ChatGPT ora trasforma i disegni a mano approssimativi in immagini

ChatGPT Images 2.5 introduce Sketch, modifiche più precise e generazione fino al 50% più veloce rispetto alla versione precedente.
ChatGPT ora trasforma i disegni a mano approssimativi in immagini

OpenAI ha aggiornato gli strumenti di generazione delle immagini di ChatGPT con Images 2.5, concentrandosi soprattutto sul controllo creativo e sulla possibilità di intervenire più facilmente sui risultati.

La novità più riconoscibile è Sketch, una funzione che permette di disegnare direttamente nell’interfaccia e utilizzare lo schizzo come riferimento per una nuova immagine. Il sistema combina quindi indicazioni visive e istruzioni testuali, offrendo un metodo più diretto per descrivere composizione, posizione e proporzioni degli elementi.

OpenAI dichiara inoltre miglioramenti nella resa delle immagini, nella coerenza durante le modifiche successive e nella velocità, con una latenza fino al 50% inferiore rispetto a Images 2.0. L’aggiornamento è disponibile in ChatGPT e nei relativi strumenti per il lavoro e lo sviluppo.

Sketch porta il disegno dentro la generazione

Sketch permette di tracciare una forma direttamente nella conversazione e combinarla con un prompt testuale. Non serve quindi realizzare un disegno dettagliato: uno schema approssimativo può indicare la posizione di un soggetto, la disposizione degli oggetti o la struttura generale della scena, mentre il testo specifica stile, materiali, colori e caratteristiche desiderate. La funzione può essere richiamata digitando @Sketch nella casella della conversazione.

Il vantaggio principale riguarda la composizione visiva. Una descrizione esclusivamente testuale deve tradurre rapporti spaziali e proporzioni in parole; uno schizzo fornisce invece al modello un riferimento grafico immediato.

The Verge ha testato la funzione utilizzando un semplice disegno di un gatto realizzato con il mouse, successivamente trasformato in un’immagine più elaborata attraverso istruzioni aggiuntive. Il risultato mostra come Sketch possa funzionare anche quando il riferimento iniziale è estremamente rudimentale.

Images 2.5 interviene anche sull’editing. Gli utenti possono aggiungere annotazioni direttamente sull’immagine per indicare l’area da modificare, evitando di descrivere nuovamente ogni elemento della scena. Una correzione locale, come cambiare il colore di un dettaglio, può così essere associata a un’indicazione grafica precisa. OpenAI ha inoltre migliorato la capacità del modello di mantenere gli elementi invariati durante più modifiche consecutive, una caratteristica importante per i lavori che richiedono numerose iterazioni.

Più qualità e meno attesa durante la generazione

Secondo OpenAI, Images 2.5 migliora la resa dell’illuminazione, delle texture e dei soggetti presenti nelle immagini di riferimento. Come già accennato, l’azienda dichiara anche latenza dimezzata rispetto a Images 2.0, anche se il dato è solo una misurazione del produttore e non significa che ogni richiesta venga completata in metà tempo: durata e prestazioni dipendono anche dalla complessità del prompt e dal carico di elaborazione.

La nuova versione introduce inoltre i Templates, pensati per avviare più rapidamente progetti basati su formati ricorrenti, come immagini di prodotto o volantini. La condivisione dei prompt consente invece di fornire ad altri utenti una base riproducibile, che può essere adattata con immagini e indicazioni differenti. Sono funzioni che spostano l’attenzione dalla singola generazione verso un processo creativo più iterativo.

Per gli sviluppatori, OpenAI ha previsto varianti dedicate attraverso le proprie API, tra cui GPT-Image-2.5 Flare e GPT-Image-2.5 Sunburst, con caratteristiche orientate rispettivamente all’uso generale e a flussi creativi che richiedono maggiore controllo. Restano inoltre attivi i meccanismi di sicurezza e provenienza dei contenuti, inclusi i metadati C2PA e watermark invisibili. Images 2.5 punta così a rendere la generazione più controllabile senza limitarsi al miglioramento estetico: Sketch, editing locale e maggiore coerenza cercano di ridurre il numero di tentativi necessari per arrivare al risultato desiderato.

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