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分类:单机 / 冒险解谜 | 大小:72.31M | 授权:免费游戏 |
语言:中文 | 更新:2025-05-07 4:12 | 等级: |
平台:Android | 厂商:澳门黄金城app下载官网网络股份有限公司 | 官网:暂无 |
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一、
题图由 GPT-4o 生成,提示词是吉卜“请你根据下面这句话生成一个吉卜力风格的图像:周围有一圈人,看着一个机器吐出图像”。模型
文丨贺乾明
编辑丨黄俊杰
新产品发布两天后,正吞在 OpenAI 创始人山姆·阿尔特曼(Sam Altman)的噬切推文下,有人祝贺他十年努力终于带来了 AGI——社交网络上全是产品吉卜力图像 “All Ghibli Images”。
3 月 26 日,复制OpenAI 更新 GPT-4o 文生图功能。吉卜付费用户可以在 ChatGPT 直接调用 4o 生成、模型修改图片,正吞不再需要使用 OpenAI 的噬切文生图模型 DALL-E。仅仅一天时间,产品近年影响较大的复制照片和 meme 图都被 4o 重做了一遍,最流行的吉卜就是宫崎骏的画风。
人人都用生成吉卜力画风不仅仅因为宫崎骏对世界的卓绝贡献,也因为 OpenAI 的引导——阿尔特曼在 GPT-4o 新功能发布的直播里选择生成吉卜力风格的三人自拍照。但其实 GPT-4o 生成其他风格效果通常也不错。
文生图已经不新鲜,此前也有文生图产品能实现风格化效果。比如 Midjourney 年付费用户可以改照片风格,Stable Diffusion 也有专门训练成吉卜力风格的模型,Gemini 2.0 半个月前也增强了文生图功能。
但 GPT-4o 在多个领域明显超过所有对手,比如图像中的文字(尤其是英文)基本不再是乱码。以图生图时,画面细节更符合现实情况,修改图片时画面细节能保证较高的一致性。
右图是原图,有两轮提示词,分别是 “保留图片中的文字,把图片改成动漫风格”“在周围加一圈猫”。
提示词是 “请帮我生成一个泡泡玛特的 MOLLY ,画面中是它正在爆炸起飞,像皇帝一样登基了,周围有人朝拜它”“那你改成 3D 版本”。
GPT-4o 对技术普及影响最大的可能是控制更容易也更精确,整个过程不再需要复杂、精确的提示词,像平时说话一样给修改建议就行。
文生图开源模型 Stable Diffusion 在 2022 年发布。需要制图、画插画的行业很快就将它引入工作。但 Stable Diffusion 本身不够可控,于是 LoRA、ControlNet 等技术被发明出来,新的创业公司应运而生,帮助完善产品、提供服务,搭建起一套实际可用的工作流程。
“(GPT-4o)直接干翻了之前很多创业公司的产品。” 资深用户体验设计师章萧醇说。“他们花了那么多时间、人力、投资人的钱,调优的算法、工作流、模型,直接被一次大模型的更新取代了。”
“因为大模型变得过于强大,一种新型编程方式正在兴起。”AI 科学家安德烈·卡帕斯(Andrej Karpathy)把它称为 “Vibe Coding(氛围编程)”,“只是看东西、说话、运行程序和复制粘贴,就能开发程序,这套流程大多数时候都能正常工作。”
而 GPT-4o 的文生图功能就像是 Vibe Painting。
技术细节有限,推论是 OpenAI 靠底层能力提升
不论是 Google 还是 OpenAI,发布新的文生图功能时,都没有介绍技术细节,以至于许多人去问 ChatGPT,OpenAI 到底是怎么做到的。
相对权威的技术介绍,是 OpenAI 的研究员加布里埃尔·吴(Gabriel Goh)在直播中提到的两点:
全模态的 GPT-4o 是这项功能的基础,它有生成各种类型数据如文本、图像、音频和视频的能力。
采用自回归(autoregressive)方法(根据已经生成的内容来预测下一个元素)——从左到右、从上到下顺序生成图像,类似于文本的书写方式——而不是大多数图像生成模型(如 DALL-E)使用的扩散模型(Diffusion Model)技术,一次性创建整个图像,然后降噪提高清晰度。
GPT-4o 是 OpenAI 去年 5 月发布的大模型,与 GPT-4.5、DeepSeek-V3 等专注文本能力的模型不同,它用文本、视觉、音频等数据训练。OpenAI 称,它可以处理用户输入文本、音频、图像或视频的组合内容,也可以反馈文本、音频、图像或视频组合内容——不过现在 GPT-4o 还没有完全具备上述能力。
OpenAI 新发布的文生图功能,是其沿着 GPT-4o 技术路线发掘到的新成果。
清华大学 NICS-EFC 实验室专注文生图研究的博士生赵天辰对《晚点 LatePost》说,GPT-4o 用自回归技术可能不是图像生成能力大幅提升的核心原因,而是 OpenAI 大幅提升了“文本-图像对齐”(text-image alignment)能力。
行业内惯用的文生图模型,如 Midjourney、DALL-E 系列,生成图像时会用到多个组件:先理解用户输入的提示词,转换为文本特征,再聚合对应的图像特征,最后生成图像。
赵天辰说,目前开源的文生图模型,引入文本控制信号上,存在以下不足:
一般都采用较小的模型提取文本特征(CLIP/T5),文本的理解能力会受到 “不够强” 的文本制约,损失一些文本信息。
