GPT-4o怎么搶了Midjourney的飯碗
GPT-4o憑借其低使用門檻、強大的修圖改圖能力以及跨學(xué)科知識儲備,成功挑戰(zhàn)了文生圖領(lǐng)域的專業(yè)選手。本文將深入探討GPT-4o如何在短時間內(nèi)搶奪了Midjourney的市場份額,以及這一變化背后的技術(shù)突破和市場影響,揭示GPT-4o如何通過自然語言對話能力、多模態(tài)功能和跨學(xué)科知識儲備,為用戶帶來更高效、更精準(zhǔn)的AI繪圖體驗。
2025年3月26日,OpenAI凌晨官宣,GPT-4o的原生多模態(tài)圖像生成功能正式上線。用戶不再需要登錄OpenAI的文生圖模型DALL-E,可以直接在ChatGPT應(yīng)用里調(diào)用4o生成、修改圖片。
一夜之間,AI生成的吉卜力圖像在X等社交媒體上瘋傳,互聯(lián)網(wǎng)被一場溫柔的二次元畫風(fēng)浪潮淹沒。人們上傳自拍照,輸入“吉卜力風(fēng)格”,幾秒后,宮崎駿動畫中的唯美與夢幻便流淌在發(fā)絲衣角間,甚至連OpenAI創(chuàng)始人奧特曼也曬出自己的吉卜力頭像,為這場熱潮添了一把火。
不過,吉卜力的火爆只是其一,更關(guān)鍵的是,GPT-4o的繪圖能力出圈打破了文生圖領(lǐng)域的固有格局,以Midjourney等垂類應(yīng)用為首的賽道第一次遭到了大模型的挑戰(zhàn)。
原來,人們用Midjourney生圖時,仍面臨著一個致命問題:隨機性太強,在提示詞過于復(fù)雜的時候,細(xì)節(jié)還原度就會顯著降低,而GPT-4o控圖能力的躍升,讓人類第一次感受到了與AI藝術(shù)家在多輪對話中精準(zhǔn)改圖的魅力。
那么,一個人類印象里只會聊天的通用大模型GPT-4o,是如何趕超文生圖領(lǐng)域?qū)I(yè)選手Midjourney的呢?
一、全能畫手
實際上,類似Midjourney一樣的應(yīng)用早在一年前就能生成吉卜力、賽博朋克、超現(xiàn)實等多種風(fēng)格的圖像,甚至在畫面細(xì)膩感、解析力上略勝于GPT-4o。但GPT-4o的聰明之處在于,它沒有選擇正面硬剛其藝術(shù)領(lǐng)域的生圖質(zhì)量,而是在應(yīng)用門檻、修圖改圖、跨學(xué)科能力等細(xì)分賽道彎道超車。
一是自然語言對話能力的提升大大降低了使用門檻。傳統(tǒng)文生圖領(lǐng)域,用戶必須掌握一套復(fù)雜的結(jié)構(gòu)化提示指令,比如風(fēng)格、鏡頭、色彩、角度、背景、主體等,差之毫厘、謬以千里。而GPT-4o可以精準(zhǔn)理解自然語言命令,只需要像跟好友一樣交流,張嘴畫圖成為現(xiàn)實。
自然語言就是大白話,日常生活中的口頭語。比如,如果你需要一張瀑布圖,只需要告訴GPT-4o,“幫我生成一幅清晨茂密森林里的彩虹瀑布”就可以了。但面對Midjourney就需要像下圖一般,用高度結(jié)構(gòu)化的prompt指令告訴它:這個圖像的主體有什么,背景是什么顏色,仰角、俯角還是平視,風(fēng)格是油畫、古典或者賽博朋克,需要細(xì)分到這種程度才可能達(dá)到理想效果,但就算分得這么細(xì)了,依然會有一些無關(guān)緊要的畫面元素跳出來畫蛇添足。
二是多模態(tài)能力帶來的圖生圖、圖改圖功能的上線。類似Midjourney一樣的應(yīng)用只能發(fā)文字指令,不支持上傳一張圖片再做修改,或者說不支持AI生圖后,再調(diào)整圖像的分辨率、色彩、背景。如果成圖效果不理想,只能回到第一步重寫提示詞碰運氣,之前生成的圖像等同作廢。
GPT-4o的強悍就在于用戶可以隨便上傳一張圖片多次修改,可以是AI生成的,也可以是自己拍的。比如,你可以上傳一張全身照,把頭型換成大波浪,把衣服換成購物車?yán)锏娜棺涌瓷仙硇Ч?。它支持在現(xiàn)有的圖片上去p圖去修改,相當(dāng)于我們不用學(xué)習(xí)PS這種具有高壁壘性質(zhì)的修圖技術(shù)。
