OpenAI全新多模态模型gpt-image-1详解：图像生成与编辑的核心特性与应用方法

引言

当首次推出的图像生成功能时，全网瞬间为之沸腾。无论是将个人照片转化为吉卜力风格的肖像，还是将珍贵的回忆变为动画艺术作品，都让人惊叹不已。如今，推出了一款全新的多模态模型“gpt-image-1”。这款模型不仅能在内部实现图像生成，还通过API接口对外开放。本文将深入探讨gpt-image-1的核心特性及其在图像生成与编辑中的应用方法。

什么是gpt-image-1？

作为最新的多模态语言模型，gpt-image-1凭借其卓越的图像生成能力和对现实世界知识的深度理解，迅速成为行业焦点。尽管DALL·E 2和DALL·E 3等专用模型依然可用，但gpt-image-1因其强大的性能脱颖而出，成为图像生成领域的首选。

gpt-image-1的核心特性

gpt-image-1具备以下核心功能：

高保真图像

多样化风格

精准编辑

知识驱动生成

文本一致性

使用范围

通过 API，用户可以利用GPT Image或DALL·E模型生成和编辑图像。目前，图像生成功能仅通过Image API提供，而 API的支持正在积极开发中。

gpt-image-1的定价

在使用gpt-image-1之前，了解其定价机制至关重要，这有助于用户优化预算并高效使用资源。

gpt-image-1按令牌计费，文本和图像令牌的费率各有不同：

文本输入令牌（提示）：每百万令牌5美元。

图像输入令牌（上传图片）：每百万令牌10美元。

图像输出令牌（生成图片）：每百万令牌40美元。

具体而言：

低质量正方形图像约0.02美元。

中等质量正方形图像约0.07美元。

高质量正方形图像约0.19美元。

需要注意，生成图像需要先创建专用图像令牌，因此延迟与成本与令牌使用量直接相关。较大尺寸或更高质量的图像需要更多令牌，从而增加处理时间和费用。

gpt-image-1：实际应用使用gpt-image-1生成图像

首先，安装并配置运行环境。

!pip os os.[''] = ""

输入代码示例：

= () = """一片宁静祥和的公园场景，人类与友好的机器人和谐共处。有人在散步，有人在玩游戏，还有人坐在树下的长椅上。整个氛围温暖而柔和，阳光透过树叶洒下斑驳光影。""" = ..( model="gpt-image-1", =) = .data[0]. = .()# 将图像保存为文件with open(".png", "wb") as f: f.write()

输出结果：

使用gpt-image-1编辑图像

gpt-image-1提供了多种图像编辑功能，例如局部编辑、基于已有图像生成新图像，以及通过掩码修复技术实现精准编辑。

使用掩码编辑图像

掩码编辑功能允许用户指定需要修改的部分。透明区域将根据提示替换，而彩色区域保持不变。

输入代码：

= () = ..edit( model="gpt-image-1", image=open("//4.png", "rb"), mask=open("//.png", "rb"), ="Elon Musk站在公司Logo前") = .data[0]. = .()# 将图像保存为文件with open(".png", "wb") as f: f.write()

输出结果：

使用掩码编辑时的注意事项：

图像与掩码必须具有相同的格式和尺寸，且每个文件需小于25MB。

提示可用于描述编辑部分或整个新图像。

若上传多张图像，掩码仅应用于第一张。

掩码图像必须包含alpha通道。若使用图像编辑工具创建掩码，需确保保存时启用了alpha通道。

对于黑白图像，可使用以下代码添加alpha通道并将其转换为有效掩码：

PIL io # 加载掩码图像为灰度模式mask = Image.open("//ked.jpeg").("L")# 转换为RGBA模式以支持alpha通道 = mask.("RGBA")# 将alpha通道填充为掩码内容.(mask)# 将图像保存为字节流buf = ().save(buf, ="PNG") = buf.()# 保存结果文件with open(".png", "wb") as f: f.write()

使用gpt-image-1的最佳实践

通过调整大小、质量、文件格式、压缩级别以及背景透明度等参数，精细控制输出效果。

若追求更快生成速度，建议使用正方形图像（1024×1024）和标准质量。也可选择人像（1536×1024）或风景（1024×1536）格式。质量可设置为低、中或高，默认值为自动。

Image API默认返回png格式的编码图像数据，但也可选择jpeg或webp格式。

对于jpeg或webp格式，可通过参数控制压缩级别（0-100%）。

gpt-image-1的应用场景

游戏

创意工具

教育

企业软件

广告与营销

医疗

建筑与房地产

娱乐与媒体

gpt-image-1的局限性

延迟

文本渲染

一致性

构图控制

总结

gpt-image-1展示了基于简单文本提示生成、编辑和生成变体的强大能力。尽管生成过程可能需要一定时间，其高质量与可控性使其在实际应用中表现卓越且价值显著。

这款模型不仅赋能内容创作、个性化与快速原型设计，还通过丰富的自定义选项和修复功能，为开发者提供了对输出结果的完全透明控制。

尽管有人担忧此类技术可能对人类创造力构成威胁，但其真正意义在于增强而非取代人类创意。我们需要在尊重原创性的同时，拥抱技术带来的便利，找到适当的平衡点，确保这些工具助力创新，而不削弱人类创作的独特价值。