2026 年 4 月t+0股票交易平台，OpenAI 正式发布了 GPT Image 2，用更丰富的语言支持、更高的制图精细程度和推理能力，开创了 AI 制图的新时代。在 GPT Image 2 发布后，雷科技也第一时间进行了体验测试。
就第一印象来说，GPT Image 2 的生图稳定性确实比 Nano Banana 等模型更为出色:别的模型只要人脸一多，五官就变样；但 GPT Image 2 在多次修改后才会有明显的「换脸」情况。
既然 GPT Image 2 表现如此稳定，那我们又能不能把 GPT Image 2 当作「私人影棚」来使用呢？
答案自然是肯定的。事实上在 X 等海外社交平台已经有不少博主用 GPT Image 2 给自己修图了。不同于传统的 AI「照骗」，也不同于像素蛋糕等专业 AI 修图软件的「微瑕修补」，这些 GPT Image 2「影楼」对 AI 的应用处于两者之间。在理想的情况下，你依旧能看出照片里的人是你；但这些所谓的「照片」，确实也都是 GPT「捏造」出来的。
图片来源：雷科技
很难理解？我们不如直接看效果。
一张自拍也能生成「杂志大片」
为了体现 AI「影楼」的能力，我们需要先输入一张「原始照片」，这里雷科技选择 GPT 生成一张 40 岁中年中国男性的不修边幅的自拍照片。
可以看到，画面中的我不仅面露倦容，同时头发、胡子也异常凌乱，有种刚刚值完 24 小时轮班的样子。都不要说那这张照片去找工作了，那这张照片去注册网约车司机都可能吓跑乘客。
用 AI 生成的原始素材
图片来源：雷科技
但把这张照片喂给 GPT Image 2，再加上 X 上其他博主分享的提示词，选好风格后，原本邋遢的脸马上迎来了大改造：蓬头垢面的形象一去不复返，在专业人像灯的衬托下，我的面部细节和轮廓也变得清晰、立体，且肤质明显有所改善。
AI 生成的「形象照」
图片来源：雷科技
但更重要的是，我的面部表情、五官细节均得以保留，即使 GPT Image 2 给出的照片与我提供的「原图」天差地别，但依旧能认出来「这还是我」。
当然了，我们也可以对照片中的细节进行微调，甚至调整整体的场景和风格。
基于上一张「形象照」拓展出来的不同风格的图片
图片来源：雷科技
有趣的是，尽管我只给出了「正脸自拍」，但在要求下，GPT Image 同样能给出不同角度的照片。小雷检查了一下，尽管衣着比较单一，同时整体质感也有 AI 风味。但只要在提示词上稍加调整，这些「AI 照片」完全可以用来充当个人形象照来使用。
基于上一张「形象照」拓展出来的「证件照」
图片来源：雷科技
顺带一提，雷科技也试了一下让 GPT Image 2 把这种「成品照片」二次加工成证件照。从结果来看，对于一些非正式场合，比如办理工牌、学生证、展会媒体证的时候，这种 AI「证件照」确实能派上用场，其质感也比目前摄影工作室常用的「换脸」证件照要自然。
不过雷科技仔细对比了一下，这种 AI「证件照」依旧不可避免地会对面部细节进行修改。举个例子，再经过约 10 次修改后，我脸上的痣已经消失了、左眼也变成了双眼皮。考虑到这些细节通常是出入境等正式场合工作人员辨别认证是否合一的依据，雷科技不建议大家用这些「AI 证件照」去办理有关证件。
作为对比，雷科技在国内 AI 服务中用相同素材做了测试。
豆包 P 图模式基于原始素材生成的「形象照」
图片来源：雷科技
不同于 GPT Image 2、豆包和元宝都内直接内置了 AI 修图的模式，上传原始照片后可以直接输出对应风格的艺术照和证件照。而从质感上看，豆包、元宝内置的修图模式出图质量要明显优于 GPT Image 2，风格也更可控。
但如果不用内置风格、直接使用相同的提示此生图，那豆包和元宝出的图 AI 感和油腻感会比较严重。
元宝 AI 生图模式基于原始素材生成的「证件照」
图片来源：雷科技
证件照方面，豆包和元宝都能尽可能的保留任务面部细节，表现确实比 GPT Image 要稳定。
AI 「修图」和AI「画图」有着本质区别
看到这里，估计有人会觉得纳闷：既然都是上传照片、一键生成，那 GPT 或者国内这些 AI 助手玩的花样，和以前我们常用的像素蛋糕或者修图 App 里自带的「AI 换头证件照」到底有什么区别？
