2026 年 4 月，OpenAI 认真发布了 GPT Image 2，用更丰富的说话赈济、更高的制图细致进度和推明智商，创始了 AI 制图的新期间。在 GPT Image 2 发布后，雷科技也第一时期进行了体验测试。

就第一印象来说，GPT Image 2 的生图相识性如实比 Nano Banana 等模子更为出色:别的模子独一东说念主脸一多，五官就变样；但 GPT Image 2 在屡次修改后才会有昭彰的「换脸」情况。

既然 GPT Image 2 进展如斯相识，那咱们又能弗成把 GPT Image 2 当作「私东说念主影棚」来使用呢？

谜底当然是详情的。事实上在 X 等国外外交平台照旧有不少博主用 GPT Image 2 给我方修图了。不同于传统的 AI「照骗」，也不同于像素蛋糕等专科 AI 修图软件的「微瑕修补」，这些 GPT Image 2「影楼」对 AI 的欺诈处于两者之间。在理念念的情况下，你依旧能看出像片里的东说念主是你；但这些所谓的「像片」，如实也都是 GPT「持造」出来的。

图片来源：雷科技

很难诱导？咱们不如胜仗算作果。

一张自拍也能生成「杂志大片」

为了体现 AI「影楼」的智商，咱们需要先输入一张「原始像片」，这里雷科技遴荐 GPT 生成一张 40 岁中年中国男性的不修仪表的自拍像片。

不错看到，画面中的我不仅面露倦容，同期头发、胡子也终点凌乱，有种刚刚值完 24 小时轮班的形式。都不要说那这张像片去找责任了，那这张像片去注册网约车司机都可能吓跑乘客。

用 AI 生成的原始素材

图片来源：雷科技

但把这张像片喂给 GPT Image 2，再加上 X 上其他博主共享的教唆词，选好立场后，底本暧昧的脸立时迎来了大纠正：钗横鬓乱的形象室迩人遐，在专科东说念主像灯的映衬下，我的面部细节和空洞也变得明晰、立体，且肤质昭彰有所改善。

AI 生成的「形象照」

图片来源：雷科技

但更进军的是，我的面部情态、五官细节均得以保留，即使 GPT Image 2 给出的像片与我提供的「原图」截然不同，但依旧能认出来「这如故我」。

固然了，咱们也不错对像片中的细节进行微调，以至调度全体的场景和立场。

基于上一张「形象照」拓展出来的不同立场的图片

图片来源：雷科技

真理的是，尽管我只给出了「正脸自拍」，但在条目下，GPT Image 一样能给出不同角度的像片。小雷检查了一下，尽管衣服比较单一，同期全体质感也有 AI 风仪。但独一在教唆词上稍加调度，这些「AI 像片」王人备不错用来充任个东说念主形象照来使用。

基于上一张「形象照」拓展出来的「证件照」

图片来源：雷科技

顺带一提，雷科技也试了一下让 GPT Image 2 把这种「制品像片」二次加工成证件照。从戒指来看，关于一些非认真场地，比如办理工牌、学生证、展会媒体证的时候，这种 AI「证件照」如实能派上用场，星空体育(StarSports)官网其质感也比咫尺照相责任室常用的「换脸」证件照要当然。

不外雷科技仔细对比了一下，这种 AI「证件照」依旧不可幸免地会对面部细节进行修改。举个例子，再经过约 10 次修改后，我脸上的痣照旧隐藏了、左眼也酿成了双眼皮。研讨到这些细节频繁是收支境等认真场地责任主说念主员鉴识认证是否合一的依据，雷科技不提出巨匠用这些「AI 证件照」去办理关连证件。

作为对比，雷科技在国内 AI 处事顶用疏导素材作念了测试。

豆包 P 图模式基于原始素材生成的「形象照」

图片来源：雷科技

不同于 GPT Image 2、豆包和元宝都内胜仗内置了 AI 修图的模式，上传原始像片后不错胜仗输出对应立场的艺术照和证件照。而从质感上看，豆包、元宝内置的修图模式出图质料要昭彰优于 GPT Image 2，立场也更可控。

但若是毋庸内置立场、胜仗使用疏导的教唆此生图，那豆包和元宝出的图 AI 感和浓重感会比较严重。

元宝 AI 生图模式基于原始素材生成的「证件照」

图片来源：雷科技

证件照方面，豆包和元宝都能尽可能的保留任务面部细节，进展如实比 GPT Image 要相识。

AI 「修图」和AI「绘图」有着本色区别

看到这里，意象有东说念主会以为悔恨：既然都是上传像片、一键生成，那 GPT 概况国内这些 AI 助手玩的神气，和畴昔咱们常用的像素蛋糕概况修图 App 里自带的「AI 换头证件照」到底有什么区别？

