Promptoscope Camera Variants est un plugin personnalisé qui génère des points de vue contrôlés à partir d’une image jointe et, si disponible, de son JSON Promptoscope source.
Vous demandez un azimut, une élévation et une distance ; le Skill conserve l’analyse source, produit un sidecar JSON par angle et signale les surfaces qui doivent être inférées.
Ce qu’il faut retenir
- Promptoscope Camera Variants s’active lorsqu’une image est jointe et qu’un changement de point de vue est demandé : azimut, élévation et distance.
- Une demande de vue différente produit un sidecar séparé, relié par
source_analysis_id. - Le sidecar décrit trois paramètres simples : azimut, hauteur et distance.
preserveindique les invariants à conserver, par exemple le sujet, la lumière ou la palette.- Une seule image ne révèle pas les surfaces cachées ; le prompt de variante reste une proposition à vérifier.
Pourquoi séparer la vue du JSON source ?
Une analyse d’image répond à une première question : que voit-on dans la référence ? Elle décrit le sujet, le décor, la composition, la lumière, le style, la palette et les détails visibles. Cette photographie verbale doit rester stable pour pouvoir être relue, archivée ou transmise.
La variante répond à une autre question : que demanderait-on si la caméra se déplaçait ? Elle ne doit donc pas réécrire les observations de la première image. Le sidecar ajoute une hypothèse de cadrage et précise les éléments qui ne doivent pas dériver pendant l’essai.
Cette séparation permet aussi de comparer plusieurs vues à partir d’une même source : un sidecar frontal, un sidecar trois-quarts et un sidecar plus éloigné peuvent partager le même source_analysis_id sans créer trois analyses concurrentes.
Les trois paramètres qui décrivent la caméra
Azimut : tourner autour du sujet
L’azimut exprime la rotation horizontale autour du sujet, en degrés. Une valeur négative peut demander une vue depuis la gauche, une valeur positive une vue depuis la droite. Le zéro correspond à la direction de référence choisie pour l’analyse ; indiquez ce repère dans le brief si nécessaire.
Hauteur : monter ou descendre le point de vue
L’élévation indique si la caméra regarde depuis un axe plus bas, à hauteur du sujet ou depuis un axe plus haut. Elle influence la lecture des dessus et des dessous, mais elle ne crée pas d’information absente de la référence.
Distance : cadrer serré, moyen ou large
Le schéma Promptoscope utilise trois valeurs lisibles : close, medium et wide. Elles décrivent l’intention de cadrage, pas une focale ou une distance physique mesurée. Si un plan doit rester serré pour un détail produit, écrivez-le aussi dans le prompt de variante.
Le sidecar Camera Variants en JSON
Voici un exemple de sidecar conforme au schéma Promptoscope camera variant v1.0. Il décrit une vue trois-quarts droite et conserve le sujet, le décor, la lumière, le style et la palette de l’analyse source.
{
"variant_schema_version": "1.0",
"variant_id": "camera-variant-03q-right",
"source_analysis_id": "promptoscope-analysis-demo-001",
"camera": {
"azimuth_deg": 35,
"elevation_deg": 8,
"distance": "medium"
},
"preserve": [
"subject",
"setting",
"lighting",
"style",
"color_palette"
],
"prompt": "Create a medium three-quarter right view of the same subject at azimuth 35 degrees and elevation 8 degrees. Preserve the subject, setting, lighting, tactile style, and color palette from the source analysis. Keep the composition readable and invent only the minimum unseen surfaces needed for this viewpoint."
}source_analysis_id est le lien de traçabilité. variant_id sert à distinguer plusieurs hypothèses. La liste preserve rend explicite ce qui doit rester stable ; elle ne garantit pas qu’un modèle d’image reproduira chaque détail à l’identique.
Utiliser Camera Variants après son ajout dans ChatGPT
1. Joindre l’image de référence
Après avoir ajouté le plugin/Skill dans ChatGPT, joignez une image effectivement à la conversation. Une URL seule ne suffit pas. Vérifiez que vous avez le droit d’utiliser la référence et retirez les éléments confidentiels dont l’analyse n’est pas nécessaire.
2. Demander l’analyse Promptoscope d’origine
Commencez par obtenir la recette visuelle, le prompt anglais et l’objet JSON Promptoscope v1.0. Relisez les champs qui décrivent des éléments visibles et laissez les valeurs incertaines vides au lieu de compléter avec une supposition.
3. Formuler le changement de point de vue
Demandez une vue précise : « trois-quarts droit, azimut 35°, hauteur légèrement au-dessus, distance moyenne ». Dites aussi ce qui doit rester identique. Cette formulation devient la matière du sidecar, pas une modification rétroactive du JSON source.
