GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst : test de retouche produit

Sur 18 retouches successives de photos produit, Flare et Sunburst ont conservé des étiquettes lisibles sans montrer d’avantage global net sur GPT Image 2. Les trois modèles ont modifié certains détails de matière. Voici les séquences réelles, les délais observés et les crédits du site pour choisir un point de départ.

Ce que nous avons testé

Un changement de fond peut paraître réussi tout en modifiant discrètement le produit. Pour une fiche e-commerce, l'étiquette, la fermeture et la matière doivent pourtant correspondre à l'article livré.

Nous avons comparé GPT Image 2.5 Flare et Sunburst, avec GPT Image 2 comme référence moins coûteuse en crédits, le 15 septembre 2026. Chaque modèle a réalisé trois retouches successives sur deux images : 18 résultats, auxquels s'ajoutent deux images de référence générées séparément.

Ces produits sont fictifs : un flacon de savon ambré portant « ALDER / HAND SOAP / 300 ml » et un sac photo en toile olive marqué « NORTH FIELD ». Nous avons créé les deux références une seule fois avec GPT Image 2, puis les avons inspectées. Tous les modèles ont reçu la même référence à la première étape. Ce choix peut favoriser les conventions visuelles de GPT Image 2 ; c'est une limite de l'essai.

Nous avons utilisé l'API KIE réelle, les identifiants des modèles correspondants, une résolution demandée de 1K, un format 1:1 et une image de référence par requête. L'essai porte sur les résultats du fournisseur, pas sur le parcours complet de createimg.ai, les débits d'un compte ou l'API directe d'OpenAI. Certains réglages internes ne sont pas exposés : une résolution identique ne garantit ni le même calcul ni le même niveau de qualité interne.

Les trois demandes étaient :

1. Remplacer le fond gris et la table par un mur crème chaud et une surface en travertin clair, sans accessoire et en conservant la direction de la lumière.
2. Ajouter une petite sphère mate couleur terre cuite, derrière le produit, à droite, dans l'espace libre.
3. Changer uniquement sa couleur en bleu cobalt atténué, sans modifier sa taille ni sa position.

Chaque prompt énumérait aussi les détails à préserver : direction de la pompe, verre ambré, bordure et trois lignes de texte du flacon ; toile, coutures, inscription, deux tirettes supérieures, attaches latérales et position de la sangle du sac.

Chaque modèle a réutilisé son propre résultat à l'étape suivante. Les entrées diffèrent donc après la première étape. Nous observons la dérive cumulative, et non trois retouches indépendantes depuis l'original. Les fichiers originaux, sans recompression, ont servi d'entrées ; les WebP ci-dessous sont des copies d'affichage. Nous avons conservé la première image retournée, sans relancer pour améliorer un résultat décevant.

Flacon : préserver l'étiquette et le verre

Les trois modèles ont réalisé la séquence visible : décor crème et pierre, sphère terre cuite, puis sphère bleue. Sur les neuf résultats du flacon, « ALDER », « HAND SOAP » et « 300 ml » restent lisibles. La pompe pointe toujours à gauche, la bordure est intacte et la silhouette reste reconnaissable. Ce cas ne départage pas clairement Flare et Sunburst.

La surface mérite davantage d'attention. Au fil des retouches, le papier crème présente une texture plus fibreuse que l'original ; les reflets et l'aspect ambré du verre évoluent aussi. Ces changements sont modestes face au remplacement du décor, mais ils dépassent une modification limitée à la sphère. Un texte lisible et une forme reconnaissable ne prouvent pas la conservation exacte de la matière.

Les colonnes 0 → 1 → 2 → 3 correspondent à la référence, au nouveau fond, à la sphère terre cuite, puis à la sphère bleue. Chaque ligne représente un modèle. Examinez la bordure, l'espace autour de « 300 ml », la silhouette de la pompe et les reflets du verre.

Sac : coutures, pièces métalliques et matière

Dans les neuf images du sac, « NORTH FIELD » reste lisible. Les deux tirettes supérieures, les languettes latérales, la poche avant et la boucle de sangle restent reconnaissables. En revanche, la trame fine de la toile devient plus ondulée au fil des retouches, avec des changements dans les bordures et les coutures. Cela apparaît dans les dernières images Flare ainsi que dans les résultats finaux Sunburst et GPT Image 2 : aucun gagnant fiable pour la préservation de la matière.

La sphère ajoutée est serrée contre le bord droit. La référence laisse peu d’espace libre à côté du sac ; pour une vraie composition, prévoyez dès le départ assez de place pour l’accessoire.

L'ordre des colonnes reste le même. Comparez les deux tirettes du haut, le contour de la poche, l'écusson « NORTH FIELD » et la boucle au premier plan. Un nouveau sac plausible n'est pas forcément une retouche fidèle de ce sac.

