Фотореалистичное качество для товаров e-commerce: схема генерации изображений gpt-image-2.5-flare

На примере флакона сыворотки для ухода за кожей показано, как с помощью gpt-image-2.5-flare перенести фотографическое качество главных изображений товаров e-commerce в промпт: зафиксировать отражения поверхности с помощью слов о материалах (матовое стекло, брашированный металл, матовая картонная коробка); управлять формой бликов с помощью слов о свете (большой софтбокс в качестве основного света, контровой свет справа, заполняющий свет от отражения от подиума); ограничить перспективу и размытие с помощью слов об оптике (макрообъектив 85 мм, малая глубина резкости, точка съёмки на 3/4 спереди); наконец, дополнить соотношением фона и пола, чтобы избежать хаотичных теней. Это семейство моделей достаточно стабильно в передаче освещения и материалов и в следовании сложным визуальным инструкциям, а вариант Flare лучше подходит для пакетной генерации по задержке — для быстрой итерации прототипов главных изображений, иллюстраций для карточек товара и рекламных материалов. В работе также приводится одно референсное изображение в качестве композиционной основы, передаваемое через image_urls, чтобы с помощью одного и того же промпта наблюдать стабильность перерисовки материалов при сохранении формы субъекта и макета.