奥特曼归来，GPT-4o霸屏！
这两天，我的朋友圈和工作群都被奥特曼家的GPT-4o文生图模型给刷爆了！前天凌晨刚发布，那热度，简直了！
编辑部的小伙伴们都玩疯了，用GPT-4o疯狂搞创作：做头像、P表情包、画漫画，创意一个比一个炸裂。打开小红书，首页推荐全是GPT画的图，好家伙，这波OpenAI是真支棱起来了！奥特曼抱完娃，回来还是顶流啊！
简单来说，GPT-4o文生图模型，让“用嘴P图”、“敲字画图”这种看似离谱的需求，变成了现实。直接在OpenAI官网就能用，效果那叫一个攒劲！当时我就觉得，这波操作，绝对会让不少AI从业者和设计师怀疑人生！
看看官网的演示案例：抓拍的马克思、心有猛虎的小猫，还有草图变照片、倒影里的摄影师转身击掌…这都啥玩意儿？确定不是P的？
我二话不说，充了20刀，直接上手开测！玩了一天，我只能说，虽然还有瑕疵，但从四个方面来看，OpenAI这波生图功能，确实又秀又6。
一、画面风格转化，那是相当丝滑
经过金毛火锅的同意，我们用了一张它和机器狗对峙的照片，让AI转成漫画版。
这神态，还真挺有内味儿！虽然细节有点翻车，给火锅补了眼睛，但考虑到咱给的图比较糊，也算情有可原。
反过来，把画改成真实风格，GPT-4o也搞得有模有样。我们上传了一张刻在很多人DNA里的孔子画像，让它生成一张真实照片。
看到这效果，有没有一种时空穿越的赶脚？
对比一下其他文生图模型，你就知道GPT-4o是什么水平了。下面几张图都是用同一套提示词生成的，依次是Midjourney, ImageFX, GPT-4o和Gemini-2.0-flash-exp。
很明显，GPT-4o和Midjourney是一个档次的，而且效果遥遥领先！
不过，风格转化和逼真图像生成，Midjourney也能跟GPT-4o掰手腕，顶多就是80分和90分的区别。但接下来的几点，可能就只有OpenAI能做到了。
二、文本渲染，简直丧心病狂！
让它生成一个学者在白板上写量子力学的公式和理论，虽然内容我基本都告诉它了，但数学公式加框图，很难搞对吧？
结果人家全识别出来，都给整到板书上了！白板的倒影效果都做出来了！
怕你们不知道这啥水平，用OpenAI某友商的模型，相同提示词，效果是这样的：
看起来好像那么回事，但细看文字内容，就知道OpenAI这波有多强了。
三、多主体生成，又准又狠！
看这段提示词，7个不同元素，个数和颜色都不一样，暗藏玄机！
其他模型直接慌了，交出了这样的作业，数字都错了！
OpenAI这边，分毫不差执行了要求，稳如老狗！据说其他模型处理5-8个对象就顶不住了，GPT-4o最多能处理10-20个！
仔细看图，OpenAI的元素都不是随机摆放的，而是有设计，像一个有故事的动画场景。
四、理解能力，堪比人脑！
4o的图片生成模型对文字和图像的理解，简直像长了脑子一样！在复杂指令，特别是长文本理解上，不仅能搞懂你想表达啥，还能把你要的画面直接给你。
我特意上了强度，叫它画一个房间里的大象，但不能直接看见大象，得是那种明明存在，但所有人都看不见，但在氛围里又真的存在的大象。够刁钻了吧？
看到这图我真没想到！写实风格，用光影搞了一个透明的空气大象！
除了理解，它这种把知识作为链接，真正能把文本和图像联系起来的能力尤其出色。比如，不给任何参考信息，让它直接用插图解释牛顿发现的光的折射原理，它能直接给出教科书级的专业插图。
GPT-4o凭什么这么牛？
OpenAI说他们用的是自回归方法，而不是以往文生图常用的Diffusion扩散模型。自回归是靠之前的信息来预测后面的，再用后面的预测更后面的；Diffusion是让模型从一堆乱码中，逐渐变清晰。
相比Diffusion，自回归在语义识别上更牛。所以用GPT-4o生成图片的时候，会发现它从上往下一点一点画出来的，就像AI写文章一样，一个词一个词往外蹦，这就是自回归。
有趣的是，OpenAI第一次大火就是在用了自回归Transformer模型的GPT-3.5上，现在在图片生成领域，他们又靠着自回归扳回一局。
当然，用了这种新方法，生成图片的时间可能会稍微长一点，但是OpenAI觉得，为了高质量的图片，这点时间值得。
GPT-4o也有Bug？
或许是因为自回归模型的原因，GPT-4o生成的图片也会出现一些大模型幻觉。但不是多根手指，而是图片元素过多，或者长度太长，到后面就会崩了。
比如让它生成一堆元素贴纸组成的海报：
初看觉得像模像样，但细看会发现，它多搞了机器人和冲浪者，弄丢了无人机，比较马虎。
官方博客还说，他们对拉丁文字处理得不错，但对其他小语种就不行了。比如三哥那边的文字，生成的就有问题，细节缺胳膊少腿。
写在最后：拥抱AI，别被AI卷死
相比GPT-4o的小缺点，它给业界最大的震撼是：AI更新速度实在太快了！
以前费劲研究的“经验”，在模型能力面前，显得尴尬，甚至一夜之间毫无价值。
有个老哥看到GPT-4o的效果后，心态崩了：
好不容易花时间琢磨提示词、调参数，刚把一个提示词或工作流弄到70分，没过几天，人家冒出个知识库+工作流的新玩意儿，直接顶替之前的努力。等你刚适应知识库+工作流，更厉害的智能体又来了。
使用AI的经验，保质期跟不上AI的速度。真正能让你立于不败之地的，是模型本身的能力。模型能力强了，以前绞尽脑汁琢磨的东西，模型自己就能轻松搞定，创造力也能更自由。这才是技术爆发时代对人的红利。
