摘要：前段时间GPT 4o更新之后，可以直接生成图片。而吉卜力图片的出圈，让这个功能更为广为人知。但具体的表现怎么样？我们看看作者测评的结果。

前段时间GPT 4o更新之后，可以直接生成图片。而吉卜力图片的出圈，让这个功能更为广为人知。但具体的表现怎么样？我们看看作者测评的结果。

GPT 4o发布后，自媒体又迎来了一波空前活跃，但是主要聚焦在吉卜力头像上。但鉴于笔者对各类图像类AI应用和对应的付费情况比较了解，所以主要测试了GPT-4o在其他图像类To B、To C领域的效果及稳定性。

验证我的一个猜想：即简单工程化的工作流（比如标题里说的套壳应用）是否在当下已经被进步后的模型碾碎。

1、目前在做AI应用创业的创业团队

2、想用AI做副业的自媒体从业者、教培从业者

3、想要在工作场景更好使用AI的打工人，如设计师等

【说明】：

来自于本人为期12小时的不权威测试，为了公平起见，仅使用GPT 4o直出，不使用PS、美图等后期工具处理效果，亦不使用其他AI大模型&应用进行二次处理。

优点：生成的背景图明显非常符合物理世界的特征，比如打光、质感、商品摆放位置等之前基于SD的应用会容易出问题的check point。从护手霜+海浪图可以看出，场景图容易出现的主体和背景脱节等问题也没有出现。

缺点：

1）商品图原图的形状稍有变形（偶发性，非必现）。

2）可能需要犹豫一下的是货架电商（淘宝）表示对AI场景图要上限制，不确定是否会严格执行。

点评：4o最近最出圈的项目没有之一了，果然最适合传播的还是头像、照片类。

明显胜过SD的是对于衣服的还原（LV老花都给画出来了）

缺点：

1）头像类的火基本都是一过性的，覆盖完应该覆盖的用户后，最多也就是一个周的热度。

2）和下面说的问题有点接近，生成的照片不像本人。

点评：从AI头像延伸出来的需求，不过经过我多次尝试，不管prompt怎么强调不能修改人物长相，4o始终无法保留人脸的特征。甚至达不到妙鸭那种似像非像的境界……仅就这个项目而言，SD还是能保有一些壁垒的。所以4o的效果暂时还无法把妙鸭砍死。

缺点：既然不像，就无法交付艺术写真本身的产品价值了。

优点：简单的衣服一键换装是没毛病的，但是模特图如果非白底图，且动作比较复杂，4o可能就搞不定了。所以1、挑素材 2、可能的素材与处理。

缺点：除了上述的局限性，冷光暖光打的也比较生硬。

阶段小结：后续会测评其他更复杂的工作流，并且引入其他AI模型和应用的能力，比如生成知识图谱，生成视频分镜等。

最终，我们曾经引以为傲的复杂工作流程——精心调教的提示词，层层叠叠的插件，环环相扣的模型链，都将会被一个简单的对话界面，甚至几句口述所取代。

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