4. Produire et nommer chaque sidecar Camera Variants
Conservez le même source_analysis_id, attribuez un variant_id unique et vérifiez les six propriétés obligatoires du schéma. Pour plusieurs essais, dupliquez le sidecar et modifiez seulement les paramètres de caméra et le prompt de variante.
5. Contrôler la vue obtenue
Comparez la variante à l’image source : sujet, lumière, palette et style sont-ils restés cohérents ? Les parties nouvellement visibles sont-elles clairement des hypothèses ? Archivez la variante avec son identifiant et la date du test.
Approfondir la pratique : la formation ChatGPT Images et Codex montre comment produire des visuels cohérents pour une marque.
Trois usages concrets
| Situation | Vue à tester | Décision aidée |
|---|---|---|
| Packshot d’un objet | Trois-quarts droit, distance moyenne | Montrer une face latérale tout en gardant la matière et la palette |
| Personnage pour une affiche | Légère plongée, cadrage moyen | Vérifier la place disponible pour le titre sans modifier le costume ni la lumière |
| Prototype ou architecture | Vue plus large, azimut positif | Comparer une lecture de volume sans confondre esquisse et relevé géométrique |
Dans ces trois cas, la décision créative porte sur la vue. La source reste la référence commune et les sidecars deviennent les variantes comparables.
Cas pratique e-commerce : une enceinte design, du JSON source aux vues caméra
Nous repartons d’une nouvelle idée produit : une enceinte sans fil premium au design rétro-contemporain. L’objectif est de tester un workflow complet avec Promptoscope Camera Variants : générer une image de base, conserver son analyse JSON, puis demander trois points de vue dans des sidecars séparés.
Les trois vues alternatives
Chaque vue réutilise le même source_analysis_id (PO-01). Les coordonnées décrivent une intention de caméra ; elles ne constituent pas une reconstruction 3D mesurée.
Méthode exécutée avec Camera Variants
- Générer une référence produit nette, sans marque ni texte.
- Joindre l’image au Skill Promptoscope Camera Variants.
- Conserver le JSON source à exactement 13 clés.
- Créer un sidecar par angle avec azimut, élévation, distance, invariants et prompt anglais.
- Comparer les rendus en signalant les surfaces invisibles inférées.
JSON source Promptoscope v1.0
{
"schema_version": "1.0",
"language": "en",
"prompt": "Premium e-commerce product photograph of a compact wireless speaker with softly rounded rectangular proportions, a matte deep forest-green outer enclosure, a large inset warm ivory woven-fabric front grille, one circular brushed-brass control knob positioned in the upper central area, and a low natural walnut wood base. The speaker is displayed on a pale beige limestone pedestal against a warm textured plaster wall. Minimal architectural composition, refined retro-modern industrial design, warm natural daylight entering from the left, soft botanical shadows projected onto the wall, gentle realistic contact shadows, subtle metallic highlights, highly detailed woven textile, matte painted surface and natural wood grain. Neutral luxury editorial styling, realistic material response, controlled contrast, moderate depth of field, clean product photography, no branding, no typography, no extra controls or decorative elements. Preserve the exact product proportions, materials, color relationships and front-panel layout. Unseen surfaces are inferred from visible geometry, symmetry and material continuity.",
"negative_prompt": "logos, branding, text, additional buttons, displays, ports on the visible front, handles, antennas, extra speakers, distorted proportions, asymmetrical front grille, altered materials, plastic wood texture, glossy green finish, chrome knob, harsh studio flash, colored lighting, cluttered background, people, hands, props, floating product, extreme perspective distortion",
"subject": "Compact premium wireless speaker with a softly rounded rectangular dark forest-green matte enclosure, warm ivory woven-fabric inset front grille, single circular brushed-brass knob in the upper central area, and a low natural walnut wood base.",
"setting": "Pale beige limestone pedestal in front of a warm neutral textured plaster wall with soft out-of-focus botanical shadows.",
"composition": "Single product centered prominently in a square frame, upright on the stone pedestal, generous negative space around and above the speaker, restrained architectural e-commerce composition.",
"lighting": "Warm soft natural daylight from camera-left, diffused directional illumination, gentle shadow falloff to the right, subtle brass highlight, realistic contact shadow and softly projected plant shadows on the background wall.",
"style": "Photorealistic premium e-commerce product photography with refined retro-modern industrial design, quiet luxury editorial styling, tactile material realism and understated architectural minimalism.",
