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AI修圖，而不是AI畫圖。

2026 年 4 月，OpenAI 正式發(fā)布了 GPT Image 2，用更豐富的語言支持、更高的制圖精細程度和推理能力，開創(chuàng)了 AI 制圖的新時代。在 GPT Image 2 發(fā)布后，雷科技也第一時間進行了體驗測試。

就第一印象來說，GPT Image 2 的生圖穩(wěn)定性確實比 Nano Banana 等模型更為出色:別的模型只要人臉一多，五官就變樣；但 GPT Image 2 在多次修改后才會有明顯的「換臉」情況。

既然 GPT Image 2 表現(xiàn)如此穩(wěn)定，那我們又能不能把 GPT Image 2 當作「私人影棚」來使用呢？

答案自然是肯定的。事實上在 X 等海外社交平臺已經(jīng)有不少博主用 GPT Image 2 給自己修圖了。不同于傳統(tǒng)的 AI「照騙」，也不同于像素蛋糕等專業(yè) AI 修圖軟件的「微瑕修補」，這些 GPT Image 2「影樓」對 AI 的應用處于兩者之間。在理想的情況下，你依舊能看出照片里的人是你；但這些所謂的「照片」，確實也都是 GPT「捏造」出來的。

圖片來源：雷科技

很難理解？我們不如直接看效果。

一張自拍也能生成「雜志大片」

為了體現(xiàn) AI「影樓」的能力，我們需要先輸入一張「原始照片」，這里雷科技選擇 GPT 生成一張 40 歲中年中國男性的不修邊幅的自拍照片。

可以看到，畫面中的我不僅面露倦容，同時頭發(fā)、胡子也異常凌亂，有種剛剛值完 24 小時輪班的樣子。都不要說那這張照片去找工作了，那這張照片去注冊網(wǎng)約車司機都可能嚇跑乘客。

用 AI 生成的原始素材

圖片來源：雷科技

但把這張照片喂給 GPT Image 2，再加上 X 上其他博主分享的提示詞，選好風格后，原本邋遢的臉馬上迎來了大改造：蓬頭垢面的形象一去不復返，在專業(yè)人像燈的襯托下，我的面部細節(jié)和輪廓也變得清晰、立體，且膚質明顯有所改善。

AI 生成的「形象照」

圖片來源：雷科技

但更重要的是，我的面部表情、五官細節(jié)均得以保留，即使 GPT Image 2 給出的照片與我提供的「原圖」天差地別，但依舊能認出來「這還是我」。

當然了，我們也可以對照片中的細節(jié)進行微調，甚至調整整體的場景和風格。

基于上一張「形象照」拓展出來的不同風格的圖片

圖片來源：雷科技

有趣的是，盡管我只給出了「正臉自拍」，但在要求下，GPT Image 同樣能給出不同角度的照片。小雷檢查了一下，盡管衣著比較單一，同時整體質感也有 AI 風味。但只要在提示詞上稍加調整，這些「AI 照片」完全可以用來充當個人形象照來使用。

基于上一張「形象照」拓展出來的「證件照」

圖片來源：雷科技

順帶一提，雷科技也試了一下讓 GPT Image 2 把這種「成品照片」二次加工成證件照。從結果來看，對于一些非正式場合，比如辦理工牌、學生證、展會媒體證的時候，這種 AI「證件照」確實能派上用場，其質感也比目前攝影工作室常用的「換臉」證件照要自然。

不過雷科技仔細對比了一下，這種 AI「證件照」依舊不可避免地會對面部細節(jié)進行修改。舉個例子，再經(jīng)過約 10 次修改后，我臉上的痣已經(jīng)消失了、左眼也變成了雙眼皮。考慮到這些細節(jié)通常是出入境等正式場合工作人員辨別認證是否合一的依據(jù)，雷科技不建議大家用這些「AI 證件照」去辦理有關證件。

作為對比，雷科技在國內 AI 服務中用相同素材做了測試。

豆包 P 圖模式基于原始素材生成的「形象照」

圖片來源：雷科技

不同于 GPT Image 2、豆包和元寶都內直接內置了 AI 修圖的模式，上傳原始照片后可以直接輸出對應風格的藝術照和證件照。而從質感上看，豆包、元寶內置的修圖模式出圖質量要明顯優(yōu)于 GPT Image 2，風格也更可控。

但如果不用內置風格、直接使用相同的提示此生圖，那豆包和元寶出的圖 AI 感和油膩感會比較嚴重。

元寶 AI 生圖模式基于原始素材生成的「證件照」

圖片來源：雷科技

證件照方面，豆包和元寶都能盡可能的保留任務面部細節(jié)，表現(xiàn)確實比 GPT Image 要穩(wěn)定。

AI 「修圖」和AI「畫圖」有著本質區(qū)別

看到這里，估計有人會覺得納悶：既然都是上傳照片、一鍵生成，那 GPT 或者國內這些 AI 助手玩的花樣，和以前我們常用的像素蛋糕或者修圖 App 里自帶的「AI 換頭證件照」到底有什么區(qū)別？

