อัปโหลดข้อมูลอ้างอิง กำหนดสิ่งที่ควรคงอยู่และสิ่งที่ควรเปลี่ยนแปลง จากนั้นสร้างรูปแบบภาพที่มีการควบคุม
AI สร้างภาพจากภาพอ้างอิง กล่าวถึงเหตุผลหลักที่ผู้คนค้นหาโปรแกรมแก้ไขรูปภาพ AI: การเปลี่ยนพื้นหลังผลิตภัณฑ์ การถ่ายโอนสไตล์จากภาพถ่ายสู่งานศิลปะ การแสดงภาพร่างเป็นภาพ และรูปแบบอักขระที่สอดคล้องกัน โครงสร้างหรือเอกลักษณ์การจัดหาแหล่งที่มาในขณะที่คำสั่งกำหนดการเปลี่ยนแปลง
ใช้ AI สร้างภาพจากภาพอ้างอิง เป็นตัวเปลี่ยนพื้นหลังผลิตภัณฑ์ AI ในขณะที่ยังคงจดจำภาพเงาของผลิตภัณฑ์ มุมกล้อง รูปทรงของฉลาก และรายละเอียดที่สำคัญได้ เปลี่ยนภาพถ่ายแค็ตตาล็อกธรรมดาๆ ให้เป็นแคมเปญด้านพฤกษศาสตร์ การส่งเสริมการขายตามฤดูกาล การตั้งค่าไลฟ์สไตล์ หรือรูปแบบสตูดิโอระดับพรีเมียม สิ่งนี้ช่วยให้ทีมอีคอมเมิร์ซและแบรนด์เปลี่ยนเนื้อหาแคตตาล็อกหนึ่งรายการเป็นหลายทิศทางของแคมเปญก่อนที่จะจัดเตรียมการถ่ายทำอีกครั้ง
แปลงภาพถ่ายบุคคล ทิวทัศน์ หรือวัตถุให้เป็นภาพประกอบเชิงบรรณาธิการ อะนิเมะ สีน้ำ ภาพถ่ายภาพยนตร์ การเรนเดอร์ 3 มิติ หรือทิศทางศิลปะอื่นๆ การถ่ายโอนสไตล์แบบจำกัดสามารถรักษาการแสดงออก ทรงผม ท่าทาง องค์ประกอบ และแสงในขณะที่เปลี่ยนสื่อ หากไม่จำเป็นต้องรักษาอิมเมจต้นฉบับไว้ AI สร้างภาพจากข้อความ จะเป็นเวิร์กโฟลว์พื้นที่ว่างที่สะอาดยิ่งขึ้น
ใช้ภาพวาด โครงลวด แผงสตอรี่บอร์ด ร่างห้อง หรือโครงร่างบรรจุภัณฑ์เพื่อยึดเค้าโครง สัดส่วน มุมมอง และการจัดวางวัตถุ จากนั้นอธิบายวัสดุ แสง บรรยากาศ และรูปแบบการเรนเดอร์ที่จำเป็นสำหรับขั้นตอนต่อไป ขั้นตอนการทำงานแบบร่างเป็นภาพนี้มีประโยชน์สำหรับการตกแต่งภายใน สถาปัตยกรรม การแสดงภาพผลิตภัณฑ์ ศิลปะเกม และการนำเสนอแก่ลูกค้า โดยที่องค์ประกอบดั้งเดิมควรยังคงสามารถอ่านได้
สร้างฤดูกาล สถานที่ เครื่องแต่งกาย การแสดงออก หรือฉากแคมเปญใหม่โดยขอให้ AI สร้างภาพจากภาพอ้างอิง คงลักษณะใบหน้า ทรงผม สัดส่วน ภาษาภาพประกอบ และอุปกรณ์เสริมที่เป็นเอกลักษณ์เหมือนเดิม การอ้างอิงหลายรายการสามารถระบุตัวตน ตู้เสื้อผ้า และจุดยึดสไตล์ที่แยกจากกัน GPT Image 2 และ Nano Banana 2 รองรับเวิร์กโฟลว์ที่มีการอ้างอิงหลายรายการเพื่อพัฒนาลักษณะที่เป็นที่รู้จักในทิศทางการสร้างสรรค์ใหม่ๆ
จำเป็นต้องอัปโหลดข้อมูลอ้างอิง GPT Image 2 จะถูกเลือกโดยอัตโนมัติ และรุ่นแรกใช้อัตราส่วนที่ใช้งานได้จริงและค่าเริ่มต้นของความละเอียด
เริ่มต้นด้วยภาพต้นฉบับที่ชัดเจน เพิ่มข้อมูลอ้างอิงเฉพาะเมื่อแต่ละรายการมีส่วนสนับสนุนหัวข้อ ผลิตภัณฑ์ เนื้อหา ฉาก หรือทิศทางสไตล์ที่เฉพาะเจาะจง
