小编：由于Ultraman在昨天早些时候发布了GPT-4O文学图片模型以来，我的朋友实际上在这方面被淹没了。这两天
由于Ultraman在昨天早些时候发布了GPT-4O文学图片模型以来，我的朋友实际上在这方面被淹没了。当您在这两天内开设工作团队时，您会看到编辑部门的同事在GPT-4O上做疯狂的工作。有些制作化身，有些制作表情符号，有些制作漫画。国王的想法高于其余的想法。即使我打开了Xiaohongshu，也将许多主页与GPT一起绘制。 。 。好吧，好吧，好的，Openai确实很重要。 Ultraman抓住男孩后，Ultraman仍然是顶级明星，对吗？扩展全文
也许有些朋友不知道发生了什么。简而言之，Openai释放了GPT-4O文学和艺术模型图，该图直接产生了您需要在p-pictures中使用嘴并绘制图片的过度。
它不仅可以直接在其官方网站上使用，而且效果有些兴奋。我只是在读完这篇文章后想到了。
这次波可以使许多实用的AI设计师怀疑红外生活。 。 。
查看他们在他心中介绍网站的正式案例，例如马克思（Marx）；这也变成了图片中简单的草图，使摄影师反映了五五岁，您在没有照片编辑的情况下告诉了我什么傻瓜？
因此，昨天清晨，我的朋友起床并收取20美元，这是一项测试。
一天玩了一天之后，我只能说，即使仍然存在许多缺陷，至少四个方面，OpenAi Raw Image功能确实是Kapana -pa -pa -panabik和6。
首先，就照片维护和照片样式转换而言，4O专注于一个并且易于使用。
经过批准的金猎犬Hotpot，我们为Hotpot和Robot Dog之间的对抗拍摄了一张照片，将AI转换为漫画的版本。
看，这个表达是正确的。
尽管细节很大，并且锅里填充了锅盆，但据了解，因为我们提供的图片有点模糊也。
另一方面，以真实的风格更换绘画也很好。我们还上传了刻在许多人类上的孔子的图片，将其用作原型，以提出真实的图片。
不过，看到效果，我想知道每个人是否都会感觉到时间和旅行空间？
比较其他伟大的文学作品和艺术抢夺模型，每个人都可以参考GPT-4O级别。
以下图片是由同一组直接单词组创建的，尤其是Midjourney，ImageFX，GPT-4O和前流行的Gemini-1.0-Flash-Exp。
显然，GPT-4O和Midjourney是相同的，而且效果可能在他们的同龄人中。 。 。
但是，尽管像Midjourney这样的AIS可以与GPT-4O竞争，但所有这些都可能是80分90分。
接下来的四个点确实可以使Openai造成。
首先是文本的渲染。即使目前有些可怕，4O模型也是如此残酷。
看以下内容，我问H我要提出一位学者，他在白板上写了音量机械公式和理论。尽管我对内容说了这句话，但是有数学公式和p图表 - 块，所以仍然很难修复它，对吗？
结果，他们认出了一切，并将其写在黑板上。
可以产生白板玻璃的影响。
如果每个人都不知道它的水平是多少，我在Openai的柔和公司下的模型中尝试相同的直接词，而效果就是这样。
尽管似乎是这样，如果您仔细观察图片中文本的内容，您将知道为什么Openai如此强大。
第二个是许多主题的一代。目前，4O模型专注于一个，准确而无情。
例如，请参阅此直接词。一段小通道中有一个秘密。在7个不同的元素中，数字和颜色不同。 。 。
其他型号是Papanic的，并提供了这样的名称，从而降低了数字。另一方面，Openai在没有犯罪的情况下实施了Theour要求，并且与老狗一样稳定。
根据OpenAI的说法，处理5-8个项目时其他模型无法忍受。
和4o最多可以处理10-20个不同的方法。
而且，如果您想回头并知道Openai图片中的元素不是像其他型号一样随机放置的，但是有一些设计，例如带有故事的动画场景。 。 。
