Prompt para foto do Linkedin: o que a regra publicada muda no seu texto

O prompt para foto do Linkedin, pronto para colar

O bloco vem antes da explicação. Este prompt para foto do Linkedin foi organizado a partir das duas páginas que a central de ajuda da rede publica sobre foto de perfil, lidas em 04/08/2026: cada linha existe porque alguma coisa publicada, ou algum limite declarado do modelo, pede que ela exista. Anexe a sua selfie mais recente, cole o texto inteiro e troque apenas o que está entre colchetes.

Use the attached photo as the only source of identity. It is a recent photo and it is the reference for what I look like today.
Scope: everything below describes the scene, the clothes and the light. Nothing below describes my face or my body.
Keep my face exactly as the reference shows it: face shape, jaw and chin width, skin tone and texture, visible marks, hairline, grey hairs, beard and eyebrows. Keep whatever I wear on my face and behind my ears exactly as it is.
Do not beautify, do not de-age, do not slim my face or neck, do not lighten or smooth my skin, do not add makeup that is not in the reference.
Do not add anything printed or drawn: no text, no lettering, no logos, no brand names, no badge lettering, no second person in the frame.
Environment: [a plain wall in a Brazilian office, softly out of focus], one place only, nothing else in the frame.
Clothing: [a navy blazer over a plain white shirt, no tie], everyday fit, no visible brand.
Lighting: soft daylight from camera-left at about 45 degrees, gentle fill on the shadow side, a catchlight in both eyes, no deep shadow across the face.
Framing: head and shoulders, camera at eye level, my head about 60% of the frame height, a small margin above my hair, both shoulders inside the frame, hands outside the frame. Compose it so that no cropping is needed after upload.
Rendering: realistic photography with visible skin pores and individual hair strands, no beauty retouching, no filter.
Output: square 1:1, 1024x1024.

Em pt-BR, resumido: a foto anexada é a única fonte de identidade e mostra como você é hoje; o que vem depois descreve cena, roupa e luz, nunca o rosto. O rosto fica como a referência mostra, com queixo, textura de pele, marcas, linha do cabelo, fios brancos, barba, sobrancelhas e o que você usa no rosto e atrás das orelhas. Nada de embelezar, rejuvenescer, afinar, clarear, alisar nem maquiar; nada de texto, letreiro, logo, marca, escrita de crachá ou segunda pessoa. Luz suave a uns 45 graus, com brilho nos dois olhos. Cabeça e ombros, câmera na altura dos olhos, cabeça em cerca de 60% da altura do quadro e composição que dispensa recorte depois de subir. Fotografia realista, sem retoque. Saída quadrada 1:1, em 1024x1024. Os colchetes são os dois únicos campos que mudam.

Se o seu problema é o círculo do avatar (o que o recorte redondo descarta, qual escala de cabeça sobrevive numa miniatura), o master certo é outro: o prompt dedicado à foto de perfil resolve a geometria; este resolve a regra publicada. E vale dizer o que os dois têm em comum: quatro linhas nascem iguais nos dois blocos, porque não existe segunda redação certa para elas. São a que trava a identidade na foto anexada, a que proíbe embelezar, a que pede textura real de pele e a que declara a saída em 1:1. O resto muda, e o motivo de cada linha estar aqui também.

A regra publicada e o que ela faz com três linhas do seu prompt

A página de diretrizes e condições para foto de perfil, em português, lida em 04/08/2026, publica isto: "Você pode usar uma ilustração, caricatura ou outra representação artística de si mesmo, mas sua foto de perfil deve ser semelhante a você." A discussão sobre imagem gerada por IA ser aceita ou não tem dono aqui no blog, em onde não usar uma foto gerada por IA, e não se repete. O que interessa aqui é o que essa frase faz com o seu texto.

O detalhe que ninguém aproveita está uma linha acima, e abre as duas páginas de ajuda sobre foto de perfil: "Adicionar uma foto ao seu perfil ajuda seus contatos atuais e potenciais a reconhecê-lo." A finalidade declarada é reconhecimento, então o critério publicado é funcional e não estético: a pergunta não é se a foto ficou bonita, é se quem já te viu uma vez consegue te identificar nela.

