GPT-4o 图像生成能力：一项实证研究
目录
- 介绍
- 研究背景
- 方法论
- 文本到图像生成
- 图像到图像转换
- 图像到 3D 能力
- 主要优势
- 局限性与挑战
- 对比性能
- 影响与未来方向
- 结论
介绍
近年来，图像生成领域发生了巨大的变化，从生成对抗网络 (GAN) 发展到扩散模型，再到可以处理多种模态的统一生成架构。GPT-4o 作为一种原生多模态模型，能够直接从文本提示生成图像或转换现有图像，代表了该领域的重大进步。
本概述考察了一项全面的实证研究，该研究评估了 GPT-4o 在多个任务中的图像生成能力，并将其与领先的商业和开源替代方案进行基准测试。通过了解这种闭源系统的优势和局限性，研究人员和从业者可以深入了解当前统一生成模型的现状&
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