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Este nodo genera imágenes mediante la API GPT Image de OpenAI. Admite cinco modelos —gpt-image-2.5-flare, gpt-image-2.5-sunburst, gpt-image-2, gpt-image-1.5 y gpt-image-1—, permite adjuntar imágenes de referencia para la edición de imágenes y puede usar una máscara para especificar qué partes de una imagen se deben reemplazar.

Entradas

Entradas comunes

Estas entradas siempre están visibles.

Entradas de gpt-image-2.5-flare y gpt-image-2.5-sunburst

Estas entradas aparecen cuando model se establece en gpt-image-2.5-flare o gpt-image-2.5-sunburst. Ambos modelos comparten el mismo conjunto de parámetros.

Entradas de gpt-image-2

Estas entradas aparecen cuando model se establece en gpt-image-2.

Entradas de gpt-image-1.5 y gpt-image-1

Estas entradas aparecen cuando model se establece en gpt-image-1.5 o gpt-image-1. Ambos modelos comparten el mismo conjunto de parámetros.

Entradas de referencia

Restricciones y limitaciones de los parámetros:
  • Cuando model.size es “Custom” (solo gpt-image-2.5-flare, gpt-image-2.5-sunburst y gpt-image-2), model.custom_width y model.custom_height deben ser ambos múltiplos de 16, el borde más largo no debe superar 3840, la relación de aspecto no debe superar 3:1 y la cantidad total de píxeles debe estar entre 655.360 y 8.294.400.
  • model.mask requiere exactamente una imagen de referencia en model.images: no se puede usar sin una imagen y no se puede usar con más de una imagen.
  • Cuando se usa model.mask, su altura y anchura deben coincidir con la altura y anchura de la imagen de referencia.
  • Cuando se proporciona model.images, el nodo se ejecuta en modo de edición de imágenes; sin model.images, genera imágenes solo a partir del prompt.
  • Las imágenes de referencia y la máscara se reescalan a una resolución menor antes de enviarse a la API.
  • Los niveles de calidad "xhigh" y "max" solo están disponibles para gpt-image-2.5-flare y gpt-image-2.5-sunburst.
  • seed actualmente no está implementado en el backend.

Salidas

Esta documentación fue generada por IA. Si encuentra algún error o tiene sugerencias de mejora, ¡no dude en contribuir! Editar en GitHub

Source fingerprint (SHA-256): 9cf1a9fa3e2cd98aff6c42432164ac5e6c55b7bcdc9815043cb359c6968ac172