Isso reorganiza o prompt. O bloco de negativas deixa de ser preferência de gosto e vira bloco de conformidade, porque as operações que ele proíbe são as que a literatura mede como automáticas. Seo e colegas, em preprint, auditaram 5.040 retratos editados em três editores de peso aberto: de 62% a 71% das saídas clarearam a pele, e restrições de aparência escritas no prompt reduziram a troca de traços raciais em retratos não brancos em até 1,48 ponto, sem tocar nos pesos do modelo. Dinkar e colegas, também em preprint, levaram 1.200 imagens geradas a 60 avaliadores no Reino Unido: 86,5% saíram com pele mais clara. Os limites são diferentes entre si e valem os dois: nenhum testou ChatGPT nem Gemini; os editores de Seo partem de um retrato de origem, mas editam papel e ocupação, não "troque o fundo"; e a geração de Dinkar não tem foto anexada. Nenhum número aí prevê o seu caso: eles mostram a direção do empurrão. Escrever a negativa é atender ao critério publicado, não caprichar.

E aqui está o limite honesto que fecha a seção: o prompt só enxerga o anexo. "Semelhante a você" compara com você hoje, e o texto não sabe a data da sua selfie. Se a referência é de cinco anos atrás, nenhuma linha conserta isso: a decisão é anterior ao prompt, e vale conferir antes o que faz uma foto de referência aproveitável. E uma coisa este artigo não faz: prometer aceitação. A rede publica requisitos e descreve o que pode ser removido, não um selo prévio.

A lista de remoção é, quase item a item, o que o modelo inventa sozinho

A mesma página de diretrizes lista o que pode levar a imagem a ser removida quando ela consiste exclusivamente naquilo. A palavra "exclusivamente" é da página e anda junto da citação: não se trata de proibir um logo dentro da sua foto, e sim de uma imagem que é só isso. Os oito itens: logomarcas de empresas, emojis, paisagens, animais, palavras ou expressões, bandeiras, fotos de infância ou de bebê e imagens de terceiros (banco de imagens, celebridades, personagens fictícios).

Agora leia a lista pensando no gerador, e não no usuário. Quatro dos oito itens são falha conhecida de modelo: logomarca, palavra ou texto, paisagem entrando no lugar do ambiente declarado, e "imagem de terceiros", que na prática de quem gera é deriva de identidade. E a explicação é oficial. O guia de geração de imagens da OpenAI registra, nas limitações, que o modelo "can still struggle with precise text placement and clarity" e que pode falhar em manter consistência visual de "recurring characters or brand elements". Crachá com garrancho, logo inventado na parede e marca que aparece do nada não são azar: são limite declarado.

Os outros quatro itens (emoji, bandeira, animal e foto de infância) não são falha de modelo: são decisão de quem sobe o arquivo. Nenhum gerador põe um emoji no seu rosto por conta própria.

Daí sai uma regra de escrita que economiza prompt: só vira linha de negativa o item que o modelo produz sozinho. É por isso que a linha 5 do master proíbe texto, letreiro, logo, marca e escrita de crachá, e não gasta uma palavra proibindo emoji ou bandeira. A pergunta útil para auditar um prompt não é quantas palavras ele tem, é quantas decisões ele tira do modelo.

Pixel, peso e formato: a conferência que leva 30 segundos

Os requisitos de arquivo estão na resposta sobre foto que não carrega no perfil, lida no mesmo dia: PNG ou JPG, até 8 MB, dimensão entre 400x400 e 7680x4320 px, e "GIFs não são aceitos". O tratamento completo dessas specs é de tamanho da foto do Linkedin; aqui elas são só conferência, na ordem que importa: primeiro a conta que desarma o medo, depois o que sobra.

A faixa de pixels não é alcançável pela ferramenta

O gpt-image-2, modelo que roda no nosso produto, declara quatro restrições de saída no guia da OpenAI: borda máxima de 3840 px, os dois lados múltiplos de 16 px, razão de no máximo 3:1 e total entre 655.360 e 8.294.400 px. Rodando as quatro por força bruta, o menor quadrado que ele consegue emitir é 816x816; a menor borda curta possível é 480 px (no par mínimo 480x1376); o maior quadrado é exatamente 2880x2880, os 8.294.400 px do teto. Contra a faixa de 400x400 a 7680x4320, nenhuma saída legal do modelo cai fora, nem por baixo nem por cima: o 1024x1024 do master tem 2,56 vezes o lado mínimo e 6,55 vezes a área mínima.

No Gemini, a mesma coisa. A documentação de geração de imagens publica, para o Gemini 3.1 Flash Image, 512x512 como menor 1:1, 448x600 em 3:4 e 424x632 em 2:3, todos acima do piso. Abaixo de 400 px só ficam as proporções extremas (1:4 e 1:8), que não são foto de perfil.

