คู่มือโมเดล GPT Image 2.5 Sunburst
คู่มือเชิงปฏิบัติสำหรับ GPT Image 2.5 Sunburst บน GPT Image Hub: รุ่นเน้นความแม่นยำของ GPT Image 2.5 จาก OpenAI สำหรับงานสร้างสรรค์ที่ละเอียด สิ่งที่มีร่วมกับ Flare เวลาและโทเค็นเอาต์พุตที่วัดได้จริง และเมื่อใดที่เวลาที่เพิ่มขึ้นนั้นคุ้มค่า
GPT Image 2.5 Sunburst คือโมเดล GPT Image 2.5 ที่ OpenAI แนะนำเมื่อความแม่นยำสำคัญที่สุด รองรับการตั้งค่าคุณภาพ xhigh และ max ความละเอียดแบบกำหนดเอง และพื้นหลังโปร่งใสเช่นเดียวกับ Flare และ GPT Image Hub ใช้งานที่ xhigh เป็นค่าเริ่มต้น ในการทดสอบของ Hub ใช้เวลา 47–108 วินาทีต่อภาพ และวางป้ายกำกับทุกจุดและข้อความทุกบรรทัดได้ตรงตามพรอมป์ทุกประการ เลือกใช้สำหรับบรรจุภัณฑ์ เลย์เอาต์ที่เน้นตัวอักษร และภาพประกอบที่ซับซ้อน และเลือก Flare เมื่อความเร็วสำคัญกว่า
ตัวอย่างภาพ
ตัวอย่างภาพ
ภาพเรนเดอร์บรรจุภัณฑ์ที่แก้ไขให้เปลี่ยนเฉพาะฉลากด้านหน้าเท่านั้น
การเปลี่ยนฉลาก
ภาพเรนเดอร์บรรจุภัณฑ์ที่แก้ไขให้เปลี่ยนเฉพาะฉลากด้านหน้าเท่านั้น
เปลี่ยนฉลากด้านหน้าเป็นแบบที่แนบมาในสัดส่วนที่ถูกต้องภาพประกอบพร้อมป้ายกำกับ
ภาพตัดขวางทางพฤกษศาสตร์ที่ละเอียดพร้อมคำบรรยายสั้นๆ
ภาพตัดขวางลูกมะเดื่อขนาด 1024x1536 พร้อมป้ายกำกับเขียนด้วยลายมือห้าจุดการเรนเดอร์ขั้นสุดท้าย
การเรนเดอร์คุณภาพ max หนึ่งรอบหลังการอนุมัติ
เรนเดอร์การแก้ไขที่อนุมัติแล้วที่คุณภาพ maxกรณีการใช้งานที่ดีที่สุด
- การแก้ไขแบบใช้มาสก์หรือใช้ภาพอ้างอิงหลายภาพ ที่รายละเอียดเล็กๆ ต้องอยู่ตรงตำแหน่งที่พรอมป์ระบุอย่างแม่นยำ
- งานสร้างสรรค์ที่ละเอียด เช่น บรรจุภัณฑ์ เลย์เอาต์ที่เน้นตัวอักษร และภาพประกอบที่ซับซ้อน
- การเรนเดอร์ขั้นสุดท้ายที่ xhigh หรือ max หลังจากองค์ประกอบได้รับอนุมัติบนโมเดลที่เร็วกว่าแล้ว
ข้อควรระวัง
- การร่างงานปริมาณมากที่ความหน่วงมีความสำคัญ ซึ่ง OpenAI วางตำแหน่ง Flare ให้เป็นค่าเริ่มต้นที่เร็วกว่า
- ความละเอียดที่สูงกว่า 2560×1440 ซึ่ง OpenAI ระบุว่ายังอยู่ในขั้นทดลองสำหรับโมเดล 2.5
จุดแข็ง
โมเดล GPT Image 2.5 ที่ OpenAI แนะนำสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ความแม่นยำในการแก้ไขสำคัญที่สุด
บันไดคุณภาพเดียวกับ Flare: low, medium, high, xhigh, max และ auto
กฎขนาดแบบกำหนดเองเดียวกัน: จำนวนเท่าของ 16 อัตราส่วน 1:3 ถึง 3:1 ไม่มีด้านใดเกิน 3840 px และพิกเซลรวม 655,360 ถึง 8,294,400
พื้นหลังโปร่งใสเมื่อใช้เอาต์พุต PNG หรือ WebP และราคาต่อโทเค็นเท่ากับ GPT Image 2
กรณีการใช้งาน
การแก้ไขที่แม่นยำ
การเปลี่ยนฉลาก การแทนที่วัตถุ และการแก้ไขแบบใช้มาสก์ที่ต้องรักษาส่วนที่เหลือของภาพไว้
ภาพประกอบที่ละเอียด
เลย์เอาต์ที่ซับซ้อน ตัวอักษร และแผนภาพ ที่ข้อผิดพลาดเล็กน้อยมีต้นทุนสูง