"color_palette": [
"deep forest green",
"warm ivory",
"brushed brass gold",
"natural walnut brown",
"warm limestone beige",
"soft plaster cream"
],
"camera": "Near-frontal product view with a slight view of the subject's right side, approximately eye-level, medium distance, normal-to-short-telephoto product-photography perspective and moderate depth of field.",
"details": [
"softly rounded outer housing",
"finely woven ivory textile grille",
"single circular brushed-metal control knob",
"subtle radial brushing on brass knob",
"matte green painted enclosure",
"visible natural walnut grain",
"thin recessed border around the grille",
"realistic stone pores and irregularities",
"soft contact shadow beneath the speaker",
"subtle material-specific reflections",
"unseen surfaces inferred from visible geometry, symmetry and material continuity"
],
"text_detected": []
}Sidecar A — vue frontale
{
"variant_schema_version": "1.0",
"variant_id": "A",
"source_analysis_id": "PO-01",
"camera": {
"azimuth_deg": 0,
"elevation_deg": 0,
"distance": "medium"
},
"preserve": [
"subject",
"setting",
"lighting",
"style",
"color_palette"
],
"prompt": "Render the same wireless speaker as a true frontal product view at 0 degrees azimuth and 0 degrees elevation, medium distance. Preserve the exact proportions, rounded geometry, forest-green matte enclosure, ivory woven grille, centered upper brushed-brass knob, walnut base, limestone pedestal, warm plaster background and left-side natural lighting. Keep the front face geometrically straight and symmetrical with minimal perspective distortion. Any newly visible or unseen surfaces are inferred from the visible source geometry, symmetry and material continuity."
}Sidecar B — trois-quarts gauche
{
"variant_schema_version": "1.0",
"variant_id": "B",
"source_analysis_id": "PO-01",
"camera": {
"azimuth_deg": -45,
"elevation_deg": 0,
"distance": "medium"
},
"preserve": [
"subject",
"setting",
"lighting",
"style",
"color_palette"
],
"prompt": "Render the same wireless speaker from a subject-left three-quarter view at -45 degrees azimuth and 0 degrees elevation, medium distance. Preserve the exact front design, dimensions, rounded proportions, forest-green matte enclosure, ivory woven grille, brushed-brass control knob, walnut base, limestone pedestal, warm plaster setting and original left-side natural lighting. Reveal the speaker's left side consistently with the established enclosure geometry and materials. Unseen and newly exposed surfaces are inferred from the visible source geometry, symmetry and material continuity."
}Sidecar C — vue élevée
{
"variant_schema_version": "1.0",
"variant_id": "C",
"source_analysis_id": "PO-01",
"camera": {
"azimuth_deg": 0,
"elevation_deg": 45,
"distance": "medium"
},
"preserve": [
"subject",
"setting",
"lighting",
"style",
"color_palette"
],
"prompt": "Render the same wireless speaker from a centered elevated view at 0 degrees azimuth and +45 degrees elevation, medium distance. Preserve the exact product identity, proportions, rounded silhouette, forest-green matte enclosure, ivory woven front grille, brushed-brass knob, walnut base, limestone pedestal, warm plaster background and original soft daylight direction. Reveal the top surface without modifying the established front layout or material relationships. Unseen and newly exposed surfaces are inferred from the visible source geometry, symmetry and material continuity."
}Validation : le JSON source contient 13 clés, toutes scalaires ou tableaux selon le contrat Promptoscope. Les trois sidecars contiennent chacun exactement six clés et reprennent source_analysis_id = PO-01. Les surfaces nouvellement visibles sont des inférences à vérifier ; ces images sont des hypothèses de point de vue et non un relevé 3D exact.
Cas pratique e-commerce : générer les angles d’une sneaker premium
Pour ce deuxième test, le Skill Promptoscope Camera Variants part d’une sneaker de running sans marque et produit trois vues de catalogue à partir d’une seule image jointe. Les coordonnées caméra sont demandées explicitement ; le JSON source reste inchangé et chaque angle est livré dans un sidecar JSON séparé.
Les trois angles générés par le Skill
Le test montre l’usage principal du Skill : demander une position précise de caméra, conserver l’identité du produit et rendre explicites les surfaces qui doivent être inférées lorsqu’elles n’apparaissent pas dans l’image source.
Méthode exécutée
- Générer une référence produit e-commerce sans logo ni texte.
- Joindre l’image au Skill Promptoscope Camera Variants dans ChatGPT.
- Demander les trois couples azimut / élévation / distance.
- Vérifier que le JSON source garde ses 13 clés et que les sidecars reprennent exactement les coordonnées demandées.
- Comparer les vues en contrôlant la maille, la semelle, les couleurs et la cohérence des surfaces inférées.
