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昨天早上我想给 Claude 的一篇文章配几张 3:4 的社交媒体图。手边有自己做的社交媒体 Skills，就顺手让 Codex 调了 GPT-Image 2.0。出来的效果超出预期。干净白底，克制的 3D 材质，中文标签直接印在图里，远看像杂志内页，近看细节都读得清。
DeepSeek研究员陈德里，在个人博客更新一篇研究综述论文。用的是他自己的技能DeliAutoResearch，DeepSeek-V4-Pro研究和写作，GPT-Image2画图。论文共迭代6次（V1：4 次，V2：1 次，V3：1 次），总耗时6天，进行了约108轮Agent调用，消耗64.8万token，写了2234行LaTeX代码。
当「地表最强生图」遇上「最强视频生成」，这对王炸组合再一次点燃了网友们的创作激情。
当AI生图真的开始被普通人使用，它会先被用在哪里？所以这次我没有继续测模型或者写Prompt分享。而是去找了10个身边的普通人，问他们怎么开始用AI生图，又为什么会在这些具体的小事上用到它。
商汤刚刚开源了一个全新架构的理解生成统一模型SenseNova-U1，虽然小尺寸版本只有8B，却能复刻不少GPT-Image-2的拿手绝活。太阳系图解，八大行星各自的轨道、属性、图文介绍一应俱全，看着挺像那么回事。
在消耗了无数张 GPU 资源、烧掉了够几座城市用一年的电力之后，OpenAI 最新推出的 AI 生图大模型 GPT-Image-2，再次迎来了它人生中的高光时刻——给人类看手相/面相。
允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这两天，大家伙朋友圈是不是被GPT-Image-2刷屏了？ 文字渲染精准、高密度的信息图，复杂布局和美学UI一次到位，真实感爆棚。 连社交媒体截图
AI第一次从包工头，变成了建筑设计师。
使用 GPT Image 2 甚至不太需要过于复杂的提示词，我们的测试都是一两句简单的画面描述，或者再加上图片尺寸要求，如 21:9、16:9、9:16 等。 例如让它生成广州市小学数学试卷。
OpenAI 的下一代图像模型 GPT-Image-2，今天在 Chatbot Arena 上被人发现了。独立开发者 levelsio 率先爆料，这个模型以三个代号悄悄上线了 Arena：maskingtape-alpha、gaffertape-alpha、packingtape-alpha。