Rasm generatsiyasi

Oldingi bobda model rasmni tushunishni ko'rdik. Endi — teskari yo'nalish: matn ta'rifidan yangi rasm yaratish. Bu alohida, rasmga ixtisoslashgan model orqali ishlaydi (matn modeli bilan bir xil emas).

1. Birinchi rasm#

response = client.images.generate(
    model="gpt-image-1",
    prompt="Samarqand ko'chasida, minimalistik uslubda, issiq rang palitrasida "
           "chizilgan kitob do'koni illyustratsiyasi",
    size="1024x1024",
)
 
import base64
 
rasm_data = base64.b64decode(response.data[0].b64_json)
with open("natija.png", "wb") as f:
    f.write(rasm_data)

2. Yaxshi prompt yozish — aniqlik hal qiladi#

Rasm generatsiyasida natija sifati deyarli to'liq prompt sifatiga bog'liq. Noaniq so'rov — noaniq natija:

3. O'lcham va format tanlash#

response = client.images.generate(
    model="gpt-image-1",
    prompt="...",
    size="1024x1536",       # bo'yi kengligidan katta — vertikal (poster, hikoya kartasi)
    quality="high",         # "low", "medium", "high"
    background="transparent",  # logotip yoki naklейka uchun shaffof fon
)

4. Mavjud rasmni tahrirlash#

Nolinchi rasm yaratish o'rniga, mavjud rasmning bir qismini o'zgartirish ham mumkin — masalan, fonni almashtirish:

response = client.images.edit(
    model="gpt-image-1",
    image=open("mahsulot.png", "rb"),
    prompt="Fonni oq studiya foniga almashtir, mahsulotning o'zini o'zgartirma",
)

Aniqroq nazorat kerak bo'lsa, mask (niqob) — o'zgartirilishi kerak bo'lgan aniq hududni ko'rsatuvchi qo'shimcha rasm — berish mumkin:

response = client.images.edit(
    model="gpt-image-1",
    image=open("xona.png", "rb"),
    mask=open("niqob.png", "rb"),  # shaffof qismlar — o'zgaradigan hudud
    prompt="Bu joyga katta deraza qo'sh",
)

Bu — mahsulot fotosuratlarini avtomatik tayyorlash, marketing materiallarini tezkor variantlashtirish, interyer dizayni g'oyalarini vizuallashtirish kabi vazifalar uchun foydali.

5. Bir nechta variant birdan so'rash#

response = client.images.generate(
    model="gpt-image-1",
    prompt="Logotip g'oyasi: kitob va yulduz motividan iborat, minimalistik",
    n=4,  # to'rtta har xil variant birdan
)
 
for i, rasm in enumerate(response.data):
    data = base64.b64decode(rasm.b64_json)
    with open(f"variant_{i}.png", "wb") as f:
        f.write(data)

Bitta "eng to'g'ri" natijani kutish o'rniga, bir nechta variantni foydalanuvchiga (yoki o'zingizga) tanlash uchun taqdim etish — ko'pincha yaxshiroq natijaga olib keladi.

6. O'lcham va sifat — narxga bevosita ta'sir qiladi#

Katta o'lcham va yuqori sifat sozlamasi ko'proq token (demak, ko'proq xarajat) va sekinroq generatsiyani anglatadi. Prototip bosqichida kichikroq o'lcham va standart sifatdan boshlang; faqat yakuniy, foydalanuvchiga ko'rinadigan natija uchun yuqori sifatga o'ting.

7. Qayerda ishlatiladi — real misollar#

Amaliy qo'llanilish sohalari: mahsulot katalogi uchun placeholder rasmlar, ijtimoiy tarmoq posti uchun tezkor vizual, o'yin uchun personaj kontsept eskizlari, taqdimot uchun illyustratsiyalar, mavjud mahsulot fotosuratlarini turli fonlarda ko'rsatish.

8. Nima noto'g'ri ketishi mumkin#