GPT Image 2: можно ли изменить только маленький участок фото?

Иными словами, маска — это не слой с замочком, как в привычном графическом редакторе. Это направляющая, которая снижает риск лишних изменений, но не даёт гарантии неизменности каждого пикселя.

Что официальные источники действительно подтверждают

Из доступных официальных материалов можно уверенно вывести три вещи.

1. GPT Image 2 есть в документации OpenAI API. Это подтверждает сам факт модели в документации, но само по себе не доказывает, что при каждой правке она безошибочно сохранит лица, освещение, композицию или все невыделенные зоны.
2. У GPT Image описан сценарий редактирования с маской. В примере OpenAI Developers сказано, что маску можно предоставить, если вы не хотите, чтобы модель меняла определённую часть исходного изображения.
3. OpenAI не описывает mask как пиксельную гарантию. Напротив, там прямо сказано, что модель всё ещё может затронуть часть изображения внутри маски; для точной маски рекомендована сегментация изображений.

Что это значит для лица, света и композиции

Если задача звучит так: убрать пятно на одежде, заменить маленькую деталь на товаре или поправить один участок фона, но оставить лицо, тон кожи, свет, перспективу и кадрирование полностью как было, — официальных данных недостаточно, чтобы обещать такой результат.

Маска может помочь модели понять, куда смотреть и чего лучше не трогать. Но официальная логика именно такая: модель будет избегать изменений в защищённой области, а не гарантированно запретит их.

Поэтому с чувствительными изображениями — портретами, товарными карточками, упаковкой, логотипами, документальными фото и кадрами с важным текстом — результат лучше воспринимать как кандидат, а не как готовый финал. Нужно сравнивать с исходником: лицо, контуры товара, надписи, пропорции кадра и освещение могли слегка сдвинуться даже там, где вы этого не просили.

Что говорят сообщения разработчиков — и где граница этих данных

В OpenAI Developer Community есть несколько тем о gpt-image-1, где пользователи жалуются на проблемы с редактированием по маске: плохое сохранение области, которую хотели оставить, невозможность ограничить правку конкретной зоной, замену всего изображения при inpainting with a mask и случаи, когда mask будто игнорируется.

В одном ответе участник сообщества описывает masking в GPT Image как prompt-based: по его словам, модель всё равно заново генерирует всё изображение, просто старается перерисовать незатронутую область как можно ближе к оригиналу; также там говорится, что модель может не следовать форме маски с полной точностью.

Эти сообщения важны как практические сигналы, но их нельзя превращать в официальное обещание или официальный дефект GPT Image 2. Они относятся главным образом к gpt-image-1 и опубликованы в сообществе, а не в виде спецификации OpenAI для GPT Image 2. Зато они хорошо совпадают с официальным предупреждением: mask не нужно понимать как абсолютно точную границу редактирования.

Как относиться к заявлениям про pixel-level edits

На стороннем сайте WaveSpeedAI сервис GPT Image 2 Edit описан как инструмент, который может менять референсные изображения по текстовой инструкции; в рекламном тексте встречаются обещания вроде «surgical pixel-level edits» и «no masks, no layers, no Photoshop».

Такие формулировки стоит читать как маркетинговое описание сторонней платформы. Если вы решаете, можно ли доверить инструменту портрет клиента, товарное фото или брендовый материал, безопаснее опираться на документацию OpenAI и собственные тесты. А в документации OpenAI по GPT Image маска описана не как гарантия пиксельной блокировки, а как способ направить модель с оговоркой о возможных изменениях внутри маски.

Практический чек-лист перед использованием

Если вам нужно быстро получить идею, черновой вариант, визуальную гипотезу или несколько вариантов для соцсетей, редактирование с маской можно тестировать: официальный пример такого сценария есть.

Если же изображение должно выдержать строгую проверку, лучше действовать осторожнее:

1. Пишите prompt предельно конкретно. При использовании маски текстовая инструкция всё равно нужна, поэтому отдельно укажите, что нужно изменить и что должно остаться без изменений.
2. Не рисуйте маску на глаз, если важна граница. OpenAI прямо советует использовать модель сегментации, когда нужна exact mask.
3. Считайте результат черновиком. Даже удачная картинка может содержать мелкие изменения лица, контуров, текста или брендинга, потому что mask не гарантирует абсолютную неподвижность защищённой зоны.
4. Сравнивайте до и после. Для портретов, товаров, упаковки и изображений с важными надписями стоит проверять не только красоту результата, но и совпадение ключевых деталей с оригиналом.

Самая безопасная формулировка

GPT Image 2 можно пробовать в рабочем процессе локальной правки, но по доступным проверяемым источникам нельзя обещать, что он всегда изменит только выбранный маленький участок, а лицо, свет и композицию не затронет вовсе. Официальные материалы подтверждают наличие GPT Image 2 в документации API и сценарий GPT Image с маской, но также предупреждают: mask может быть неточной; для высокоточной ретуши нужны сегментация, сравнение с исходником и ручная приёмка результата.