JSON source Promptoscope v1.0 — sneaker
{
"schema_version": "1.0",
"language": "en",
"prompt": "Premium technical running sneaker photographed as a high-end e-commerce product shot. Off-white engineered knit mesh upper with highly detailed breathable perforation patterns, tonal structural eyestay, matching flat woven laces, soft off-white padded collar, vivid cobalt-blue knitted heel section with a sculpted blue heel support, and a small coral-orange fabric pull tab. Thick sculptural ivory foam midsole with flowing aerodynamic contours and a translucent smoky-gray rubber outsole visible along the bottom and toe. Place the shoe alone on a large warm beige limestone or travertine pedestal with subtle natural texture. Minimal warm off-white studio background with a soft tonal gradient. Large soft key light from the upper left, realistic diffused contact shadow, refined material definition, subtle highlights, physically plausible textures, premium footwear advertising photography, photorealistic, extremely clean, high material fidelity, no branding, no typography, no props. Preserve the exact product design, proportions, materials and color distribution. Unseen and newly exposed surfaces are inferred from the visible source geometry, functional symmetry and material continuity.",
"negative_prompt": "logos, branding, typography, extra shoes, people, feet, socks, packaging, props, distorted sneaker geometry, altered proportions, additional panels, missing panels, modified sole design, incorrect color placement, glossy plastic mesh, oversaturated colors, floating shoe, hard artificial shadow, cluttered background, low detail, illustration, CGI-looking materials",
"subject": "Single premium technical running sneaker with an off-white engineered knit upper, tonal lacing structure, cobalt-blue heel knit and support element, coral-orange rear pull tab, thick sculptural ivory foam midsole and translucent smoky-gray rubber outsole.",
"setting": "Minimal premium e-commerce studio with the sneaker resting on a large warm beige limestone or travertine pedestal against a seamless warm off-white gradient background.",
"composition": "Single-product hero composition, shoe dominant in the lower two-thirds of the square frame, generous negative space above, dynamic three-quarter product presentation with the toe projecting toward the right side of frame.",
"lighting": "Large soft warm key light from upper left with gentle ambient fill, controlled highlights, detailed material modelling and a soft realistic contact shadow beneath and to the right of the sneaker.",
"style": "Photorealistic premium footwear advertising photography combining technical sportswear precision, understated luxury, high material fidelity and a clean contemporary e-commerce aesthetic.",
"color_palette": [
"warm off-white",
"ivory",
"sand beige",
"cobalt blue",
"coral orange",
"smoky translucent gray"
],
"camera": "Close premium product photography with a natural commercial perspective, approximately normal-to-short-telephoto product lens rendering, three-quarter view and subtle low viewpoint.",
"details": [
"engineered knit mesh with multiple perforation densities",
"tonal flat woven laces",
"molded tonal eyestay structure",
"soft padded off-white collar",
"cobalt-blue knitted heel zone",
"sculpted cobalt-blue heel stabilizer",
"coral-orange textile pull tab",
"thick textured ivory foam midsole",
"smoky translucent segmented rubber outsole",
"subtle limestone or travertine pedestal texture",
"soft studio gradient background",
"realistic contact shadow"
],
"text_detected": []
}Sidecar A — profil droit
{
"variant_schema_version": "1.0",
"variant_id": "A",
"source_analysis_id": "PO-01",
"camera": {
"azimuth_deg": 90,
"elevation_deg": 0,
"distance": "medium"
},
"preserve": [
"subject",
"setting",
"lighting",
"style",
"color_palette"
],
"prompt": "Render the exact same sneaker and e-commerce scene from a strict right-profile camera position at azimuth +90 degrees, elevation 0 degrees, medium distance. Preserve product proportions, construction, mesh patterns, sole geometry, material relationships and exact color placement. Keep the limestone pedestal, warm studio background and original lighting logic unchanged. Unseen and newly exposed right-side surfaces are inferred from the visible source geometry, functional symmetry and material continuity."
}Sidecar B — trois-quarts avant gauche
{
"variant_schema_version": "1.0",
"variant_id": "B",
"source_analysis_id": "PO-01",
"camera": {
"azimuth_deg": -45,
"elevation_deg": 10,
"distance": "medium"
},
"preserve": [
"subject",
"setting",
"lighting",
"style",
"color_palette"
],
"prompt": "Render the exact same sneaker and e-commerce scene from a front-left three-quarter camera position at azimuth -45 degrees, elevation +10 degrees, medium distance. Preserve product proportions, construction, mesh patterns, sole geometry, material relationships and exact color placement. Keep the limestone pedestal, warm studio background and original lighting logic unchanged. Unseen and newly exposed surfaces are inferred from the visible source geometry, functional symmetry and material continuity."