งานขั้นสุดท้ายที่อนุมัติแล้ว
การเรนเดอร์ xhigh หรือ max อย่างพิถีพิถันหนึ่งครั้งหลังจากกำหนดองค์ประกอบจากที่อื่นแล้ว
ขั้นตอนการทำงาน
อนุมัติบนโมเดลที่เร็วกว่า
กำหนดองค์ประกอบและข้อความให้ลงตัวด้วย GPT Image 2 หรือ Flare ก่อนเปลี่ยนมาใช้ Sunburst
เขียนการแก้ไขเป็นข้อจำกัด
ระบุว่าสิ่งใดคงเดิม สิ่งใดเปลี่ยนแปลง และมาสก์ใช้กับตำแหน่งใด
เรนเดอร์ครั้งเดียวที่คุณภาพสูง
ใช้ xhigh หรือ max สำหรับไฟล์สุดท้าย และคงรูปแบบเอาต์พุตให้สอดคล้องกับบรีฟ
แนวทางการเขียนพรอมป์
- อธิบายการแก้ไขเป็นคำสั่งที่ชัดเจนว่าจะคงสิ่งใดไว้และเปลี่ยนสิ่งใด เพราะความแม่นยำคือเหตุผลที่เลือกโมเดลนี้
- เมื่อใช้มาสก์ ให้ใช้รูปแบบและขนาดเดียวกับภาพต้นฉบับพร้อมช่องอัลฟา โดยมาสก์จะถูกนำไปใช้กับภาพอินพุตภาพแรก
- ใช้ xhigh หรือ max เฉพาะรอบสุดท้ายเท่านั้น เนื่องจากการตั้งค่าเหล่านี้สร้างโทเค็นเอาต์พุตที่ถูกคิดค่าใช้จ่ายมากขึ้น
- ใส่ข้อความบนภาพไว้ในเครื่องหมายคำพูดให้ตรงทุกตัวอักษรและใช้ข้อความสั้นๆ
พรอมป์พร้อมคัดลอก
แก้ไขภาพเรนเดอร์บรรจุภัณฑ์อ้างอิง: คงรูปทรงกล่องและแสงไว้ เปลี่ยนฉลากแผงด้านหน้าเป็นแบบฉลากที่แนบมาในสัดส่วนที่ถูกต้อง ไม่เปลี่ยนแปลงสิ่งอื่นใด
สร้างภาพประกอบเชิงบรรณาธิการขนาด 1024x1536 เป็นภาพตัดขวางทางพฤกษศาสตร์ของลูกมะเดื่อ พร้อมคำบรรยายสั้นๆ เขียนด้วยลายมือห้าจุด จานสีเขียวเสจและม่วงพลัมโทนหม่น พื้นผิวกระดาษ
ใช้ภาพถ่ายอ้างอิงสองภาพ สร้างภาพคู่ก่อนและหลังที่แม่นยำของห้องนั่งเล่นเดียวกัน โดยเปลี่ยนสีโซฟาเป็นสีเหลืองอมน้ำตาลและไม่เปลี่ยนสิ่งอื่นใด
ตัวอย่างผลลัพธ์ที่สร้างบน GPT Image Hub
แหล่งที่มาอย่างเป็นทางการ
คำถามที่พบบ่อย
GPT Image 2.5 Sunburst ใช้งานได้บน GPT Image Hub หรือไม่
ใช่ GPT Image 2.5 Sunburst สามารถเลือกใช้ได้ในตัวสร้างภาพของ GPT Image Hub พร้อมระดับ 1K, 2K และ 4K และ Hub จะส่งการตั้งค่าคุณภาพ xhigh ของ OpenAI เป็นค่าเริ่มต้น ค่าใช้จ่ายเป็นเครดิตต่อภาพแสดงอยู่ในหน้าราคา
ควรเลือก Sunburst แทน Flare เมื่อใด
เลือก Sunburst สำหรับการแก้ไขและงานสร้างสรรค์ที่ละเอียดซึ่งความแม่นยำสำคัญที่สุด และยอมรับเวลาสร้างภาพที่นานขึ้น เลือก Flare สำหรับการสร้างภาพประจำวันที่รวดเร็วและคุณภาพสูง
Sunburst รองรับขนาดและการตั้งค่าคุณภาพเดียวกับ Flare หรือไม่
ใช่ คู่มือการสร้างภาพของ OpenAI ระบุการตั้งค่าคุณภาพเดียวกัน (low, medium, high, xhigh, max, auto) และข้อจำกัดขนาดแบบกำหนดเองเดียวกันสำหรับโมเดล GPT Image 2.5 ทั้งสองรุ่น
ใช้โมเดลนี้
เริ่มจากเทมเพลตพรอมป์หรือเปรียบเทียบโมเดลก่อน
ใช้ตัวสร้างเมื่อคุณทราบโมเดลแล้ว หรือเปรียบเทียบโมเดลที่รองรับทั้งหมดเมื่อพรอมป์ต้องการความสมดุลของความเร็ว รายละเอียด และอินพุตอ้างอิงที่แตกต่างกัน