soft window light from the left; removal of the original backdrop.

La ligne ALLOWED est précisément ce qui rend la ligne PRESERVE sûre. Sans elle, le modèle peut refuser la modification demandée, ou l'appliquer de manière incohérente.

Protégez l'identité avec plusieurs ancrages

Lorsqu'une personne figure dans l'image, une seule instruction « préserve le visage » est fragile. Ancrez l'identité avec plusieurs indices indépendants — traits du visage, cheveux, teint et tout accessoire distinctif. Si l'édition touche la tête ou le corps, ajoutez une contrainte anti-remodelage explicite : « Ne rétrécis, n'élargis ni ne remodèle la mâchoire ni les proportions corporelles. »

Contraignez les relations géométriques qui vous importent

Si la composition compte, exprimez-la avec des valeurs et des relations : « Centre le sujet, conserve un espace de tête égal au-dessus et le même cadrage sur le bord inférieur. » Si elle ne compte pas, dites-le aussi — « recadrage autorisé » empêche le modèle de préserver excessivement une composition dont vous seriez prêt à vous passer.

Méfiez-vous de la dérive stylistique silencieuse

Les changements de style s'invitent souvent par des mots comme « propre », « premium » ou « cinématographique ». Si vous voulez que des assets réalistes restent réalistes, dites-le explicitement : « Maintiens un rendu photoréaliste ; n'ajoute pas de style illustration, peinture ou rendu 3D. »

Formulation du remplacement d'arrière-plan

Le remplacement d'arrière-plan échoue de manière prévisible : le sujet est édité en même temps que l'arrière-plan. Le remède est de présenter l'arrière-plan comme une instruction distincte et ordonnée, plutôt que comme une proposition subordonnée dans la phrase d'édition principale.

Recette : remplacer l'arrière-plan

REFERENCE: The input image is the subject. Only the subject is relevant; the current background will be discarded.
EDIT: First isolate the subject with clean edges, including hair and any thin details. Then place the subject on a new background: a softly blurred outdoor street at midday.
PRESERVE: Subject identity, pose, clothing, and the exact subject scale relative to the frame.
ALLOWED: Subtle rim light on the subject consistent with the new outdoor lighting.
AVOID: halos around hair, chewed edges, duplicated limbs, background bleeding through the subject, invented props.

Le mot « d'abord » compte. Ordonner l'isolation avant l'insertion donne au modèle une séquence à suivre, plutôt que deux objectifs concurrents.

Recette : étendre l'arrière-plan

Les requêtes de type outpainting nécessitent une description explicite du canevas :

REFERENCE: The input image is the central crop. The subject and existing scene are authoritative.
EDIT: Extend the scene outward on the left and right to a wider aspect ratio, continuing the existing floor texture and wall line.
PRESERVE: The original crop exactly as-is. Perspective, horizon height, and lighting direction.
AVOID: a visible seam at the original crop boundary, repeated objects, mirrored duplicates of the subject, changed color temperature.

Recette : neutraliser l'arrière-plan

Pour des assets destinés à être composités ensuite, ne demandez pas une scène spécifique — demandez une scène neutre :

REFERENCE: The input image is the subject to extract.
EDIT: Replace the background with a flat, evenly lit neutral gray, no gradient and no shadow cast onto the background.
PRESERVE: Subject edges, translucency in thin materials, and the full extent of the subject within the frame.
AVOID: cropping the subject, adding a floor plane, ambient color spill on the subject, hard cutout edges.

Gardez les contraintes de sujet et de scène séparées

Une habitude utile : placez les contraintes de sujet dans PRESERVE, et les contraintes de scène dans EDIT ou ALLOWED. Lorsqu'une requête échoue, cette séparation vous indique immédiatement si c'est le sujet ou la scène qui a dérivé, et quel bloc corriger.

