AI | 一文解析GPT4o生图能力
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让喜羊羊穿上西装领带，让懒羊羊成为健身大人......这都是GPT4o的生图功能所形成的，看着很真实对吧，就像是真人画出来的一样。
来点真能用上的——这张残缺的壁画，AI能直接补全细节;
UI设计稿，拖进去就能自动贴到手机样机图上，展示图立马出炉。
这些都是是Open AI最近新出的4o图片生成功能，一句话就能够让AI帮你P图变换风格，生成高质量的漫画。根据手绘草图精准地还原APP界面的原型图。
这么炸裂的效果!设计师朋友们是不是又开始慌了～
这GPT4o有哪些炸裂的玩法?局限性是什么?和Grok、Gemini的生图能力对比如何?和Midjourney、flux对比又如何?到底能不能够替代Comy UI的工作流?
接下来一文给大家梳理清楚～
01
GTP4o的生图能力
脑海里浮现出一个画面，却画不出来?又或者你急需一张特定情景的图片，却怎么都找不到合适的素材?这时候，ChatGPT-4o 就像一支智能画笔，能把你的想法直接变成图像。
它的厉害之处在于几个方面：
能听懂日常语言，不用堆砌专业词汇，用普通话描述场景，它也能准确理解;支持反复微调，生成图不满意?直接继续沟通，让它不断修改直到合心意;风格多变，水彩、3D、卡通、超现实……你能想到的风格它都能试着画;知识储备丰富，连科学原理图、历史背景图这种有内容深度的画面它也能还原得有板有眼。
现在我们就来一个一个看吧～
第一，图像质量，那效果是真逼真。
官方展示的白板照片，OpenAI的logo细节满分，连手写字母、摄影师倒影都还原得一模一样，光影过渡几乎挑不出毛病，就像真机拍的。
人像部分也很稳，脸部角度自然，细节没破绽。
我用相同提示词试了下，GPT-4o跑出的结果和官方样张几乎持平。
但一转头去试了试Grok和Gemini，风格就开始抽象了，有点“这都啥啊”的感觉。
再看Midjourney和Flux，那就更一言难尽。Midjourney还能勉强说得过去，但细节拉垮，logo都糊了，连倒影也没了。Flux直接翻车，一次性整出俩长得一模一样的人。
对比下来，4o在真实感和指令响应这块，确实是降维打击，优势太明显了。
更厉害的是它识别和渲染文字的能力，提示词写啥，它就能画出一模一样的内容，连字母都不差。这一点一对比就高下立现，别的AI在这方面还差得远。
文字都能处理得这么准，做四宫格漫画就变得超简单。
假设做儿童绘本，尤其是英文内容，识别度和排版都很棒。中文也能出图，只是表现上略逊一筹。
不仅能识别文字，GPT-4o还能结合常识和语境生成各种实用图。
比如知识图谱、海报、路牌、菜单、邀请卡、名片、单词卡，甚至旅游路线图，日常用得到的图，它几乎都能搞定。
它还能输出透明背景的PNG素材，方便直接拿去做设计二次加工。
不少人已经用它来生成完整风格统一的游戏素材图，可以直接丢进引擎里用。这也意味着，未来游戏场景图完全可以由AI一手包办。
另外，输出格式也灵活，图像还可以转成SVG矢量图，下下来就能用在各种项目中，灵活又高效。
说到互动体验，GPT-4o的强项就是“改到你满意为止”。你可以不断让它调整细节，一步步优化，不用自己动手改图。
比如官方演示那只三花猫——先戴上侦探帽和单片眼镜，再把它放进游戏场景，加上魔法技能图标，最后放进蒸汽朋克风格的装备界面里。
每一步变化都精准控制，关键是主角始终不变，一致性非常稳，连细节都能逐层精修，简直就是3A大作质感。
我们也实测了个场景：用它画伽利略的自由落体实验图。不光图表准确，还能按要求分别画在教室白板上、笔记本里，还原感很强。
哪怕换场景换风格，也能轻松搞定。一句话就能调整成你想要的样子，复杂需求也不在话下。
GPT-4o还拿手一个功能，就是图像融合。你可以上传多个素材，它能自动把这些元素拼接成一个完整画面，风格还能统一处理。
比如我先让它画了把电锯，再加点文案，就生成了一张广告图。
真人照片也能无缝贴进动漫角色里，风格转变得相当自然。你甚至可以把真人图改成各种漫画风、水彩风，操作轻松，效果不敷衍。
装修党也能用上它，比如想看看几件家具摆进房间后的实际效果，直接把图扔给它就行，渲染图一出，参考性很强。
哪怕是打工人也能用得上，比如把手绘界面草图交给它，它就能自动还原出高质量的APP原型图，省时又省力。
说实话，GPT-4o在图像真实性、指令响应和多轮调整这几方面，确实是强得离谱。
无论是细节还原还是指令理解，都比Grok、Gemini之类稳太多，连Midjourney在“听懂人话”这块也没它准。
门槛低、操作简单，GPT-4o你值得拥有。
不过也不是全能的。比如把真人照片丢进去，结果可能跟本人八竿子打不着。
这是目前当红男星的一张照片，我把它交给了GPT，让他生成了一张不改变其他风格，只让他的表情更加惊讶的图片，结果却一点也不像。
所以想做高质量人像、保持多角度一致性，还是得用专门的模型，比如Lora。
再说它对人像处理还有内容审核的限制，精细化调表情这些活儿，它目前还没法细致到位,只能靠本地部署的模型来玩。
那问题来了，这么强的GPT-4o，到底怎么用最爽?它有哪些高效又实用的玩法?