在雷科技看來，兩者的區(qū)別主要體現(xiàn)在攝影「記錄」的本質上。

我們先來說說真正的「修圖」流派。像像素蛋糕這類專門給影樓批量修圖的軟件，本質上做的是「修補」。它干活的「對象」是基于你原圖里本來就有的信息：軟件的算法會把你的照片分成皮膚、五官、背景等不同的部分，幫你擦掉痘痘、修勻膚色，或者按照標準美學公式去推一推臉型。

圖片來源：像素蛋糕

哪怕是現(xiàn)在手機證件照 App 里常用「換頭」模式，其本質也是把你的「臉」貼在現(xiàn)成的正裝模板上——新照片中完整保留了舊照片中已經(jīng)「定格」的信息。

但 GPT Image 2 或者是豆包、元寶的直生圖模式，底層邏輯則是「無中生有」。大模型在拿到你的原圖后，其實根本不關心你某個像素點的數(shù)據(jù)：它是通過多模態(tài)的理解能力，把你的照片解構成一堆語義關鍵詞，比如「40歲、中國男性、短發(fā)、有胡子」；聽完描述后，再從自己學過的海量人像數(shù)據(jù)里，重新為你「畫」了一張新照片。

打個不太恰當?shù)谋确剑合袼氐案獾?AI 修圖模式，本質上是在「照片上涂改」；而 AI 生圖的模式，本質上是你向 AI「形容」照片里的人，再讓 AI 大模型重新畫出新的圖片。

這就是為什么前面小雷在測試 GPT Image 2 時，改著改著連臉上的痣都沒了：一個是拿著橡皮擦在原畫上精修，另一個是看你一眼之后轉身去重新畫一張，兩者的自由度和真實性完全不在一個層面。

「AI 影棚」會讓「照騙」更嚴重嗎？

而在雷科技看來，這種「基于原圖修改」與「基于描述重繪」的差異，也是現(xiàn)在這些「AI 影棚」與傳統(tǒng) AI 修圖模式模式最大區(qū)別。但問題在于，這種用 AI「重繪」出來的圖片，還能被稱作「照片」嗎？

在雷科技看來，從技術的角度來說，用大模型重繪出來的人像，在定義上已經(jīng)很難被稱作傳統(tǒng)意義上的照片了。畢竟以前我們拍照，不管是手機還是單反，記錄的都是光線投射在傳感器上的物理痕跡。

但現(xiàn)在，大模型直接在后臺根據(jù)概率算出一堆像素給你——這些「照片」里的場景，甚至沒有在現(xiàn)實世界里出現(xiàn)過。這種沖擊，其實跟當年數(shù)碼相機剛普及時的情況有些類似：膠片黨覺得數(shù)碼照片「沒有靈魂」，只不過和數(shù)字時代相比，大模型「攝影」走得更遠。

但話又說回來，即使我們知道這些「AI 影棚」出的圖根本不能被稱作照片，「AI 影棚」也絕非沒有意義。以豆包、元寶為例，他們走的顯然走的是純粹的「實用工具」路線。

畢竟從需求上看，絕大多數(shù)用戶真正需要的，其實就是一張能拿得出手、在現(xiàn)實里能直接用的頭像。對一般用戶來說，「AI 影棚」的出現(xiàn)，真正把原本帶有門檻的「形象照」，徹底變成了「觸手可及」的東西。動動手指就能省下幾百塊和半天時間，這完全是技術普惠帶來的紅利。

當然，作為硬幣的另一面，當大模型把這種標準化、流程化的出圖能力變成免費的大鍋飯時，首當其沖的就是線下的流水線影樓。

可以肯定的是，如果這類影樓繼續(xù)死守著以前「化妝+流水線布光+模板化精修」的老路子，在幾乎零成本的 AI 影棚面前，遲早會變成下一個時代的版本棄子。對于線下的攝影機構來說，未來必然要走向活動跟拍這種難以被大模型替代的定制場景。

另外，作為真正的攝影，在「AI 影棚」泛濫的未來，「可信度」也會成為線下影樓的求生之道，大家在線下拍證件照時要求的照片回執(zhí)，從某種角度看就是影樓「可信度」的代表。

至于很多人擔心的「虛擬人設泛濫」問題，在技術層面上其實也并沒有想象中那么悲觀。目前 AI 行業(yè)早已達成共識，推出了 SynthID 來驗證區(qū)分真正的照片和 AIGC 的圖片。只要各大平臺稍微上心一點，雷科技并不擔心「照騙」泛濫的問題。

圖片來源：Google

不可否認的是，隨著 AI 解放了大家的「創(chuàng)造力」，造假的成本已經(jīng)被無限拉低。但從另一個方向想，早在 AI 生圖技術誕生之間，「照騙」現(xiàn)象就已經(jīng)屢屢上演。既然「AI 影棚」并沒有從根本上讓事情變得更糟，同時對我們的日常生活也起到了一些幫助，那用「AI 影棚」?jié)M足一下自己的小小的「虛榮心」，又有何不可呢？

AIAI修圖AIGCGPTImage2

來源：雷科技

本文圖片來自：123RF 正版圖庫       來源：雷科技

       原文標題 : AI修圖火了！GPT Image 2被網(wǎng)友玩爛，“照騙”要升級了？