De imagen a prompt JSON estructurado

Por qué describir una imagen en JSON

Un prompt en prosa mezcla todas las decisiones en un párrafo. En un JSON cada decisión tiene su propio campo, y eso aporta ventajas prácticas:

• Cambios quirúrgicos: cambias lighting de día a noche y el resto queda exactamente igual.
• Series coherentes: reutilizas la misma estructura para diez imágenes cambiando solo subject.
• Automatización: un JSON se puede leer desde una hoja de cálculo, un script o una herramienta de automatización.
• Comparar referencias: dos JSON lado a lado muestran en qué se diferencian dos imágenes.

Conviene ser honestos: los modelos de imagen no necesitan JSON. Para ellos sigue siendo texto. La ventaja es para ti, que trabajas de forma más ordenada.

Qué campos obtienes

Con el modo IA activo en este sitio, un modelo de visión rellena estas claves, con los valores en inglés: subject, setting, composition, camera, lighting, colors (lista), style, mood, details (lista), text_in_image, aspect_ratio y negative.

Sin modo IA, el análisis se hace en tu navegador y solo puede medir color, luz y encuadre. Una foto clara en tonos pastel, vertical, daría algo así:

{
  "subject": "[describe el sujeto principal en pocas palabras]",
  "lighting": "bright, high-key lighting",
  "palette": "white, pale pink, light gray",
  "look": "muted, desaturated colors, soft, low contrast",
  "framing": "portrait",
  "aspect_ratio": "4:5"
}

Completa subject y, si quieres, añade tú las claves que faltan, como setting o camera. Mientras respetes las comillas y las comas, el JSON seguirá siendo válido.

Cómo usar el JSON en cada modelo

Con Nano Banana y con la generación de imágenes de ChatGPT puedes pegar el JSON tal cual, precedido de una frase como «Create an image from this description:». Estos modelos leen texto estructurado sin problema. Si el resultado se desvía, conviértelo a frases. Midjourney y Stable Diffusion prefieren frases cortas o etiquetas: para ellos es mejor elegir el modelo directamente en «Prompt para» o reconstruir el prompt con el generador de prompts para imágenes, que también ofrece la casilla «Dame también una versión JSON».

Un uso muy práctico es la edición por campos. Genera el JSON de tu foto, cambia "lighting" por "moonlit night" y pide a Nano Banana que aplique solo ese cambio. Para instrucciones de edición más finas, mira el generador de prompts para Nano Banana. Si solo necesitas un prompt en texto, usa imagen a prompt.

Ejemplo: una serie a partir de un solo JSON

Imagina que el modo IA describe la foto de un producto sobre una mesa de madera. El resultado podría parecerse a este, abreviado:

{
  "subject": "a ceramic coffee mug with a matte green glaze",
  "setting": "rustic wooden table next to a window",
  "camera": "close-up, 50mm lens, shallow depth of field",
  "lighting": "soft morning window light from the left",
  "colors": ["sage green", "warm brown", "cream"],
  "style": "professional product photography",
  "mood": "calm",
  "aspect_ratio": "4:5"
}

Para el resto del catálogo, guarda este archivo como plantilla y cambia solo subject: una tetera, un plato, un cuenco. La luz, la cámara y la paleta quedan fijas, y las fotos de la serie parecen tomadas en la misma sesión. Si una imagen necesita otra proporción, cambia aspect_ratio y nada más.