Edición de imágenes en ChatGPT: test de 11 correcciones
¿Una corrección cambia solo el fragmento indicado? Dos series, once correcciones, cambios no solicitados desde la primera en ambas.
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Hemos probado una cosa: si las correcciones sucesivas cambian únicamente lo que pedimos. Dos series independientes, once correcciones. Resultado en ambas: los cambios no solicitados aparecieron ya en la primera corrección y se produjeron en cada una de las siguientes. En la segunda serie lo confirmamos mediante comparación de píxeles.
Advertencia inicial, porque cambia el sentido de todo el texto: la herramienta gráfica integrada de OpenAI no revela el identificador del modelo. La documentación la describe como GPT Image 2. No puedo afirmar, por tanto, que haya probado ChatGPT Images 2.5, ni que haya verificado la edición por comentarios anunciada en su lanzamiento. He probado lo que realmente recibe el usuario cuando pide una corrección de imagen, y así lo describo.
Cómo fue el test
Imagen base: calle estrecha nocturna después de la lluvia, adoquines mojados reflejando luces, a la izquierda el escaparate de una pequeña librería con neón sobre la entrada, delante de la puerta una bicicleta apoyada en la pared, al fondo luces difusas de coches. Después cinco correcciones, cada una referida a un elemento, cada una ejecutada sobre el resultado de la anterior, sin retoque manual y sin repetir intentos.
Qué cambió además de lo que pedimos
| Corrección | Cambio solicitado | Cambios no solicitados |
|---|---|---|
| 1 | texto del neón | pequeños textos en el libro expuesto en la parte inferior del escaparate y hojas de la planta junto a él |
| 2 | eliminación de la bicicleta | forma del arbusto, contorno de la maceta junto a la puerta, reflejos claros en la acera fuera del lugar de la bicicleta |
| 3 | gato en el alféizar | marco vertical aclarado entre el escaparate y la puerta, formas cambiadas de reflejos blancos y dorados en el adoquinado |
| 4 | cambio de hora al amanecer | contornos de hojas del arbusto junto a la puerta, patrón de grietas y manchas en el revoque bajo el gato |
| 5 | figura en el lado derecho | cambios en el lado opuesto del encuadre: borde inferior aclarado del escaparate y libros junto a él, hojas detrás del gato, reflejos dorados delante de la librería |
Primera serie: calle. Imagen base y cinco correcciones
Segunda serie, esta vez con comparación de píxeles
Repetimos el test con otro material: packshot de botella de aceite sobre encimera de mármol, seis correcciones sucesivas. El resultado es el mismo, pero esta vez respaldado por comparación de píxeles, no solo por inspección visual.
| Corrección | Cambio solicitado | Cambios no solicitados |
|---|---|---|
| 1 | texto en la etiqueta | detalles de la sal y textura del mármol |
| 2 | romero por tomillo | textura de la etiqueta, reflejos junto al fondo de la botella |
| 3 | eliminación del cuenco | tono de las letras en la etiqueta, reflejos en el cuello |
| 4 | mármol por madera oscura | luminosidad del tomillo, textura de la etiqueta |
| 5 | sombra de la botella | reflejos en los hombros de la botella, vetas fuera de la sombra |
| 6 | vidrio oscurecido | pequeños detalles de la etiqueta y la madera |
Segunda serie: packshot. Imagen base y seis correcciones
De nuevo la primera corrección, de nuevo cambios fuera del área indicada. El texto salió correctamente (lo probamos en polaco).
Qué significa esto en la práctica
La quinta corrección muestra el mecanismo mejor. Pedimos añadir una figura en el lado derecho del encuadre, y el modelo cambió detalles a la izquierda. Esto no es edición de un fragmento en el sentido en que lo entiende un diseñador. Es una regeneración completa de toda la imagen manteniendo la similitud, en la que los pequeños detalles derivan.
Para la mayoría de aplicaciones esto no importa. En una foto para una entrada de blog nadie comprobará si las hojas del arbusto tienen la misma forma. Pero en trabajos donde la imagen debe seguir siendo la misma imagen, el peso es enorme: catálogo de productos, serie de gráficos para una marca, ilustración con elemento repetido. Ahí cada corrección requiere revisar de nuevo el conjunto.
Algo que salió sorprendentemente bien
Probamos el test en polaco, y caracteres especiales como Ę y Ł en el neón con el texto KSIĘGARNIA (librería) se reprodujeron correctamente y sobrevivieron a todas las correcciones sucesivas hasta la última imagen. Esto es un progreso real, porque los diacríticos en gráficos son el punto más débil de toda la categoría y los comprobamos por separado en el test de tipografía en generadores.
Límites de este test
Dos series, dos imágenes base diferentes, once correcciones en total. En la primera serie la evaluación se basó en inspección visual, en la segunda en comparación de píxeles. Sin embargo, aún sin repeticiones de la misma instrucción, así que no sabemos cuál es la dispersión entre intentos. Y lo más importante: no se sabe qué generación del modelo respondió. Si fue una versión anterior, la promesa de edición por comentarios anunciada con ChatGPT Images 2.5 queda sin verificar, y este test solo habla del estado encontrado.
Lo repetiremos cuando aparezca una forma de indicar inequívocamente la versión, y añadiremos el resultado aquí. La comparación de ambas generaciones la llevamos en el texto 2.5 contra 2.0.
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Toma una imagen con muchos detalles pequeños: escaparate, estantería, mesa puesta. Pide un cambio, y luego compara la versión antes y después, mirando no lo que cambiaste, sino todo alrededor. Repite cinco veces. Si haces series de gráficos, este test te dirá más que cualquier ranking.
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