在人工智能领域，OpenAI 的最新模型 GPT-4o 正在引发一场革命，特别是在图像生成方面，其强大的能力引起了广泛关注。近期，许多用户利用 GPT-4o 创作了大量吉卜力风格的图像，这一现象迅速走红网络，甚至让人质疑此前的提示词工程（Prompt Engineering）和 Stable Diffusion（SD）等技术的价值是否正在被大模型的进化所取代。
GPT-4o 的多模态能力
GPT-4o 的 “o” 代表 “omni”，即全能，标志着其在多模态处理上的突破。与之前的模型相比，GPT-4o 不仅能够处理文本，还能生成和理解图像、音频等多种形式的内容。这种能力使得用户可以通过简单的文本输入，生成高质量的图像，极大地降低了创作门槛。例如，有用户使用 GPT-4o 将经典影视作品《甄嬛传》中的场景转化为吉卜力风格的动画，效果令人惊叹。
对提示词工程和 Stable Diffusion 的影响
提示词工程和 Stable Diffusion 曾是 AI 图像生成领域的重要技术。提示词工程需要用户精心设计输入，以引导模型生成预期的输出；Stable Diffusion 则是一种基于扩散模型的图像生成技术。然而，随着 GPT-4o 的出现，这些技术的地位受到挑战。
GPT-4o 的强大之处在于其对提示词的敏感性和理解力，用户无需复杂的提示设计，即可获得满意的结果。这意味着，过去需要专业知识和技巧才能实现的效果，现在普通用户也能轻松达到。
大模型能力的进化：碾压一切？
GPT-4o 的出现，展示了大模型在多模态处理上的强大能力。这种进化不仅提升了模型的性能，也在某种程度上简化了用户的操作。然而，这并不意味着提示词工程和 Stable Diffusion 等技术将被完全取代。这些技术在特定场景下仍有其独特的价值，特别是在需要高度定制化和专业化的应用中。因此，GPT-4o 的进化更多地是为用户提供了新的选择和可能性，而非彻底颠覆现有技术。
结语
GPT-4o 的发布，标志着人工智能在多模态处理领域迈出了重要一步。其强大的图像生成能力，使得创作变得更加便捷和高效。然而，技术的进步并不意味着对旧有方法的完全取代。提示词工程和 Stable Diffusion 等技术，仍将在特定领域发挥作用。未来，如何将这些技术与新模型相结合，发挥各自优势，值得我们深入思考和探索。
（文：PyTorch研习社）