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      GPT Image 2刷屏一天了,我們總結(jié)了8個最熱玩法

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      作者 | Kino 懶人

      編輯 | 張潔

      自從拜讀了之前火出圈的后,我們在測評AI產(chǎn)品時,評價已經(jīng)變得格外謹(jǐn)慎和收斂了。

      但GPT Image 2這次確實有點東西,完全配得上那些浮夸的贊美。

      目前的行業(yè)共識很清晰,GPT Image 2已經(jīng)超越Nano Banana 2,穩(wěn)穩(wěn)坐上了生圖模型的SOTA寶座。

      多余的溢美之詞就不說了,我們直接讓GPT image 2自己生成了一張介紹其強(qiáng)大之處的圖:


      再比如今天下午,我們?nèi)⒓恿诵〖t書聊「適我主義趨勢」的活動,發(fā)現(xiàn)把官方準(zhǔn)備的長達(dá)一萬字的媒體資料包,直接扔給GPT Image 2,讓它解讀適我主義,沒有給其他提示詞,它居然也能整合這么長的文字直接生圖。


      所以說,這年頭媒體是好干也不好干。好干的是AI越來越成為強(qiáng)大的輔助和幫手,不好干的是AI假信息帶來的干擾,令人真假難辨。比如下面這張圖,要不是豆包的形象不太準(zhǔn)確,猛一看誰能想到是AI偽造AII?由此可見,產(chǎn)品/品牌有個具體的形象IP還是重要的,至少能降低AI造謠率。


      除此之外,我們也全方位實測了一波,結(jié)果不會畫畫和用PS的我們,現(xiàn)在已經(jīng)開始認(rèn)真考慮去接設(shè)計商單的可能性了。

      接下來,我們就從目前最熱門的幾種玩法和測評維度,直觀地感受一下GPT Image 2的統(tǒng)治力到底有多強(qiáng)。

      1. 社交媒體截圖

      由于GPT Image 2能夠生成極其逼真的軟件界面圖,一時間各種二創(chuàng)、玩梗、“假新聞”層出不窮。可以說,至此,以后截圖這件事已經(jīng)完全沒有公信力了,發(fā)布官方聲明恐怕都要打上一句“此處不是AI生圖”以示嚴(yán)肅性。

      羅永浩接任Apple CEO:


      Sam Altman和馬斯克在抖音直播間賣瑜伽褲:


      馬斯克直播帶貨特斯拉周邊:


      我們也試著讓GPT Image 2生成了一張“Tim Cook加入華為”的微博官宣圖和熱搜圖。它自動生成了很多衍生詞條,比如“鴻蒙新品發(fā)布會”“華為和蘋果合作新進(jìn)展”,還有“Tim Cook回應(yīng)加入華為”,形成了一個極具真實感的閉環(huán)。


      在同人創(chuàng)作中,有一種經(jīng)典的“撿手機(jī)文學(xué)”,通過假裝撿到了某個角色的手機(jī),模擬角色的聊天記錄、朋友圈等。

      于是我讓GPT Image 2生成一張芙莉蓮的朋友圈截圖,結(jié)果不僅UI界面無可挑剔,配圖、文案和評論也十分貼合人設(shè)。

      芙莉蓮的冷淡和超然、辛美爾的溫柔、海塔對魔法的敏感、費倫的勤奮…… 都通過短短幾句評論完美呈現(xiàn),感覺又看了一集動漫……


      又讓它生成了一張五條悟的X賬號主頁,依舊輕松拿捏:


      2. 營銷設(shè)計

      電商營銷可以說是AI生圖模型最具商業(yè)價值的落地場景之一,于是我們測試了讓GPT Image 2根據(jù)服裝平鋪圖生成模特圖。



      AI模特身上的衣物完全忠于平鋪圖,幾乎是1:1精準(zhǔn)還原了所有細(xì)節(jié),而且表情、姿態(tài)、場景都非常自然真實。

      再來測試一下GPT Image 2對品牌設(shè)計語言的復(fù)刻,假如雞毛撣子是蘋果的產(chǎn)品,那它在蘋果官網(wǎng)的Landing Page會是怎樣一種畫風(fēng)呢?


      優(yōu)雅,實在是太優(yōu)雅了。GPT Image 2完美復(fù)刻了蘋果官網(wǎng)的視覺,干凈利落的無襯線字體、大面積的灰白色留白、恰到好處的模塊化布局,這個味實在太對了。

      配合上略帶戲謔的文案,“除塵,從未如此優(yōu)雅”“Think Dust Different”,把玩梗的幽默感和設(shè)計的高級感融合得天衣無縫。

      你還可以讓它生成風(fēng)格更本土化的618大促商品詳情頁,它甚至幫我們想好了價格套路,日常399元,然后設(shè)置了滿399領(lǐng)100元的優(yōu)惠券。


      3. 教學(xué)演示

      不只是電商場景。

      我們試了下,在不喂給GPT image 2任何文檔和資料的情況,直接讓它制作知識圖解類的復(fù)雜圖片也是可行的。

      提示詞:請生成一張高質(zhì)量豎版科普百科圖,介紹GPT image 2。這是一張兼具“圖鑒感、百科感、信息結(jié)構(gòu)感、收藏感”的模塊化科普信息圖。整體風(fēng)格參考高級博物圖鑒、現(xiàn)代百科書頁、生活方式知識卡和社交媒體高傳播信息圖的結(jié)合,全中文。

      請讓畫面包含:

      - 一個清晰漂亮的主題主視覺

      - 若干局部特征放大細(xì)節(jié)