}Sidecar C — vue basse frontale
{
"variant_schema_version": "1.0",
"variant_id": "C",
"source_analysis_id": "PO-01",
"camera": {
"azimuth_deg": 0,
"elevation_deg": -20,
"distance": "close"
},
"preserve": [
"subject",
"setting",
"lighting",
"style",
"color_palette"
],
"prompt": "Render the exact same sneaker and e-commerce scene from a low frontal camera position at azimuth 0 degrees, elevation -20 degrees, close distance. Emphasize the toe, outsole edge and sculptural midsole without distorting the sneaker. Preserve product proportions, construction, mesh patterns, sole geometry, material relationships and exact color placement. Keep the limestone pedestal, warm studio background and original lighting logic unchanged. Unseen and newly exposed lower and rear surfaces are inferred from the visible source geometry, functional symmetry and material continuity."
}Validation : le JSON source contient exactement 13 clés. Les sidecars A, B et C contiennent chacun exactement six clés, sans champ instruction, et utilisent le même source_analysis_id. Les coordonnées validées sont A 90/0/medium, B −45/+10/medium et C 0/−20/close. Les parties invisibles restent des hypothèses de point de vue et non une reconstruction 3D mesurée.
Ce que Camera Variants ne peut pas garantir
- Il ne reconstitue pas automatiquement le dos d’un objet ou un décor masqué.
- Il ne fournit pas de géométrie 3D mesurée, de focale exacte ou de coordonnées physiques.
- Il ne prouve pas que la variante est fidèle si plusieurs interprétations sont plausibles.
- Il ne change pas les treize clés du JSON Promptoscope v1.0.
Présentez donc le résultat comme une hypothèse de point de vue. Pour une production où la géométrie doit être exacte, utilisez une référence multi-vues, un modèle 3D ou des mesures fournies par le projet.
Méthodologie et limites
Les règles de séparation, les noms de champs et les valeurs autorisées viennent du Skill Promptoscope Camera Variants et de son schéma camera variant v1.0, vérifiés le 6 octobre 2026. Le JSON présenté ici est un exemple pédagogique conforme au contrat ; il ne provient pas d’une image client et n’est pas présenté comme un test de fidélité. La vision native de ChatGPT interprète l’image jointe ; aucune API d’image externe ni quota Promptoscope n’est nécessaire. Les capacités disponibles restent celles du compte ChatGPT et de son espace de travail.
Prêt à tester Camera Variants ? Téléchargez le ZIP du plugin Promptoscope Camera Variants, ajoutez-le dans ChatGPT depuis Skills ou Plugins, puis générez des vues alternatives à partir d’une image jointe.
Ajouter Camera Variants comme plugin dans ChatGPT
Dans ChatGPT, ce paquet s’ajoute comme un plugin personnalisé (appelé Skill dans l’interface). Une fois activé, il utilise la vision native de ChatGPT pour lire l’image jointe et produire les sidecars JSON Camera Variants.
- Téléchargez le paquet ZIP de Camera Variants depuis GitHub.
- Ouvrez ChatGPT, allez dans la rubrique Skills ou Plugins, puis choisissez l’option pour ajouter un plugin ou un Skill personnalisé.
- Importez le fichier ZIP et activez Promptoscope Camera Variants dans la conversation.
- Joignez l’image de référence (et le JSON Promptoscope source si vous l’avez), puis demandez les angles souhaités.
- Vérifiez les sidecars JSON et comparez les vues : les surfaces invisibles restent des hypothèses à contrôler.
Pour aller plus loin
Ce guide vous aide à organiser une analyse d’image et ses variantes de caméra. La formation Réinventer son processus créatif avec l’IA générative prolonge ce travail par une réflexion plus large sur les étapes, les livrables et les contrôles d’un processus créatif augmenté.
Consultez le guide ChatGPT Images 2.5 : le mini kit marque pour structurer vos références et variantes. Retrouvez les autres outils de production et d’analyse sur la page Skills & Apps CreativeAI.
Sources et références
- Promptoscope — extension Chrome pour transformer une image en prompt et JSON — page CreativeAI de contexte, consultée le 6 octobre 2026.
- Skills dans ChatGPT — documentation OpenAI sur l’accès et l’import des Skills, consultée le 6 octobre 2026.
Dernière vérification : 6 octobre 2026. Les angles et les prompts de variante restent à contrôler sur chaque image et dans le contexte de production réel.
Skills et apps IA pour les créatifs : les outils CreativeAI
Des Skills à installer dans un assistant, des apps à ouvrir dans le navigateur et un kit pour tester un assistant de marque.