L'aggiornamento firmato OpenAI abilita la creazione e il ritocco frame-by-frame di animazioni visive, introducendo la gestione dei soggetti di riferimento e l'esportazione vettoriale per i professionisti del codice.
OpenAI compie un ulteriore passo nell'evoluzione della propria infrastruttura generativa con il debutto ufficiale di Images 2.6, release resa immediatamente operativa all'interno di ChatGPT, ChatGPT Work, Codex e nella suite API per sviluppatori. Il rilancio riflette il ritmo impressionante della domanda globale, con l'ecosistema dell'azienda di San Francisco che ha infranto il tetto dei 4 miliardi di immagini elaborate a settimana – oltre 500 milioni di creazioni quotidiane –, facendo registrare un balzo in avanti rispetto al volume di 3 miliardi settimanali raggiunto solo due mesi fa in occasione del rilascio della versione 2.5.
L'aggiornamento trasforma la suite visiva in uno strumento di produzione multimediale dinamico. Attraverso ChatGPT è ora possibile convertire istruzioni testuali e fotografie in GIF animate, gestendo parametri cruciali come il ritmo di scorrimento dell'animazione e la modifica puntuale dei singoli fotogrammi. La workflow dei creativi si snellisce anche grazie all'introduzione dei riferimenti visivi salvati, una funzione che consente di memorizzare personaggi, soggetti o elementi di marca in un catalogo persistente, richiamabile nei prompt successivi senza dover ri-effettuare l'upload dei file sorgente.
Per l'universo degli sviluppatori, la release porta in dote le nuove declinazioni GPT-Image-2.6 Flare e Sunburst, progettate per abbattere i tempi di calcolo via API fino al 50%. Con il profilo Flare la generazione richiede appena sei secondi sulla qualità base, mentre Sunburst garantisce stabilità e continuità visiva nei rendering ad alta definizione. Il pacchetto professionale si arricchisce infine delle funzioni di Image markup per gli interventi di correzione chirurgica a schermo, del supporto nativo all'esportazione in grafica vettoriale SVG e dei comandi per la regolazione fine della complessità algoritmica durante la fase di elaborazione del modello.
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