Neste post, exploramos o novo modelo de geração de imagens do ChatGPT, focando em seu potencial para fotografia de produtos. Analisamos seus pontos fortes e fracos para determinar sua viabilidade em cenários reais, utilizando um smartphone para capturar as imagens dos produtos, tornando o experimento mais acessível e relevante para pequenos empreendedores.
A abordagem mais eficaz com o modelo envolve fornecer uma imagem de referência do estilo desejado e uma foto do produto. O ChatGPT, então, insere o produto na cena de referência. Testamos essa técnica com uma barra de chocolate amarela, usando como referência uma parede amarela de estúdio com mãos segurando uma lata. O resultado foi surpreendentemente bom, com o texto da embalagem quase idêntico ao original. Embora alguns detalhes não correspondessem perfeitamente, a precisão em uma primeira tentativa foi impressionante. Observamos que, em geral, o modelo atinge cerca de 95% de precisão, com pequenas discrepâncias no texto ou em detalhes do produto, mas ainda assim, muito utilizável.
Em seguida, replicamos um fluxo de trabalho anterior, onde criamos fundos com IA e inserimos fotos reais de produtos. Usamos uma garrafa de xampu em um ambiente subaquático com bolhas. Novamente, o resultado foi impressionante, com o texto da embalagem próximo ao real. Essa abordagem se mostra promissora para gerar modelos base que podem ser refinados com edições posteriores, seja inserindo uma foto real do produto ou ajustando graficamente os detalhes da embalagem.
Experimentamos também um estilo mais gráfico e comercial, fotografando um tênis e solicitando ao ChatGPT que criasse uma composição com rabiscos e texto ao redor. O resultado, embora não idêntico ao tênis original, gerou um template interessante que pode ser usado como base, substituindo o tênis gerado por IA por uma foto real.
O desafio aumentou ao utilizar produtos com embalagens mais complexas, com mais texto e elementos gráficos. Testamos um energético com rótulo em finlandês e uma garrafa de vinho com detalhes intrincados. No caso do energético, o ChatGPT reproduziu a maior parte do texto corretamente, com algumas pequenas imprecisões. Já com a garrafa de vinho, a precisão diminuiu, com variações no rótulo e detalhes alterados, embora a maior parte do texto estivesse aproximadamente correta. Esses testes demonstram que o modelo ainda enfrenta dificuldades com elementos visuais complexos, principalmente textos em embalagens.
O modelo de geração de imagens do ChatGPT apresenta-se como uma ferramenta promissora, mas com limitações. A precisão na reprodução de texto e rótulos varia entre 90% e 95%, dependendo da complexidade do produto. Em alguns casos, as imagens geradas podem ser utilizadas diretamente, enquanto em outros, necessitam de ajustes e edições para corresponderem ao produto real.
A utilização do ChatGPT para gerar modelos base ou templates para composição de imagens se mostra uma estratégia eficiente, permitindo a criação de cenários complexos e a experimentação com diferentes estilos visuais. A combinação da geração de imagens por IA com a fotografia tradicional, inserindo fotos reais em cenários virtuais, oferece uma alternativa econômica e criativa para a fotografia de produtos, eliminando a necessidade de locações, estúdios e equipamentos caros.
Apesar das limitações atuais, o modelo demonstra um potencial significativo para a fotografia de produtos, especialmente para pequenos empreendedores e criadores de conteúdo que buscam soluções acessíveis e inovadoras. À medida que a tecnologia evolui, podemos esperar melhorias na precisão e na capacidade de lidar com detalhes complexos, tornando a geração de imagens por IA uma ferramenta cada vez mais indispensável para a produção visual.
