2025 年年底，OpenAI 再次更新了其圖像生成能力，向公眾開放了新一代模型 GPT Image 1.5。這次發(fā)布并未伴隨激進的視覺宣傳，也沒有試圖制造「下一次顛覆創(chuàng)意行業(yè)」的宏大敘事。相反，OpenAI 把這項能力直接嵌入到 ChatGPT 的日常使用中，讓圖像生成成為對話流程的一部分。

從表面看，這依然是一次模型升級：速度更快，編輯能力更強，對指令的理解更加穩(wěn)定。但如果結(jié)合近一年 AI圖像領域的變化來看，會發(fā)現(xiàn) GPT Image 1.5 所體現(xiàn)的重點，已經(jīng)不再是單純的「生成能力展示」，而是一次圍繞使用方式和工作流的調(diào)整。

AI 圖像正在從 「能畫出好看的圖」 走向 「能真正用進工作」，而這關鍵一步的跨越，往往比技術突破本身更具現(xiàn)實意義。

圖片來源：GPT Image 1.5生成

在 GPT Image 1.5 登場之前，AI 圖像生成已歷經(jīng)數(shù)輪迭代。模型能產(chǎn)出高質(zhì)量畫面，風格也愈發(fā)多元，但用戶在實際使用中很快發(fā)現(xiàn)：生成一張驚艷的圖片，和將圖片無縫嵌入工作流程，完全是兩回事。

GPT Image 1.5 的革新，首先體現(xiàn)在產(chǎn)品形態(tài)的重構(gòu)上。它并非獨立的繪圖應用，而是被深度整合進 ChatGPT 的圖像功能模塊。生成、修改、確認全流程都在同一對話環(huán)境中完成，用戶無需在多個工具間來回切換，省去了繁瑣的跳轉(zhuǎn)成本。

這種設計背后，是 OpenAI 對真實創(chuàng)作場景的深刻洞察。實際工作里，圖片從來不是一次性成型的成品，而是需要反復打磨的過程。顏色校準、構(gòu)圖調(diào)整、細節(jié)優(yōu)化、文案排版，都可能在多輪溝通中不斷修正。GPT Image 1.5 著重強化的，正是這種 「反復修改卻不推翻原有框架」 的穩(wěn)定性。

相比早期模型，新一代圖像生成在指令理解上的表現(xiàn)更趨穩(wěn)定。用戶可以更明確地描述修改需求，而模型在執(zhí)行時不再頻繁偏離原有畫面邏輯。這一點對于需要保持品牌視覺、人物形象或教學示意一致性的場景尤為重要。

與此同時，生成與編輯效率的提升，也讓 AI 圖像更容易嵌入日常工作節(jié)奏。當生成和修改不再成為明顯的等待節(jié)點，圖像才可能成為流程中的常規(guī)環(huán)節(jié)，而不是偶爾使用的輔助工具。

值得注意的是，GPT Image 1.5 并未刻意強調(diào)某種「標志性風格」。它更像是刻意收斂了表達欲，轉(zhuǎn)而追求一種相對中性的、可控的輸出。這種選擇未必最容易制造話題，卻更接近真實使用需求。

在這一點上，GPT Image 1.5 呈現(xiàn)出的，不是一次視覺能力的躍遷，而是一種產(chǎn)品邏輯的轉(zhuǎn)向。

將 GPT Image 1.5 置于當前 AI 圖像領域的競爭格局中，其定位會更加清晰。

過去一年，Google 推出的圖像生成模型 Nano Banana 在海外科技媒體和社交平臺上獲得了大量關注。其生成結(jié)果在視覺沖擊力和風格表現(xiàn)上極具辨識度，許多圖片在傳播層面迅速走紅。這類模型擅長制造「第一眼驚艷」，非常適合展示和分享。

但在實際使用中，這種優(yōu)勢也伴隨著明顯的取舍。一次性生成效果突出，并不意味著適合反復修改。對于需要多輪調(diào)整的任務，局部編輯往往意味著重新生成，成本并不低。

