Qualidade de imagem de produto nível e-commerce: retoque de natureza-morta guiado por imagem de referência

Usando uma foto comum de produto de natureza-morta como imagem de referência, refaça a qualidade fotográfica com o fluxo de edição de imagem do gpt-image-2.5 Sunburst: preserve o formato, o rótulo e as proporções do produto, apenas reilumine, redefina o fundo e refaça os realces de material, gerando uma imagem final pronta para uso direto em páginas de detalhes de e-commerce e materiais publicitários. Na composição, o base fornece apenas resolution (2K, equilibrando detalhe e tempo de execução) e aspect_ratio (1:1 quadrado, compatível com a maioria dos espaços de imagem principal de e-commerce), sem ativar background (fundo transparente só é suportado em 1K, e aqui é necessário fundo opaco de alta precisão). A imagem de referência é gerada a partir de um item de imagem em assets e vinculada a image_urls[0], servindo tanto como "imagem de entrada" quanto como "âncora de edição"; o prompt de nível superior é gravado automaticamente no pipeline em input.prompt. A lógica do prompt é organizada em quatro camadas: fixação do sujeito (forma, cor, texto impresso e proporções inalterados), iluminação (softbox de grande área + luz de contorno unilateral + reflexo controlável na superfície), materiais (alumínio escovado, plástico fosco e vidro translúcido descritos separadamente quanto à rugosidade e à forma dos realces) e composição e pós-produção (profundidade de campo macro, fundo limpo, espaço em branco para acomodar textos). Cenários de aplicação: refazer em lote imagens principais e imagens de cena de e-commerce, unificar materiais visuais de marca, atualizar fotos de produto de baixa qualidade existentes e fluxos de design que exigem múltiplas rodadas de retoque com sujeito e layout estáveis. A variante Sunburst troca um tempo maior por execução em detalhes e fidelidade de iluminação, sendo adequada para tarefas de geração de imagem com prioridade em precisão.