Wan 2.6 Image-to-Image: IA baseada em instruções para edição visual fluida e adaptação de estilo escalável
O GPT Image 2 é um modelo text-to-image da OpenAI no RunComfy com resolução e proporção selecionáveis, ideal para mockups, marketing e design.
Formato de saída: Resolução: 1K, 2K, 4K / fps: n/a / duração: n/a / proporção: 1:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9 / áudio: n/a
| Parâmetro | Obrigatório | Tipo | Padrão | Intervalo / Opções | Descrição |
|---|---|---|---|---|---|
| prompt* | Sim (*) | string | — | — | Prompt positivo. |
| resolution | Não | string | 1K | 1K, 2K, 4K | Resolução de saída. |
| aspect_ratio | Não | string | 1:1 | 1:1, 3:2, …, 21:9 | Proporção. |
Wan 2.6 Image-to-Image: IA baseada em instruções para edição visual fluida e adaptação de estilo escalável
Crie visuais 4K com edições precisas e controle de estilo para designers.
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GPT Image 2 apresenta acompanhamento aprimorado de instruções, suporte para resolução de até 4K e renderização de texto significativamente melhor nas imagens. Este modelo de texto para imagem também oferece suporte a prompts multilíngues, oferecendo aos criadores mais flexibilidade entre idiomas e detalhes visuais do que as versões anteriores do GPT Image.
GPT Image 2 suporta até ~8,3 milhões de pixels no total (resolução de aproximadamente 4K) e um limite mínimo de cerca de 655.360 pixels por imagem. As proporções são flexíveis, mas os quadros extremamente largos ou altos são redimensionados automaticamente. Os limites de token de prompt seguem as restrições padrão da API OpenAI – normalmente alguns milhares de tokens para tarefas de texto para imagem.
Atualmente, a GPT Image 2 permite uma única entrada de imagem de referência para pintura ou edição, mas não oferece suporte oficial a múltiplas entradas de imagem simultâneas como uma pilha ControlNet completa faria. No entanto, wrappers avançados ou abordagens baseadas em camadas podem simular referência de entrada dupla para consistência de texto para imagem.
Você pode começar com o RunComfy Playground em https://www.runcomfy.com/playground para experimentar o GPT Image 2 usando créditos de avaliação gratuita. Para produção, mude para a camada de API RunComfy, que usa endpoints semelhantes ao playground. Os parâmetros de autenticação e seleção de modelo permanecem consistentes – basta definir o parâmetro do modelo como 'gpt-image-2-2026-04-21' para obter resultados consistentes de texto para imagem.
Sim. GPT Image 2 é competitivo em fotorrealismo, especialmente em casos de uso de produtos, estúdios e marcas. Embora alguns rivais como o Nano Banana Pro permaneçam um pouco à frente em retratos hiperrealistas, o GPT Image 2 se destaca em precisão de layout, inclusão de texto multilíngue e reprodução fiel de logotipos – tudo fundamental para fluxos de trabalho de texto para imagem de alta qualidade.
A arquitetura do GPT Image 2 é otimizada para layout preciso e nitidez ao gerar texto ou logotipos incorporados. Isso significa que a sinalização, as legendas ou as marcas de marca parecem integradas de forma mais natural – um grande avanço na consistência da geração de texto para imagem.
Sim. GPT Image 2 oferece suporte à compreensão e renderização multilíngue, incluindo japonês, coreano, chinês, hindi e bengali, permitindo que legendas ou rótulos no idioma nativo apareçam nas imagens geradas sem pós-processamento manual.
A camada de roteamento inteligente no GPT Image 2 escolhe automaticamente as configurações de geração ideais – resolução, proporção de composição e alocação de recursos – com base no prompt de texto para imagem. Isso reduz tentativas e erros e garante qualidade consistente tanto para prototipagem quanto para produção de alto rendimento.
GPT Image 2 tem melhor desempenho quando instruções, estrutura e clareza são vitais, como fotografia de produto, publicidade, modelos de interface de usuário ou ilustrações científicas. Embora modelos artísticos como o Flux 2 possam se destacar em imagens estilizadas, o GPT Image 2 lidera na geração precisa e diretiva de texto para imagem e em lógica visual consistente.
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