什么是ChatGPT4o?
ChatGPT4o是OpenAI发布的最新版本，基于GPT-4模型，并针对多模态输入（包括图像生成和处理）做了重要优化。作为继GPT-3和GPT-4之后的更新版本，ChatGPT4o在文本生成、推理能力以及图像处理能力上都进行了大幅提升。这款模型不仅能够理解和生成文字，还具备强大的生图（Image Generation）能力，可以根据用户的文本描述生成高质量的图片，或是对现有图片进行编辑和优化。
ChatGPT4o在生图能力上的新特性
ChatGPT4o的生图能力在多个方面进行了显著的提升：
更高的图像质量：生成的图像在细节、色彩、光影等方面更加精准和丰富，展示出更高的艺术水准。
多模态融合：ChatGPT4o不仅可以生成图像，还能够通过分析图片内容来进行文本生成，这使得模型能够理解并创造出与图像高度一致的语境，支持图像和文字之间的无缝连接。
风格和细节的灵活控制：与前一版本相比，ChatGPT4o对图像风格和细节的把控更加精细，用户可以更明确地指定图像的风格，如超现实、抽象或现实主义等，同时对图像的细节（如光线、人物表情、背景元素等）也能进行细致调整。
快速的响应时间和更高的稳定性：生成图像的速度比之前的版本更快，且更稳定。这意味着无论是在复杂的图像生成任务，还是在大规模的图像生成需求下，ChatGPT4o都能提供流畅且高效的服务。
图像处理能力：ChatGPT4o不仅能够生成图像，还支持对现有图像进行编辑。例如，可以改变图片中的元素（添加或删除对象、调整构图等），或对图像进行质量优化和风格转化。
各种生图场景的案例
案例1：文生图（ 生成耗时3分钟）
ChatGPT4o能够根据这些描述，理解并生成符合要求的高质量广告图，其中手腕的细节、智能手表的设计以及广州标志性的城市背景（广州塔、东西塔）都能精准呈现。
在更加复杂的提示词下，例如生成8个不同特征的人，ChatGPT4o能够根据理解并生成出符合每个人特征细节的图片
案例2：图生图（ 生成耗时2分钟）
ChatGPT4o图生图能够保持角色的一致性，我用洋葱头作为垫图，让他生成新的表情包基本上能保持洋葱头的一致性。
案例3：局部重绘（ 生成耗时2分钟）
局部重绘很不错，除了重绘的区域外，多出来的奖杯会覆盖脸部的一部分，这里图片更合理。
案例4：卡通角色3D （ 生成耗时3分钟）
我继续用上面生成的足球洋葱头生成了3D预览图，但目前还不能导出直接用于3D建模
案例5：漫画故事生成 （ 生成耗时3分钟）
继续用上面生成的足球洋葱头生成了6格漫画，在没有完整的故事内容提示词下整体故事还是挺完整的，但中文显示会存在字体出错的情况
案例6: 图片风格化 （ 生成耗时3分钟）
用案例1的图片进行风格化处理，例如龙珠、吉普力、真人、乐高风格
案例7：产品海报生成（ 生成耗时2分钟）
实物的一致性也保持的很好，泡沫的细节很真实
案例8: 产品海报替换（ 生成耗时2分钟）
海报替换效果很好，产品和海报细节的一致性都保留了，还附带了上下文的泡沫效果。
案例9：模特产品组合（ 生成耗时2分钟）
真人模特的一致性会做的比较一般，仔细看模特脸部的一些细节还是存在不一样，例如妆容、耳环、手链。
案例10：模特换服装（ 生成耗时2分钟）
模特换装的效果做的很好，模特动作也保持了下来，但依然存在真人一致性不够，衣服存在色差的问题。
结合游戏业务的实践
以上的案例都是目前网上比较火的案例实践，如果结合公司业务，有可能从哪方面进行结合呢？以我目前做的AI相关以及技术相关的项目，我进行了以下的实践：
案例1: 图片素材扩散
每次只能生成1张图片，风格有沿用暗黑风格，但角色画风和一致性改变了，如果使用更丰富准确的提示词进行描述应该完成度更好。
案例2: 图片套用文字底版
能实现套用文字底版的功能，而且能根据提示词进行文案的修改。
案例3:图片改尺寸
能成功改尺寸，但角色的一致性发生了改变
案例4:游戏icon设计
能根据图片风格生成对应的按钮icon，设计师可以结合市场上的热门元素多次生图提供创意想法，也可能丰富提示词生成icon后进行微调使用，提高工作效率
案例5:游戏界面UI设计
案例6:技术方案流程图生成
刚好最近也在写专利提案，也尝试一下技术流程图的理解和生成。首先对3种请求方式的理解基本上是合理的（dify sse的第四步有点不对），3种方式的对比图已比较合理，最后还是中文显示的问题依然存在。
提示词：
一、背景技术 当前，许多 Web 应用需要处理耗时的任务，例如数据分析、文件上传和处理、复杂计算等。传统的同步处理方式会阻塞用户请求，导致用户体验下降，甚至出现请求超时等问题。虽然异步处理可以解决这个问题，但实现异步处理通常需要复杂的代码和基础设施，例如消息队列、定时任务等。Dify 提供了 SSE（Server-Sent Events）模式，可以用于实时推送消息，但直接使用 SSE 构建异步任务处理工具仍然需要一定的开发工作。 二、背景技术的技术问题 现有技术在处理耗时任务时主要面临以下局限性： 同步处理阻塞用户请求: 传统的同步处理方式会使服务器端在任务完成前一直占用资源，导致用户端长时间等待，影响用户体验。 异步处理实现复杂: 构建异步处理机制通常需要引入消息队列、定时任务等组件，增加了系统的复杂性和维护成本。 Dify SSE 模式应用难度: 虽然 Dify 提供了 SSE 模式，但开发者仍需自行处理任务状态的监控和结果的回调，增加了开发难度。 根据上面的描述画出一张技术流程图。
生成结果：
总结
ChatGPT4o的理解能力真的很强，简单的提示词就可以生产完成度很高的图片。生图能力也非常出色，在单一的卡通角色、实物产品的一致性上做的很好，
之前需要在工作流多个工具才能协同完成的模特换装、产品替换等复杂的能力，ChatGPT4o用简单的提示词就能实现，小白也能轻松上手，如果提示词更加
准确描述的话，相信可以得到完成度更高的图片。生图效率很高，每次生图的耗时都在2-3分钟就能完成。大家也可以尝试一下使用ChatGPT4o，还有很多功能大家一起发掘。