Peso: onde ele estoura, e só ali

Codifiquei seis retratos gerados pelo próprio produto (personas sintéticas, não pessoas reais) em quatro formatos, em 04/08/2026, com Pillow. A 1024x1024, a mediana ficou em 1.273 KB em PNG, 247 KB em JPEG de qualidade 95, 119 KB em qualidade 85 e 56 KB em WebP de qualidade 80. Depois ampliei os seis para 4096x4096 e salvei em PNG: a mediana saltou para 8.808 KB, ou 8,60 MB, e cinco dos seis passaram do teto de 8 MB (8.192 KB). O sexto parou a 10 KB do limite. Ou seja: o único caminho realista para estourar 8 MB é pedir 4K quadrado e salvar em PNG.

Os limites do método: fundo simples pesa menos que cenário detalhado; o 4K foi reamostrado a partir de 1024, e uma imagem gerada nativamente em 4K teria mais detalhe real, o que torna a medição conservadora; e cada codificador escreve bytes diferentes. KB aqui é medição datada, não spec.

O que trava mesmo é o formato

A saída do nosso gerador é WebP, e WebP não está na lista PNG ou JPG. Não é defeito, é um passo: converta para JPG antes de subir. A doc da OpenAI deixa o formato configurável entre png, jpeg e webp. Esse passo não é linha de prompt: é a única parte da conferência que acontece depois que o arquivo existe.

E há um detalhe que só aparece se você abrir as duas versões dessa página. Em português, a recomendação é "Recomendamos que você adicione uma foto que não precise de muita edição." Na versão em inglês da mesma resposta, a frase é "a photo that won't require much cropping": recorte, não edição. A página em português avisa que a informação foi parcialmente traduzida de forma automática. Não é má-fé, mas muda o que você faz: recorte é o que o prompt decide, e é por isso que a última linha do bloco de enquadramento existe.

"Para Linkedin" não é uma instrução: é um rótulo

Baixei em 04/08/2026 as seis páginas que a busca em português entrega para prompt de foto do Linkedin, limpei o HTML e contei os termos. A expressão "para linkedin" aparece 1, 8, 10, 1, 32 e 3 vezes nos seis textos, 55 no total. Já pixel, png, jpg e recort dão zero nas seis somadas, e nenhuma cita a central de ajuda, a diretriz de semelhança ou o formato de arquivo aceito. Um termo quase entrou nessa lista sem merecer: proporção não é zero. O radical aparece sete vezes, e as sete falam de proporções do rosto ou do corpo, nunca da proporção do arquivo. Buscar a palavra exata devolveria zero, porque todas estão no plural: é assim que uma contagem mente a favor de quem conta.

Vale contar o método inteiro, porque ele engana dos dois lados. Radical de duas letras também não serve. Procurar mb cru devolve 58 ocorrências no corpus, e nenhuma delas é a unidade de peso. São 23 "também", 13 "ambiente", 6 nomes de mês e outras 16 palavras soltas. A regra vale para as duas contagens: script, estilo e tags fora, acentos ignorados, radical de três caracteres ou mais, cerca de 18.300 palavras somadas. A leitura é direta: nesses textos o nome da plataforma faz trabalho de estilo, não de instrução. E é aí que ele custa caro.

O blog já separava três formas de nomear alguém num prompt: a descrição observável, que trava; o rótulo demográfico, que escolhe a pessoa; e o rótulo ocupacional, que escolhe roupa, cenário e pessoa de uma vez. Nome de plataforma é a quarta classe: professional photo for Linkedin parece descrever o destino, não descreve nada visível e delega ambiente, roupa, luz e tipo físico à média do treino.

A medida está em Luccioni e colegas, que auditaram DALL-E 2 e Stable Diffusion em 146 ocupações do mercado americano. No DALL-E 2, CEO concentrou 98,10% das gerações num único agrupamento visual, o formado por prompts que diziam White, Caucasian e Man, e truck driver chegou a 100,00%; no Stable Diffusion 1.4, receptionist marcou 95,24% no agrupamento correspondente com "woman". Os limites andam juntos: texto para imagem sem foto anexada, em modelos que não são ChatGPT nem Gemini, com ocupações americanas, e a frase correta é "caíram no mesmo agrupamento". A direção é clara mesmo assim: vocabulário corporativo genérico entrega a média ocupacional de um mercado que não é o seu.

Isso vale como autocrítica. A biblioteca de prompts deste blog publica quatro linhas assim: Style: medical professional Linkedin portrait, legal professional Linkedin portrait, accounting professional Linkedin portrait e senior executive Linkedin portrait. São rótulo pelo mesmo critério, e empilham duas etiquetas: a ocupação e a plataforma. O master aqui troca as duas por referente visível: Environment: e Clothing: declarados, em registro brasileiro. O catálogo dessas duas escolhas está em roupa para a foto do Linkedin e em escolha de fundo.

