Hapus Orang di Latar Foto dengan GPT Image 2.5
Hapus orang di latar belakang foto perjalanan dengan prompt GPT Image 2.5 yang terfokus. Lihat referensi, hasil edit aktual, pengaturan, dan pemeriksaan perubahan yang tidak diinginkan.
Potret perjalanan yang bagus masih dapat memiliki dua orang asing yang berdiri di samping landmark. Untuk menghapus orang di latar belakang dari foto, identifikasi secara tepat siapa yang harus dihilangkan, lindungi orang yang ingin Anda pertahankan, dan minta pengisian yang masuk akal untuk latar belakang yang terekspos. Tutorial ini menggunakan satu referensi terlampir dan instruksi GPT Image 2.5 Sunburst yang terarah, alih-alih meminta model membuat ulang seluruh perjalanan.
| Input referensi | Hasil yang dihasilkan |
|---|---|
![]() | ![]() |
Pembersihan foto perjalanan. Satu gambar sumber terlampir dan satu edit terfokus.
Pilih orang yang terpisah dari subjek utama
Mulailah dengan foto ketika orang-orang di latar belakang terpisah jelas dari orang yang ingin Anda pertahankan. Dalam contoh ini, jaket merah mengidentifikasi subjek latar depan; jaket kuning dan hijau mengidentifikasi dua turis yang jauh. Posisi dan pakaian secara bersamaan lebih tidak ambigu daripada “hapus orang lain”. Jika seseorang menutupi wajah atau tangan, model harus menciptakan area yang tersembunyi, sehingga tugasnya lebih sulit daripada demonstrasi ini.
Referensi yang ditampilkan di sini dibuat oleh AI khusus untuk demonstrasi ini. Hasilnya adalah generasi gambar-ke-gambar aktual dari sumber tersebut, bukan ilustrasi khusus teks yang disajikan sebagai hasil edit. Gunakan foto Anda sendiri atau gambar yang Anda berwenang untuk edit.
Sebutkan orang yang akan dihapus
Gunakan lokasi beserta penampilan: dua turis jauh berjaket kuning dan hijau di sebelah kanan air mancur. Sertakan bayangan mereka, karena bayangan yang terputus dapat membuat pembersihan terlihat jelas.
Lindungi landmark dan paving
Tentukan air mancur, geometri bangunan, perspektif paving, dan crop sebagai hal-hal yang harus dipertahankan. Minta kelanjutan permukaan yang ada, bukan lapangan kosong dengan desain arsitektur baru.
Jalankan edit berbasis referensi di WeShop
- Buka generator GPT Image WeShop.
- Unggah sumber melalui kontrol gambar referensi dan pastikan thumbnail-nya terlampir. Deskripsi teks saja bukan alur kerja yang sama.
- Pilih GPT Image 2.5 Sunburst, lalu masukkan prompt di bawah. Atur kontrol yang tersedia ke nilai yang diuji dalam tabel.
- Hasilkan gambar dan buka output dalam ukuran penuh. Bandingkan perubahan yang diminta serta detail yang Anda minta untuk dipertahankan dengan gambar asli.
| Pengaturan | Nilai dalam pengujian ini |
|---|---|
| Model | gpt-image-2.5-sunburst |
| Input | Satu gambar terlampir |
| Rasio aspek yang diminta | 3:2 |
| Ukuran gambar yang diminta | 1K |
| Kualitas | sedang |
| Jumlah | 1 |
| Dimensi yang dikembalikan | 1248 × 832 piksel |
Salin prompt persis yang diuji
Edit gambar 1. Hapus hanya dua turis jauh di latar belakang berjaket kuning dan hijau di sebelah kanan air mancur, termasuk bayangan mereka. Isi area tersebut dengan kelanjutan yang masuk akal dari paving batu dan latar belakang bangunan yang ada. Pertahankan wanita di latar depan dengan jaket merah, wajah, rambut, pakaian, pose, dan posisinya. Pertahankan air mancur, geometri bangunan, perspektif paving, cahaya siang hari, sudut pandang kamera, dan crop. Jangan ganti adegan, menambahkan orang, teks, logo, atau objek baru.
Contoh interaktif memuat sumber, hasil yang dipilih, dan pengaturan generasi untuk edit ini. Anda dapat langsung mencobanya menggunakan alat di sebelah kanan. Ganti referensi contoh dengan milik Anda sendiri dan perbarui kata-kata yang spesifik untuk adegan sebelum menghasilkan.
Yang ditunjukkan hasil aktual
Kedua turis jauh telah menghilang dari sebelah kanan air mancur. Wanita di latar depan dengan pakaian merah tetap berada di sisi bingkai yang sama, dengan ransel dan pose keseluruhannya tetap dapat dikenali.
Tingkat air mancur, fasad utama, dan paving batu tetap dapat dikenali. Area yang dibersihkan diisi dengan paving dan arsitektur latar belakang, bukan subjek pengganti.
Detail halus pada paving dan fasad dapat dibuat ulang. Contoh tunggal ini tidak membuktikan bahwa orang yang saling tumpang tindih secara kompleks dapat dihapus sementara semua piksel di sekitarnya tetap tidak berubah.
Ini adalah satu hasil terpilih dari satu permintaan yang dibuat pada 27 Oktober 2026. Ini mendemonstrasikan contoh ini, bukan tingkat keberhasilan atau jaminan untuk setiap input. Rasio aspek yang diminta dan dimensi yang dikembalikan dilaporkan secara terpisah.
Formula prompt penghapusan yang dapat digunakan kembali
Gunakan struktur ini: “Hapus [orang yang diidentifikasi secara tepat] dan bayangan mereka. Isi dengan kelanjutan yang masuk akal dari [latar belakang yang terlihat]. Pertahankan [subjek utama dan landmark], sudut pandang kamera, pencahayaan, dan crop.” Ganti bagian dalam tanda kurung dengan apa yang benar-benar terlihat. Jangan salin warna jaket jika foto Anda berisi orang yang berbeda.
Jika output mengubah sesuatu yang penting, kembali ke gambar asli dan persempit instruksi menjadi satu edit. Jangan terus menumpuk revisi pada output yang memiliki cacat tanpa disadari. Koreksi yang disarankan adalah panduan alur kerja kecuali hasil tambahan ditampilkan di sini.
Pertanyaan yang sering diajukan
Dapatkah alat ini menghapus satu orang dan mempertahankan semua orang lainnya?
Jelaskan orang yang akan dihapus dan identifikasi secara terpisah orang-orang yang harus dipertahankan. Pengujian di sini menghapus dua orang di latar belakang yang terpisah jelas; ini tidak membuktikan hasil yang andal untuk kelompok yang saling tumpang tindih.
Apakah alat ini memulihkan latar belakang yang sebenarnya?
Tidak. Area yang terekspos adalah interpretasi yang dihasilkan dari permukaan di sekitarnya. Simpan gambar asli jika foto digunakan sebagai catatan faktual.
Untuk ide prompt yang lebih luas, lihat 10 Prompt Terbaik untuk Pengeditan Foto yang Benar-Benar Berhasil. Untuk tugas ini, mulailah dengan contoh yang dimuat dan periksa detail yang dipertahankan sebelum menggunakan hasilnya.









