Как правильно составлять промпты для GPT Image 2.5: главное из официального руководства OpenAI

Компания OpenAI опубликовала подробную инструкцию для разработчиков и дизайнеров по составлению запросов к графической модели GPT Image 2.5. На конкретных шаблонах инженеры показали, как добиваться честного фотореализма, генерировать инфографику с читаемым текстом и выполнять аккуратное послойное редактирование без спонтанных искажений кадра.

Структура промпта и выбор между Flare и Sunburst

В руководстве OpenAI Developers авторы советуют отказаться от абстрактных художественных эпитетов и собирать текстовый запрос по блочному принципу: четкое описание главного объекта, план и композиция сцены, световая схема, стилистика и явные ограничения.

Примеры в документации разделены под две свежие API-модели:

• GPT Image 2.5 Flare служит скоростным рабочим инструментом: она генерирует кадры вдвое быстрее предшественников и подходит для концепт-артов, соцсетей и быстрого перебора вариантов;
• GPT Image 2.5 Sunburst требует больше времени на расчет, но обеспечивает максимальную точность геометрии при верстке интерфейсов, сложных схем и векторных логотипов на прозрачном фоне.

При генерации реалистичных снимков инженеры рекомендуют указывать тип виртуальной камеры, фокусное расстояние объектива (например, 50 мм или 85 мм) и особенности естественного освещения. Для инфографики и инструкций важно по пунктам перечислять обязательные текстовые блоки и включать режим повышенной детализации, чтобы исключить артефакты в надписях.

Точечные правки и работа с набросками

Отдельный блок посвящен последовательному редактированию готовых картинок. Чтобы нейросеть при замене одной детали не перерисовывала композицию целиком, авторы предлагают использовать строгую формулу: прямо указать, что именно меняется, и добавить жесткую инструкцию «не изменять ничего другого». Сложные комплексные правки рекомендуется разбивать на несколько коротких итераций.

При превращении грубого наброска от руки в полноценный трехмерный рендер в описании советуют жестко закреплять исходный ракурс и пропорции, чтобы алгоритм не додумывал перспективу заново.

Хотя примеры ориентированы на работу через API с ключами quality и background, базовые принципы полностью применимы и к обычному веб-интерфейсу ChatGPT Images 2.5, помогая быстрее создавать качественные макеты без случайных генераций.