還是懷念OpenAI發(fā)布會的日子，

至少不會就提前兩小時(shí)發(fā)個(gè)預(yù)告，所有人熬夜等更新，這次更新的GPT Image 1.5有更強(qiáng)的指令遵循，更精準(zhǔn)的圖像編輯，生成速度比之前快了四倍，而且已經(jīng)全量全用戶上線了，

還上了一個(gè)新的粉粉的使用界面，

這次他們放出來的cases基本就是照著Banana2來的，多文本生成，文字信息海報(bào)，世界知識等等，那我肯定要滿足他們的愿望，來一個(gè)GPT Image 1.5和Banana2世紀(jì)大PK，十二個(gè)場景一次性看爽！

老規(guī)矩所有提示語和圖片都打包了，公眾號回復(fù)“gpt生圖”就行

先來個(gè)6*6網(wǎng)格多元素生成的地獄case熱熱身，

繪制一個(gè)6x6的網(wǎng)格

創(chuàng)建一個(gè)6列×6行的網(wǎng)格，內(nèi)容如下：

第一行：希臘字母β、沙灘球、檸檬、機(jī)器人、魚缸、青蛙

第二行：螳螂、昂貴手表、浴缸、太陽鏡、彩色蝴蝶、信封

第三行：郵票、相框、熱氣騰騰的餃子、"奇跡"一詞、滑雪板、字母Z

第四行：馬桶、地鐵代幣、靜音圖標(biāo)、香水瓶、蜻蜓、滑板頭盔

第五行：藍(lán)牙圖標(biāo)、數(shù)字13、綠色愛心、魔方、加拿大鵝、軍用頭盔

第六行：白色小狗、救生衣、繩結(jié)、鍵盤、紙巾盒、數(shù)字14

這是Banana2的，雖然單個(gè)元素的畫風(fēng)會比GPT Image 1.5順眼，但確實(shí)列數(shù)超過了，有些元素重復(fù)生成，

GPT Image 1.5，

第一局用的是GPT Image 1.5的case，第二局輪到Banana2的主場了，

生成一張3:4的圖片，畫面上方用書法寫著一首完整的《茅屋秋風(fēng)所破歌》，內(nèi)容是【完整全文】，每個(gè)字上方都要標(biāo)注上漢語拼音，同時(shí)畫面內(nèi)容主要用水墨畫的形式展示這首詩所表達(dá)的情景。

看來GPT Image 1.5的中文還沒訓(xùn)練夠完整，中文錯(cuò)字好高，反而是拼音注音的準(zhǔn)確率還高點(diǎn)，

Banana2做出來的長這樣，

OK。馬上進(jìn)入第三局世界知識PK，還是Banana2的主場case，這次就直接開始圖生圖了，

這是中國最高橋梁花江峽谷大橋的照片，描述這個(gè)橋梁的基本信息，圖像標(biāo)題為花江峽谷大橋的中英文并有矩形框，包括尺寸，寬度，高度，主纜長度，建成日期等，保證原圖不變，信息以手寫標(biāo)注的形式添加在圖中，并標(biāo)在對應(yīng)位置。在空白處畫出橋梁主纜的剖面原理示意和懸索橋基本原理示意。

第一眼我真的有被唬到，

但我發(fā)現(xiàn)數(shù)值跟Banana2有點(diǎn)不太一樣，這張圖里橋面離水面的高度數(shù)據(jù)最大跨度是對的，其他的都是錯(cuò)誤的。

Banana2做出來的數(shù)據(jù)的正確率高很多，

看來要降低一點(diǎn)難度，做點(diǎn)信息圖或者海報(bào)了。

還有就是我真沒有欺負(fù)GPT Image 1.5，生成過程也是會用到GPT 5.2補(bǔ)充知識的，所以通過經(jīng)緯度還是可以做對應(yīng)地點(diǎn)的歷史海報(bào)的。

用一組圖，描繪公元前260年5月至10月之間，東經(jīng)112°41到113°09′，，北緯35°39′到35°59′ 發(fā)生的事情，并給出詳細(xì)的信息圖，圖上要用中文說明發(fā)生了什么事情，以及結(jié)果的重要信息

