作者：Kino，編輯：石瀨，來源：AI新榜
有圖有真相的時代恐怕要徹底過去了，我們離“AI生成現實”越來越近了。
注意看：
這是一張印著倫敦某高檔融合餐廳名的小票，菜單里有龍蝦、牛排、Barolo酒，總金額￡1500，還有服務員名字、小費、日期時間。
排版真實、金額對齊、票據結構合理，紙張甚至有褶皺和陰影。
來源：X@the_Lawrenz
如果不是最后詐騙級別的￡355.00 + ￡44.38 = ￡1500.00的迷惑操作，
誰能看出這是一張GPT-4o生成的假小票？
這波網友曬圖的時候配文寫的是：“偽造生活更容易了?！?/span>
想象一下你可以制造一頓不存在的豪華晚餐、偽造一次不存在的出行記錄、一個人從未擁有過的生活，而圖像本身看上去完全可信……
自從GPT-4o的圖像生成功能上線以來，網友們已經玩瘋了。
就在4月1日，OpenAI宣布GPT-4o對免費用戶全面開放，
但有生成數量和速度限制，每天只能生成3次，且有概率生成失敗。
我們精選了一些在X和小紅書上瘋傳的最新玩法案例，一起來感受下GPT-4o圖像生成能力有多瘋狂…
一、GPT-4o生圖最新玩法
1、人像照片一鍵變成3D手辦包裝圖
有網友給GPT-4o發了一張梅西在球場上的高清照片，并讓它：
把他變成一個現實中的玩具手辦，并設計完整的包裝盒。
旁邊配好足球、球鞋和世界杯獎杯，盒子上寫上“LIONEL MESSI”和“GOAT”。
來源：X@egeberkina
結果AI給出了堪比Hot Toys風格的超逼真手辦包裝圖：
（注：Hot Toys是一家聞名全球的高端收藏級玩偶制造商）
AI不僅精準識別了梅西的穿著、姿態、球衣細節，并保留到了擬真玩偶上，還把足球、金靴、獎杯，全都合理布局進包裝盒內。
塑封的細節、包裝的質感也十分還原真實玩具，連光影關系都照顧到了……
這波操作相當于給AI一張圖，它還你一個完整的產品設計原型。
對于品牌和廠商來說，快速打樣提案，設計圖、產品包裝圖、上架展示圖一站式完成不是夢。
除了梅西，還有網友把Apple TV+神劇《人生切割術》中的男主Mark Scout和一些配角也做成了盒裝3D手辦。
而且最妙的是，Mark Scout本身就是“被商品化的職場人”的象征，被做成盒裝手辦后，那種被封存在Lumon公司商品體系里的隱喻感更是拉滿。
來源：X@cfryant
每個人身邊放著的，是劇中的幾件關鍵物品：照片、書、識別卡片。包裝配色沿用Lumon的冷綠色調，完美還原劇集的美術風格。
“Chief Refiner”等職位頭銜都印上了，真的像能在商店貨架上買到的官方紀念手辦一樣。
更高能的是，該網友還用AI視頻工具Luma AI把圖片變成了一個立體的偽產品展示視頻……而且在展示過程中，幾乎看不出什么變形（不經意間又被Luma秀了一臉）。
擁有GPT4o + Tripo + 一臺3D打印機， 實現文創周邊自由不是夢。
2、米其林級別可視化食譜
只需要告訴它食材和做法，GPT-4o還能生成這種風格統一、構圖優雅、內容可視化的一體化食材圖+流程圖+成品圖。
圖上不僅有高清實拍的渲染效果，而且按邏輯流程清晰排布，
中間通過簡潔的線條、箭頭、圖標連接步驟和成品，就像走進了某高檔餐廳的后廚……
相比傳統文字菜譜，一眼就懂該買什么、放多少、怎么做、最后長啥樣。
3、潦草手繪變超現實圖像
有網友上傳了一張極其隨意的手繪圖（真·火柴人級別）：棒球選手、飛火球、天空、草地、燈光、帽子，旁邊用箭頭標了一句“1000 MPH”。然后對GPT-4o說：
把這張草圖變成一個超寫實風格的YouTube縮略圖，1920×1080，
唯一保留的文字是“1000 MPH”和箭頭，其余全是提示說明。
GPT-4o理解了草圖的構圖、層次、場景情緒，并生成了一張極具視覺沖擊力的高清縮略圖。
主體人物還原了棒球選手揮棒的動作，表情張力拉滿。
背景燈光、藍天和火焰特效也都準確對應了草圖注釋。
4、一鍵風格遷移生成UI界面
有網友發給GPT-4o一個化妝品網站的截圖，讓它保留這個頁面的結構、字體和風格，重新設計一個現代面包店的官網主頁。
于是護膚品變成了熱騰騰的可頌和酵母包，保留了主視覺圖、品牌宣言、產品分類模塊，
但內容和調性都精準貼合面包店場景，甚至連排版間距、產品卡片、按鈕樣式都自動適配了新主題。
這種玩法的本質是GPT-4o理解了圖像背后的結構邏輯，
并且能在不改變排版的前提下，把風格復用到別的產品上，生成新的內容組合。
這個應用就很適合產品經理、設計師、開發者做前端/UI界面時，快速從已有頁面出發，探索和驗證多個落地方向。
而且不僅是UI，萬物皆可風格化遷移。
5、線框圖一鍵變成品牌級視覺
除了風格遷移外，還有網友給GPT-4o扔了一張UI線框圖(wireframe)，上面就標了幾個通用模塊：Headline、產品圖、功能圖標、說明文字……
結果GPT-4o給出的圖不僅完整還原了模塊布局、圖像層級，標題樣式都對得整整齊齊。
內容也很自洽，從帽子展示、賣點圖標、人物照片到配色字體，都像從現成官網里截出來的。
6、生活化自拍秒變職場照
GPT-4o還能直接拯救你的職場證件照危機。
有網友上傳了一張偏生活化的自拍照，并給出指令：
Make a corporate professional LinkedIn image.