最后一点，我认为最令人印象深刻的是4O图像生成的模型就像在理解文本和图像方面有一个大脑。
例如，在复杂的说明中，尤其是在长期已久的文本中，它不仅了解您想要的内容，而且还为您提供了想要的图片，例如作弊。
在审判期间，我们特别提出了它，并要求在房间的一个房间里画一头大象，但观众没有直接看到大象。它应该是那种明显存在的大象，但并不是每个人都能看到的，但它确实存在于环境。
太令人困惑了，不是吗？这是这样一个复杂的教学。您可以看到如何处理它。
我不认为这是不是说这是。当我看到这张照片时，我从来没有真正期望这个人能画出它，但是它是一种现实的风格。我用光和阴影创建了透明的空气大象。
除了理解之外，这在将知识作为与文本和图像的链接相关联的能力上尤其出色。
例如，在不提供任何参考信息的情况下，让它直接使用图纸来阐明牛顿发现的光原理。他可以直接提供教科书级专业的GSART。
因此，Openai也变得更强大。当每个人都认为他正在拉它时，他们创造了如此可怕的事情。
但是，其中有一些观点认为，这件事比以前的文学和艺术模式更好。
Openai在技术博客中说，他们使用了自动估计技术，而不是扩散模型T通常用于文学和艺术图像中。前者不会阻止先前的信息以后进行预测，然后随后的预言用于以后扩展。从一堆乱码的代码中，扩散逐渐从混乱中清除了模型。
与扩散相比，自动估计的好处是，它更令人赞叹的语义识别，尤其是如果您需要给您很多有关您的代者的问题，那么以前的文学和传记图形模型并不完全了解，因此每个人都无法制作适合他们偏好的图片。
因此，当使用GPT-4O询问原始图片时，您会发现图片实际上是从上到下绘制的，例如AI写作文章，一次跳下一个单词，这是非常自我归还的。
有趣的是，Openai首次流行的是GPT-3.5，它使用自回归变压器模型。出乎意料的是，他们依靠自回归来赢得Imag领域的比赛e世代。
当然，在这种新技术中，生成图像可能需要更多的东西，但是Openai认为这次值得高质量的图片。
大概是由于自回旋型号的模型，NGPT-4O的图片也将体验几种大型幻觉。
但这不是很多手指，但是图片中有太多元素，或者长度太长，它将下降。
例如，让我们将其制作一张由一堆元素贴纸组成的海报：
结果，即使您认为它看起来不错，您也会看到它有很多机器人和冲浪者，如果失去无人机，也有点关心。
官方博客还说，即使他们擅长处理拉丁语，它们也不是对其他小语言的好东西。
例如，如果我们写一些来自兄弟兄弟的文本，那么它的开发内容将会有问题，并且缺少细节。
但是话又说回来，它确实理解。从我的角度来看在LittleGPT-4O失败中，行业中最大的冲击不仅是图片的质量，而且还越来越意识到AI更新的速度非常快。
当模特的能力通过突飞猛进和界限提高时，老板以前研究过的所谓“经验”确实令人尴尬。
一夜之间也毫无价值。
例如，有一个老人在看到GPT-4O影响后失去了理智。
最后，我花了很多时间思考即时单词和各种调整参数。我刚刚得到了一个即时的单词或工作流，我几乎可以得分70分。结果，几天后，出现了有关添加工作流程的知识基础的新事物，我直接取代了过去的努力。等待，直到您习惯了知识的基础和工作流程没有被加热，并且更强大的代理人又来了。
因此，从这一点开始，我们使用AI的经验确实不能保持AI速度。
因此，如果模型本身足够强大，那么真正可以使您无敌的是。
换句话说，该模型具有很强的能力。我们用很多东西可以用来使我们的大脑储存，可以通过模型本身可以很容易地解决，而且我们的创造力可以更加自由。这是技术喷发期的股息。
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