NEWGPT Image 2.5 już jest — dokonuj precyzyjnych edycji z mniejszą ilością poprawek.

Wypróbuj GPT Image 2.5
Generowanie obrazu sterowane referencją

Generuj warianty produktów na podstawie zdjęcia referencyjnego

Wykorzystaj jedno zdjęcie źródłowe, aby odkrywać nowe tła, wersje kolorystyczne i sceny kampanijne, zachowując przy tym rozpoznawalną strukturę produktu.

Zachowanie struktury produktu
Zmiana tła i wersji kolorystycznych
Dodanie do 3 referencji stylu
50 kredytów za wygenerowanie

Stwórz wariant

Twój wariant pojawi się tutaj

Przykłady wariantów sterowanych referencją

Oryginalne zdjęcie referencyjne produktu
Główne zdjęcie
Wygenerowany wariant produktu ze zmienionym tłem
Zmiana tła
Wygenerowany wariant produktu w nowej wersji kolorystycznej
Nowa wersja kolorystyczna
Wygenerowany wariant produktu w scenie lifestylowej
Scena lifestylowa
Przebieg pracy

Generuj warianty w 4 krokach

Krok 1

Prześlij zdjęcie referencyjne

Prześlij jedno wyraźne zdjęcie główne, aby model mógł zachować kształt, kadrowanie i kluczowe detale produktu.

Krok 2

Dodaj opcjonalne referencje stylu

Dołącz do trzech dodatkowych zdjęć, jeśli wynik wymaga określonego stylu kampanii, tekstury materiału lub estetyki marki.

Krok 3

Opisz zmiany

Napisz zwięzły opis, który wyjaśnia otoczenie, kolorystykę, materiał, oświetlenie lub kierunek sceny, który chcesz uzyskać.

Krok 4

Sprawdź i kontynuuj

Porównaj wynik pod kątem jakości krawędzi, dokładności produktu i spójności sceny, a następnie przejdź do edycji lub pracy na warstwach.

Najczęściej zadawane pytania

Czym jest generowanie warunkowane obrazem?

To proces tworzenia nowego obrazu na podstawie zdjęcia źródłowego i opisu tekstowego, który pozwala zachować główny obiekt przy jednoczesnej zmianie otoczenia, stylu lub prezentacji.

Czym różni się to od generowania tylko na podstawie tekstu?

Generowanie tekstowe opiera się wyłącznie na opisie. Ten proces wykorzystuje zdjęcie referencyjne, dzięki czemu wynik pozostaje znacznie bliższy oryginalnemu produktowi, jego ułożeniu czy kompozycji.

Czy mogę zachować logotypy i proporcje?

Narzędzie zostało zaprojektowane tak, aby zachować strukturę produktu, jednak w przypadku logotypów, etykiet lub drobnych tekstów zawsze zalecamy weryfikację końcowego efektu.

Jakie formaty wejściowe są obsługiwane?

Najlepiej sprawdzają się czyste pliki JPG, PNG i WebP, zwłaszcza gdy obiekt jest dobrze oświetlony i wyraźnie oddzielony od tła.

Czy mogę dodać więcej niż jedno zdjęcie referencyjne?

Tak. Możesz dodać do trzech opcjonalnych referencji stylu, gdy zależy Ci na większej spójności w ramach kampanii, linii produktów lub identyfikacji wizualnej marki.

Czy mogę zmienić tylko tło?

Tak. Ten proces idealnie nadaje się do podmiany tła, tworzenia scen sezonowych, ustawień lifestylowych i aktualizacji kontekstowych dla tego samego obiektu.

Czy to przydatne w fotografii e-commerce?

Tak. Narzędzie świetnie sprawdza się przy tworzeniu wariantów produktów, odświeżaniu katalogów, kampaniach sezonowych, testach rynkowych i koncepcjach reklamowych na bazie jednego zdjęcia źródłowego.

Ile wariantów powinienem wygenerować?

Zacznij od małej partii wyników, porównaj najlepsze kierunki, a następnie dopracuj wybrany wariant za pomocą bardziej precyzyjnego opisu.

Jakie formaty plików otrzymam?

Wyniki są zazwyczaj zwracane w formacie PNG lub JPG. Jeśli potrzebujesz bardziej zaawansowanej edycji, możesz przenieść wynik do narzędzia Image to Layers.

Kiedy warto użyć Image to Layers po wygenerowaniu?

Użyj Image to Layers, gdy chcesz oddzielić elementy pierwszego planu, dopracować cienie, wyizolować obiekty lub przygotować plik do dalszej edycji warstwowej.

Jak zredukować artefakty?

Używaj czystych referencji, formułuj konkretne opisy, unikaj zbyt wielu zmian naraz i iteruj w małych krokach, aby model pozostał wierny kompozycji źródłowej.

Czy zespoły mogą używać tego w powtarzalnych procesach?

Tak. Zespoły mogą wykorzystywać to narzędzie w powtarzalnych procesach tworzenia katalogów, kampanii i koncepcji, gdzie wiele produktów wymaga spójnego stylu.

    Generator obrazów referencyjnych dla wariantów produktów | Image to Layers