作者：Kino，编辑：石濑，来源：AI新榜
有图有真相的时代恐怕要彻底过去了，我们离“AI生成现实”越来越近了。
注意看：
这是一张印着伦敦某高档融合餐厅名的小票，菜单里有龙J a u虾、牛排、Barolo酒，总金额1500，还有服务员名字、小费、日期时间。
排版真实、金额对齐、票据结构合理，纸张甚至有褶皱和) b 3阴影。
来源：X@the_Lawrenz
如果不是最后诈骗级别的355.00 ++ 6 ? Y h R l 44.38 = 1500.00的迷惑操作，
谁能看出这是一张GPT-4o生成的假小票？
这波网友晒图的时候配文写的是：“伪造生活更容易了。”
想象一下你可以制造一顿不存在的豪华晚餐、伪造一次不存在的出行记录、一个人从未拥有过的生活，而图像. [ W i A本身看\ v J 1 w \上去完全可信……
自从G? m ~ { aPT-4o的图像生成功能上线以来，网友们已经玩疯了。
就在4月1日，Op$ N , penAI宣布GPT-q M b 8 n4o对免费用户全面开放，
但有生成数量和速度限制，每天只能生成3次，且有概率生成失败。
我们精选了一些在X和小红书上疯传的最d Z w s新玩法案例，一起来感3 ^ M受下GPT-4o图像生成能力有多疯狂…
一、GPT-4o生图最新玩法
1、人像照片一键变成3D手0 ? = T B – v Z y办包装图
有网友给GPT-4o发了一张梅西在球场上的高清照片，并让它：
把他变成一个现实中的玩具手办9 S p X ~ + h，并设计完整的包装盒。
旁边配好足球、球鞋和世界杯奖杯，盒子上写上“LIONEL MESSI”和“GOAT”。
来源：X@egeberkina
结果AI给出了堪比Hot Toys风格的超逼真手办包装图：
（注：Hot Toys是一家闻名全球的高端收藏级玩偶制造8 7 v商）
AI不仅精准识别了梅西的d { M穿着、姿态] t X Q I C j y #、球衣细K Y l节，并保留到了拟真玩偶上，还把足球、金靴、奖杯，全都合理U { } T布局进包装盒H – R `内。. ~ W
塑封的细节、包装的质感也十分还原真实玩具E L N g ~，连光影关系` d – (都照顾到了……
这波操作相当于给AI一张图} q t b a，它还你一个完整的产品设计原型。
对于品牌和厂商来P ( r G 7 B说，e 3 )快速打样提案，设计图、产品包装图、上架展示图T ~ q = 9一站式完成不( ^ 1是梦W b 0 4 c K。
除了梅西，还有网友把Apple TV+神剧《人生切割术》中的男主Mark Scout和一些5 8 ] u Y ( X . F配角也做成了盒装3D手办。
而H l & (且最妙的是，Mark Scout本身V 2 H ? U I ! t就是“被商品化的职场人”的象征，被做成盒装手办后[ { ) , f ]，那种被封存在Lumon公司商品体系里的隐喻感更是拉满。
来源：X@cfrys S ; # 3 o # R mant
每个人身边放着的，是剧中的几件关键物品：照片、书、识别卡片。包装配色沿用Lumon的冷绿色调，A k M E B u完美还原剧集的美术风格。
“Chief Refiner”等职位头衔都印上了，真的像能在商店货架上买到的官方纪念手办一样。
更高能的是，该网友还用A1 + 8 1 n A vI视频工具Luma AI把图U e j片变成了一个立体的伪产品展示视频……而且在展示过程中，几乎看不出什么变形（不经意间又被Luma秀了一脸）。
拥有GPT4G H B * 7o + Tripo + 一台3D打印机， 实现文创周边自由不是梦。
2、米其林级别可视化食谱
只需要告诉它食材和做法，GPT-4o还能生成这种风格统一、构图优雅、内容可视化的一体化食材图+流程图+成品图。
图上不仅有高清实拍的渲染效果，而且按逻辑流程清晰排布，
中间通过简洁的线条、箭头、图标连接步骤和成品，就像走进了某高档餐厅的后厨……
相比传统文字菜谱，一眼就懂该买什么、放多少、怎么做、最后长啥样。
3、潦草手绘变超现实图像
有网友上传了一张极其随意的手绘图（真火柴人级别）：棒球选手、飞火球、天空、草地、灯光、帽子，旁边用箭头标了一句“1000 MPH”。然后对GPT-4o说：
把这张草图变成一个超写实风格的YouTube缩略图，19201080，
唯一保留的文字是“1000 MPH”和箭头，其余全是提示L & q说明。
GPT-4o理解了草图的构图、层次、场景情绪，并生成E d j m了一张极具视觉冲击力的高清缩略图。
主体人物还原了a 5 \ Y M n c棒球选手挥棒的动作，表情张力拉满。
背景灯光、蓝天和火l a ` : G O z b焰特效也都准确对应了草图注释。
4、一键风格迁移生成UI界面
有网友发给GPT-4o一个化妆品网站的截图，让它保留这个页面的结构、字体和风格，重新设计一个现代面包店的官网主页。
于是护肤品变成了热腾腾的可颂M # ^ s M x和酵母包@ h ~ \ D C，保留了主视觉图、品牌宣言、产品分类模块，
但内容和调性都精准贴合面包店场景，甚至连排版间距、产品卡片、按L 6 J钮样式都自动适配了新主题。
这= + # X V d (种玩法的本质是GPT-4o理解了图像背后的结构逻辑，
并且能在不改变排版的前提下，把风格复用到别的产品上，生成新的内容组合。
这个应用就很适合产品经理、设计师、开发者做前端/UI界面时，快速从已有页面出发，探索和验证多个落地方向。
而且不仅是UI，万物皆可风格化迁移。
5、线框图一键变成品牌级视觉
除了$ \ ) j风格迁移外，还有网友给GPT-4o扔了一张UI线框图(wireframe)，上面就标了几个通用模块：Headline、产品图、功能图标、说明文字……
结果GPT-4o给出的图不仅完整还原了模块布局、图像层级，标题样式都对得整整齐齐。
内容也很自洽，从帽子展示、3 l @ ` g卖点图标、人物照片到配色字体，都像从现成官网里截出来的。
6、生活化自. z v p拍秒变职场照
GPT-4o还能直接拯救你的职场证件照危机。
有网友上传了一张偏生活化的自拍照，并给出指令：
Make a corporate professional LinkedIn image.