说它是万能修图王一点不过分——模糊图变高清、半身照拉成全身、自动去背景、删除多余元素、翻转角度、换装补光，这些传统P图操作，现在只需要一句话就能搞定。
风格迁移也一样简单。想要漫画质感?没问题。需要生成写实场景?也能满足。平面设计能转3D，手绘草稿能还原成APP界面，图像风格怎么换都行，指令一发即出图。
它在图文混排这块同样出彩。从图谱、流程图到信息可视化，甚至论文配图，它都能帮你一键生成。有网友直接把整篇论文交给GPT-4o，结果图就自动画好了，效率高到吓人。
图像分类、目标分割、深度感知、遥感识别、医学图像处理……这些曾经属于技术圈的操作，现在都能轻松实现。AI绘图早已不只是“画画玩具”，而是真正上岗的生产力工具。
拿电商来说，直接上传产品照片，一句话就能生成场景图、上身图、家居实拍图，甚至软装搭配、促销物料都能自动搞定，简直是视觉内容一条龙解决方案。
连视频行业也在用——分镜脚本、风格统一的画面，统统可以用AI绘出来，画面感和连贯性都在线，效率直接起飞。
玩法还有很多，想怎么玩就怎么玩。
02
GPT4o生图原理
那他是如何做到的呢?我们来一起了解以下～
OpenAI目前还没公开GPT-4o的图像生成底层细节，但确认使用的是类似语言模型的自回归结构。
和DALL·E那种基于扩散的方式不同，GPT-4o是逐步生成图像的——通过前一个像素或图块，一步步推演出下一个。这样的机制让它在理解和执行指令上更精确，连照片级别的图像编辑也能搞得有模有样。
虽然官方没给出更多细节，但挡不住技术圈的火力侦查。最近，香港中文大学的博士生Jie Liu就扒出了GPT-4o在前端图像生成上的独特玩法——它极有可能是原生的自回归式生成模型，而且还有办法实现手动改图。
巧的是，CMU的博士生Sangyun Lee也给出了自己的推测。他认为GPT-4o在生成图像时，可能先产出视觉token，然后再通过一种扩散式解码器，把这些token转成最终的图像。
这个过程不太像传统扩散模型，更接近一种叫“Rolling Diffusion”的分组解码方式，解码顺序是从上往下推进的，结构更像一行行拼图般地还原整幅画面。
DeepMind的研究员Jon Barron也提出了自己的看法。他猜测GPT-4o的图像生成过程可能是自回归与多尺度机制的融合体。具体来说，很可能是先由一个自回归Transformer生成潜在的“先验代码”，再由扩散式解码器将其还原成完整图像。
这种组合模型也解释了为什么有时AI会先产出一个模糊的轮廓，再逐步补全细节，正如OpenAI所描述的那种“图像逐层清晰”的效果。
港中文博士生Jie Liu在分析GPT-4o前端机制时有了一个大胆发现——用户看到的那种“逐行生成”的动态，其实只是浏览器端的一种动画效果，是纯前端层面的呈现手法。
实际图像生成过程完全不同。OpenAI的服务器在生成阶段只传回5张中间结果图，这些图像是按阶段捕获的，Patch大小为8。而且用户甚至能通过调整前端的模糊高度，来改变图像中哪些区域显示得更清晰。
Jie还发现，这些图像放大后能清楚看到一块块像素分区——每块是8×8像素，整张图为1024×1024，划分出了128×128的网格。虽然整个流程依然遵循自回归逻辑，但我们从前端看到的效果，与实际生成过程有很大出入，差别相当明显。
打开浏览器的 Network 面板，就能看到每次图像生成时，OpenAI服务器其实只返回了5张图，不论换多少种提示词，都是一样的流程。
更有意思的是，从这些中间图像来看，色块之间的过渡区域非常干净，没有扩散模型常见的那种噪点或强烈模糊感。这也让人不禁联想到：GPT-4o是不是完全依靠自回归机制在生成图像?
