gpt-image-2: демонстрация стилей портретной генерации изображений по изображению — два пути: реалистичность и художественность

На вход подаётся одно референсное изображение портрета, а возможности генерации изображений по изображению gpt-image-2 демонстрируют разницу результатов для одного и того же субъекта при двух подходах к промптам: один идёт по пути фотореалистичности (естественная текстура кожи, мягкий оконный свет, качество среднего формата), другой — по художественному пути (живописные цветовые пятна, сильный контраст света, атмосфера редакционной съёмки). Работа сосредоточена на методике написания промптов: реалистичное направление акцентирует источник света, фокусное расстояние объектива, текстуру кожи и цветопередачу; художественное направление акцентирует мазки, цветовую палитру, композиционное напряжение и стилистические референсы. Оба промпта сохраняют ограничения на идентичность и позу персонажа, что позволяет разработчикам сравнить степень отклонения вывода при «одном и том же референсном изображении + разных ограничивающих словах». Состав входных данных: 1 референсное изображение портрета (сгенерировано производственной линией, привязано к image_urls[0]), quality установлено в high для наблюдения за точностью деталей, resolution — 2K, aspect_ratio фиксировано 4:5 для вертикального портретного формата. Сценарии применения: исследование стилей коммерческой портретной фотографии, накопление шаблонов промптов для генерации изображений по изображению, многовариантные итерации редакционного контента. Следует отметить, что утверждения из research о выводе 4K и точности рендеринга текста частично взяты со сторонних платформ и не имеют независимой проверки по эталонным тестам; высокое разрешение и высокий уровень качества существенно влияют на стоимость вызова и время выполнения.