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3月25日，GPT4o默默更新了圖片生成能力，又掀起一次全網(wǎng)AI作圖的熱潮。
4o這次更新橫掃AI和設(shè)計圈，“AI生圖工作流不存在了”“設(shè)計師要原地失業(yè)了”各種說法到處都是，它真的這么牛嗎？我們該如何用好它呢？
今晚8點，Tina將第一時間在前哨AI小課帶來直播教程，不但會教你如何用好4o，還會分享一套完整的使用流程：
從規(guī)劃分鏡和提示詞，到利用AI工具生成關(guān)鍵畫面，再通過可靈實現(xiàn)圖生視頻，最后用剪映完成剪輯。
直播之前，前哨的小伙伴們已經(jīng)提前學習了一些小技巧，接下來就看看不用PS我們能做成什么效果，如果你也想學，歡迎現(xiàn)在報名加入前哨AI小課。
現(xiàn)在加入還能享受399早鳥優(yōu)惠，錯過就要恢復(fù)原價499啦。
海報、網(wǎng)頁、廣告... 一句話搞定
過去，設(shè)計海報、網(wǎng)頁或廣告都是高端技巧，配色、字體、圖層蒙版…每一項可以學上兩三年。
這幾天我們用GPT-4o幾句話都搞定了。
活動海報&網(wǎng)頁原型：
《芯片鄉(xiāng)村八卦故事》的概念海報，圖片文字全部都讓4o設(shè)計完成，看起來還比較簡陋？試試為王煜全老師的長壽科技項目設(shè)計網(wǎng)頁，這檔次一下就上來了。
廣告圖設(shè)計&翻譯：
2024年出海已經(jīng)是商業(yè)熱點，Tina為小米充電寶現(xiàn)改了一幅英文廣告，以前少說幾個小時溝通協(xié)調(diào)才能搞定的事，現(xiàn)在一句話就完成了。
圖片PS：
上面的案例可能離許多人都還比較遠，我們也試了更多日常場景，菜太辣了可以給你改“清淡”。
把照片里的人去掉，即使掌握專業(yè)PS技巧也得花不少的時間，現(xiàn)在同樣一句話搞定。
4o技術(shù)原理解讀
與以往需要調(diào)用獨立模型（如DALL·E）不同，這次GPT-4o將圖像生成能力“原生”地構(gòu)建在模型內(nèi)部。
雖然官方?jīng)]有完全透露技術(shù)細節(jié)，但是從已有的信息我們還是看出了蛛絲馬跡。
簡單來說，GPT-4o做了兩大優(yōu)化：
模型框架優(yōu)化：GPT-4o在圖像生成上采用了自回歸Transformer架構(gòu)（Autoregressive Transformer），而非之前DALL-E 3等模型主流使用的擴散模型（Diffusion Model）。
自回歸模型可以簡單理解為“一步接一步”地生成圖像，基于前面已經(jīng)生成的部分一點點考慮下一步要畫什么，讓生成效果比此前的擴散模型更加精準。
數(shù)據(jù)處理改進：使用聯(lián)合表征學習（Joint Representation Learning），在海量的圖像和文本數(shù)據(jù)上進行聯(lián)合訓練，學會了深度理解這兩種信息之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。
實現(xiàn)上下文感知（Context Awareness）和視覺上下文學習（Visual Context Learning）。
當然這些改進也是有代價的——更高的計算成本不可避免，這就可以解釋為什么GPT-4o生成圖像有時需要大約一分鐘的時間。
實戰(zhàn)案例：前哨AI小課海報
理論千遍，不如上手一試。
為了直觀展示GPT-4o的圖像生成和迭代能力，我們前哨的小伙伴嘗試用它來設(shè)計一幅AI小課的海報，5輪對話得到最終成果：
第一步，給了4o一個簡單的海報文案、設(shè)計風格，結(jié)果并不讓人滿意，沒關(guān)系問問它該如何優(yōu)化修改，讓它按要求調(diào)整，結(jié)果是不是好了很多。
這海報只是簡單的大字報，能不能實現(xiàn)更復(fù)雜的視覺效果，讓它生成裸眼3D的海報看看，效果不錯，看著有點暈，再改！
最后同事又提了要求“48小時不好理解，換成2天吧”，沒問題。
整個過程下來，前哨小伙伴的普遍感受是：迭代速度極快，溝通成本低。
AI目前還無法完全替代專業(yè)設(shè)計師的審美和創(chuàng)意決策，但它極大地加速了從想法到視覺初稿的過程。
這對于需要快速產(chǎn)出視覺內(nèi)容或缺乏專業(yè)設(shè)計資源的團隊/個人來說，價值巨大。
你想要掌握4o的使用技巧嗎？想學會如何用AI工具賦能自己嗎？
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