更牛的是它還可以多輪對話,支持在原圖上不限次數(shù)地一直改,直到滿意為止。你可以一會兒改一個頭發(fā),一會兒把背景換成沙漠,或者一會兒調(diào)整濾鏡風(fēng)格。只要你想,它便滿足。
圖源:小紅書@Mr.湯先森
除了交互門檻的降低和控圖能力的提升,GPT-4o的跨學(xué)科知識儲備也讓人驚艷。集成了大語言模型原有知識庫的GPT-4o相當(dāng)于一個知天文、曉地理的畫家,不僅能解高數(shù)、做物理題,還原建筑草圖也不在話下。相比之下,Midjourney作為垂類應(yīng)用始終局限在藝術(shù)領(lǐng)域里,為電影宣發(fā)、廣告等文娛產(chǎn)業(yè)服務(wù)。
GPT-4o有多牛?給一個題目就可以生成函數(shù)圖像,相當(dāng)于一款畫圖指導(dǎo)版的拍照搜題應(yīng)用。甚至于你給他一個沒有任何色彩的鉛筆畫建筑草圖,它都能生成出施工后的房屋實景,完全跨越了學(xué)科的邊界,是一個文理雙全的全能型選手。
圖源:小紅書@云安
既然GPT-4o生圖改圖功能如此驚艷,我們就要發(fā)問了,在其火爆出圈背后,能夠為普通人帶來什么實際價值呢?
二、超越藝術(shù),GPT-4o的更多實用性
就在其上線一周內(nèi),Midjourney CEO大衛(wèi)·霍爾茲坐不住了,發(fā)文稱:GPT-4o只是花架子,Midjourney-v7下周上線。
GPT-4o和Midjourney孰優(yōu)孰劣,現(xiàn)在還難以定論。但能夠肯定的是,GPT-4o火出圈了,它沖出了設(shè)計師這個小眾的圈子,走入了大多數(shù)人的工作場景里,就算完全不知道AI生圖是什么,但一定也知道社交媒體上突然冒出一個能用嘴P圖的網(wǎng)絡(luò)工具。
那么,GPT-4o為什么這么火,給我們帶來的一個最實際的價值點在哪里?
首先,它真的做到了應(yīng)用零門檻,用戶甚至不需要任何藝術(shù)功底和AI基礎(chǔ),毫無基礎(chǔ)的普通人也能直接上手。用Midjourney,你必須知道一些基本的流派、色彩、光學(xué)、框架等繪畫知識以及/imagine(生成圖像)、–ar(圖像寬高比)等基礎(chǔ)英文提示指令。但用GPT-4o,你也可以不懂透視、框架、光線,也不需要知道什么是結(jié)構(gòu)化提示詞,完全不用任何專業(yè)基礎(chǔ),就像跟朋友對話一般交流就可以修圖。
圖源:小紅書@Geek4Fun
除了使用門檻降低,模型產(chǎn)品的質(zhì)量和效能也大幅提升。一是生圖更快,以前用Midjourney解析復(fù)雜指令需要1min左右,GPT-4o在20s內(nèi)就可以還原。
第二,生圖和改圖的控制性提高了,GPT-4o能夠完全還原你給它的指令。比如同樣的一個指令“給我生成一個貓貓和狗狗在草地里玩耍的場景”,GPT-4o生成的就是一只貓和一只狗在草地上玩,沒有任何其他會突然冒出的元素,但Midjourney可能在草坪上多一個公園或建筑,不會完全按指令來。通俗地講,就是GPT-4o更能聽你的人話了,它就像你的電子仆人一樣,你讓他干嘛,他就干嘛,多余的事一件不做,該做的事也絕不少干,精確度更強了。
由此,GPT-4o打開全民賽道,進(jìn)入到我們工作場景里。之前,普通用戶用Midjourney更多還是出于興趣,娛樂屬性強、工具屬性弱。生成的油畫、動漫等各種風(fēng)格的圖像雖好看,但既不能提升工作效率,也不能賺錢,主要起到了一個造型上的作用。
而GPT-4o的用嘴P圖讓AI繪圖能夠落地的行業(yè)增多,從娛樂化與藝術(shù)性走向了專業(yè)化與生產(chǎn)力,可以應(yīng)用到電商、教育、建筑、設(shè)計等各行各業(yè)。比如你的小孩不會做題,以前需要請教課老師或者下載作業(yè)幫,輔導(dǎo)費用貴而作業(yè)幫的講解只有干巴巴的一段文字,令人費解。但是GPT-4o完全可以生成一張講解草稿圖,函數(shù)怎么生成的,答案怎么得來的,推導(dǎo)過程流暢自然。