Temps de génération et crédits : deux mesures distinctes

Ces délais vont de la création de la tâche chez le fournisseur à sa fin, attente comprise. Chaque modèle compte six observations et les requêtes ont été envoyées successivement. Flare n’a pas la médiane la plus rapide ici. Ce petit échantillon et les variations de file d’attente ne permettent pas un classement général.

Prompts complets, images originales et données des tâches.

Voici les tarifs habituels affichés par createimg.ai, vérifiés le 15 septembre 2026. Ce ne sont ni les frais KIE mesurés pendant l'essai ni les prix de l'API OpenAI.

Pour les deux nouveaux modèles, l'offre actuelle destinée aux comptes payants affiche 48 à 54 crédits en 1K, selon l'achat ou l'abonnement ; les comptes gratuits restent au tarif habituel. Vérifiez le montant indiqué pour votre compte avant de lancer une génération. Les 18 retouches représenteraient 900 crédits au tarif habituel du site, hors création des deux références. Cet essai n'a pas débité un compte du site.

Le coût utile dépend surtout du nombre de tentatives nécessaires pour obtenir un produit suffisamment fidèle. Avec une seule tentative par condition, nous ne pouvons pas estimer votre taux d'acceptation ni votre coût moyen par image exploitable.

Quel modèle choisir pour votre produit ?

Pour ce type de changement de fond et d’accessoire, commencez par GPT Image 2, moins coûteux en crédits, puis comparez le détail le plus difficile de votre produit avant de dépenser davantage. Cet échantillon ne prouve pas un avantage constant des modèles 2.5. Si la fidélité exacte du tissu ou de l’emballage est indispensable, conservez les pixels du produit original et composez un nouveau fond dans un éditeur ; aucun résultat ne mérite une validation automatique.

OpenAI présente Flare comme adapté aux travaux d'image courants et rapides, et Sunburst comme orienté vers un travail plus précis. Cette présentation ne prouve pas lequel préservera le mieux votre emballage. Notre échantillon comprend deux produits et une séquence par modèle, sans répétitions, jury humain en aveugle ni comparaison pixel par pixel avec masques. Ce sont des exemples documentés, pas un classement universel.

Avant de traiter un catalogue entier, testez le détail le plus exigeant : logo en relief, petite ligne d'ingrédients, maille ou couvercle transparent. Rejetez une belle image si ce détail change. Nos étiquettes fictives sont courtes et lisibles ; leur conservation ne démontrerait pas une fiabilité sur des emballages très textuels.

Une méthode de retouche reproductible

Partez d'une photo nette montrant le produit entier et sa couleur réelle. Les références générées conviennent à cet essai ; pour une vraie fiche produit, utilisez une photographie de l'objet. Un bord coupé, une inscription illisible ou une sangle masquée oblige le modèle à inventer ce qu'il ne voit pas.

Dans l'éditeur image-vers-image avec Flare sélectionné, importez la référence, choisissez un format compatible et demandez une modification précise. Sunburst utilise le même éditeur. Nous avons choisi le carré en 1K. L'interface actuelle ne propose pas tous les réglages de masque, de transparence ou de qualité présents dans d'autres API ; cette méthode n'en dépend pas.

Voici le prompt original anglais de la première retouche du flacon, conservé à l'identique pour permettre la reproduction :

Edit this exact image. Replace only the plain gray background and tabletop with a pale warm cream studio wall and a pale travertine stone tabletop. Keep the soft light coming from upper left and a believable contact shadow. Do not add props. Preserve the bottle geometry, pump shape and left-facing direction, amber glass, cream label, thin black border, and exact text "ALDER", "HAND SOAP", "300 ml". Preserve the bottle position, camera viewpoint, crop and relative size. Keep every other detail and all earlier requested changes. No new text, watermarks, extra props, recropping, or redesign.

Remplacez les caractéristiques d'identité par celles réellement visibles sur votre produit. Nommer les trois ou quatre détails dont l'altération rendrait l'image inutilisable fournit une liste de contrôle plus concrète que « ne change pas le produit ».

Inspectez chaque résultat en pleine taille avant la retouche suivante : d'abord la géométrie et le texte, puis la matière, puis la scène. Si le produit a déjà dérivé, repartez de l'original et reformulez la demande. Nous avons volontairement poursuivi les séquences pour montrer la dérive ; ce n'est pas une recommandation pour la production.

Enregistrez une version validée à chaque étape. Pour l'annonce finale, comparez directement avec la photographie originale, pas seulement avec la retouche précédente : de petits écarts successifs deviennent difficiles à remarquer.

Pour approfondir la lumière et le réalisme, consultez comment rendre les photos produit IA plus réalistes. La question décisive reste la même : après amélioration de la scène, l'image représente-t-elle toujours exactement votre article ?