这个猜测也和OpenAI模型卡里的描述不谋而合——它们称GPT-4o为“原生自回归”模型。就连CMU博士Sangyun Lee也提出了类似的观点，可见这一判断在学术圈已有不少共识。
他之所以有这样的判断，背后有两个关键依据。
一方面，在有明显条件输入(比如视觉token)时，模型初步生成的图常呈现模糊草图风格，也就是我们看到的那种“粗略轮廓”感。这或许能解释待生成区域为什么会先呈现出结构但细节不足。
另一方面，图像显示顺序是自上而下的，这点也很关键。Sangyun Lee曾尝试过反方向——从下往上生成，并用 E(在这类模型中近似等于xt)进行可视化，得出的图像和现在看到的呈现方式非常接近。
那为什么不用传统扩散模型?答案在于性能表现。在进行分组解码时，如果使用更高的 NFE(噪声函数评估次数)，FID 分数(图像质量指标)会有所提升。起初他以为这是 bug，现在看来反倒像是“被隐藏的优点”。
更巧妙的是：只要将 num_groups 设置为 num_pixels，这个模型就可以被还原为纯自回归模式。这也说明，GPT-4o的机制很可能就是一种融合了两种技术路径的混合方案。
不少人在讨论中提出，自回归这里指的可能是对视觉 token 的逐步生成。但解码出来的图像为什么还有“氛围感”，而且整体看上去依然流畅自然?这可能和 OpenAI采用了一种融合顺序和非顺序 VAE 编码方式有关。
简单来说，这套系统可能用了两种编码策略：一种是遵循因果关系的 VAE，会按顺序给图像每个 patch 编码;另一种则不依赖顺序。两者结合后，既保留了结构逻辑，又让画面整体更具氛围感。
至于那种朦胧感的由来，有观点认为是因为在扩散采样的早期阶段(t值较高时)，E 的输出本身就会呈现出那种模糊、未完成的状态。
选择这种混合机制，可能正是为了与现有多模态架构无缝集成，降低改动成本。而传统的纯扩散方法，对系统架构的冲击会大得多。
当然，这一切目前还只是推测。真正的底层原理，还得等OpenAI自己揭开谜底。
03
GPT4o生图提示词
当然，原理还是很复杂，大家阅读阅读即可，我们最终还是需要使用，所以给大家列出一些相关的提示词，仅供参考～
微型立体场景
Prompt：微型立体场景呈现，运用移轴摄影的技法，呈现出 Q 版「xxxxxx」场景。
云彩形态捕捉
Prompt：一张照片捕捉到白天的景象，天空中零散的云朵形成了一个[主体/物体]的形状，位于一个[地点]上方。
毛绒立体 emoji
Prompt：将一个简单平面的矢量图标 [想生成的 emoji] 转化为柔软、立体、毛茸茸的可爱物体。整体造型被浓密的毛发完全覆盖，毛发质感极其真实，带有柔和的阴影。物体居中悬浮于干净的浅灰色背景中，轻盈漂浮。整体风格超现实，富有触感和现代感，带来舒适和俏皮的视觉感受。采用摄影棚级灯光，高分辨率渲染，比例为 1:1。
充气玩具 emoji
Prompt：将一个简单平面的矢量图标 [想生成的 emoji] 转化为柔软、立体、毛茸茸的可爱物体。整体造型被浓密的毛发完全覆盖，毛发质感极其真实，带有柔和的阴影。物体居中悬浮于干净的浅灰色背景中，轻盈漂浮。整体风格超现实，富有触感和现代感，带来舒适和俏皮的视觉感受。采用摄影棚级灯光，高分辨率渲染，比例为 1:1。
随拍 iPhone 自拍
Prompt：请画一张极其平凡无奇的 iPhone 自拍照，没有明确的主体或构图感，就像是随手一拍的快照。照片略带运动模糊，阳光或店内灯光不均导致轻微曝光过度。角度尴尬、构图混乱，整体呈现出一种刻意的平庸感，就像是从口袋里拿手机时不小心拍到的一张自拍。主角是「人物」，晚上，旁边是「地方」。
角色传送门场景
Prompt：照片中的角色的3D Q版形象穿过传送门，牵着观众的手，在将观众拉向前时动态地回头一看。传送门外的背景是观众的现实世界，一个典型的程序员的书房，有书桌，显示器和笔记本电脑，传送门内是角色所处的3D Q版世界，细节可以参考照片，整体呈蓝色调，和现实世界形成鲜明对比。传送门散发着神秘的蓝色和紫色色调，是两个世界之间的完美椭圆形框架处在画面中间。从第三人称视角拍摄的摄像机角度，显示观看者的手被拉入角色世界。3：2 的宽高比。