Construire une liste négative réutilisable

Les listes négatives sont souvent réécrites de zéro à chaque requête, et c'est pourquoi les mêmes artefacts reviennent sans cesse. Traitez la liste comme un artefact maintenu par cas d'usage.

Partez des échecs observés

Exécutez la recette plusieurs fois sur vos vraies images de référence et notez ce qui échoue réellement. N'importez pas une liste générique venue d'ailleurs — elle dépenserait de l'attention sur des problèmes que vous n'avez pas.

Groupez les entrées par catégorie

Quatre catégories couvrent la plupart des cas :

• Artefacts structurels : membres surnuméraires, objets dupliqués, bords déformés, détails fins fondus, lignes de couture.
• Texte et marquage : texte inventé, étiquettes modifiées, logo déformé, traces de type filigrane, police changée.
• Dérive stylistique : rendu illustration ou peinture non voulu, lissage excessif, peau plastique, traitement excessif type HDR, halos de netteté.
• Intrusion sémantique : ajout d'accessoires, ajout de personnes, changement d'expression, changement d'angle de caméra.

Gardez les entrées courtes et spécifiques

Chaque entrée doit être un groupe nominal que le modèle peut exécuter — « doigts en trop », « sujet dupliqué », « texte inventé » — et non une phrase d'interdiction. Dix à quinze entrées suffisent généralement ; au-delà, les entrées commencent à se chevaucher et la liste devient du bruit.

Versionnez la liste avec la recette

Stockez la liste négative à côté du prompt auquel elle appartient, et incrémentez l'identifiant de version à chaque modification. Lorsque la qualité de sortie change, vous pouvez déterminer si c'est la liste ou le modèle qui a changé. Conservez une liste par cas d'usage — les listes pour photos de produits et pour portraits se recoupent, mais ne doivent pas être fusionnées, car leurs modes d'échec diffèrent.

Testez aussi les suppressions, pas seulement les ajouts

Supprimez régulièrement quelques entrées et relancez le jeu de référence. Certaines contraintes perdent leur importance à mesure que le prompt s'améliore, et des entrées obsolètes peuvent pousser le modèle vers la rigidité — par exemple, une entrée « ne pas ajouter d'ombre » trop agressive peut aplatir l'éclairage que vous voulez réellement.

Bibliothèque de recettes prêtes à copier-coller (avec comparaisons avant/après)

Chaque recette ci-dessous peut être utilisée telle quelle. Remplacez le contenu entre crochets par le vôtre et conservez les étiquettes de bloc inchangées.

Photo de produit, remplacement d'arrière-plan

REFERENCE: The input image is the product photo. It is the subject and the layout to preserve.
EDIT: Place the product on a clean light-gray studio backdrop with a soft gradient toward the top.
PRESERVE: Product shape, label text and position, color, camera angle, and framing.
ALLOWED: A soft contact shadow beneath the product; lighting consistent with the new backdrop.
AVOID: warped edges, altered label text, extra reflections, sharpening halos, invented props.

Avant : bureau encombré, éclairage mixte. Après : géométrie du produit et étiquette identiques, arrière-plan neutre, éclairage cohérent, aucun artefact de bord.

Rééclairage de portrait

REFERENCE: The input image is the portrait. The person is the only relevant content.
EDIT: Relight the scene as if lit by soft window light from the left.
PRESERVE: Facial identity, skin tone, hairline, gaze direction, expression, and body proportions.
ALLOWED: New shadows and highlights consistent with left-side lighting; slight background darkening on the right.
AVOID: changed age, reshaped jawline, smoothed skin texture, added makeup, changed clothing.

Avant : éclairage frontal plat. Après : éclairage directionnel avec un volume lisible, identité et texture de peau identiques.

Transfert de style avec préservation du contenu

REFERENCE: The input image is the source artwork. Only its composition and subject matter are relevant.
EDIT: Restyle the image as a flat vector illustration with a limited palette of muted blues and warm neutrals.
PRESERVE: Composition, object placement, relative sizes, and the identity of every distinct object.
ALLOWED: Simplified shapes, removed fine texture, reduced gradients.
AVOID: added objects, removed objects, changed aspect ratio, text, photorealism, heavy outlines not implied by the style.