制作一张企业级专业领英形象图
GPT-4o在保留了原始妆容、发型、脸部细节的基础上，把服装变成了西装白衬衫，背景变成淡灰色，标准求职照，职业感爆棚。
7、一^ 5 !键试衣
还有网友上传了一张自己的大头# i T : 6照，一件金黑色巴洛克风格的印花衬衫和一条薰衣草紫色的裤子图，问GPT-4o：“我穿这件衬衫和裤子走在迈阿密的南沙滩上会是什么样L x : 5 a N x呢？给我张图看看。”
然后7 w O nGPT-4o就真的给他安排上了。
只见该网友身穿指定I U } T H L服装，走在迈阿密标志性的棕榈大道，甚至连蓝牙耳机都没忘戴…
有玩家可能要问了，那这不h L Z是抢了AI写真产品的饭碗吗？
其实GPT-4o这种给人物换着装换风格的原理偏向于图像理5 L – $ a { , j解+Prom` E G \ o upt控制+风格迁移（而不是严格的人脸建模）。
不需要训练，不需要多图素材，不追求100%面部重现。
而AI写真LoRA微调路线在技术流程上，通常需要用户上传多张不同角度的真实照片，微调一个新的个性化模型（LoRA），然后用这个模型+提示词来生成各种照片。
后者的优势在于能够保持高度人脸一致性（五官结构、微表情、侧脸识别度更高），且可以控制服装、场景、姿势、+ u `光感，适合= ! V ^ ~ \ W j批量输出。
但问题是成本更高，对上传的图片质量要求更高，泛用性没GPT-4o那么强。
8、生成iOS原生app界面图
有网友要求GPT-4o“生成一张正在计算538[ v z I 2 %8的计算器app图”，它不仅能生成一个计算器界面，还顺带把数学题给你算了，
而且用的是原汁原味的iOS# e G风格界面，按键排布、配色z I d、字体大小，让人难辨真假。
二、AI图像工作流真的死了吗% ] I k？
在GPT-4o掀起图/ C ] u d m F Q像生成狂潮的这几天，AI圈和设计圈已经吵翻了：“工作流已死”、“ComfyUI已死”、“Prompt都不重要了”、“设计师直接原地失业”……
当你r 3 g * ; 4 + |可以用一句话+一张图，分分钟从GP# I L * ?T-4o那里得到符合需求的高质K c . @ K量图像，很容易下悲观的定论。
从效率上来看，GPT-4o极大降低了图像生成的门槛，这种在对话界面端到端的高质量交付，的确在干掉一大批低阶操作型流程。
但AI图像工作流真的死了吗？
AI生r / E 8 / – ] 2 D图的“爽感”是即时的，但“满意”这件事，是极度主观且需要动态调优的。
而这正是工作流的价r o V 4 5 W O值所在，对于专g g 6 V业的人来说，Comf# 0 b w x SyUI依然具备更细粒度D } s 0 m & |的调参自由、更灵活的结构自定义能力。
也就是说，在用AI生成图片的过程中，要有随时接管+调整的能力。
真正做创作的人，从来都不是只靠“一键生成”解决问题的。
当然，随着AI生成内容越来越拟真，也引发了另一个值得认真思考的问题：
人类肉眼观察+寻/ : F找视觉漏洞的辨别方式已经明显不够用了，这就需要技b p 5术层面跟进建立AI生成内容的鉴别与追踪机制。
数V 1 b S 8 \ & Z (字水印和内容标记是目前最主流也最直接的一种方式，主要原理是：
在AI生成图像j q \ Y或视频的像素中嵌入不可见的& | \ x水印信息，用于标记其“生成来源”或“模型版本”，
用户看不见，但平台或工具可以通过检测算法验证真伪。
比7 8 c R x h ~ 1 b如OpenAI正在开发的“det% w D iectable watermark”，会用于图像生成模型输出的每一张图。
Google DeepMind推出的SynthID系统，可对图像和音频进行9 G = p $ J \隐性水印标记。
Adobe Content Credentials（内容凭证）计划，已整合到旗下Photoshop、Firefly等I 9 B P N工具中，为生成图像添加“来源签名”。
但这种方法也并非没有局限，如果图像经过二次压缩、截图、裁剪、水印擦除可能会导致水印失效，
而且无法适用于所有第三方模型或未接入系统的生成平台。
除了从生成方入手，平台本身也可以要求上传内容主动披露来源，如标H [ S a注“本图像由AI生成”，上传平台自动检测并添加生成标签等。
也许最终答案不是彻底“防伪”，而是建立一个允许AI生成内容存在，但不能让其随意伪装的内容生态。
作者= j R公众号：AI新榜（ID：AIGCplayer）
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