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GPT-4o的推出标志着AI图像生成进入新时代,其核心突破在于“指令即是创作”——用户通过自然语言描述即可生成高质量图像,彻底简化创作流程,新模型在细节还原、风格适配和逻辑理解上显著提升,支持多模态输入(如草图+文本混合指令),并能实时迭代优化,实测显示,它在复杂场景构建、光影处理及艺术风格模仿方面接近专业设计水平,同时大幅降低技术门槛,让创意更高效落地,这一进展或重塑数字内容生产生态。
大家好呀,我是言川~
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最近AI圈又炸锅了!OpenAI悄悄上线了GPT-4o的生图功能,朋友圈和各大社交平台都被刷屏了,这波更新的影响力,简直堪比春节档的Deepseek R1模型发布,特别是设计圈的小伙伴们,看完都emo了...
为啥这么震撼?因为GPT-4o不仅颠覆了传统设计流程,连现在主流的AI生图工作流都要被它重新定义了!今天就跟大家分享一下我的亲测体验,顺便聊聊它和市面上其他AI图像模型的区别。
GPT-4o生图初体验
全能选手GPT-4o
GPT-4o是OpenAI在2024年5月推出的多模态大模型,名字里的"o"代表"Omni",意思是全能,啥叫多模态?就是能同时处理文字、图片、语音,就像个全能学霸!
以前用它生成图片,效果也就那样,跟Midjourney、StableDiffusion这些专业选手比差远了,但今年3月26日更新后,直接原地起飞,在某些方面甚至超越专业图像模型!
[图片:GPT-4o生成效果对比图]
六大超能力
官方介绍里总结了GPT-4o生图的六大特点:
① 文字渲染王 菜单、邀请函、信息图...带字的图片轻松搞定,再也不用担心AI把文字画成鬼画符了!
[图片:菜单生成示例]
② 多轮对话大师 像跟设计师朋友聊天一样,可以不断提要求修改细节:"把梵高风格的画做成游戏王卡牌!"它真的懂!
[图片:多轮修改示例]
③ 指令执行专家 复杂场景也能hold住,说加啥就加啥,说改哪就改哪。
[图片:复杂指令执行示例]
④ 情境理解高手 能get到上下文,生成的图和聊天内容高度相关。
[图片:情境理解示例]
⑤ 百科全书式知识 商业级图像信手拈来,菜单、信息图、logo都不在话下。
[图片:商业图像示例]
⑥ 风格百变达人 从写实照片到艺术插画,各种风格随意切换,光影质感拿捏到位。
[图片:不同风格示例]
手把手教学
使用条件
目前这个功能主要面向付费用户(Plus会员20刀/月),部分免费账号也能尝鲜,但每天限生成3张图。
怎么知道自己能不能用?看输入框下方显示的是"DALL·E"还是"创建图像"就知道了~
[图片:功能入口对比图]
两种玩法
① 文字生图 简单粗暴,输入描述直接出图: "生成《权游》龙妈和《指环王》精灵王子在雪林中并肩行走的画面"
[图片:文字生图示例]
② 图片+文字生图 上传图片后提要求: "把这张真人照片转成3D毛绒风格"
[图片:图生图示例]
更绝的是可以多图融合: "把这两件衣服穿在马斯克身上"
[图片:多图融合示例]
实战应用大全
我花了3天时间测试,整理出这些超实用的场景:
设计类
① 风格转换 真人转插画、3D转手绘...想怎么变就怎么变
[图片:风格转换示例]
② 角色设计 三视图、换装play...角色设计师要失业?
[图片:角色设计示例]
③ 产品合成 耳机精修、场景融合...电商美工压力山大
[图片:产品合成示例]
④ 室内设计 上传家具图就能生成装修效果图,这也太智能了!
[图片:室内设计示例]
编辑类
① 老照片修复 黑白照上色、破损修复...帮爷爷奶奶找回青春
[图片:老照片修复示例]
② 背景抠图 一键生成透明PNG,虽然细节还有待提高
[图片:抠图示例]
③ 图像扩展 窄图变宽图,智能补全背景
[图片:图像扩展示例]
技术背后的秘密
GPT-4o用的是"自回归模型",和常见的"扩散模型"完全不同:
对比项 | GPT-4o | 扩散模型 |
---|---|---|
原理 | 像写作文一样逐个像素生成 | 先加噪再去噪 |
优势 | 文字理解强,多轮对话流畅 | 图像质量高,细节丰富 |
速度 | 相对较慢 | 生成更快 |
[图片:技术原理对比图]
优缺点实话实说
优点:
- 文字渲染碾压级存在
- 理解复杂指令能力超强
- 多轮对话像真人设计师
- 风格库丰富到离谱
缺点:
- 图片经常被莫名裁剪
- 会有"幻觉"细节(比如乱改车标)
- 复杂场景元素结合不自然
- 生成速度较慢
- 版权限制较多(很多IP不能生成)
[图片:优缺点示例图]
我的思考
这次更新绝对是AI图像领域的一次地震!以前大家都在卷扩散模型,而GPT-4o直接换赛道玩自回归模型,把复杂的生图流程简化成对话模式。
虽然现在还有不足,但这种"用聊天的方式做设计"的体验太颠覆了,不过也别急着把StableDiffusion卸载,毕竟:
- 商业项目要考虑数据安全
- 精细控制还是专业工具强
- 国内大厂肯定很快会跟进
AI时代变化太快,我们能做的就是保持学习,既不要盲目追捧,也不用过度焦虑,毕竟工具再厉害,关键还是看用工具的人~
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