Avant : scène photographique. Après : même disposition et mêmes objets en vectoriel plat, sans ajout ni suppression.

Extension d'asset sûre pour le texte

REFERENCE: The input image is the left half of a banner. All existing text is authoritative.
EDIT: Extend the banner to the right to a wider aspect ratio, continuing the background pattern.
PRESERVE: Every glyph, word, and text position exactly. Color, texture, and the original crop.
ALLOWED: Continued background pattern in the new area only.
AVOID: new text, repeated words, stretched letterforms, visible seam, pattern misalignment.

Avant : bannière en demi-largeur. Après : canevas étendu, texte original intact, motif poursuivi sans couture.

Extraction de sujet pour composition

REFERENCE: The input image is the subject to extract.
EDIT: Isolate the subject on a flat neutral gray background with no cast shadow.
PRESERVE: Subject edges including hair and thin details, full subject extent within the frame, original color.
ALLOWED: Removal of the original background entirely.
AVOID: cropped edges, halos, ambient color spill, hard polygonal cutouts, invented detail at the silhouette.

Avant : sujet sur un arrière-plan intérieur chargé. Après : extraction propre, directement compositable, bords intacts.

Tester et versionner les recettes

Un prompt qui ne réussit qu'une fois n'est qu'une anecdote. Un prompt qui fonctionne de manière répétée sur un jeu de référence figé est un composant livrable.

Construisez un jeu de référence figé

Choisissez un petit ensemble d'entrées couvrant votre distribution réelle — sujets variés, conditions d'éclairage diverses, et cas limites comme les cheveux fins, les matériaux translucides et le texte incrusté. Dix à vingt images suffisent généralement à révéler les régressions. Figez cet ensemble et réutilisez-le à chaque modification.

Stockez les recettes sous forme de données

Enregistrez chaque recette comme un enregistrement structuré : identifiant, version, les quatre blocs comme champs séparés, et la version de la liste négative qu'elle utilise. Séparer ces blocs signifie que modifier la formulation d'arrière-plan est un diff d'une ligne visible, et non une réécriture opaque de tout le paragraphe.

Comparez les sorties, ne fixez pas seulement la dernière exécution

Lorsque vous modifiez le prompt ou la version du modèle, relancez tout le jeu de référence et comparez les nouvelles sorties côte à côte avec celles de la version précédente, image par image. Les régressions en édition d'images sont rarement spectaculaires — elles se manifestent par une étiquette légèrement décalée, une texture de tissu plus molle, ou une ombre qui ne devrait pas exister. La comparaison côte à côte capture ce que la mémoire oublie.

Tracez les échecs par bloc

Lorsqu'une exécution échoue, notez quel bloc en est la cause. Au fil du temps, cela vous indique où le prompt est faible : si la plupart des échecs remontent aux contraintes de fidélité, investissez dans une formulation PRESERVE plus spécifique ; s'ils remontent à la liste négative, élaguez-la et repositionnez-la.

Reconstruisez la référence de base délibérément

Les mises à jour de modèle peuvent changer le comportement dans deux directions. Lorsqu'une nouvelle version de modèle sort, exécutez d'abord le jeu de référence, examinez les différences, puis décidez si vous mettez à jour la référence de base. N'acceptez jamais une nouvelle référence de base simplement parce que les sorties semblent correctes isolément.

Traiter les recettes comme des cas de test versionnés permet à l'édition d'images de rester prévisible à mesure que le pipeline grandit. Vous pouvez exécuter ces recettes gpt-image-2.5-sunburst sur le point de terminaison image-à-image unifié de HiAPI.ai, et faire de la structure en quatre blocs la convention stable qui les entoure.