AI修圖火了！GPT Image 2被網友玩爛，“照騙”要升級了？
AI修圖，而不是AI畫圖。
2026 年 4 月，OpenAI 正式發布了 GPT Image 2，用更豐富的語言支持、更高的制圖精細程度和推理能力，開創了 AI 制圖的新時代。在 GPT Image 2 發布后，雷科技也第一時間進行了體驗測試。
就第一印象來說，GPT Image 2 的生圖穩定性確實比 Nano Banana 等模型更為出色:別的模型只要人臉一多，五官就變樣；但 GPT Image 2 在多次修改后才會有明顯的「換臉」情況。
既然 GPT Image 2 表現如此穩定，那我們又能不能把 GPT Image 2 當作「私人影棚」來使用呢？
答案自然是肯定的。事實上在 X 等海外社交平臺已經有不少博主用 GPT Image 2 給自己修圖了。不同于傳統的 AI「照騙」，也不同于像素蛋糕等專業 AI 修圖軟件的「微瑕修補」，這些 GPT Image 2「影樓」對 AI 的應用處于兩者之間。在理想的情況下，你依舊能看出照片里的人是你；但這些所謂的「照片」，確實也都是 GPT「捏造」出來的。
圖片來源：雷科技
很難理解？我們不如直接看效果。
一張自拍也能生成「雜志大片」
為了體現 AI「影樓」的能力，我們需要先輸入一張「原始照片」，這里雷科技選擇 GPT 生成一張 40 歲中年中國男性的不修邊幅的自拍照片。
可以看到，畫面中的我不僅面露倦容，同時頭發、胡子也異常凌亂，有種剛剛值完 24 小時輪班的樣子。都不要說那這張照片去找工作了，那這張照片去注冊網約車司機都可能嚇跑乘客。
用 AI 生成的原始素材
圖片來源：雷科技
但把這張照片喂給 GPT Image 2，再加上 X 上其他博主分享的提示詞，選好風格后，原本邋遢的臉馬上迎來了大改造：蓬頭垢面的形象一去不復返，在專業人像燈的襯托下，我的面部細節和輪廓也變得清晰、立體，且膚質明顯有所改善。
AI 生成的「形象照」
圖片來源：雷科技
但更重要的是，我的面部表情、五官細節均得以保留，即使 GPT Image 2 給出的照片與我提供的「原圖」天差地別，但依舊能認出來「這還是我」。
當然了，我們也可以對照片中的細節進行微調，甚至調整整體的場景和風格。
基于上一張「形象照」拓展出來的不同風格的圖片
圖片來源：雷科技
有趣的是，盡管我只給出了「正臉自拍」，但在要求下，GPT Image 同樣能給出不同角度的照片。小雷檢查了一下，盡管衣著比較單一，同時整體質感也有 AI 風味。但只要在提示詞上稍加調整，這些「AI 照片」完全可以用來充當個人形象照來使用。
基于上一張「形象照」拓展出來的「證件照」
圖片來源：雷科技
順帶一提，雷科技也試了一下讓 GPT Image 2 把這種「成品照片」二次加工成證件照。從結果來看，對于一些非正式場合，比如辦理工牌、學生證、展會媒體證的時候，這種 AI「證件照」確實能派上用場，其質感也比目前攝影工作室常用的「換臉」證件照要自然。
不過雷科技仔細對比了一下，這種 AI「證件照」依舊不可避免地會對面部細節進行修改。舉個例子，再經過約 10 次修改后，我臉上的痣已經消失了、左眼也變成了雙眼皮�？紤]到這些細節通常是出入境等正式場合工作人員辨別認證是否合一的依據，雷科技不建議大家用這些「AI 證件照」去辦理有關證件。
作為對比，雷科技在國內 AI 服務中用相同素材做了測試。
豆包 P 圖模式基于原始素材生成的「形象照」
圖片來源：雷科技
不同于 GPT Image 2、豆包和元寶都內直接內置了 AI 修圖的模式，上傳原始照片后可以直接輸出對應風格的藝術照和證件照。而從質感上看，豆包、元寶內置的修圖模式出圖質量要明顯優于 GPT Image 2，風格也更可控。
但如果不用內置風格、直接使用相同的提示此生圖，那豆包和元寶出的圖 AI 感和油膩感會比較嚴重。
元寶 AI 生圖模式基于原始素材生成的「證件照」
圖片來源：雷科技
證件照方面，豆包和元寶都能盡可能的保留任務面部細節，表現確實比 GPT Image 要穩定。
AI 「修圖」和AI「畫圖」有著本質區別
看到這里，估計有人會覺得納悶：既然都是上傳照片、一鍵生成，那 GPT 或者國內這些 AI 助手玩的花樣，和以前我們常用的像素蛋糕或者修圖 App 里自帶的「AI 換頭證件照」到底有什么區別？