在雷科技看来，两者的区别主要体现在摄影「记录」的本质上。
我们先来说说真正的「修图」流派。像像素蛋糕这类专门给影楼批量修图的软件，本质上做的是「修补」。它干活的「对象」是基于你原图里本来就有的信息：软件的算法会把你的照片分成皮肤、五官、背景等不同的部分，帮你擦掉痘痘、修匀肤色，或者按照标准美学公式去推一推脸型。
图片来源：像素蛋糕
哪怕是现在手机证件照 App 里常用「换头」模式，其本质也是把你的「脸」贴在现成的正装模板上——新照片中完整保留了旧照片中已经「定格」的信息。
但 GPT Image 2 或者是豆包、元宝的直生图模式，底层逻辑则是「无中生有」。大模型在拿到你的原图后，其实根本不关心你某个像素点的数据：它是通过多模态的理解能力，把你的照片解构成一堆语义关键词，比如「40岁、中国男性、短发、有胡子」；听完描述后，再从自己学过的海量人像数据里，重新为你「画」了一张新照片。
打个不太恰当的比方：像素蛋糕等 AI 修图模式，本质上是在「照片上涂改」；而 AI 生图的模式，本质上是你向 AI「形容」照片里的人，再让 AI 大模型重新画出新的图片。
这就是为什么前面小雷在测试 GPT Image 2 时，改着改着连脸上的痣都没了：一个是拿着橡皮擦在原画上精修，另一个是看你一眼之后转身去重新画一张，两者的自由度和真实性完全不在一个层面。
「AI 影棚」会让「照骗」更严重吗？
而在雷科技看来，这种「基于原图修改」与「基于描述重绘」的差异，也是现在这些「AI 影棚」与传统 AI 修图模式模式最大区别。但问题在于，这种用 AI「重绘」出来的图片，还能被称作「照片」吗？
在雷科技看来，从技术的角度来说，用大模型重绘出来的人像，在定义上已经很难被称作传统意义上的照片了。毕竟以前我们拍照，不管是手机还是单反，记录的都是光线投射在传感器上的物理痕迹。
但现在，大模型直接在后台根据概率算出一堆像素给你——这些「照片」里的场景，甚至没有在现实世界里出现过。这种冲击，其实跟当年数码相机刚普及时的情况有些类似：胶片党觉得数码照片「没有灵魂」，只不过和数字时代相比，大模型「摄影」走得更远。
但话又说回来，即使我们知道这些「AI 影棚」出的图根本不能被称作照片，「AI 影棚」也绝非没有意义。以豆包、元宝为例，他们走的显然走的是纯粹的「实用工具」路线。
毕竟从需求上看，绝大多数用户真正需要的，其实就是一张能拿得出手、在现实里能直接用的头像。对一般用户来说，「AI 影棚」的出现，真正把原本带有门槛的「形象照」，彻底变成了「触手可及」的东西。动动手指就能省下几百块和半天时间，这完全是技术普惠带来的红利。
当然，作为硬币的另一面，当大模型把这种标准化、流程化的出图能力变成免费的大锅饭时，首当其冲的就是线下的流水线影楼。
可以肯定的是，如果这类影楼继续死守着以前「化妆+流水线布光+模板化精修」的老路子，在几乎零成本的 AI 影棚面前，迟早会变成下一个时代的版本弃子。对于线下的摄影机构来说，未来必然要走向活动跟拍这种难以被大模型替代的定制场景。
另外，作为真正的摄影，在「AI 影棚」泛滥的未来，「可信度」也会成为线下影楼的求生之道，大家在线下拍证件照时要求的照片回执，从某种角度看就是影楼「可信度」的代表。
至于很多人担心的「虚拟人设泛滥」问题，在技术层面上其实也并没有想象中那么悲观。目前 AI 行业早已达成共识，推出了 SynthID 来验证区分真正的照片和 AIGC 的图片。只要各大平台稍微上心一点，雷科技并不担心「照骗」泛滥的问题。
图片来源：Google
不可否认的是，随着 AI 解放了大家的「创造力」，造假的成本已经被无限拉低。但从另一个方向想，早在 AI 生图技术诞生之间t+0股票交易平台，「照骗」现象就已经屡屡上演。既然「AI 影棚」并没有从根本上让事情变得更糟，同时对我们的日常生活也起到了一些帮助，那用「AI 影棚」满足一下自己的小小的「虚荣心」，又有何不可呢？
文章为作者独立观点，不代表联华证券-互联网配资利息-可靠的炒股配资观点
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