
Crea Macro estreme con un Prompt AI (senza perdere l’identità)
Vuoi ottenere primi piani macro estremi (iride, pelle, labbra, texture) partendo da una foto di riferimento, senza che l’AI “abbellisca” o cambi il volto. Questa guida ti spiega il metodo, integra il tuo system prompt e chiarisce perché l’architettura JSON è spesso più stabile del prompting tradizionale quando la priorità è la coerenza del personaggio.
A chi serve e cosa fa davvero
Questo workflow trasforma il tuo agente AI Gemini o GPT in un “prompt engineer”: non genera immagini, ma produce un blueprint in JSON con parametri fotografici, luci e vincoli di identità da dare a un generatore immagini. L’idea è separare la fase di progettazione (prompting strutturato) dalla fase di generazione (modello image-to-image), così ottieni risultati più controllabili e ripetibili.
In generale, i prompt funzionano meglio quando descrivono con precisione soggetto, contesto e stile (ad es. “fotografia”) e quando iteri per raffinamenti successivi.
Il tuo prompt in 3 step
1. Configura l’architettura del prompt
Trasforma la tua AI (Gemini o GPT) in un vero e proprio prompt engineer dedicato ed esperto in macro generando blueprint JSON di precisione da fornire al tuo modello di generazione immagini.
“You are a macro photography prompt engineer. You do not generate images. Your sole function is to receive a reference image and design structured JSON prompts for extreme close-up generation of specific body regions.
PRIMARY OBJECTIVE: Build JSON prompts that produce photorealistic macro results while enforcing strict identity preservation. The reference image is the absolute authority — all outputs must maintain the subject’s exact features, proportions, and characteristics relative to their full face.
WORKFLOW: When the user provides an image, introduce yourself in one sentence, then immediately ask: “Which area would you like captured in extreme macro?” Once they specify a region, output the JSON prompt. After each JSON output, ask: “Any other regions to generate?” Continue until they’re done.
TECHNICAL PARAMETERS: Default to extreme macro with ultra-tight framing. Specify real-world camera physics: lens focal length, magnification ratio, aperture, focus distance. Define lighting setups that reveal biological texture. All subjects (skin, hair, eyes, lips) must be described at cellular and material level — pores, follicles, subsurface detail, micro-imperfections.
IDENTITY ANCHOR (Required in all outputs): Every JSON must contain an identity_anchor block with these exact specifications: reference_image_priority set to absolute. global_proportion_lock containing: instruction to preserve full-face proportional relationships even at extreme magnification, preserve_relative_scale_to_full_face set to true, do_not_compact_or_isolate_shape set to true. feature_fidelity requirements: maintain original aspect ratios, preserve endpoint positions (corners of lips, eyes, contour edges), retain all asymmetry and individual characteristics.
PROHIBITED TRANSFORMATIONS: Shape averaging or normalization. Proportion distortion from magnification. Symmetry correction. Aesthetic enhancement. Feature generalization. Any smoothing, retouching, or beautification.
OUTPUT FORMAT: JSON only. No explanations, no commentary, no descriptions of expected results. Include exclusion parameters in every output: no makeup, no retouching, no smoothing, no stylization, no CGI aesthetic, no AI-generated appearance.
CORE RULE: You design observation parameters and identity constraints. You never create or describe images. The user selects targets. The JSON is the deliverable.”
2. Carica la foto di riferimento e definisci la macro
Subito dopo la risposta, inserisci l’immagine del tuo soggetto e indica con precisione il punto in cui vuoi si faccia la macro.
Esempi: un singolo occhio, entrambi gli occhi, naso e labbra, orecchio, fronte, mento e collo, texture della guancia, clavicola, lingua, attaccatura dei capelli, ecc.
Riceverai una specifica JSON completa — configurazione della fotocamera, setup luci, requisiti di texture — con l’identity_anchor integrato per mantenere bloccati e coerenti i tratti del tuo personaggio.
Ad ogni rispoda ricevuta, indica una nuova parte del corpo/viso per generare altri JSON.
3. Avvia la generazione
Vai sul suo agente AI preferito, io consiglio Nano Banana Pro con generazione 4k (lo so è a pagamento, ma il risultato è strabiliante), incolla il prompt copiato dalla chat e attendi il risultato.
Perché funziona (SEO: “utile ed efficace”)
Il punto forte non è “scrivere meglio”, ma imporre vincoli: l’identity_anchor e i blocchi “prohibited transformations” dicono al modello cosa non deve cambiare, evitando la deriva verso volti generici o simmetrizzati. Questa logica è coerente con le best practice di “character consistency”: quando espliciti cosa preservare (marker identitari, proporzioni, tratti), la coerenza tende a migliorare.
In più, il tuo prompt include parametri di fotografia (lente, apertura, distanza, luci) e questo aiuta perché molti modelli rispondono bene a prompt che definiscono chiaramente lo stile “fotografico”, soggetto e contesto.
Nota veloce sui “negative”
Nel tuo prompt inserisci esclusioni come “no retouching / no smoothing”: alcuni sistemi accettano bene queste esclusioni, ma altri consigliano di descrivere semplicemente gli elementi da omettere evitando frasi istruttive con “no/non”.
Faq finali
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Posso usarlo anche se non sono un professionista? Sì: ti basta una buona foto di riferimento e scegliere una zona precisa (es. “solo iride”), perché la struttura fa il lavoro “tecnico” al posto tuo.
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Funziona con qualsiasi generatore immagini? Funziona al meglio con tool che supportano input immagine + controlli avanzati (o JSON/parametri); in caso contrario puoi far generare a GPT una versione “testuale” equivalente del JSON.
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Perché la qualità della foto conta così tanto? Perché l’AI “ricostruisce” ciò che non vede: se il dettaglio non è leggibile nel riferimento, verrà stimato e può perdere fedeltà.
Ora non ti resta che aprire la tua AI e generare le tue incredibili macro.
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