在雷科技看來，兩者的區別主要體現在攝影「記錄」的本質上。
我們先來說說真正的「修圖」流派。像像素蛋糕這類專門給影樓批量修圖的軟件，本質上做的是「修補」。它干活的「對象」是基于你原圖里本來就有的信息：軟件的算法會把你的照片分成皮膚、五官、背景等不同的部分，幫你擦掉痘痘、修勻膚色，或者按照標準美學公式去推一推臉型。
圖片來源：像素蛋糕
哪怕是現在手機證件照 App 里常用「換頭」模式，其本質也是把你的「臉」貼在現成的正裝模板上——新照片中完整保留了舊照片中已經「定格」的信息。
但 GPT Image 2 或者是豆包、元寶的直生圖模式，底層邏輯則是「無中生有」。大模型在拿到你的原圖后，其實根本不關心你某個像素點的數據：它是通過多模態的理解能力，把你的照片解構成一堆語義關鍵詞，比如「40歲、中國男性、短發、有胡子」；聽完描述后，再從自己學過的海量人像數據里，重新為你「畫」了一張新照片。
打個不太恰當的比方：像素蛋糕等 AI 修圖模式，本質上是在「照片上涂改」；而 AI 生圖的模式，本質上是你向 AI「形容」照片里的人，再讓 AI 大模型重新畫出新的圖片。
這就是為什么前面小雷在測試 GPT Image 2 時，改著改著連臉上的痣都沒了：一個是拿著橡皮擦在原畫上精修，另一個是看你一眼之后轉身去重新畫一張，兩者的自由度和真實性完全不在一個層面。
「AI 影棚」會讓「照騙」更嚴重嗎？
而在雷科技看來，這種「基于原圖修改」與「基于描述重繪」的差異，也是現在這些「AI 影棚」與傳統 AI 修圖模式模式最大區別。但問題在于，這種用 AI「重繪」出來的圖片，還能被稱作「照片」嗎？
在雷科技看來，從技術的角度來說，用大模型重繪出來的人像，在定義上已經很難被稱作傳統意義上的照片了。畢竟以前我們拍照，不管是手機還是單反，記錄的都是光線投射在傳感器上的物理痕跡。
但現在，大模型直接在后臺根據概率算出一堆像素給你——這些「照片」里的場景，甚至沒有在現實世界里出現過。這種沖擊，其實跟當年數碼相機剛普及時的情況有些類似：膠片黨覺得數碼照片「沒有靈魂」，只不過和數字時代相比，大模型「攝影」走得更遠。
但話又說回來，即使我們知道這些「AI 影棚」出的圖根本不能被稱作照片，「AI 影棚」也絕非沒有意義。以豆包、元寶為例，他們走的顯然走的是純粹的「實用工具」路線。
畢竟從需求上看，絕大多數用戶真正需要的，其實就是一張能拿得出手、在現實里能直接用的頭像。對一般用戶來說，「AI 影棚」的出現，真正把原本帶有門檻的「形象照」，徹底變成了「觸手可及」的東西。動動手指就能省下幾百塊和半天時間，這完全是技術普惠帶來的紅利。
當然，作為硬幣的另一面，當大模型把這種標準化、流程化的出圖能力變成免費的大鍋飯時，首當其沖的就是線下的流水線影樓。
可以肯定的是，如果這類影樓繼續死守著以前「化妝+流水線布光+模板化精修」的老路子，在幾乎零成本的 AI 影棚面前，遲早會變成下一個時代的版本棄子。對于線下的攝影機構來說，未來必然要走向活動跟拍這種難以被大模型替代的定制場景。
另外，作為真正的攝影，在「AI 影棚」泛濫的未來，「可信度」也會成為線下影樓的求生之道，大家在線下拍證件照時要求的照片回執，從某種角度看就是影樓「可信度」的代表。
至于很多人擔心的「虛擬人設泛濫」問題，在技術層面上其實也并沒有想象中那么悲觀。目前 AI 行業早已達成共識，推出了 SynthID 來驗證區分真正的照片和 AIGC 的圖片。只要各大平臺稍微上心一點，雷科技并不擔心「照騙」泛濫的問題。
圖片來源：Google
不可否認的是，隨著 AI 解放了大家的「創造力」，造假的成本已經被無限拉低。但從另一個方向想，早在 AI 生圖技術誕生之間，「照騙」現象就已經屢屢上演。既然「AI 影棚」并沒有從根本上讓事情變得更糟，同時對我們的日常生活也起到了一些幫助，那用「AI 影棚」滿足一下自己的小小的「虛榮心」，又有何不可呢？
AIAI修圖AIGCGPTImage2
來源：雷科技
本文圖片來自：123RF 正版圖庫 來源：雷科技
原文標題 : AI修圖火了！GPT Image 2被網友玩爛，“照騙”要升級了？
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