GPT Image 2：用于生成图像的新模型OpenAI - 它已经在NeuralSpace中
简单说一下主要的事情（BLUF）
GPT Image 2是OpenAI用于生成图像的新模型，它已经在NeuralSpace中可用。让我们看看与第一个版本相比有哪些变化、为什么需要 16 个引用、内置内容检查如何工作以及如何尝试。
还记得普通的图像生成器看起来像天花板吗？然后OpenAI悄悄地在ChatGPT内推出了GPT图1——每个人都跑去制作自己的卡通人物。所以，现在历史正在重演。 GPT Image 2 是OpenAI 的新模型，它生成的图像明显优于其前身。我们已经将其添加到 NeuralSpace.
GPT Image 2到底是什么？
简而言之，这是OpenAI的下一代原生图像生成。不是单独的图片独立模型，而是内置的创建和编辑图片的能力GPT。本质上，您以文本形式编写请求，然后模型进行绘制。
第一个版本（GPT图像1 / 1.5）的质量已经令人惊讶。但她遇到了问题：图片上的文字经常出现歪斜，细节浮动，并且当尝试编辑某些内容时，模特可能会完全重新绘制图像。 GPT Image 2 是关于纠正错误。认真的工作。
与第一个版本相比有什么变化
最主要的是文本渲染的质量。如果您曾经尝试生成带有标题的图片，但结果却是一团乱七八糟、难以辨认，那就算了。 GPT Image 2 在图像上正确绘制文本。拉丁语、西里尔语，甚至长短语 - 它的工作更加稳定。
第二点是分辨率。之前上限是1K。目前GPT Image 2支持1K、2K和4K生成。四千像素不再是“帖子的图片”，而是可以打印的完整插图。
第三——参考文献。该模型同时接受最多 16 个参考图像。上传照片、草图、情绪板 - GPT Image 2 在生成时会将它们考虑在内。想要从照片中保留脸部，但将人物置于不同的场景中吗？这就是参考文献的用途。
为什么 16 个参考文献 - 实际场景
这听起来像是一个营销数字，但实际上它确实很有用。一些例子：
- 性格一致。 上传 3-5 张同一个人或角色不同角度的照片。模型“记住”外观并生成新场景，同时保持面部特征
- 风格参考+内容。 一张图像设置风格（例如，水彩或像素艺术），另一张图像设置内容。您收到所需风格的内容
- 产品照片。 您从不同角度拍摄产品，添加参考背景 - 无需照相馆即可拍摄产品照片
- 情绪板一代。 收集 10 张灵感图片并描述你想要什么。该模型在交界处综合了一些东西
老实说，在此之前，有必要将管道与 ControlNet、IP 适配器和稳定扩散的一堆扩展隔离开。在这里我上传了图片，写了文字，按下了按钮。
内置内容检查
GPT Image 2 附带 nsfw_checker - 过滤输出中显式内容的审核。这是一个决定OpenAI，不是我们的。对于大多数任务——设计、插图、营销、娱乐——完全没有限制。但如果您需要完全的自由，NeuralSpace还有其他没有此类过滤器的型号： 中途、Flux 2 Pro、Nano Banana.
如何在NeuralSpace尝试
禁止使用 VPN 和外国卡跳舞。前往 图像生成页面，从下拉列表中选择型号“GPT Image 2”。您编写一个请求，如果您愿意，上传参考图像（最多 16 张），选择宽高比和分辨率，然后生成它。
设置很少，但足够了：
- 宽高比：自动、1:1、9:16、16:9、4:3、3:4
- 分辨率：1K、2K、4K
付款 - 通过任何方便的方式 补货页面。无需订阅：只需为实际发电量付费。
GPT Image 2 与其他型号 - 何时选择
NeuralSpace是一个聚合器，我们有14+个模型用于生成图像。因此，问题不是“GPT Image 2或什么都没有”，而是“哪个任务更好”。
GPT Image 2 — 当您需要在图片上添加文本、使用参考、高细节和高达 4K 的分辨率时，这是最佳选择。非常适合写实肖像、产品插图和复杂构图。
中途 - 如果您需要一张具有戏剧性灯光和氛围的艺术“哇”图片。 《中途》在奇幻和概念艺术方面仍然更胜一筹。
纳米香蕉2 - 适用于需要速度和使用 Google 搜索的任务。支持多达 14 个参考，更快地生成结果。
表意文字 - 专门从事排版和精确文本。如果您需要铭文，Ideogram 和 GPT Image 2 现在是领先者。
在同一查询上尝试不同的模型 - 结果可能会让您感到惊讶。所有这些都可以在一个界面中使用 生成页面.
恢复
GPT Image 2不是一场革命，而是一个非常引人注目的进步。图片中的文字终于可读了。 4K分辨率确实很有用。 16 个参考文献开启了以前需要复杂管道的场景。
如果你还没有尝试过—— NeuralSpace报名 并测试。如果您已经使用其他型号，只需切换到列表中的GPT Image 2并进行比较即可。注册后的奖励代币将允许您免费生成多张图像。
常见问题 (FAQ)
问题：如何从神经网络中获得最佳结果？
答：使用详细的英文提示（描述），设置场景的风格和细节。
问：这些材料可以用于商业用途吗？
答：是的，生成的内容完全属于您。