Institucional, gestão e tecnologia: o que muda são dois colchetes

Nada abaixo é um prompt novo: são os dois campos entre colchetes do master, escritos em três registros brasileiros. Substitua os dois e não toque em mais nada, porque duas saídas só se comparam quando a diferença entre elas é rastreável até uma linha.

1. Institucional e formal

Direito, contabilidade, setor público, saúde administrativa. Parede neutra e peça estruturada, sem gravata, porque gravata soma três superfícies de layout numa área pequena.

Environment: [a plain light grey wall in a Brazilian office corridor, softly out of focus, nothing written on it]
Clothing: [a charcoal blazer over a plain white shirt, no tie, no visible brand]

Em pt-BR: parede cinza-clara de corredor de escritório brasileiro, levemente desfocada, sem nada escrito; blazer grafite sobre camisa branca lisa, sem gravata, sem marca visível.

2. Gestão e comercial

O ambiente aberto comunica time sem virar cenário. O no readable screens existe porque tela ao fundo é onde o modelo escreve texto inventado.

Environment: [a Brazilian open-plan office, deep out of focus, no readable screens and no signage]
Clothing: [a navy blazer over a light blue shirt, collar open, no tie, no visible brand]

Em pt-BR: escritório brasileiro de planta aberta, bem desfocado, sem telas legíveis e sem placas; blazer marinho sobre camisa azul-clara, colarinho aberto, sem marca visível.

3. Tecnologia e criativo

Menos estrutura na roupa, luz de janela e fundo liso. É o registro que pede menos do cenário, e por isso deriva menos.

Environment: [a plain white wall with soft daylight coming from a window, nothing else in the frame]
Clothing: [a plain dark knit shirt with a simple collar, no print, no visible brand]

Em pt-BR: parede branca lisa com luz suave de janela, nada mais no quadro; camisa escura de malha com colarinho simples, sem estampa, sem marca visível.

O no visible brand repete nas três porque marca e letreiro são falha declarada do modelo, não porque logo seja proibido na plataforma. E se a sua profissão pede jaleco ou uniforme, lembre que roupa de trabalho traz nome bordado e crachá, que é onde o modelo escreve garrancho.

Sintoma, causa e correção com o repertório de plataforma

As falhas deste destino se repetem tanto que dá para diagnosticar pelo sintoma. Cada linha da tabela traz uma frase colável: em vez de reescrever o prompt, troque ou acrescente a linha indicada e gere de novo. Uma mudança por rodada, sempre comparando com o arquivo original, nunca com a tentativa anterior, porque o erro se acumula em silêncio.

Quando o prompt não é o caminho

Existe um ponto em que insistir no texto é desperdício. Se depois de duas ou três tentativas a saída continua não parecendo você, o problema raramente está no prompt: está na referência. A saída correta ali é tirar uma foto, e o guia da foto do perfil profissional cobre o que a foto real precisa ter, do enquadramento à luz.

Vale ser explícito sobre o que este artigo não faz. Não garante aceitação: descreve requisitos publicados e o que a página diz que pode ser removido, e a decisão continua da plataforma. Também não fala de alcance, que é assunto de foto de perfil e visualizações, onde os números oficiais aparecem com fonte.

Sobre declarar que a imagem foi gerada, a formulação correta é estreita: não existe obrigação geral publicada de avisar, existe proibição de afirmar procedência humana para enganar, e existe marcação automática em algumas superfícies. A doc do Gemini declara que "Todas as imagens geradas incluem uma marca-d'água do SynthID." Como isso se aplica a cada destino está em a lista de lugares que pedem foto capturada.

E uma linha que este blog não cruza: nada aqui ensina a fazer uma imagem passar por captura em qualquer sistema de terceiro. O prompt existe para o contrário disso: para que a foto seja semelhante a você porque ela se parece mesmo com você, que é, palavra por palavra, o que a página oficial pede.

Resumo e próximos passos

Três leituras para levar.

• A regra publicada é semelhança, e ela vira bloco de negativas. A finalidade declarada da foto de perfil é reconhecimento, então o teste é funcional. Rejuvenescer, afinar, clarear e alisar são as quatro operações que empurram a saída para longe do critério.
• O requisito de pixel não é alcançável pela ferramenta; o de formato é. Nenhuma saída legal do gpt-image-2 fica fora da faixa de 400x400 a 7680x4320. O que trava é o WebP, e uma conversão para JPG resolve.
• "Linkedin" dentro do prompt é rótulo, e rótulo delega. Duas linhas de ambiente e roupa, em registro brasileiro, devolvem a decisão para você.

O próximo passo depende do que travou. Se foi o texto, a biblioteca completa de prompts para foto profissional traz os seis componentes e as variações por área. Se foi o arquivo, as specs de tamanho por superfície resolvem.