โมเดลภาพ AI GPT Image 2

GPT Image 2 รัน reasoning pass native ที่วางแผนองค์ประกอบ นับวัตถุที่ prompt ขอ และตรวจสอบเงื่อนไขเชิงพื้นที่และองค์ประกอบก่อนเรนเดอร์ ผลลัพธ์คือนับผิดน้อยลงอย่างมาก แผนภาพที่ label ผิดน้อยลง และเสียเครดิตน้อยลงจากการ reroll ที่โมเดล diffusion จะพลาด

ผลลัพธ์ภาพที่ 2K โดยค่าเริ่มต้น — ไม่มีขั้นตอน upscaling หรือการประมวลผลภายหลังเพื่อให้ได้ความคมชัดระดับพิมพ์ รายละเอียด ตัวพิมพ์ ผิวหนัง และแสงสะท้อนวัสดุยังคงคุณภาพดีเมื่อตรวจสอบ ดังนั้น creatives จึงส่งตรงจาก prompt ไปสู่โปสเตอร์ โฆษณา หรือ banner hero

ป้าย UI ขนาดเล็ก โลโก้ คำบรรยาย และอักษรที่ไม่ใช่ Latin รวมถึงญี่ปุ่น เกาหลี จีน ฮินดี และเบงกาลี — เรนเดอร์ได้สะอาดพอที่จะส่งได้โดยไม่ต้องวาดใหม่ด้วยมือ ในที่สุด: ข้อความที่อ่านออกและสอดคล้องทางตัวอักษรในการสร้างครั้งแรก

สร้างได้ถึงแปดภาพที่สอดคล้องกันจาก prompt เดียว — ภาพ character turnaround, storyboard, รายการสินค้า และ campaign variant ที่แบ่งปัน visual identity, pose library และการจัดแสงในทุกเฟรม

อัปโหลดภาพอ้างอิง (สูงสุด 16 ภาพในโหมด image-to-image) และอธิบายการเปลี่ยนแปลง GPT Image 2 รักษาส่วนที่เหลือของภาพในระดับพิกเซลในขณะที่ใช้การแก้ไขอย่างแม่นยำ — ลบวัตถุ สลับเสื้อผ้า เปลี่ยนแสง หรือเพิ่มหัวข้อ — โดยไม่ต้องใช้ Photoshop

ในโหมด reasoning โมเดลใช้ความรู้โลกที่แข็งแกร่งกว่าเพื่อ ground แผนภาพ กราฟ และแผนที่ — label ที่ถูกต้อง สัดส่วนที่สมเหตุสมผล ตัวเลขที่น่าเชื่อถือ — ทำให้ visual ทางเทคนิคและการศึกษาพร้อมส่งแทนที่จะเป็นเพียงตกแต่ง