在雷科技看来，两者的区别主要体当今照相「记载」的本色上。

咱们先来说说信得过的「修图」门户。像像素蛋糕这类专门给影楼批量修图的软件，本色上作念的是「修补」。它干活的「对象」是基于你原图里本来就有的信息：软件的算法会把你的像片分红皮肤、五官、布景等不同的部分，帮你擦掉痘痘、修匀肤色，概况按照圭臬好意思学公式去推一推脸型。

图片来源：像素蛋糕

哪怕是当今手机证件照 App 里常用「换头」模式，银河国际游戏平台app其本色亦然把你的「脸」贴在现成的正装模板上——新像片中齐全保留了旧像片中照旧「定格」的信息。

但 GPT Image 2 概况是豆包、元宝的直生图模式，底层逻辑则是「附耳射声」。大模子在拿到你的原图后，其实压根不怜惜你某个像素点的数据：它是通过多模态的诱导智商，把你的像片解组成一堆语义关节词，比如「40岁、中国男性、短发、有胡子」；听完形色后，再从我方学过的海量东说念主像数据里，重新为你「画」了一张新像片。

打个不太适宜的比喻：像素蛋糕等 AI 修图模式，本色上是在「像片上涂改」；而 AI 生图的模式，本色上是你向 AI「描摹」像片里的东说念主，再让 AI 大模子重新画出新的图片。

这便是为什么前边小雷在测试 GPT Image 2 时，改着改着连脸上的痣都没了：一个是拿着橡皮擦在原画上精修，另一个是看你一眼之后回身去重新画一张，两者的开脱度和真实性王人备不在一个层面。

「AI 影棚」会让「照骗」更严重吗？

而在雷科技看来，这种「基于原图修改」与「基于形色重绘」的各别，亦然当今这些「AI 影棚」与传统 AI 修图模式模式最大区别。但问题在于，这种用 AI「重绘」出来的图片，还能被称作「像片」吗？

在雷科技看来，从工夫的角度来说，用大模子重绘出来的东说念主像，在界说上照旧很难被称作传统敬爱上的像片了。毕竟畴昔咱们拍照，无论是手机如故单反，记载的都是晴朗投射在传感器上的物理陈迹。

但当今，大模子胜仗在后台凭证概率算出一堆像素给你——这些「像片」里的场景，以至莫得在实验宇宙里出现过。这种冲击，其实跟当年数码相机刚栽植时的情况有些雷同：胶片党以为数码像片「莫得灵魂」，只不外和数字期间比拟，大模子「照相」走得更远。

但话又说转头，即使咱们知说念这些「AI 影棚」出的图压根弗成被称作像片，「AI 影棚」也绝非没故敬爱。以豆包、元宝为例，他们走的显然走的是纯正的「实用器具」道路。

毕竟从需求上看，绝大强大用户信得过需要的，其实便是一张能拿得动手、在实验里能胜仗用的头像。对一般用户来说，「AI 影棚」的出现，信得过把底本带有门槛的「形象照」，澈底酿成了「垂手而得」的东西。动开端指就能省下几百块和半天时期，这王人备是工夫普惠带来的红利。

固然，作为硬币的另一面，当大模子把这种圭臬化、历程化的出图智商酿成免费的大锅饭时，首当其冲的便是线下的活水线影楼。

不错详情的是，若是这类影楼不时谨守着畴昔「化妆+活水线布光+模板化精修」的老门路，在简直零资本的 AI 影棚眼前，朝夕会酿成下一个期间的版块弃子。关于线下的照相机构来说，改日势必要走向活动跟拍这种难以被大模子替代的定制场景。

另外，作为信得过的照相，在「AI 影棚」泛滥的改日，「确凿度」也会成为线下影楼的求生之说念，巨匠在线下拍证件照时条目的像片回执，从某种角度看便是影楼「确凿度」的代表。

至于好多东说念主追溯的「臆造东说念主设泛滥」问题，在工夫层面上其实也并莫得念念象中那么悲不雅。咫尺 AI 行业早已结束共鸣，推出了 SynthID 来考证分别信得过的像片和 AIGC 的图片。独一各大平台稍许上心极少，雷科技并不追溯「照骗」泛滥的问题。

图片来源：Google

不可否定的是，跟着 AI 解放了巨匠的「创造力」，作秀的资本照旧被无尽拉低。但从另一个场地念念，早在 AI 生图工夫出身之间，「照骗」表象就照旧屡屡献技。既然「AI 影棚」并莫得从压根上让事情变得更糟，同期对咱们的平日生计也起到了一些匡助，那用「AI 影棚」高慢一下我方的小小的「虚荣心」，又有何不可呢？