GPT Image 2.6

Краткое описание

gpt-image-2.6-flare — это модель преобразования изображения в изображение, предназначенная для разработчиков, которым нужно изменять, расширять и переосмыслять существующие материалы. Она принимает исходное изображение на вход и выполняет редактирование по инструкциям в промпте, за один вызов может принять до 16 референсных изображений, а также поддерживает локальную перерисовку по маске, подсказки-аннотации и вывод в разрешении от 1K до 4K. Подходит для встраивания возможностей редактирования изображений в автоматизированные процессы производства контента, подготовки товарных материалов и маркетинговой графики.

Ключевые возможности

• До 16 исходных изображений за один вызов — несколько референсов могут одновременно служить основой для редактирования, что сокращает число分批-вызовов и сборку результатов.
• Два способа локального управления: маска и аннотации — маска задаёт область перерисовки, аннотированное изображение используется для обводки подсказок и не сохраняется в выводе; оба способа нельзя применять одновременно.
• Качество и сложность регулируются раздельно — качество рендеринга и сложность планирования имеют отдельные уровни, что позволяет подбирать их под сложность задачи, не меняя конфигурацию целиком.
• Разрешение и формат кадра задаются под цель вывода — поддерживаются 1K, 2K, 4K и различные пропорции кадра, а также режим следования исходному изображению или автоматического выбора моделью.

Описание возможностей

Редактирование по инструкциям на основе исходного изображения: намерение изменения описывается в промпте и выполняется с 1–16 исходными изображениями в форматах jpeg, png или webp; подходит для точечной переработки исходной картинки, а не генерации с нуля.

Локальная перерисовка по маске: передаётся RGBA PNG-маска того же размера, что и первое исходное изображение; прозрачные пиксели обозначают область редактирования; области вне маски также могут незначительно меняться.

Позиционирование изменений с помощью аннотаций: прозрачный PNG с пометками, например обводкой, служит вспомогательной подсказкой и направляет внимание модели на целевую область; сами аннотации в вывод не попадают.

Управление форматом вывода и фоном: доступны форматы png, jpeg, webp; для jpeg и webp поддерживается уровень сжатия от 0 до 100; при необходимости прозрачного фона формат вывода ограничивается png или webp.

Раздельные уровни качества, сложности и модерации контента: качество рендеринга имеет пять уровней, сложность планирования — три уровня, что позволяет отдельно адаптироваться к тонкой ретуши и задачам с плотным текстом и сложной вёрсткой; модерация контента может быть автоматической или низкой.

Сценарии применения

• Многораундовые итерации дизайн-команд по существующим материалам — на вход подаются готовый визуальный макет и описание правок, композиция и детали корректируются по раундам, на выходе получаются изображения, готовые к ревью.
• Переосмысление материалов командами электронной коммерции и брендинга — исходными служат продуктовые фото или ключевые визуалы; замена фона, расширение сцены или локальная коррекция дают товарные и промо-изображения, готовые к публикации.
• Композитинг и локальная тонкая ретушь — маска или аннотации указывают область для изменения, корректируется только заданная часть, а результат используется для композитинга постеров, страниц описания товара и других макетов.
• Задачи с высоким разрешением на выходе — разрешение 2K или 4K и целевые пропорции кадра задаются напрямую, что сокращает этапы последующего увеличения и кадрирования.

Ограничения и рекомендации по выбору

Это модель редактирования «изображение в изображение», она не умеет генерировать изображение по тексту; для генерации с нуля следует использовать text-to-image линейку той же серии. Локальное управление зависит от маски или аннотаций, при этом области вне маски также могут незначительно меняться. Вывод с прозрачным фоном ограничен форматами и требует png или webp; уровень сжатия действует только для jpeg и webp. Если нужно сохранять согласованность деталей между несколькими раундами редактирования, можно выбрать линейку Sunburst той же серии.