气球造型艺术
Prompt：变成玩偶形状的氦气球
职业 OOTD 系列
Prompt：为图片人物生成不同职业风的OOTD，时尚穿搭和配饰，和人物色系一致的纯色背景，Q版，3D，c4d渲染，保持人脸特征，姿势都要保持一致，人物的比例腿很修长构图：4:3 竖幅，顶部文字：OOTD，左侧为人物 ootd Q版形象，右侧为穿搭的单件展示。
立体相框
Prompt：将场景中的角色转化为 3D Q 版风格，放在一张拍立得照片上，相纸被一只手拿着，照片中的角色正从拍立得照片中走出，呈现出突破二维相片边框、进入二维现实空间的视觉效果。
国风墙壁图
Prompt：街头高大中式城墙壁画上画着一个国风美女穿着蓝色汉服，戴耳坠，长头发，头上带了发簪，一只手伸出刚好接住掉落花瓣，围墙外面长着一棵高大茂盛的大树，整棵大树长满蓝色花朵，树冠长到围墙上并向下垂，下垂花朵刚好遮住女人头发，女人头发部分由大量茂盛的花朵构成，花朵密集，密密麻麻，层层叠叠花枝伸展开来，花朵包裹着女人的头顶。花朵从墙顶倾泻而下，仿佛给女人戴上了一顶绚丽的花帽子。背景蓝天白云，地面是沥青路，路上铺满了掉落的蓝色花瓣，路上有行人走过超高清画质，细节逼真，高清摄影，画面真实
游戏角色现实场景
Prompt：超写实的 3D 渲染画面，角色设计为：xxx，完全依照原版建模。场景设定：xxx.
照片转 3D Q版
Prompt：将场景中的角色转化为3D Q版风格，同时保持原本的场景布置和服装造型不变。
体素风格图标
生成步骤:用作者的图作为参考;上传照片/描述物体/用 emoji;将图片/描述转换为参考图一样的体素 3D 图标，Octane 渲染，8k
低多边形几何渲染
Prompt：一个 [想生成的对象] 的低多边形 3D 渲染图，由干净的三角形面构成，具有平坦的 [想生成的颜色] 和 [想生成的颜色] 表面。环境是一个风格化的数字沙漠，具有极简的几何形状和环境光遮蔽效果。
屏幕穿越效果
Prompt：这是一幅「Trompe l'oeil」(障眼法)错觉画面，画中 A(主角)穿着(服饰)，仿佛从一个巨大的屏幕中走出来。屏幕上展示的是 xyz 社交媒体界面，用户名为「@」，显示有 1K 点赞和 12 到 20 条评论，周围还漂浮着爱心眼和笑脸等表情符号。背景可以根据你的喜好进行设置。
吉卜力风格转换
Prompt：将图片改为吉卜力风格。
四格主题漫画
Prompt：make a colorful page of manga describing the theory of relativity. add some humor.
时尚杂志封面
Prompt：一位美丽的女子身穿粉色旗袍，头戴精致的花饰，秀发中点缀着色彩缤纷的花朵，颈间装饰着优雅的白色蕾丝领子。她的一只手轻托着几只大型蝴蝶。整体拍摄风格呈现高清细节质感，类似时尚杂志封面设计，照片上方中央位置标有文字「FASHION DESIGN」。画面背景采用简约的纯浅灰色，以突出人物主体。
个性化3D房间设计
Prompt：根据我过去的所有信息，为我生成我的房间设计，包括【床、书架、沙发、绿植、电脑桌、电脑】，墙上挂着【xxx】，窗外是【城市夜景】。可爱3d风格，c4d渲染，轴测图。
小红书封面
Prompt：画一个小红书封面。
要求：有足够的吸引力吸引用户点击;字体醒目，选择有个性的字体;文字大小按重要度分级，体现文案的逻辑结构;标题是普通文字的至少2倍;文字段落之间留白。只对要强调的文字用醒目色吸引用户注意;背景使用吸引眼球的图案(包括不限于纸张，记事本，微信聊天窗口，选择一种)使用合适的图标或图片增加视觉层次，但要减少干扰。
文案：xxx
END
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