क्या GPT Image 2 से सिर्फ चुना हुआ हिस्सा बदला जा सकता है?

आधिकारिक documents क्या साबित करते हैं

OpenAI API Reference में Create image edit method मौजूद है, जो मौजूदा image को edit करने के API रास्ते की ओर इशारा करता है। OpenAI की Image generation guide भी Edits को image capabilities में रखती है और उसे existing images modify करने के रूप में describe करती है। इसके अलावा OpenAI API docs में GPT Image 2 का model page भी उपलब्ध है।

इन स्रोतों से यह conservative निष्कर्ष निकाला जा सकता है कि GPT Image 2 से जुड़ा GPT image workflow image editing के लिए बना है। लेकिन image edit endpoint होना और यह guarantee देना कि mask के बाहर का हर pixel unchanged रहेगा—ये दोनों अलग बातें हैं। अभी उपलब्ध सार्वजनिक official docs से दूसरी बात, यानी pixel-level preservation guarantee, साबित नहीं होती।

Mask को hard selection न समझें

OpenAI Developer Community में GPT Image 2 masking पर हुई चर्चा में यह कहा गया है कि gpt-image-2 API mask field support करता है। इसका मतलब है कि mask workflow का हिस्सा हो सकता है। लेकिन इसका मतलब यह नहीं कि वह traditional photo editing software की तरह एक कठोर boundary बन जाएगा, जिसे model पार नहीं कर सकता।

Generative image editing में model सिर्फ selected pixels को copy-paste तरीके से नहीं बदलता; वह prompt, source image और mask guidance के आधार पर नया output generate करता है। Developer Community में ऐसे posts हैं जिनमें images.edit mask के बावजूद बदलाव specific area तक सीमित नहीं रहे। एक अन्य reply में यह भी कहा गया कि DALL·E 2 के विपरीत GPT Image में masking ज्यादा prompt-based guidance की तरह काम करती है, इसलिए model mask को पूरी तरह follow करे—यह जरूरी नहीं।

Benchmark evidence भी यही सावधानी सुझाता है। एक arXiv graphic design benchmark में कहा गया कि GPT-Image जैसे models masked edit tasks में बदलाव को भरोसेमंद ढंग से mask region तक सीमित नहीं रख पाए। इसका मतलब यह नहीं कि हर local edit खराब होगा; इसका मतलब इतना है कि “सिर्फ यही हिस्सा बदलेगा, बाकी सब जस का तस रहेगा” जैसी absolute guarantee देना सही नहीं है।

तीन common use cases और उनके जोखिम

1. बैकग्राउंड बदलना

GPT Image 2 से background replacement की कोशिश करना एक स्वाभाविक image-editing use case है, क्योंकि OpenAI docs में image edit और Edits workflow मौजूदा image modify करने से जुड़ा है। लेकिन output देखते समय सिर्फ यह न देखें कि background सही आया या नहीं। Product की edges, shadow, reflection, proportion, color और main object की पहचान भी मिलानी चाहिए। Mask हमेशा बदलाव को स्थिर रूप से सीमित नहीं रखता, इसलिए original और generated image को side-by-side compare करना बेहतर है।

2. पैकेजिंग बदलना

Packaging design में GPT Image 2 quick mockup, direction exploration और multiple variants के लिए काम आ सकता है। जोखिम यह है कि model पैकेजिंग बदलते-बदलते logo, text, product shape, proportions या आसपास के details भी बदल दे। Commercial delivery में यह छोटी गलती नहीं होती—गलत label, बदला हुआ logo या distorted text पूरी image को unusable बना सकता है। इसलिए mask को pixel-level fidelity promise की तरह present नहीं करना चाहिए।

3. छोटी जगह सुधारना

अगर काम सिर्फ blemish हटाने, किसी object को replace करने या image के छोटे हिस्से को adjust करने का है, तो mask और साफ prompt के साथ कोशिश की जा सकती है। Prompt में सिर्फ यह न लिखें कि क्या बदलना है; यह भी लिखें कि क्या नहीं बदलना है—जैसे face, product shape, brand logo, text, background, lighting और overall composition को preserve करना है। फिर भी यह generative edit ही रहेगा, इसलिए output के बाद unmasked areas में drift हुआ है या नहीं, यह जरूर जांचें।

जोखिम कम करने वाला workflow

1. Original master file बचाकर रखें। कभी भी source image को overwrite न करें। वापस लौटने और comparison के लिए original जरूरी है।
2. एक बार में एक ही बदलाव करें। पहले background, फिर packaging, फिर fine correction—सब कुछ एक prompt में मांगने से अनचाहे बदलावों की संभावना बढ़ सकती है।
3. Prompt में preserve करने वाली चीजें साफ लिखें। उदाहरण के लिए: सिर्फ background बदलें, product body, logo, text, color, shape, proportion और lighting unchanged रखें।
4. Mask के साथ भी negative instruction दें। Mask target area बताता है, लेकिन सार्वजनिक evidence उसे hard pixel boundary मानने का समर्थन नहीं करता।
5. Original से item-by-item comparison करें। Text, logo, face, product ratio, packaging edges, shadows और unselected areas को अलग-अलग check करें।
6. Final delivery से पहले manual QA रखें। Brand consistency, legal packaging text या pixel-level accuracy चाहिए तो अंतिम जांच designer या retoucher से करानी चाहिए।

बाहर कैसे claim करें

सबसे सुरक्षित wording यह होगी: GPT Image 2 में image editing workflow की बुनियाद है और mask या area-specific prompt के साथ local modification की कोशिश की जा सकती है; लेकिन उपलब्ध public evidence यह guarantee नहीं देता कि सिर्फ specified pixels या specified area ही बदलेगा और बाकी image पूरी तरह unchanged रहेगी।

यह claim avoid करें: GPT Image 2 हमेशा सिर्फ background, packaging या selected spot ही बदलता है और बाकी image को बिल्कुल नहीं छूता। Product photos, packaging visuals और commercial assets के लिए इसे एक तेज generative editing assistant की तरह इस्तेमाल करें—final authority की तरह नहीं। Output के बाद original comparison और human review ही सबसे सुरक्षित रास्ता है।