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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AI作圖的熱潮。
4o這次更新橫掃AI和設計圈，“AI生圖工作流不存在了”“設計師要原地失業了”各種說法到處都是，它真的這麼牛嗎？我們該如何用好它呢？
昨晚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：
從規劃分鏡和提示詞，到利用AI工具生成關鍵畫面，再透過可靈實現圖生影片，最後用剪映完成剪輯。
直播之前，前哨的小夥伴們已經提前學習了一些小技巧，接下來就看看不用PS我們能做成什麼效果，如果你也想學，歡迎現在報名加入前哨AI小課。
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海報、網頁、廣告… 一句話搞定
過去，設計海報、網頁或廣告都是高階技巧，配色、字型、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&網頁原型：
《晶片鄉村八卦故事》的概念海報，圖片文字全部都讓4o設計完成，看起來還比較簡陋？試試為王煜全老師的長壽科技專案設計網頁，這檔次一下就上來了。
廣告圖設計&翻譯：
2024年出海已經是商業熱點，Tina為小米充電寶現改了一幅英文廣告，以前少說幾個小時溝通協調才能搞定的事，現在一句話就完成了。
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”。
把照片裡的人去掉，即使掌握專業PS技巧也得花不少的時間，現在同樣一句話搞定。
4o技術原理解讀
與以往需要呼叫獨立模型（如DALL·E）不同，這次GPT-4o將影像生成能力“原生”地構建在模型內部。
雖然官方沒有完全透露技術細節，但是從已有的資訊我們還是看出了蛛絲馬跡。
簡單來說，GPT-4o做了兩大最佳化：
模型框架最佳化：GPT-4o在影像生成上採用了自迴歸Transformer架構（Autoregressive Transformer），而非之前DALL-E 3等模型主流使用的擴散模型（Diffusion Model）。
自迴歸模型可以簡單理解為“一步接一步”地生成影像，基於前面已經生成的部分一點點考慮下一步要畫什麼，讓生成效果比此前的擴散模型更加精準。
資料處理改進：使用聯合表徵學習（Joint Representation Learning），在海量的影像和文字資料上進行聯合訓練，學會了深度理解這兩種資訊之間的內在關聯。
實現上下文感知（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，這就可以解釋為什麼GPT-4o生成影像有時需要大約一分鐘的時間。
實戰案例：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的影像生成和迭代能力，我們前哨的小夥伴嘗試用它來設計一幅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、設計風格，結果並不讓人滿意，沒關係問問它該如何最佳化修改，讓它按要求調整，結果是不是好了很多。
這海報只是簡單的大字報，能不能實現更復雜的視覺效果，讓它生成裸眼3D的海報看看，效果不錯，看著有點暈，再改！
最後同事又提了要求“48小時不好理解，換成2天吧”，沒問題。
整個過程下來，前哨小夥伴的普遍感受是：迭代速度極快，溝通成本低。
AI目前還無法完全替代專業設計師的審美和創意決策，但它極大地加速了從想法到視覺初稿的過程。
這對於需要快速產出視覺內容或缺乏專業設計資源的團隊/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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