Essa distinção é importante. “Gerar imagens melhores” não significa, automaticamente, “preservar marca melhor”. Um modelo pode evoluir em estética, obediência ao prompt ou renderização de texto e, ainda assim, deformar a geometria de um logo, errar letras de um wordmark, alterar uma cor institucional ou mexer no layout de uma peça.
Os materiais oficiais citados da OpenAI tratam de geração de imagens e de boas práticas de prompting, incluindo conteúdo relacionado ao GPT Image 1.5 . A página do ChatGPT Images também aponta para temas como edições precisas, melhorias, limitações e uso do GPT Image 1.5 na API .
O que essas fontes não entregam é justamente a prova necessária para a alegação: uma comparação reproduzível em que GPT Image 2 e GPT Image 1.5 sejam testados nas mesmas tarefas de preservação de logo, com os mesmos arquivos de origem, prompts, instruções de edição e critérios de pontuação .
Também vale ler com cuidado o guia de prompting do GPT Image 1.5. Um exemplo visível inclui restrições como “No trademarks”, “No watermarks” e “No logos”, ou seja, “sem marcas registradas”, “sem marcas-d’água” e “sem logos”. Isso não é evidência de que o modelo preserve de forma confiável um logotipo comercial existente durante edições .
As fontes sobre GPT Image 2 neste conjunto são majoritariamente de terceiros e não estabelecem um benchmark oficial e estável. Uma publicação de terceiros no formato “fatos vs. rumores” afirma que o GPT Image 2 parece estar em teste e não seria oficialmente público como um modelo nomeado da OpenAI . Já outras páginas tratam o GPT Image 2 como lançado ou analisado, mostram exemplos de prompt, ou baseiam comparações em informações supostamente vazadas do LM Arena .
Essas páginas podem servir como pistas para investigação, mas não bastam para sustentar uma afirmação de produção do tipo: “o GPT Image 2 preserva logos e sistemas de marca de forma mais consistente que o GPT Image 1.5”.
Há fontes de terceiros dizendo que o GPT Image 1.5 preserva elementos originais durante edições, incluindo detalhes como rostos, logos e iluminação . Isso é relevante se você está avaliando o GPT Image 1.5 para fluxos de edição de marca.
Ainda assim, essas alegações não provam que o GPT Image 2 seja superior. Para comprovar isso, seria preciso comparar os dois modelos nas mesmas condições e avaliar as saídas pelos mesmos critérios de fidelidade de logo e identidade visual.
Se a precisão da marca importa, o caminho mais seguro é rodar um teste lado a lado, repetível, em vez de confiar em exemplos isolados. Use os mesmos arquivos de referência, o mesmo texto de prompt, as mesmas instruções de edição e o mesmo número de gerações para cada modelo. Depois, revise os resultados com critérios objetivos:
Um bom teste deve incluir casos fáceis e casos propensos a falha: logos pequenos, embalagens em perspectiva, interfaces cheias de elementos, marcas de baixo contraste, edições sucessivas e cenas em que o modelo possa tentar “melhorar” o design em vez de preservá-lo.
Mesmo que um modelo de IA consiga reproduzir ou editar um logotipo com precisão, isso não significa que o uso esteja liberado. As diretrizes de marca da OpenAI dizem que seu logo deve ser usado apenas quando houver relação direta com serviços da OpenAI e não deve ser usado sem permissão ou fora dos termos da empresa . Para qualquer ativo de marca, precisão visual e autorização de uso são verificações separadas.
Não é seguro afirmar como fato que o GPT Image 2 preserva logos ou identidade visual melhor que o GPT Image 1.5. A conclusão defensável é mais restrita: essa vantagem ainda não foi verificada, porque as fontes oficiais da OpenAI citadas aqui não apresentam um benchmark controlado de preservação de logotipo entre GPT Image 2 e GPT Image 1.5 .