ตั้งชื่อองค์ประกอบ เอกลักษณ์ เรขาคณิต หรือสไตล์ที่จะคงไว้ จากนั้นอธิบายพื้นหลัง วัตถุ วัสดุ แสง หรือสื่อใหม่
ตรวจสอบการประมาณการเครดิต สร้างผลลัพธ์ เปรียบเทียบกับข้อมูลอ้างอิง และลดความซับซ้อนของข้อความแจ้งหากมีรายละเอียดมากเกินไป
มีประโยชน์เมื่อใดก็ตามที่รูปภาพที่มีอยู่แก้ไขบางส่วนของบรีฟไปแล้ว และสร้างองค์ประกอบ หัวข้อ หรือผลงานจากคำพูดขึ้นมาใหม่ จะทำให้เสียเวลา
สร้างพื้นหลังผลิตภัณฑ์ ภาพตามฤดูกาล สีสันที่หลากหลาย ฉากไลฟ์สไตล์ และแนวคิดการโฆษณาจากเนื้อหาที่มีอยู่
สำรวจเวอร์ชันตัวละคร สไตล์ภาพบุคคล ฉากการ์ตูน ภาพขนาดย่อ ภาพปก และทิศทางการเล่าเรื่องด้วยภาพ
ย้ายภาพร่าง มูดบอร์ด ภาพถ่ายภายใน แนวคิดเรื่องบรรจุภัณฑ์ และการศึกษาวัสดุไปสู่การนำเสนอที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น
สร้างแนวทางศิลปะทางเลือกและแนวคิดแคมเปญเฉพาะตลาดโดยไม่ต้องสร้างองค์ประกอบใหม่ทั้งหมดตั้งแต่ต้น
ใช้ GPT Image 2 พร้อมข้อมูลอ้างอิงสูงสุด 16 รายการ หรือเปรียบเทียบรุ่น Nano Banana ด้วยต้นทุน อัตราส่วน ความละเอียด และขีดจำกัดการอ้างอิงที่แตกต่างกันภายในพื้นที่ทำงานเดียว
รวมแหล่งข้อมูลหลักเข้ากับการอ้างอิงหัวเรื่อง วัสดุ ผลิตภัณฑ์ หรือสไตล์เพิ่มเติม เมื่อรูปภาพหนึ่งภาพไม่สามารถสื่อสารบทสรุปทั้งหมดได้
เปรียบเทียบตัวเลือก GPT Image 2 และ Nano Banana โดยไม่ต้องย้ายสินทรัพย์และแจ้งระหว่างผลิตภัณฑ์ที่ยกเลิกการเชื่อมต่อ
รุ่นที่รองรับได้แก่ การตั้งค่าเอาท์พุตทางสังคม แนวตั้ง แนวนอน สี่เหลี่ยมจัตุรัส พาโนรามา และสูงสุด 4K
ต้นทุนการสร้างจะปรากฏขึ้นก่อนที่จะส่งและตอบสนองต่อรุ่นปัจจุบันและการตั้งค่าเอาท์พุต
ใช้ข้อความเป็นรูปภาพสำหรับแนวคิดบนผืนผ้าใบเปล่า รูปภาพเป็นวิดีโอสำหรับการเคลื่อนไหว หรือหน้าโมเดลเฉพาะเมื่อคุณต้องการเปรียบเทียบความสามารถ
สร้างภาพใหม่จากคำโดยไม่ต้องใช้รูปภาพ
ทำให้รูปแบบที่เสร็จแล้วเคลื่อนไหวเป็นวิดีโอสั้น
ตรวจสอบโมเดลเริ่มต้นและความสามารถในการอ้างอิง
เปรียบเทียบอัตราส่วนกว้าง อินพุตแบบอ้างอิงหลาย และเอาต์พุต 4K
ลองใช้เส้นทางที่มีต้นทุนต่ำกว่าสำหรับฉบับร่างและทำซ้ำอย่างรวดเร็ว
ใช้เนื้อหาหลายอย่างเพื่อเป็นแนวทางในการถ่ายทำวิดีโอใหม่
อัปโหลดข้อมูลอ้างอิงที่ชัดเจน ระบุสิ่งที่ควรคงอยู่ อธิบายการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญ และตรวจสอบประมาณการเครดิตก่อนสร้าง
