四川
有一些在我看來實在漂亮，不分享太可惜了，因而寫下這篇回答。
一開始，我并沒有看任何測評貼或者官方介紹 4 ，直接去做了測試，效果確實很驚艷，不是我自己覺得，因為我?guī)秃芏嗯笥岩沧隽撕?，他們也都對此持稱贊態(tài)度。
我剛剛去搜 Text-to-Image model rank，看最新的排行介紹 5，GPT-Image-2已經(jīng)來到了第一名，比第二名的 gemini-3.1-flash-image-preview 和第三名的 gemini-3-pro-image-preview-2k 分數(shù)都要遙遙領先一大截。
順便提一下，第四名仍然屬于gpt，是gpt-image-1.5-high-fidelity。
按照 Lab Rank 來排名，OpenAI 和 Google 也同樣是位居前二。
可以說，GPT-Image-2已經(jīng)進入了普通人乃至一般設計者完全可用的區(qū)間了，但你要做特別嚴肅的排版成品，還需要更多的精細加工、提示詞優(yōu)化或者后期PS。
但是就目前而言，如果不是非常精細的場景要求，對于普通人和一般設計者而言，其質量絕對是足夠高足夠驚艷的。
比如下面這張圖，是我給自己做的「知乎 x Felina」聯(lián)合海報：
看完之后，我下了一個指令：將上面的「知乎用戶Felina」改為「Felina」。
當然了，我目前的體驗足夠好，可能是因為我的需求還沒那么復雜。
如果實話實說，這個模型肯定不是十全十美，或者完美無缺的。
所以我現(xiàn)在對 GPT-Image-2 的判斷很簡單，它給我的感覺是兩個詞：一是驚嘆，二是我一定會長期使用的。
基于這兩點判斷，我認為其是一個足夠優(yōu)秀的模型。
在過去，很多模型也能在展示頁里放出特別震撼的樣張，但輪到自己真要做封面和配圖的時候，經(jīng)常就露餡了，表現(xiàn)并不是很好。
GPT-Image-2 最牛的地方就在于它在真實任務里，準確來說是在我手里，表現(xiàn)出的那種穩(wěn)定性和高質量畫面。
也就是說，模型能力足夠強大，指令遵循足夠好。
以前，很多模型生成效果好不好，嚴重依賴你會不會寫一長串提示詞，我一個外行人，還得學習和堆疊攝影術語、鏡頭參數(shù)，以及等等等等。堆疊完之后，效果還不一定好，還得像抽卡一樣反復試很多次，才能生成一張有用的。
比如我上面的個人海報，就只用了一句話：「生成一張知乎和Felina的聯(lián)名宣傳海報，大膽發(fā)揮創(chuàng)意！（配圖為該用戶頭像）」
這次GPT-Image-2的易用性提升非常大，極大降低了提示詞工程對結果的支配程度，讓模型本身的理解能力開始成為主導因素，也它終于是把理解需求放在堆視覺奇觀前面了。
可以說，其這次更新對普通用戶實在太友好了。
請注意：這些全都是通過一句話prompt生成的，我完全沒有做任何精細加工或者提示詞設計，不然效果肯定會更好。
一句話：「生成一張知乎和哈利波特的聯(lián)名宣傳海報，大膽發(fā)揮創(chuàng)意！」
一句話：「生成一張知乎和白小魚的聯(lián)名宣傳海報，大膽發(fā)揮創(chuàng)意?。ㄅ鋱D為該用戶頭像）」
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