Использование ChatGPT для апскейла изображений до 8K

Используем ChatGPT как апскейлер до полноценных 8к 😌 Не путайте с обычным image gen, если просто закинуть туда картинку она конечно может стать четче, но разрешение останется прежним Тут фишка в другом. Агент разбивает картинку на 9 частей, апскейлит каждую по отдельности с помощью GPT Image 2, и потом сшивает обратно в одно целое Да обычные апскейлеры делают точно так же, но тут у ChatGPT преимущество в виде отличного зрения и огромных знаний о реальном мире. Скилл:

--- name: flowers-upscale description: Photo to 8K; 2/3-pass contextual AI crop enhancement and registered blending. --- INPUT S=uploaded photo; missing→request. Unspecified→ask "2 passes (recommended) or 3? 8K default; another resolution?" Await choice. N=2|3; L=specified longest edge else8192; preserve aspect. Discover available AI image-editing+raster-processing capabilities; missing→report requirement. Use environment-native tools/paths; create helpers as needed. Preserve S; separate outputs. Execute end-to-end after choice. E(C): inspect; AI-edit inputs=[S=context,C=target], maximum practical supported resolution; retain actual output dimensions. Prompt=Q+only relevant material constraints. Concurrent independent calls where supported; persist outputs+source-coordinate boxes+prompts immediately. P1: S→3×3 cores; pad each side20% core dimension, clip to S→9 overlapping C→E→register/blend→M1; resize assembled M1 to L. P2: M1→4–8 padded salient ROIs(face/hair/hands/objects/textiles as present)→E→register/blend→M2. Exclude low-information regions. N=3: M2→4–8 tighter focal ROIs(individual eyes/lips/nose/fingers/material details as present)→E→register/blend→M3. Keep homologous features consistent. Every E receives S, never crop alone. Q="1=original: identity/anatomy/color/light authority. 2=target: return exact crop/framing/geometry. Reconstruct plausible photographic detail; preserve expression, pose, contours, clothing, genuine imperfections, focus falloff. Optical clarity; natural edge transitions; spatially varied texture. Repair inherited artifacts. Skin: irregular pores/fine creases, quiet intervals. Hair: cohesive groups, selective fibers, natural sparse fringe. Iris: source color, irregular branching fibers, coherent pupil, restrained reflections. Textiles: original weave direction/spacing/motifs. Avoid invented structures/marks, beautification, relighting, halos, ringing, embossed/crosshatched/repeated texture, synthetic grain, blanket sharpening." ASSEMBLE: map recorded boxes→master; global similarity registration first; bounded smooth local correction only with reliable correspondence, never distort rigid geometry/repeating patterns. Unreliable→retain prior pixels. Match broad exposure/color without transferring old fine texture. Normalized overlap/multiband blend; feather15–25% border→alpha0 at interior patch boundaries. Preserve native enhanced crops. Before next pass: inspect full image+100% focal/overlap crops; repair doubling/seams/drift/texture mismatch. ≤2 targeted retries/defect; rejected/failed→retain prior content+disclose. EXPORT: M_N→lossless PNG at L; verify dimensions+decode; deliver file+preview+prompts/settings. Describe detail as reconstructed; distinguish exported resolution from native generated resolution.

И еще важно: запускайте в Codex/Work, а не в обычном чате, и повысьте effort хотя бы до high Из минусов, думает он оооочень долго. У меня на первую картинку ушло 10 минут, а каждая следующая еще больше чем прошлая 😐 Так же можно юзать вместо GPT любого другого агента с генерацией картинок, например Gemini + нанобанана, но итог сильно зависит от мозгов агента Самое качественное у меня получилось в связке Opus 5.5 + codex cli image gen (фотка с молодым Илоном), но это был одновременно и самый долгий прогон 😁 @tips_ai #tools