Апскейл портрета до 8K одним промптом в режиме ChatGPT Work

Что показано

В сохранённом посте - сам промпт flowers-upscale целиком и картинка-демо: портрет человека, разбитый на три зоны (глаза, губы, волосы), слева пиксельное замыленное «до», справа - детализированное «после 8K апскейла». Видео или скринкаста процесса в посте нет, только готовый текст промпта и финальная картинка-сравнение.

Почему это работает

Генеративные апскейлеры в принципе работают не так, как Topaz или классический ESRGAN: те интерполируют существующие пиксели по математике, а модель вроде gpt-image-2 (по документации она и стоит за Codex, на котором построен Work) дорисовывает правдоподобную текстуру, опираясь на контекст всей фотографии.

Короче, проблема в том, что у генеративной картиночной модели жёсткий потолок на один вызов. По кукбуку OpenAI 2560×1440 - надёжная верхняя граница, 4K - экспериментальная цель, а выше примерно 8,3 мегапикселя модель вообще не берёт кадр в работу. То есть фото в 8K одним вызовом туда физически не помещается.

Поэтому промпт режет снимок на 9 перекрывающихся кусков (сетка 3×3 с нахлёстом 20%), отправляет каждый в генеративный апскейл вместе с оригиналом как референсом (чтобы не потерять личность, цвет, анатомию), а потом сшивает куски через registered blending - ту же технику выравнивания и мягкого смешивания по краям, которой склеивают панорамы, только тут она прячет швы между девятью отдельно дорисованными фрагментами. Дальше два необязательных прохода докручивают деталь именно там, где её в первую очередь ищет глаз - сначала лицо и руки целиком, потом отдельно глаза, губы, поры.

8K здесь - это размер итогового холста после ресайза, а не то, что модель реально разглядела в упор: сам текст промпта прямо требует различать «экспортированное разрешение» и «нативно сгенерированное».

Как повторить

1. Откройте ChatGPT. В десктоп-приложении режимы Chat, Work и Codex доступны на любом тарифе, включая бесплатный; в вебе и на мобильном Work сначала раскатали только на Pro, Enterprise и Edu, следом на Plus и Business - если режима нет в интерфейсе, обновите приложение или проверьте тариф.
2. Переключитесь в режим Work.
3. Вставьте промпт целиком (блок ниже) и прикрепите фото, которое хотите увеличить.
4. Агент переспросит текстом: 2 прохода (по умолчанию) или 3, и нужно ли 8K по длинной стороне или другое разрешение - ответьте в чате.
5. Дождитесь результата: агент режет фото на 9 кусков, прогоняет каждый через генеративный апскейл вместе с оригиналом как референсом, сшивает их в один холст, при выборе трёх проходов доточивает лицо и мелкие детали ещё двумя заходами и отдаёт файл вместе с превью и использованными настройками.

Шаги 4 и 5 - это логика, прописанная в самом тексте промпта, а не то, что я видел на экране живым прогоном (см. оговорки).

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.

Ссылки и ресурсы

• ChatGPT - сам продукт, куда вставляется промпт. Режим Work - агент на базе Codex, анонсирован 9 июля 2026 года вместе с GPT-5.6; подтверждено несколькими независимыми техно-СМИ (Reuters через NST, Android Authority, letsdatascience, implicator.ai), прямую страницу анонса на openai.com открыть не вышло. В десктоп-приложении три режима (Chat/Work/Codex) доступны на любом тарифе, включая бесплатный; в вебе и на мобильном раскатку начали с Pro/Enterprise/Edu, следом Plus/Business.
• Кукбук OpenAI про лимиты изображений - подтверждает, зачем промпту вообще нужно резать фото на куски: у gpt-image-2 (модель, которая по документации стоит за Codex и, соответственно, за Work) надёжный потолок одного вызова - 2560×1440, 4K экспериментален, а верхний предел около 8,3 мегапикселя на кадр. Страница помечена архивной, актуальность стоит перепроверять.
• Канал «Эксплойт» - сам канал жив и легко находится по нику из подписи промпта, прямой ссылки на исходный пост в архиве всё равно не сохранилось. На момент проверки 2 034 249 подписчиков, в описании заявлен как «медиа об интернет-культуре и технологиях». По данным стороннего агрегатора tlmtr.io Telegram когда-то пометил канал как «Scam» - это не видно снаружи в самом приложении и не перепроверено напрямую, но достаточный повод не относиться к публикациям канала как к гарантированно надёжным.

Проверочный прогон

Готовый файл должен быть в разы крупнее исходника по длинной стороне, без видимых полос или скачков цвета на стыках девяти кусков, и без «мыла» при стопроцентном приближении к лицу - смотрите в первую очередь глаза, губы и границу волос, это зоны второго и третьего прохода. Полосы на стыках - ну, значит, агент не справился со сшивкой (registered blending), просите пересобрать именно этот кусок. Если лицо стало «пластиковым» или знакомые черты расплылись - модель переусердствовала с дорисовкой, хотя beautification прямо в списке того, чего промпт требует избегать, так что это повод просить заново, а не мириться.

Где это пригодится

Пригодится, если в закромах лежит старое фото маленького размера, которое нужно показать крупно - обложка, баннер, печать, а переснять уже негде: паспортное фото родственника, скан из бумажного архива, скриншот с телефона десятилетней давности. Разница с обычным онлайн-апскейлером тут вот в чём: на выходе портретное качество именно на лице, а обычный апскейлер просто растянет те же старые артефакты крупнее. Сам пока не гонял - в очереди лежит пачка старых семейных снимков, где кроме как ИИ-дорисовкой деталь уже не взять.

Оговорки

• «8K» в заголовке поста и на демо-картинке - это размер итогового холста после ресайза (поле L, по умолчанию 8192px по длинной стороне), а не то разрешение, в котором модель реально «видела» каждый сантиметр кадра. Сам текст промпта честно требует разделять экспортированное и нативно сгенерированное разрешение - в хайповом заголовке телеграм-поста эта деталь потерялась.
• Живым прогоном приём не проверял: ни фото через промпт не гонял, ни режим Work руками не поднимал. Все технические факты (реальность режима Work, лимиты gpt-image-2) сверены по документации и независимым техно-СМИ, а не по собственному результату.
• До 25 отдельных вызовов генерации изображения на одно фото (9 + до 8 + до 8) - это не быстро и упирается в дневные или месячные лимиты тарифа, которые промпт никак не обходит.
• Источник - крупный IT/хакинг-канал в Telegram, а не студия или официальный блог. Пометка «Scam» у одного агрегатора не перепроверена напрямую, но это повод для осторожности, а не для доверия с ходу.
• Промпт написан плотным псевдокодом, а не обычным языком. Если агент неточно распарсит сокращения вроде E(C) или ROI, результат может разъехаться непредсказуемо - готового протокола «что делать, если агент путается в синтаксисе» в материале нет.