      - 多個圓角模塊化信息分區(qū)

      - 清楚的標(biāo)題層級與重點標(biāo)簽

      - 簡潔但豐富的百科內(nèi)容

      - 可視化評分、要點總結(jié)或Top 5模塊

      -不要藍(lán)紫色

      生成的圖片里,亮點細(xì)節(jié)抓得準(zhǔn),信息也是準(zhǔn)確的,還給自己做了用戶評分和使用小貼士。要說不足,就是應(yīng)用場景里的小圖文字又出幻覺了。


      4. 游戲UI擬真

      我又讓它生成一張?zhí)乩势兆兂伞对瘛分写驜oss的野生實機(jī)演示圖,除了右邊隊伍的角色名有兩個字不太清晰之外,整體十分精細(xì),完美復(fù)刻了《原神》的戰(zhàn)斗UI,包括右上角的小地圖、右側(cè)的角色隊伍列表(連角色頭像的特征都能清晰辨認(rèn))、底部的血條、技能圖標(biāo)以及右下角的UID水印。


      5. 漫畫分鏡

      漫畫分鏡圖需要模型在同一張長圖中處理不同分鏡,維持角色一致性和敘事連貫,并添加文本氣泡,是對AI生圖模型的一大考驗。

      我讓GPT Image 2生成一組哆啦A夢被《死亡筆記》中夜神月威脅利用的漫畫分鏡圖,可能是因為涉及復(fù)雜劇情敘事和多張圖片,這次生成時間較長,但結(jié)果依然驚艷。


      6. IP周邊 / 聯(lián)名

      隨手拍了個辦公桌上放著的新榜周邊,讓它設(shè)計一個IP形象。


      這是它做的整套IP設(shè)計,有三視圖、表情包、GPT自己編的角色設(shè)定,還有一些衍生周邊。

      提示詞:圍繞上面的形象,設(shè)計一個IP


      IP有了,那再試試聯(lián)名設(shè)計。比如,和星巴克的聯(lián)名。從限定飲品到馬克杯、毛絨掛件、帆布袋,應(yīng)有盡有,甚至編了一段聯(lián)名故事。


      我又讓它設(shè)計了和泡泡瑪特聯(lián)名,要求具有春天的氣息。

      然后它想出了一組盲盒,6個常規(guī)款+1個隱藏款,全都粉粉萌萌的,太可愛了。


      7. 文字渲染

      從上面這些案例里,我們已經(jīng)能感受到GPT image 2強(qiáng)大的文字渲染能力。這也是模型最值得說道的地方之一。連nano banana 2拿捏不好的漢字,它處理起來也非常驚艷。

      為了更深刻地有個感受,我們又選了幾個字多的案例來測。

      讓它做一張中英文菜單。

      提示詞:一塊中英雙語咖啡館菜單黑板,上面有中文今日特調(diào)和英文Daily Special


      這個結(jié)果,第一眼不會覺得是實拍了一家咖啡館的菜單嗎?

      我只說了特調(diào),它自動完善了全部菜單,不僅有咖啡,還有不含咖啡的飲品和甜點。整體的排版挑不出一點毛病,沒有任何亂碼。

      菜單相對來說還有規(guī)則可循,如果是更個性化的風(fēng)格呢?

      于是我們試了試讓它做手帳。

      提示詞:生成一張手繪子彈筆記風(fēng)格的記錄去上海旅游3天的手賬。


      生成的圖片里,它不僅自己規(guī)劃了3日行程、美食打卡,還集齊了手帳的多要素,比如花費、照片、心情記錄。而且,行程信息我看了下,是真的可行,不像有些離譜的旅游攻略會安排你一天時間從南到北打卡。

      8. 多圖融合

      最后,我們決定來測測GPT image 2在真人照片的處理上效果如何。

      沒想到,這一測讓我們發(fā)現(xiàn)了華點。

      上傳了四張照片,讓它把三張單人照片變成第四張合照的pose。

      提示詞:圖1、圖2、圖3的人物仿照圖4的三只貓拍vlog圖片


      這是生成結(jié)果:


      抽了幾次卡,羅老師還是有一些崩潰。除此之外,場景和構(gòu)圖都一模一樣,馬斯克的還原非常逼真,image 2似乎在處理亞洲人的一致性上沒那么好。

      有點不信邪,我又試了一次。保留老羅,但換一張參考圖,另外找了三個不同膚色或性別的人物。


      沒抽卡,這是第一次的生成效果,粗看還是還不錯的。


      人物的一致性提高了,老羅也正常了。而且照片的清晰度和細(xì)節(jié),比我給進(jìn)去的還要好。整個場景中,還被加入了不少中國元素,墻上的“發(fā)財如意,萬事勝意”相當(dāng)有精髓了。不過細(xì)看麻將,還是有很多可以優(yōu)化的地方。

      還有很多其他的玩法,比如,玩梗電影海報:


      追星直拍:


      制作專屬漫畫:


      測到這里,GPT image 2整個在設(shè)計和審美上的能力已經(jīng)展現(xiàn)無遺,難怪很多人又開始擔(dān)心設(shè)計師的生計不保。

      我們身邊的設(shè)計同事也說,GPT Image 2基本完全替代了普通設(shè)計,“80%的需求都夠用了,如果單純做海報,完全能把小店的設(shè)計成本全部覆蓋”。

      畢竟上一代的王(Nano Banana2)已經(jīng)讓人驚訝,而GPT image 2在Arena.ai排行榜上的評分竟然比它又高出了242分。


      這樣的進(jìn)化速度,我們確實無法預(yù)估明天會是什么樣。

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