這并不是某個模型的缺陷，而是路線選擇的結(jié)果。一條路線強調(diào)視覺表達本身，追求審美張力和傳播效率；另一條路線則更關注圖片在生產(chǎn)過程中的角色。

圖像來源：GPT Image 1.5 生成

GPT Image 1.5 顯然屬于后者。它并不試圖在單張效果上做到最極致，而是把重點放在可編輯性和一致性上。生成結(jié)果也許不追求強烈風格，但更容易被修改、復用和延展。

這種差異，在產(chǎn)品使用中體現(xiàn)得尤為明顯。對于展示型需求，強風格模型依然具備吸引力；但在企業(yè)、內(nèi)容機構(gòu)或教育場景中，圖片往往需要被不斷調(diào)整，以適配不同渠道和階段。

從這個角度看，GPT Image 1.5 與 Nano Banana 并非簡單的競爭關系，而是代表了 AI 圖像生成的兩種方向：一種偏向傳播和表達，一種偏向流程和交付。

隨著 AI 圖像逐漸走向規(guī)?；瘧?，后者的重要性正在被不斷放大。

當 AI 圖像開始具備穩(wěn)定修改和一致輸出的能力，其影響范圍也不再局限于創(chuàng)意行業(yè)內(nèi)部。

在商業(yè)場景中，品牌和營銷團隊已經(jīng)開始將 AI 圖像用于初稿生成和版本擴展。設計師不再需要從零開始完成每一張物料，而是更多承擔審美把關和最終確認的角色。這種變化并不意味著設計價值的下降，而是工作重心的轉(zhuǎn)移。

類似的邏輯，也正在教育領域中逐漸顯現(xiàn)。

教育內(nèi)容長期高度依賴視覺材料。無論是教材插圖、課件示意，還是在線課程中的輔助畫面，都需要清晰、準確且易于理解。與商業(yè)創(chuàng)意不同，教育對視覺效果的要求并不在于「好看」，而在于「合適」。

近年來，一些教師和教育內(nèi)容創(chuàng)作者已經(jīng)開始嘗試使用 AI 圖像生成工具，來制作示意圖、歷史場景還原或科學概念圖。這類應用并不追求復雜藝術風格，而更看重內(nèi)容是否準確、是否便于理解。

在這一過程中，可編輯性變得尤為重要。教學內(nèi)容往往需要根據(jù)學生反饋進行調(diào)整，圖像也需要隨之修改。相比一次性生成的圖片，能夠在原有基礎上反復調(diào)整的 AI 工具，更容易被教育工作者接受。

GPT Image 1.5 所強調(diào)的穩(wěn)定修改能力，使其在教育場景中具備一定適配性。教師可以根據(jù)教學需要，逐步調(diào)整圖像內(nèi)容，而不必每次都從頭生成。這在一定程度上降低了制作門檻，也縮短了內(nèi)容準備周期。

當然，這并不意味著 AI 圖像會取代教師或教育內(nèi)容創(chuàng)作者。相反，圖像生產(chǎn)效率的提升，可能讓更多精力回到教學設計和內(nèi)容本身。AI 承擔的是工具角色，而不是決策角色。

圖片來源：GPT Image 1.5生成

從商業(yè)到教育，GPT Image 1.5 所體現(xiàn)的趨勢是相似的：AI 圖像正在從「展示能力」走向「生產(chǎn)資料」。這種變化并不轟動，卻足夠深遠。

它意味著，AI 圖像不再只是生成一張看起來不錯的圖片，而是開始參與到真實世界的工作流程中，承擔起可以被反復使用和修改的職責。

在這個意義上，GPT Image 1.5 并沒有試圖制造一次視覺革命，而是在更務實地回答一個問題：當 AI 圖像真正進入生產(chǎn)階段，它應該以什么方式存在。

2025 年，多鯨蟹宴& EE 年會將在合肥再次啟程，以更深的洞察與更開放的姿態(tài)，探討教育的下一個周期。我們將再次匯聚行業(yè)思考者、行動者與創(chuàng)新者，在變動中，尋找教育的確定性。

12 月 19–20 日，教育的未來，在這里相遇。

掃碼立即報名??