OpenAI Images API input_fidelity 怎么保持参考图细节

先理解 input_fidelity 能做什么

在 Images API 的图片编辑接口中，input_fidelity 用于控制模型匹配输入图片风格和特征时投入的程度，资料中列出的取值是 high 和 low，默认值为 low。

如果参考图中的人物特征、商品轮廓、包装结构或材质表现很重要，可以先尝试 high。但它不能保证每个像素、文字、标志或细小结构完全不变，最终仍要人工检查。资料明确提示，该参数不支持 gpt-image-1-mini；使用前还应确认所选模型与当前接口文档的支持范围。

准备

• 准备一张清晰的 PNG、JPG 或 WEBP 参考图，避免主体过小、严重模糊或被复杂背景遮挡。
• 列出不可改变的特征，例如外形比例、主色、材质、人物发型、服装和包装结构。
• 单独写出允许变化的内容，例如背景、光线、摆放场景或画面留白。
• 如果只改局部，准备与原图尺寸相同的 PNG 遮罩。资料说明，遮罩的完全透明区域表示需要编辑的位置；有关遮罩调用顺序，也可参考OpenAI Images API 图片编辑和遮罩怎么用。

分步操作

1. 选择编辑接口。使用 Images API 的编辑方法，而不是只调用文本生图方法，因为编辑接口接收一张或多张输入图片。
2. 固定模型。优先使用资料明确支持 input_fidelity 的 GPT Image 模型，并确认不要把 high 传给不支持该参数的模型。
3. 设置高保真。将 input_fidelity 设置为 high，同时在提示词中明确哪些特征必须保留、哪些区域可以改变。
4. 限制修改范围。只改局部时加入 mask，并让提示词只描述遮罩区域的变化，避免要求模型重新设计整个主体。
5. 保存请求记录。至少记录输入文件、模型、input_fidelity、提示词、遮罩文件和输出文件，方便比较不同结果。
6. 先小批量验证。先生成少量候选图，检查主体细节后再扩大批量，不要一开始就把未经验证的参数投入生产。

可复制的 Python 示例

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

with open("product.png", "rb") as image_file:
    result = client.images.edit(
        model="gpt-image-1",
        image=image_file,
        prompt=(
            "保留参考图中的商品外形、比例、主色、材质纹理和包装结构。"
            "只将背景改为浅灰色摄影棚背景，主体位置和视角保持不变。"
        ),
        input_fidelity="high",
        output_format="png",
        size="1024x1024",
    )

image_base64 = result.data[0].b64_json

示例只展示请求结构。GPT Image 模型的结果按资料说明始终以 Base64 形式返回，实际项目中还需要将解码后的内容保存到自己的文件存储，并记录本次请求参数。

提示词怎么写更稳

把提示词拆成“必须保留、允许改变、禁止改变、输出目标”四段，比只写“保持参考图一致”更容易验收。

必须保留：商品轮廓、尺寸比例、主色、材质纹理、接口位置、包装结构。
允许改变：背景颜色、光线方向、桌面环境和周围留白。
禁止改变：商品上的标志位置、按钮数量、边缘形状和人物面部特征。
输出目标：生成一张干净的商品场景图，主体完整，不新增其他商品。

翻车怎么改

• 故障：商品轮廓或包装结构变了。原因可能是提示词同时要求大幅改变视角、造型和背景，模型需要重新构造主体。修正动作：保留 input_fidelity="high"，删掉造型重设计要求，并使用遮罩只修改背景或目标局部。
• 故障：代码报参数不支持。原因可能是所选模型不支持 input_fidelity，例如资料明确列出的 gpt-image-1-mini。修正动作：核对模型与参数支持范围，先移除该参数验证基础编辑请求，再换用支持范围内的模型。
• 故障：局部标志或细节仍然失真。原因是生成模型并不等于像素级修复工具，或者参考图中的细节分辨率不足。修正动作：提高输入图清晰度，缩小编辑区域，使用遮罩，并把标志、纹理和结构列入逐项验收表。

完成前检查

• 确认模型、input_fidelity 取值和输出格式均在接口允许范围内。
• 对照原图检查主体轮廓、颜色、材质、结构、标志位置和人物特征。
• 确认遮罩尺寸与输入图一致，且未误编辑不应变化的区域。
• 确认输出文件已经从响应中正确保存，并同步记录提示词和请求参数。
• 发布前验收：在原图尺寸、缩略图和实际使用背景下分别查看，任何关键商品细节或角色特征失真都不要直接发布。