O que mais se teme ao fazer imagens de produto é isto: o fundo foi trocado, mas a xícara mudou junto. A alça ficou mais grossa, sumiram algumas estrias. Na página de detalhes, o comprador que recebe o produto e compara acaba gerando um pedido de pós-venda.
Entre os argumentos de venda do GPT Image 2.6 desta vez, o mais útil para o e-commerce é justamente este. A OpenAI afirma que o modelo Sunburst traz “higher-quality generation and greater consistency across edits”, ou seja, geração de maior qualidade e mais consistência entre várias edições. Quanto melhor ele realmente é, a empresa não informa em números; só dá para descobrir testando com um objeto.
Um produto fictício, duas trocas de cenário
Inventamos um coador de café para método manual, em cerâmica fosca branco-creme, com estrias verticais finas na parede externa e uma pequena alça. Primeiro geramos uma foto de estúdio em fundo branco como referência.
Depois, com base nessa imagem, mudamos o cenário em sequência. A estrutura do prompt é simples: primeiro escrever o que deve mudar, depois o que não pode ser mexido.
O primeiro cenário é um tampo de nogueira com luz de janela de manhã cedo, que é a imagem de capa desta página; o segundo é pedra cinza com sombras de plantas. Nas duas vezes, só o ambiente e a luz foram alterados.
Lado a lado, as três imagens mostram que o formato da xícara, a direção das estrias e a curvatura da alça batem em grande parte, e os realces e as sombras da versão em madeira acompanham a luz da janela. O esmalte na versão de madeira ficou mais quente do que na imagem de fundo branco; isso vem da luz, e antes de publicar é preciso decidir se é aceitável.
Este conjunto de imagens foi gerado no Codex, com o pedido explícito de usar as capacidades do Images 2.6. O recibo da ferramenta não mostra a versão do modelo, então não podemos confirmar que elas realmente saíram do 2.6; devem ser vistas apenas como referência para um fluxo de trabalho semelhante.
Cartaz em chinês aprovado, GIF quase lá
O segundo teste foi com chinês. Pedimos um cartaz vertical com apenas duas linhas de texto.
“慢一点，手冲” (em tradução livre: “Mais devagar, café coado na mão”) e “新品上架” (em tradução livre: “Novidade na prateleira”) foram escritos corretamente, sem erros e sem nenhum texto extra. Com poucos caracteres e em tamanho grande, já dá para ficar mais tranquilo; textos promocionais densos não foram testados. A documentação oficial menciona que, para texto denso e layouts complexos, é preciso aumentar o complexity, ao custo de mais lentidão e possíveis alterações indesejadas.
O terceiro teste foi um GIF: fazer o coador girar um pouco numa mesa giratória.
Aqui o caminho foi gerar um sprite sheet de seis quadros e depois montá-los. Vendo quadro a quadro em câmera lenta, a forma da alça e as estrias deformam levemente; isso não é aceitável na imagem principal de uma página de detalhes, e para mostrar 360 graus ainda é preciso fotografar o produto real. Como pequena animação de ambiente para redes sociais ou página de campanha, o problema é pequeno.
Que trabalhos dá para delegar
Com base neste resultado, dividiríamos o trabalho assim:
- Bom para delegar: imagens de cenário, troca de fundo em datas festivas, prévias de variações de cor do mesmo item, imagens para redes sociais, testes de várias versões de material de anúncios.
- Precisa de acompanhamento humano: cartazes com texto e layouts de página de detalhes A+; textos e números têm de ser conferidos um a um.
- Continuar fotografando de verdade: imagem principal, imagem com medidas, closes de material e qualquer imagem que influencie o julgamento do comprador sobre o produto real.
O limite na última categoria é claro: imagens de IA podem mostrar cenários de uso, mas não podem criar no comprador uma expectativa errada sobre o produto em si.
Onde usar e como começar
Quem já usa o ChatGPT na equipe pode começar direto. Salvar imagens de referência é a novidade desta vez; os exemplos citados oficialmente são pessoas, animais de estimação e personagens, e se produtos também podem ser salvos e reutilizados é algo que cada um pode testar.
Quem prefere trabalhar com imagens de produto numa bancada dedicada pode experimentar usar o GPT Image 2.6 no PixPix. A página divide o processo em três passos, que coincidem em grande parte com o método que descobrimos acima:
- Definir a direção. Enviar uma imagem de referência ou descrever um novo cenário.
- Escrever o pedido. Deixar claros o assunto, a composição, a luz e os detalhes a preservar. O exemplo da página coloca um abajur sobre uma mesa lateral de nogueira, pedindo que se mantenham a forma e a superfície verde-sálvia.
- Conferir e depois ajustar. Fazer uma única alteração clara de cada vez.
O terceiro passo parece óbvio, mas na prática economiza bastante. Pedindo cinco mudanças de uma vez, quando algo dá errado não se sabe qual frase desviou o resultado.
Sobre a escolha do modelo, a explicação do PixPix é que o Flare serve para iterar rápido, enquanto o Sunburst serve para trabalhos refinados e consistência entre várias edições; a bancada seleciona o Sunburst por padrão. Nossa sugestão é usar o Flare no início para gerar várias versões e achar a direção, e depois trocar para o Sunburst para produzir a versão final. Os dois têm o mesmo preço de API; quantos créditos serão descontados depende do aviso mostrado na bancada, e a página dos modelos não lista preços, então convém confirmar antes de assinar.
O site também tem ferramentas de e-commerce, como conjuntos de imagens de produto, páginas de detalhes A+ e provador com modelos; para gerar imagens em conjunto, vale dar uma olhada. Para entrar na bancada é preciso fazer login antes. Esta parte das funções não foi testada por nós desta vez, e o resultado depende do que você obtiver com o seu próprio produto.
Escolha o produto que mais vende, pegue uma foto real e troque dois cenários; coloque o resultado lado a lado com a imagem original, e logo ficará claro se esse caminho serve para a sua categoria.
Fontes: CocoLoop, comunicado na comunidade de desenvolvedores da OpenAI, documentação de geração de imagens da OpenAI, página do GPT Image 2.6 no PixPix; o produto é fictício, as imagens são de testes próprios e a versão do modelo não pôde ser confirmada.