制作一張企業級專業領英形象圖
GPT-4o在保留了原始妝容、發型、臉部細節的基礎上，把服裝變成了西裝白襯衫，背景變成淡灰色，標準求職照，職業感爆棚。
7、一鍵試衣
還有網友上傳了一張自己的大頭照，一件金黑色巴洛克風格的印花襯衫和一條薰衣草紫色的褲子圖，問GPT-4o：“我穿這件襯衫和褲子走在邁阿密的南沙灘上會是什么樣呢？給我張圖看看?！?/p>
然后GPT-4o就真的給他安排上了。
只見該網友身穿指定服裝，走在邁阿密標志性的棕櫚大道，甚至連藍牙耳機都沒忘戴…
有玩家可能要問了，那這不是搶了AI寫真產品的飯碗嗎？
其實GPT-4o這種給人物換著裝換風格的原理偏向于圖像理解+Prompt控制+風格遷移（而不是嚴格的人臉建模）。
不需要訓練，不需要多圖素材，不追求100%面部重現。
而AI寫真LoRA微調路線在技術流程上，通常需要用戶上傳多張不同角度的真實照片，微調一個新的個性化模型（LoRA），然后用這個模型+提示詞來生成各種照片。
后者的優勢在于能夠保持高度人臉一致性（五官結構、微表情、側臉識別度更高），且可以控制服裝、場景、姿勢、光感，適合批量輸出。
但問題是成本更高，對上傳的圖片質量要求更高，泛用性沒GPT-4o那么強。
8、生成iOS原生app界面圖
有網友要求GPT-4o“生成一張正在計算53×88的計算器app圖”，它不僅能生成一個計算器界面，還順帶把數學題給你算了，
而且用的是原汁原味的iOS風格界面，按鍵排布、配色、字體大小，讓人難辨真假。
二、AI圖像工作流真的死了嗎？
在GPT-4o掀起圖像生成狂潮的這幾天，AI圈和設計圈已經吵翻了：“工作流已死”、“ComfyUI已死”、“Prompt都不重要了”、“設計師直接原地失業”……
當你可以用一句話+一張圖，分分鐘從GPT-4o那里得到符合需求的高質量圖像，很容易下悲觀的定論。
從效率上來看，GPT-4o極大降低了圖像生成的門檻，這種在對話界面端到端的高質量交付，的確在干掉一大批低階操作型流程。
但AI圖像工作流真的死了嗎？
AI生圖的“爽感”是即時的，但“滿意”這件事，是極度主觀且需要動態調優的。
而這正是工作流的價值所在，對于專業的人來說，ComfyUI依然具備更細粒度的調參自由、更靈活的結構自定義能力。
也就是說，在用AI生成圖片的過程中，要有隨時接管+調整的能力。
真正做創作的人，從來都不是只靠“一鍵生成”解決問題的。
當然，隨著AI生成內容越來越擬真，也引發了另一個值得認真思考的問題：
人類肉眼觀察+尋找視覺漏洞的辨別方式已經明顯不夠用了，這就需要技術層面跟進建立AI生成內容的鑒別與追蹤機制。
數字水印和內容標記是目前最主流也最直接的一種方式，主要原理是：
在AI生成圖像或視頻的像素中嵌入不可見的水印信息，用于標記其“生成來源”或“模型版本”，
用戶看不見，但平臺或工具可以通過檢測算法驗證真偽。
比如OpenAI正在開發的“detectable watermark”，會用于圖像生成模型輸出的每一張圖。
Google DeepMind推出的SynthID系統，可對圖像和音頻進行隱性水印標記。
Adobe Content Credentials（內容憑證）計劃，已整合到旗下Photoshop、Firefly等工具中，為生成圖像添加“來源簽名”。
但這種方法也并非沒有局限，如果圖像經過二次壓縮、截圖、裁剪、水印擦除可能會導致水印失效，
而且無法適用于所有第三方模型或未接入系統的生成平臺。
除了從生成方入手，平臺本身也可以要求上傳內容主動披露來源，如標注“本圖像由AI生成”，上傳平臺自動檢測并添加生成標簽等。
也許最終答案不是徹底“防偽”，而是建立一個允許AI生成內容存在，但不能讓其隨意偽裝的內容生態。
作者公眾號：AI新榜（ID：AIGCplayer）
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