EC級の商品撮影：gpt-image-2.5-flare プロンプトレシピ

gpt-image-2.5-flare を例に、構造化された商品撮影プロンプト1本でECメイン画像に近い仕上がり品質を得る方法を実演します。考え方は、プロンプトを5つのセクションに分解することです：被写体と素材（マットガラス、ヘアラインアルミ）、カメラポジションとレンズ（45°の俯瞰撮影、85mmマクロ的な視点）、ライティング（キーライト＋サイド逆光のリムライト＋大面积ソフトボックス）、背景と天板（マットな暗色グラデーション、余計な物なし）、そして最後に仕上がりの制約（ハイライトを飛ばさない、ラベルの文字をくっきり、余計な小道具なし）。 本作品は image-to-image のルートを取ります：まずムードボード風の参照画像を生成して構図と色調のアンカーとし、それを image_urls で渡すことで、レイアウトと光の位置を保ったままモデルに最終カットを出力させます。aspect_ratio は 1:1 に固定してECメイン画像枠に適合させ、quality は細節のグレードを上げて素材のテクスチャを保ち、output_format は webp で容量を抑えます。 想定用途：ECメイン画像や詳細ページ素材のバッチ制作、ブランドアセットにおける商品の定妆カット、光の位置違いを複数バージョンA/Bテストするためのクイックプロトタイプ。モデルファミリーの brief では、Flare は速度と品質のバランスを取っており、光照と素材表現が改善されていると述べられており、この種の高頻度な商品ビジュアル制作フローに適しています。ただし、パッケージの小さな文字が関わる画像では引き続き人による確認を推奨します。