引入控制信号的方式 “相对朴素”,用注意力机制融合文本特征与图像特征,即使文本特征足够好,也无法保证图像特征能够准确遵循文本特征。
许多开发文生图工具的公司或者使用文生图工具的设计师,往往用精心调教的提示词、层层叠加的插件、环环相扣的模型链弥补缺陷,把它变成可用的工具。
OpenAI 用 GPT-4o 提升了模型的理解文本特征和提示词的能力。“如果我去画一幅图,虽然能力有限,但也会用自己积累的知识完成它”。ChatGPT 多模态产品负责人杰基·香农(Jackie Shannon)说,“大模型有通用知识,当你用 GPT-4o 生成一张牛顿棱镜实验的图像时,你不需要解释那是什么,就能得到相应的结果。”
赵天辰推测,OpenAI 模型展示出的惊艳文本遵从能力,尤其是能准确把握文本描述中多个对象,以及形容词和位置关系,可能很难通过传统的单次文生图“端到端”达成。在现有模型中,如果提示词中有很多颜色,比如 “蓝色的帽子” 和 “红色的衣服”,直接交给模型端到端生成,结果可能是衣服和帽子都有蓝有红,颜色混在一起。
GPT-4o 基本不会有类似错误。他认为可能采用了 “组合-分解式” 的生成方案,比如生成一个人在左边,再生成一条狗在右边,然后把这些图叠起来,最后整体生成一遍,把它们融合在一起。
从编程到图片生成,大模型试图吞噬依赖它的应用
编程是大模型最早规模商业化的场景。2021 年 OpenAI 推出 GPT-3 不久,微软就用它做出了 GitHub Copilot。
就像它的名字那样,受限于模型能力,GitHub Copilot 很长时间只能作为辅助编程工具,它最好用的场景是补全代码和 Debug,程序员还要做不少引导工作。
随着大模型能力持续提升,GitHub Copilot 在 2023 年用上新模型后,年化收入迅速突破 1 亿美元。行业内也诞生了 Cursor、甚至 Devin 这样的产品。它们集成了 Anthropic、OpenAI 的最新模型,编写简单的代码多数情况都不需要程序员干预,但写复杂的代码还是需要程序员引导。
Cursor 等产品还面临一批竞争对手——它们依赖的大模型公司,如 Anthropic、OpenAI 等。它们在持续提高大模型本身的编程能力,每一次更新都有可能削减 Cursor 等产品的价值。比如编程竞赛 CodeForces 的测试,OpenAI 的 o3 的编程能力已经达到了 Top 200 人类程序员的水平。虽然它并不代表实际的编程水平,但证明了大模型本身的潜力。
这就是安德烈·卡帕斯提出 Vibe Coding 的背景,编程 “几乎不用碰键盘”,收到报错信息时,只用复制粘贴进去,通常就能解决问题。
硅谷创业孵化器 YC CEO 陈嘉兴(Garry Tan)接受采访说,创业者不再需要第一个 50 或 100 人的工程师团队,可以用 10 个人建立每年赚 1000 万或 1 亿美元的公司。最新一期 YC 创业营中,有 1/4 的公司采用 Vibe Coding, 95% 的代码由大模型直接生成。
GPT-4o 也推动文生图沿着类似的趋势发展。过去的文生图模型可以生产出来以假乱真的图像,但还是有足够高的门槛——更懂模型的人、更有审美的人、更会写提示词的人,再自己训练模型、找插件,可能还得动手 PS 一下,才能得到理想的图。
现在模型本身变成了一个聪明的专业人士。
“我曾引以为傲的复杂工作流程——精心调教的提示词、层层叠加的插件、环环相扣的模型链——如今都被一个简单对话界面所取代。” 资深产品设计师歸藏说,他认为这会是 AI 领域的常态,“复杂工程化注定会被模型碾碎”。
GPT-4o 图片生成功能推出后,文生图领域明星创业公司 Midjourney CEO 创始人大卫·霍尔兹(David Holz)在公司举办的活动中说,OpenAI 只是 “在试图筹钱,并以一种有毒的方式竞争,它只是一个梗而不是创意工具”,未来 Midjourney 还是会基于社区的反馈驱动改进,而不是外部的市场压力。
Midjourney 的成长得益于 OpenAI 在 2021 年推出的文本-图像对齐模型 CLIP。在后续的产品迭代中,Midjourney 用更精细的工程能力,对生成图像审美的苛刻关注,训练了效果更好的模型,仅靠 Discord 就迅速获得每年数亿美元的收入。类似的例子还有 AI 搜索应用 Perplexity。
如果大模型本身的能力进步有限,就是这类创业公司的机会——他们针对垂直领域的功能优化或者训练小模型,可以更好地发挥大模型效果。
但如果大模型能持续进步,许多精心调教后的产品能力成为庞大模型的一部分,用户直接说几句话就能实现想要的效果,那大模型本身就是终极产品。能投入组建大团队、巨资训练模型的公司才有资格参与大模型性能的比拼。
技术演进偏向哪一端,最终将决定 AI 生态的未来更偏向大公司还是新锐团队。
二、 1.修复已知Bug。2.新服务。
三、修复已知bug;优化用户体验
四、1,交互全面优化,用户操作更加便捷高效;2,主题色更新,界面风格更加协调;3,增加卡片类个人数据
五、-千万商品随意挑选,大图展现商品细节-订单和物流查询实时同步-支持团购和名品特卖,更有手机专享等你抢-支付宝和银联多种支付方式,轻松下单,快捷支付-新浪微博,支付宝,QQ登录,不用注册也能购物-支持商品收藏,随时查询喜爱的商品和历史购物清单。
六、1.bug修复,提升用户体验;2.优化加载,体验更流程;3.提升安卓系统兼容性
七、1、修复部分机型bug;2、提高游戏流畅度;
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