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深扒GPT Image 2：疑似“吞”下了GPT-4o，OpenAI没把它当“生图”模型训练_蜘蛛资讯网

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再逐步提出局部修改（如颜色、位置、风格）。最后，模型基于上下文生成新的结果。对话式交互还带来另一个优势：需求澄清能力clarification。将模糊的自然语言意图，逐步转化为更具体的生成条件，从而提高生成结果与用户预期之间的一致性。结语在 GPT Image 2 出现之前，AI 生图领域的讨论框架是这样的：“扩散模型的缩放定律还能走多远？”“DiT 架构和 UNet 架构谁更优？”“Flow M

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Feedback，基于人类反馈的强化学习）：给一段文字打分，判断它有用、有趣、符合人类偏好，这件事 GPT-4o 做得很好。但在图像侧，难度骤升。因为质检员需要同时盯住三条线：美学偏好；指令遵循；安全过滤。三条线的标准各不相同，甚至互相冲突。一道强光影可能很“好看”，但压暗了 prompt 里要求的某个细节，就会被“指令遵循”扣分。一层安全滤镜可能误伤正常的医学解剖图，又得回头调阈值。这种多维度

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发布时间：05:23:06


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