Смотреть урок

Промпт из трёх слов даёт размытую картинку. Разница между рабочим и провальным результатом в gpt-image — это структура промпта и явные ограничения, а не удача.

Что внутри:
🔹 разбор всех моделей gpt-image — какую выбрать и когда переходить на новую
🔹 основы промптинга: структура, композиция, работа с текстом и людьми в кадре
🔹 более 15 готовых промптов — от инфографики и логотипов до рекламы и UI-макетов
🔹 редактирование изображений: смена стиля, примерка одежды, композитинг, сохранение персонажа между кадрами

💡 После этого гайда вы сможете писать промпты, которые с первого раза дают предсказуемый результат — без десятков повторных попыток.

Промпт-гайд по генеративным моделям GPT Image

Модели генерации изображений gpt-image от OpenAl созданы для получения визуалов производственного качества и полностью управляемых творческих процессов. Они подходят как для профессиональных дизайн-задач, так и для итеративного создания контента, поддерживая и высококачественный рендеринг, и сценарии с низкой задержкой в зависимости от рабочего процесса.

Ключевые возможности:

• высокая фотореалистичность с естественным освещением, точной передачей материалов и насыщенным цветом;
• гибкий баланс между качеством и скоростью — можно получить более быструю генерацию на низких настройках, при этом визуальное качество всё равно превышает модели предыдущего поколения;
• надёжное сохранение лиц и идентичности при редактировании, создании consistent-персонажей и многошаговых сценариях;
• PNG и WebP с прозрачным фоном (в превью) у gpt-image-2 для многократно используемых логотипов, вырезанных продуктов, стикеров и презентационной графики;
• надёжный рендеринг текста — чёткие буквы, последовательная вёрстка, хороший контраст внутри изображений;
• сложные структурированные визуалы, включая инфографику, диаграммы и композиции из нескольких панелей;
• точный контроль стиля и его перенос при минимальном промптинге — от брендовых дизайн-систем до стилей fine-art;
• сильные знания о реальном мире и рассуждающие способности, позволяющие точно изображать объекты, окружения и сценарии.

Этот гайд собирает шаблоны промптинга, лучшие практики и примеры промптов из реальных производственных кейсов для gpt-image-2 — самой мощной модели на данный момент, с более высоким качеством изображений, улучшенным редактированием и более широкой поддержкой производственных процессов.

Настройка low quality особенно хороша для сценариев, чувствительных к задержке, а medium и high остаются лучшим выбором там, где важна максимальная точность.

Модели и их параметры

Этот раздел — справочник по моделям, рассмотренным в гайде: их название, поддерживаемые значения outputQuality, поддерживаемые значения input_fidelity, поведение по разрешению, требования к фону и output_format для прозрачных изображений, а также рекомендуемые сценарии использования.

Сводная таблица моделей: