上周我介紹了 gemini 生圖模型，我覺(jué)得已經(jīng)算是實(shí)用性很強(qiáng)了，但緊接著 Open AI 就卷起來(lái)了，也更新了一波圖像生成模型，然后迅速在全網(wǎng)刷屏。那它的效果到底好不好用呢？是不是被吹的很厲害？我很好奇啊，所以周末趕緊深度實(shí)測(cè)了一波，先說(shuō)結(jié)論：生成的圖確實(shí)比 Gemini 的更好，但也并不完美。

我用 GPT-4o 深度測(cè)評(píng)了 2 天，當(dāng)它真的可以指哪打哪后，我實(shí)在是不知道怎么形容。這篇文章我先跟大家總結(jié) 10 個(gè)最好用的使用示例，向你證明它確實(shí)是太好用了！

先說(shuō)明一下，有些人可能會(huì)發(fā)現(xiàn)不充會(huì)員也能用 GTP-4o，但出來(lái)的圖效果完全不行。這是因?yàn)槊赓M(fèi)用戶是用不了新的圖像生成模型的，每天送的那 5 次用的其實(shí)是 Dall-E 模型，不是真正的新繪圖模型。

充值后，選擇更多中的“創(chuàng)建圖片”用的才是全新的 GTP-4o 畫(huà)圖模型。

所以，我周末花費(fèi)巨資，先是買(mǎi)了一張?zhí)摂M信用卡，然后又再充值了一個(gè) plus 會(huì)員，很順利的就用上了。注意咱們只需要花$20 買(mǎi) plus 會(huì)員就夠了，不用去買(mǎi)那個(gè)$200 每個(gè)月的，太浪費(fèi)了。 從我使用的情況來(lái)看，plus 會(huì)員就能一直生圖，我用了 2 天，沒(méi)出現(xiàn)限制的情況。

我測(cè)試了以下 10 種場(chǎng)景，各個(gè)都非常驚艷！

注意：用的時(shí)候，記得先點(diǎn)更多，選擇創(chuàng)建圖片后再輸出提示詞，在提示詞前面會(huì)有藍(lán)色的“創(chuàng)建圖片”，確保使用新模型且生效。

10 個(gè)最常用的使用場(chǎng)景案例

1. 生成組圖

我測(cè)試的第一個(gè)生成圖片，就是直接挑戰(zhàn)高難度，讓它在一個(gè)畫(huà)面中同時(shí)生成一批帶有對(duì)應(yīng)特征的內(nèi)容。這在目前其他 AI 生圖能力上基本都超綱了，咱們直接上強(qiáng)度，看看它到底行不行？

提示詞：一張正方形圖片，包含一個(gè) 4 行 4 列的網(wǎng)格，網(wǎng)格上有 16 個(gè)圖形，背景為白色，從左到右，從上到下。圖形的風(fēng)格請(qǐng)保持和參考圖一致，列表如下：1、一塊橙色的面包 2、一個(gè)白色的星巴克杯子 3、一個(gè)草莓蛋糕 4、一瓶牛奶 5、一瓶汽水 6、一杯奶茶 7、一張桌子 8、便利店 9、一只戴著帽子的狗 10、一輛紅色的小汽車(chē) 11、一束玫瑰花 12、一把黑色雨傘 13、一雙紅色高跟鞋 14、幾個(gè)包子 15、用草書(shū)寫(xiě)的“caiyun”16、辦公樓

效果出來(lái)了，16 個(gè)元素，位置、內(nèi)容完全正確，風(fēng)格和細(xì)節(jié)程度還做到了統(tǒng)一，非常棒！

接著，我想把它的風(fēng)格按我提供的參考圖重新設(shè)計(jì)下，畢竟在實(shí)際項(xiàng)目里，需要的風(fēng)格比較確定，風(fēng)格要做到一致性。

提示詞：參考這張圖，把上面的圖風(fēng)格改成和參考圖一致

這是生成后的效果，開(kāi)始有一些錯(cuò)誤了。所以，我不滿足，讓它繼續(xù)改。

有一些修正，但也還是會(huì)有問(wèn)題，所以我想把它改回來(lái)，看看有沒(méi)有修正回來(lái)的可能性，就和在實(shí)際工作中指導(dǎo)實(shí)習(xí)生的感覺(jué)。

提示詞：再仔細(xì)對(duì)照最初的參考圖和設(shè)計(jì)要求，顏色沒(méi)有這么多，有幾個(gè)地方的內(nèi)容出錯(cuò)了，第 2 個(gè)，第 7 個(gè)，第 10 個(gè)

最終改了幾輪后，有些改回來(lái)了，但又出了新的錯(cuò)誤，我打算就此打住。

雖然它的效果還不是很完美，但總體上拿來(lái)稍微改改其實(shí)就能用了，已經(jīng)給了我不小的驚喜，因?yàn)槲乙餐瑫r(shí)把這個(gè)提示詞問(wèn)了谷歌 gemini，出來(lái)的圖是這樣的。

只能說(shuō)，沒(méi)有對(duì)比就沒(méi)有傷害。

2. 風(fēng)格轉(zhuǎn)換

GPT-4o 有類(lèi)似 ComfyUI 中的 ControlNet 的功能，可以完全復(fù)刻參考圖中的人物姿勢(shì)，或根據(jù)線稿生成指定風(fēng)格的圖像。

給大家看下我當(dāng)時(shí)測(cè)試的一個(gè)例子。

提示詞：把上圖中的畫(huà)面轉(zhuǎn)換為 3D 風(fēng)格

轉(zhuǎn)換后的圖，已經(jīng)非常像了有沒(méi)有，這還學(xué)啥建模啊？質(zhì)量也太高了。

眼尖的你可能會(huì)發(fā)現(xiàn)，生成后的圖和原圖稍微會(huì)有點(diǎn)區(qū)別，但這其實(shí)是官方刻意為之，不是做不到。因?yàn)楫?dāng)我要求它跟原圖一樣時(shí)，就違反規(guī)定了。

可能大家在操作的時(shí)候，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)一個(gè)限制提示，說(shuō)你違反了他們的規(guī)定。OpenAI 的內(nèi)容政策特別嚴(yán)格地限制“高度擬真人物”的圖像生成，尤其是當(dāng)提示詞中涉及“肖像還原”“外貌匹配”等字樣時(shí)，哪怕是你自己的照片，模型出于防止誤用（例如深度偽造）的政策，也有可能拒絕生成。

所以當(dāng)出現(xiàn)人物相關(guān)需求時(shí)，可以用回 comfyUI 或 Gemini，能解決問(wèn)題。

此時(shí)，我已經(jīng)不滿足于把帶人物的插畫(huà)轉(zhuǎn)成照片，我想把我覺(jué)得很美的插圖壁紙也都轉(zhuǎn)成照片了，那會(huì)是什么樣的美景呢？咱們?cè)囋囆Ч?/p>

提示詞：把這個(gè)場(chǎng)景變成一張寫(xiě)實(shí)照片

這是它生成出來(lái)的效果。

當(dāng)我看到它生成出來(lái)的效果時(shí)，我真的是被驚艷到了，這效果還原的確實(shí)是有點(diǎn)太好了。

我在出這張圖的時(shí)候已經(jīng)是晚上 12 點(diǎn)多了，但我已經(jīng)沒(méi)了睡意，想趕緊多試試，這錢(qián)沒(méi)白花呀。

我又找了另外一張我很喜歡的風(fēng)景插圖轉(zhuǎn)換成了真實(shí)美景。

除了轉(zhuǎn)成通用的卡通風(fēng)格，還可以在提示詞中加入指定的漫畫(huà)家風(fēng)格，使其更有對(duì)應(yīng)風(fēng)格的特點(diǎn)。比如我把上一篇文章中生成的美女圖換成海賊王風(fēng)格會(huì)是什么樣的？

提示詞：將參考圖變成海賊王的畫(huà)風(fēng)

再轉(zhuǎn)成樂(lè)高風(fēng)格，提示詞：將參考圖變成樂(lè)高的畫(huà)風(fēng)

我還想把哪吒的 3D 圖改為哆啦 A 夢(mèng)的風(fēng)格。

提示詞：將參考圖變成藤子不二雄風(fēng)格

風(fēng)格轉(zhuǎn)換后，有點(diǎn)大雄的感覺(jué)啊，哈哈。

3. 生成海報(bào)

它能根據(jù)自身的知識(shí)庫(kù)，生成符合用戶意圖的配圖。

比如我希望它幫我生成一張宇宙百科示意圖。

提示詞：我需要給百科全書(shū)畫(huà)一張插圖，請(qǐng)幫我用矢量插圖風(fēng)格生成一張不同類(lèi)型的星球插圖，需要有對(duì)應(yīng)星球的名字，一句話介紹，背景為白色

這是生成出來(lái)的效果，質(zhì)量很高啊，文字也都是對(duì)的。這在之前的生圖模型中，其實(shí)很難做到，現(xiàn)在居然這么準(zhǔn)確了。

英文沒(méi)問(wèn)題，那中文如何呢？我又試了下

提示詞：把圖中的英文改成中文

發(fā)現(xiàn)基本都能對(duì)上，不過(guò)也有一些小瑕疵，比如錯(cuò)別字，筆畫(huà)粗細(xì)之類(lèi)的細(xì)節(jié)還有提升空間，不過(guò)基本上稍微改改就能用了。

然后我又覺(jué)得太背景太干，適當(dāng)加多一些細(xì)節(jié)。

提示詞：背景上需要加多一些設(shè)計(jì)感，能用在書(shū)籍的宣傳插圖

背景加的還可以，還能繼續(xù)微調(diào)，就像在指導(dǎo)一位設(shè)計(jì)實(shí)習(xí)生一般，沒(méi)有脾氣，不會(huì)疲勞，可以一直改，就問(wèn)老板們喜不喜歡？設(shè)計(jì)師們怕不怕！

4. 虛擬試穿

GPT-4o 能把提供的衣服、模特素材，直接合成想要的畫(huà)面，完成電商里面經(jīng)常用到的試穿效果圖。這個(gè)能力其實(shí)在 comfyUI 和 Gemini 中都能做到，但我發(fā)現(xiàn) GPT-4o 出來(lái)的效果似乎會(huì)更好。

提示詞：把褲子，帽子，衣服穿到模特身上，并且走在街道上

出來(lái)的效果非常好，除了帽子 logo 那稍微有點(diǎn)瑕疵，其他幾乎完全被復(fù)刻了過(guò)來(lái)。瞬間感覺(jué)用 comfyUI 搭建的工作流已經(jīng)失去了意義。

5. 動(dòng)漫設(shè)計(jì)

它可以一次性上傳多個(gè)角色設(shè)定，然后要求 GPT-4o 轉(zhuǎn)換視角和場(chǎng)景，生成全新的漫畫(huà)設(shè)定，同時(shí)保留漫畫(huà)角色特征。

提示詞：讓鳴人和路飛這 2 個(gè)角色在中忍考試的場(chǎng)景中激烈的戰(zhàn)斗，畫(huà)面中有相應(yīng)角色的技能特效

直接這樣會(huì)提示違規(guī)，猜測(cè)可能是有版權(quán)的問(wèn)題。按它提示繼續(xù)操作就可以了，依然能保持參考圖的特征，繞過(guò)限制。

但在出來(lái)的圖片這里，手臂是有點(diǎn)問(wèn)題的，我們也可以用它的局部修改功能。怎么操作呢？

點(diǎn)擊圖片放大，然后點(diǎn)右上角有一個(gè)編輯圖標(biāo)

點(diǎn)完之后，可以看到一只畫(huà)筆，然后把想修改的地方圈出來(lái)，寫(xiě)上提示詞就可以了。

這是優(yōu)化之后的，能看到還是有一些瑕疵，還可以繼續(xù)優(yōu)化，我這里就不演示了。

6. 改圖標(biāo)風(fēng)格

在 UI 領(lǐng)域，也可以讓它根據(jù)一種風(fēng)格生成對(duì)應(yīng)的圖標(biāo)。咱們?cè)O(shè)計(jì)師經(jīng)常找參考圖，做情緒版，不就是為了做好風(fēng)格設(shè)計(jì)嗎？這下 GPT-4o 也能搞了，而且還挺精細(xì)。

比如讓它按找到的設(shè)計(jì)參考圖，重新設(shè)計(jì)圖標(biāo)。

提示詞：按照第 1 個(gè)風(fēng)格圖標(biāo)重新設(shè)計(jì)第 2 張圖中的圖標(biāo)

最后生成的效果，雖然圖片還存在一定的瑕疵，比如透視關(guān)系不大對(duì)，但這個(gè)效果還是非常不錯(cuò)的。

一整套圖標(biāo)時(shí)也可以出效果

最后的效果也還不錯(cuò)，除了第一個(gè)圖標(biāo)有瑕疵。

7. 圖像提取

GPT-4o 可以從圖像中摳圖，它還不是一種簡(jiǎn)單的摳圖，而是扣出畫(huà)面內(nèi)容，然后幫你做高清修復(fù)。

比如我找到了這張圖，水中的海豚其實(shí)已經(jīng)很不清晰了，整個(gè)圖片也不到 700px，要想摳出來(lái)完整細(xì)節(jié)挺不容易的。

提示詞：幫我把畫(huà)面中的海豚提取出來(lái)

看到了嗎？它不是簡(jiǎn)單的摳圖，而是把需要摳圖的海豚完整的摳出，而且還自帶了修復(fù)，并且還給了一張透明格式的圖片！

8. AI 找圖

它不僅能按提示詞出圖，還能根據(jù)它自己的知識(shí)庫(kù)，根據(jù)我的一句話描述，直接把我想要的圖“找”出來(lái)。

提示詞：找一張火影里面的小櫻的圖

這是幫我找出來(lái)的圖，質(zhì)量非常高，幾乎沒(méi)有啥瑕疵。

9. 老舊照片上色

這個(gè)功能其實(shí)其他 AI 也有，只是我覺(jué)得 GPT-4o 出來(lái)的圖更好，尤其是在那些細(xì)節(jié)還原度上，甚至景深那些都能比較好的復(fù)原。

比如我從網(wǎng)上找到這樣一張照片，我覺(jué)得挺有質(zhì)感的，咱們來(lái)實(shí)驗(yàn)一波。

提示詞：為這個(gè)老照片變?yōu)椴噬?/p>

這是修復(fù)后的照片，細(xì)節(jié)還原度拉滿。

10. 一鍵修圖

它的修圖能力，感覺(jué)比 PS 還要強(qiáng)，一鍵就把畫(huà)面中的人物全干沒(méi)了。

提示詞：修改圖片，要求移除畫(huà)面中所有人，完全保留畫(huà)面中的其他實(shí)景細(xì)節(jié)

這是修完之后的效果，除了細(xì)微處還有點(diǎn)瑕疵外，乍一看，幾乎挑不出毛病。

好了，以上就是我自己在測(cè)試中覺(jué)得最實(shí)用的 10 個(gè)使用場(chǎng)景，它還有更多其他用法等待大家去發(fā)現(xiàn)，留言區(qū)期待你的發(fā)現(xiàn)和分享。

當(dāng)前這個(gè)模型也不是完美的，它也有一些做的沒(méi)那么好的地方。比如對(duì)中文的生成還沒(méi)那么好，對(duì)一些細(xì)節(jié)做遷移的時(shí)候會(huì)有一些瑕疵，限制比較多，出圖速度上也比較慢，而且動(dòng)不動(dòng)還限速，挺麻煩的，然后它在一些出圖的美感上也有點(diǎn)不太足，和 Midjourney 稍差一些。但我覺(jué)得，這些問(wèn)題很快就會(huì)被迭代解決，畢竟 AI 領(lǐng)域的更新節(jié)奏實(shí)在是太快了。

從各家大模型卷的方向來(lái)看，都是先保實(shí)用性，再提升美感。這和咱們平時(shí)做產(chǎn)品的思路一樣，先保證可用，再做到好看。

從天馬行空的驚喜到精準(zhǔn)可控的生成，這就是這次升級(jí)中最核心的升級(jí)內(nèi)容。

最后說(shuō)點(diǎn)心里話。

從最初 Midjourney 剛出的時(shí)候，就有一種聲音在說(shuō)設(shè)計(jì)師要下崗了，不再需要設(shè)計(jì)師了。但后面這種聲音也隨著實(shí)際項(xiàng)目中的應(yīng)用情況而逐漸回歸理性，設(shè)計(jì)師還是沒(méi)法被取代。而到近期 GPT-4o 出來(lái)時(shí)，大家更能感覺(jué)到工具的好用，設(shè)計(jì)師下崗論似乎更加強(qiáng)烈。

但我覺(jué)得此時(shí)如果真的被取代的不是設(shè)計(jì)師，而是只會(huì)畫(huà)圖的美工，進(jìn)而會(huì)進(jìn)一步拉大初級(jí)和資深設(shè)計(jì)師之間的鴻溝。畫(huà)圖在實(shí)際項(xiàng)目中，只是設(shè)計(jì)師日程工作中的一部分，項(xiàng)目前期的需求溝通、概念策劃、后期與開(kāi)發(fā)的對(duì)接、還原走查、用戶反饋后的分析、策略調(diào)整都是工作，而這個(gè)鏈路暫時(shí)都需要設(shè)計(jì)師的介入，沒(méi)法完全實(shí)現(xiàn) AI 代辦。

雖然我覺(jué)得設(shè)計(jì)師完全被取代不大可能，但我隱約看到一種趨勢(shì)：距離直接畫(huà)圖越近的設(shè)計(jì)師，越容易被取代。而在項(xiàng)目中做設(shè)計(jì)項(xiàng)目管理，做概念策劃的人，負(fù)責(zé)節(jié)點(diǎn)較多的人會(huì)比較難被取代。原因是流程多，組織團(tuán)隊(duì)復(fù)雜，需要人的介入就更多，越不容易被 AI 自動(dòng)化。

所以，苦心鉆研技術(shù)可能并不會(huì)有出路，關(guān)鍵還是策略的思考。如果你想依賴(lài)學(xué)習(xí)到的技術(shù)做為壁壘，當(dāng)你苦心學(xué)習(xí)了很多年的各種技能，結(jié)果被給 AI 說(shuō)的一句話就打敗了，想想還是有點(diǎn)悲哀的吧。

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