Si has intentado mejorar la foto de un plato o hamburguesa usando IA para un cliente o campaña, seguro te has topado con dos grandes problemas:  
  
Efecto render sintético: La comida termina pareciendo de plástico o gelatina brillante.  
  
Falta de fidelidad: La IA se toma "licencias creativas" e inventa ingredientes, cambia el grosor de la carne o deforma el pan.  
  
Como desarrollador, me puse a analizar por qué los prompts tradicionales en texto plano fallan tanto en este escenario. La respuesta es simple: la prosa da demasiada libertad al modelo y genera alucinaciones visuales.  
  
Para resolverlo en flujos de trabajo comerciales reales, dejé de usar párrafos explicativos y empecé a estructurar el input a la IA mediante payloads en formato JSON con control de fidelidad estricto (Image-to-Image).  
  
**¿Por qué este enfoque cambia las reglas del juego?**  
  
🔹 Control óptico real: En lugar de pedir "una foto bonita", el JSON le especifica parámetros de cámara reales: lente macro de 85mm, apertura f/2.8 y esquemas de iluminación de estudio (softbox lateral + reflector cálido).  
  
🔹 Restricción de fidelidad: Definir variables explícitas como "keep\_exact\_ingredients": true le ordena al LLM respetar la estructura física original de la foto sin inventar ingredientes.  
  
🔹 Eliminación de artefactos: Mediante bloques de restricciones negativas (strict\_prohibitions), eliminamos el brillo plástico sintético y las deformaciones.  
  
El Resultado (Antes vs. Después en la imagen):  
  
Izquierda: La foto original capturada en cocina/local.  
Derecha: La imagen procesada mediante el prompt JSON, manteniendo la hamburguesa 100% real pero elevando la luz, la textura y la profundidad a nivel editorial publicitario.  
  
¿Qué opinan de estructurar prompts mediante código para proyectos de diseño comercial? ¿Han probado pasarle esquemas JSON a ChatGPT/Gemini para controlar la salida visual?  
  
Los leo en los comentarios. 👇  
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Por qué la IA sigue convirtiendo fotos de comida en plástico 3D (y cómo lo solucioné usando arquitectura de prompts en JSON). 🍔🤖