Notas sobre a criação de mapas de textura usando o GPT-Image-2

@BeamManP
JAPONÊShá 1 mês · 02 de jun. de 2026
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TL;DR

Um guia prático sobre como usar o GPT Image 2.0 do PolloAI para automatizar fluxos de trabalho de texturas PBR, transformando texturas base planas em mapas detalhados de normal, metallic e damaged com prompts simples.

PR: PolloAI

Eu tenho a textura, mas não tenho mapa normal ou mapa metálico. Desenhá-los à mão é um saco. O GPT-Image-2 foi muito prático para isso, então aqui estão minhas anotações.

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!https://pbs.twimg.com/amplify_video_thumb/2061699996932829184/img/YqHlVRSK80U4S7OS.jpg

Um render normal. Parece sem profundidade.

Desta vez, usei a Geração de Imagens do PolloAI. Como o GPT Image 2.0 está disponível, é só passar a textura original como imagem de entrada e escrever um prompt.

!Image

■ Mapas Normais

Insira a textura original e peça para "criar um mapa normal." Você pode especificar coisas como "deixe as partes de ferro nítidas e as rugas do tecido mais fortes" dependendo da textura do material.

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Textura original (VRoid)

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Mapa normal. Prompt: "Por favor, crie um mapa normal da textura da imagem de entrada. Deixe as partes de ferro nítidas e as rugas nas partes de tecido mais fortes."

Como sai com um único prompt, a tentativa e erro é rápida. Se não gostar, é só mudar as instruções e regenerar. Neste caso, as rugas estavam fracas no início, então adicionei uma instrução para enfatizá-las.

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Converte para um mapa normal com precisão quase perfeita de pixel. Poderoso.

■ Mapas Metálicos

Da mesma forma, peça para "criar um mapa metálico." Ele deixará as partes de metal brancas e as partes não metálicas pretas. Dependendo da textura, pode funcionar bem ou não... desta vez, obtive o resultado ideal após algumas tentativas.

É fácil criar os mapas necessários para um fluxo de trabalho PBR em ordem a partir de uma única textura original.

!Image

Prompt: Crie um mapa de metalicidade com base na imagem de referência. Partes de metal brancas, partes de tecido pretas.

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!https://pbs.twimg.com/amplify_video_thumb/2061701183174295552/img/P-89wIQkVZGGcwQe.jpg

Fica muito mais rico quando as partes têm contraste claro.

■ Mapas Normais Repetitivos (Nova Geração)

Isso foi gerado do zero especificando "mapa normal de tecido repetitivo" sem uma imagem original.

!Image

Prompt: Gere um mapa normal de tecido repetitivo

Não só convertendo a partir de texturas originais, você também pode criar os próprios materiais. Isso é útil quando você quer subtexturas para detalhes.

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Deixei um pouco forte para a amostra. Na verdade, um pouco mais fraco seria melhor. Fica visualmente atraente quando você tem normais de tecido ao ampliar.

■ Extra: Textura Rasgada

Também tentei fazer uma textura para expressões rasgadas e danificadas.

!Image

Prompt: Crie uma versão danificada da imagem de entrada. Por favor, rasgue as partes de tecido e coloque rachaduras nas partes de ferro.

Pequenos assets de material como este podem ser produzidos rapidamente dependendo do prompt. (A parte parecida com couro foi julgada como ferro, mas... bem, tudo bem. Sinceramente, grandes mudanças de design tendem a deslocar a imagem, então não recomendo para isso. O processamento de danos é o limite.)

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!https://pbs.twimg.com/amplify_video_thumb/2061702655551164416/img/2vZqOsVlvtfw-73T.jpg

O vídeo mostra novos mapas normal e metálico criados com base na textura rasgada. Fica com a cara, então está tudo certo!

■ Resumo

Mais uma vez

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0:13

Alternando em ordem: Apenas textura → Normal adicionado → Metálico adicionado → Detalhe adicionado → Processamento de danos. Você pode ver claramente a diferença na textura ao girar a luz.

Estou sinceramente grato que tarefas anteriormente feitas à mão ou com ferramentas dedicadas agora podem ser concluídas com um único prompt. A precisão está em um nível prático, e mapas normais em particular parecem ter boa compatibilidade com IA generativa.

O PolloAI também pode gerar vídeos e criar humanos digitais além do GPT Image 2.0, então, se você estiver interessado, experimente!! (Promoção)

tinyurl.com/586xj3rj

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