再比如電商行業(yè)的宣傳海報,甲方需要你生成一個針對歐美市場的英語海報,其中設(shè)計元素和語言都需要做本地化潤色。之前的流程是對接設(shè)計師修改元素、去翻譯軟件潤色,再導(dǎo)入PS軟件修改,費時費力。但現(xiàn)在GPT-4o只需要一句話,“把這張海報改成歐美風(fēng),語言變成英語”,它就很快就能設(shè)計一張符合要求的海報,跨領(lǐng)域跨學(xué)科的集成能力非常強悍。
三、不止繪畫,大模型的下一站是集成式平臺
聊完GPT-4o的畫圖出圈,不如再聊聊,GPT-4o作為一種底層模型還有什么可挖掘的地方。
我們都知道,Midjourney是一個架構(gòu)在模型上的應(yīng)用,但GPT-4o本身就是一個模型,生圖是它的能力之一。2022年剛出道的ChatGPT只是一個能夠文字交流的對話助手,后來可以語音打電話,現(xiàn)在又能畫圖,一直不停在不同維度上迭代升級。
而此次GPT-4o能繪圖賽道突出重圍,真要感謝其原生多模態(tài)模型能力的大幅涌現(xiàn)。跟Midjourney不一樣,GPT-4o有更多技術(shù)路徑可走?,F(xiàn)在文生圖領(lǐng)域應(yīng)用普遍用的底層模型叫擴散模型diffusion model,原理是先生成一個大概的圖像,再消除噪點,就像雪中作畫、霧里看花,還原能力不強。而GPT-4o沿用文生圖自回歸模型,相當(dāng)于把之前預(yù)測token的邏輯推理能力進(jìn)一步延伸到了文生圖領(lǐng)域,通過逐幀繪制的方式,從已生成的像素推測下一個像素,本質(zhì)是模仿人類畫畫。這意味著,與垂類應(yīng)用不同,大模型可以從底層架構(gòu)上選擇不同的技術(shù)路徑,而架構(gòu)的升級通常會帶來性能的躍升,基于GPT-4o等原生模型的功能有更多的生長空間。
第二個是,多模態(tài)融合會帶來跨領(lǐng)域的融會貫通,GPT-4o作為一種通用大模型,擁有整合文字、音頻、圖像等不同格式信息的能力,現(xiàn)階段已經(jīng)可以打電話、生圖改圖了。而在未來,是不是可以直接生成音樂和視頻,也值得期待。實際上,GPT-4o本次上線的生圖功能就脫胎于OpenAI的文生圖模型DALL-E。或許,OpenAI旗下的文生視頻模型Sora也可能通過某種技術(shù)被整合到GPT模型里。屆時,在一個模型里交叉處理多種模態(tài)的信息將不再遙遠(yuǎn)。
而多模態(tài)創(chuàng)新也進(jìn)一步說明,模型走向多功能后,處理各種任務(wù)的能力越來越強,帶來的總AI使用成本降低。一個可以預(yù)見的趨勢是,大模型正在試圖成為一個一站式打包站點,將代碼、設(shè)計、音樂、數(shù)據(jù)處理等多種任務(wù)集成在一起??赡茉谖磥砟骋惶欤愃朴贑hatGPT一樣的模型強悍到在任何領(lǐng)域都能做到前三,我們也不再需要下載畫圖的Midjourney、寫代碼的coze、做音樂的suno等垂類應(yīng)用,直接下載類似于ChatGPT一樣的模型,就能解決所有的事情。這樣一來,手機的內(nèi)存更大了,運行效率也快了。每個月還可以省下了垂類應(yīng)用一百塊左右的會員定制費,性價比更高了。
簡言之,GPT-4o繪圖能力的出圈讓我們看到了底層大模型集成多應(yīng)用的能力。而從這個能力衍生出的愿景是,我們未來可以在一個一站式的模型里面同時使用繪畫、音樂、代碼等多維能力。并且,它的使用門檻是非常低的,低到任何一個毫無技術(shù)基礎(chǔ),甚至連AI都不了解的人都能用。
而這或許才是人類發(fā)明AI的終極目標(biāo)——讓技術(shù)普惠到每一個角落。
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不得不說,ChatGPT 4.0他的圖文生成能力確實特別強,特別好用