GPT Image 1.5，

Banana2，

測到現(xiàn)在感覺沒啥懸念，1.5有點(diǎn)壓不住2啊，

OpenAI還給GPT Image 1.5列出了幾個(gè)小的質(zhì)量更新，比方說生成非常非常非常非常多的小面孔也不會崩。

成千上萬的人群聚集在上海東方明珠前。人群中每個(gè)人的臉都必須清晰可見。

Banana2做出來的長這樣，

一拉大的話從第四列的人開始臉就開始崩了

但GPT Image 1.5做出來的這個(gè)真的會偽人到我做噩夢的程度，優(yōu)化在哪了？

還有什么能測的呢？

多圖融合和精確修改還可測測看，

因?yàn)镃hatGPT一次只能上傳10個(gè)圖片，所以我傳了10個(gè)毛茸茸做多圖融合

一張中景照片，10 個(gè)毛茸茸的角色擠在一起，并排坐在磨損的米色布沙發(fā)上和地板上。他們都面向前方，看著放在沙發(fā)前低矮木桌上的一個(gè)復(fù)古木盒電視機(jī)。房間光線昏暗，左側(cè)窗戶透進(jìn)溫暖的光線，電視發(fā)出的光芒照亮了生物的面孔和毛茸茸的質(zhì)感。背景是一個(gè)舒適、略顯雜亂的客廳，有編織地毯、擺滿舊書的書架，以及背景中的一些鄉(xiāng)村風(fēng)格廚房元素。整體氛圍溫暖、舒適且充滿樂趣。

這個(gè)case就有點(diǎn)區(qū)分不出來哪個(gè)比較好了，兩個(gè)都有漏角色，重復(fù)生成的，GPT Image 1.5是少生成了一個(gè)，Banana2是多生成了一個(gè)，

GPT Image 1.5，

Banana2，

圖像修改的話，GPT Image 1.5剛好碰上Banana2更新了，上傳圖片的時(shí)候可以畫圈，箭頭，文字來指定修改，

左側(cè)case沒找到出處，右側(cè)是@歸藏佬做的

讓GPT Image 1.5也挑戰(zhàn)一下吧，

畫面我是真沒太看出來明暗有什么變化，但是劃線花圈文字啥的確實(shí)都抹除了，換個(gè)case來看會更加明顯，三個(gè)不同顏色的圈圈成功了一個(gè)。

OpenAI也主動承認(rèn)了GPT Image 1.5在風(fēng)格化上會比上一代要差，想要表現(xiàn)好的話可以用提供的濾鏡，不過只有13種夠誰用啊。

再拉我也測試看看，

把圖一（柯南）轉(zhuǎn)真人，模仿圖二的風(fēng)格生成一個(gè)帶2D插圖元素的真人街拍

可能是我做的時(shí)候?qū)PT Image 1.5沒抱太大期望，這把他居然是還行的，

左邊是GPT Image 1.5右邊是Banana2

把一張九宮格圖做成完整視頻目前應(yīng)該是只有Sora2能做到，之前我都用Banana2做圖的，今天剛好也試試看GPT Image 1.5做的效果。

根據(jù)這張圖片推測該場景的事件時(shí)間線，以電影分鏡方式按發(fā)生順序制作成9格分鏡網(wǎng)格。

GPT Image 1.5生成的九宮格里面畫風(fēng)偏了我就不挑了，問題是這個(gè)九宮格它前后有邏輯順序嗎？

Banana2做出來的邏輯性會強(qiáng)很多，

當(dāng)然我這個(gè)沒有用原版的九宮格生成提示語（太長了放鏈接），

那個(gè)是會分析圖片里所有關(guān)鍵元素，強(qiáng)制對應(yīng)真實(shí)世界里的某一個(gè)片子的。

GPT Image 1.5做出來的長這樣，也沒好多少。。。

最后我用Grok匯總了一下兩個(gè)模型的對比，

就更沒想到GPT Image 1.5有啥競爭力了，

可能就是生圖速度快點(diǎn)了，

但光快也沒用啊。。。

Greg給GPT Image 1.5站臺做的case也被Banana2比下去了。

對了對了，差點(diǎn)忘了當(dāng)時(shí)Banana2驚艷我的線稿上色的case了，

給這張漫畫頁上色并翻譯成中文放到圖中原來的位置，保持構(gòu)圖和圖片細(xì)節(jié)的一致

從左到右是原圖，Banana2，GPT Image 1.5

還有還有還有，測到停不下來了，

從專業(yè)的角度詳細(xì)解釋AI視頻生成模型的訓(xùn)練原理并制作一頁蠟筆小新手繪風(fēng)格的英文PPT，加入比較多的文字和案例進(jìn)行輔助說明，讓蠟筆小新帶領(lǐng)大家一起學(xué)習(xí)的感覺，PPT頁面比例16：9

這一把又測到凌晨六點(diǎn)了，

該洗洗睡了，

這句話我送給我自己，

也送給GPT Image 1.5，

測試過程中發(fā)現(xiàn)Banana2懂中文已經(jīng)把我養(yǎng)刁了，

別的缺點(diǎn)都可以忍，

不會中文是真忍不了一點(diǎn)

要不要考慮學(xué)學(xué)隔壁Sora2，

找點(diǎn)IP聯(lián)名后再來挑戰(zhàn)吧。

@ 作者 / 困得不行的卡爾

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