本文深入体验了GPT-4o图像生成模型，发现其在多种设计场景中表现出色，甚至可能让comfyUI工作流的学习变得不再必要。

上周我介绍了gemini生图模型，我觉得已经算是实用性很强了，但紧接着Open AI就卷起来了，也更新了一波图像生成模型，然后迅速在全网刷屏。那它的效果到底好不好用呢？是不是被吹的很厉害？我很好奇啊，所以周末赶紧深度实测了一波，先说结论：生成的图确实比Gemini的更好，但也并不完美。

我用GPT-4o深度测评了2天，当它真的可以指哪打哪后，我实在是不知道怎么形容。这篇文章我先跟大家总结10个最好用的使用示例，向你证明它确实是太好用了！

先说明一下，有些人可能会发现不充会员也能用GTP-4o，但出来的图效果完全不行。这是因为免费用户是用不了新的图像生成模型的，每天送的那5次用的其实是Dall-E模型，不是真正的新绘图模型。

充值后，选择更多中的“创建图片”用的才是全新的GTP-4o画图模型。

所以，我周末花费巨资，先是买了一张虚拟信用卡，然后又再充值了一个plus会员，很顺利的就用上了。注意咱们只需要花$20买plus会员就够了，不用去买那个$200每个月的，太浪费了。 从我使用的情况来看，plus会员就能一直生图，我用了2天，没出现限制的情况。

到这里估计就有朋友会问了，到底怎么充值啊？在chatGPT官网充值不支持国内信用卡，找淘宝代充不放心，跟别人合租使用又觉得不方便，办海外卡又没有途径，怎么办？

一款产品无到有，产品经理需要做些什么？

在一个产品从无到有的过程中，要做好产品经理这个角色实在是不容易，除了大家都知道的写需求、写需求、写需求，要做的事多着呢。产品经理不是你眼中的只会找你麻烦，提要求..

查看详情 >

如何用上chatGPT-4o？

我自己试了一圈下来，最终总结还是在网上办一张虚拟信用卡最方便，又快又省心。我用的虚拟卡网址是 WildCard （https://bewildcard.com ) ，步骤很简单，注册会员然后开卡就行。在开卡的时候用我的邀请码：BJRGRQI4 ，可以减免1美元年费，不收月费，挺划算的。

然后再往这张卡里充值20美元（用支付宝就能充），就可以买GPT-4o plus了，一个月20美元也可以用上最新的画图功能。

我自己的充值消费记录

好了，到这里相信大家已经解决了充值问题，也成了chatGPT尊贵的会员了，可以开始愉快的生图了。那有哪些有意思的应用场景可以让我们快速玩出花来呢？

我测试了以下10种场景，各个都非常惊艳！

注意：用的时候，记得先点更多，选择创建图片后再输出提示词，在提示词前面会有蓝色的“创建图片”，确保使用新模型且生效。

10个最常用的使用场景案例

1）生成组图

我测试的第一个生成图片，就是直接挑战高难度，让它在一个画面中同时生成一批带有对应特征的内容。这在目前其他AI生图能力上基本都超纲了，咱们直接上强度，看看它到底行不行？

提示词：一张正方形图片，包含一个4行4列的网格，网格上有16个图形，背景为白色，从左到右，从上到下。图形的风格请保持和参考图一致，列表如下：1、一块橙色的面包2、一个白色的星巴克杯子3、一个草莓蛋糕4、一瓶牛奶5、一瓶汽水6、一杯奶茶7、一张桌子8、便利店9、一只戴着帽子的狗10、一辆红色的小汽车11、一束玫瑰花12、一把黑色雨伞13、一双红色高跟鞋14、几个包子15、用草书写的“caiyun”16、办公楼

效果出来了，16个元素，位置、内容完全正确，风格和细节程度还做到了统一，非常棒！

接着，我想把它的风格按我提供的参考图重新设计下，毕竟在实际项目里，需要的风格比较确定，风格要做到一致性。

提示词：参考这张图，把上面的图风格改成和参考图一致

这是生成后的效果，开始有一些错误了。所以，我不满足，让它继续改。

有一些修正，但也还是会有问题，所以我想把它改回来，看看有没有修正回来的可能性，就和在实际工作中指导实习生的感觉。

提示词：再仔细对照最初的参考图和设计要求，颜色没有这么多，有几个地方的内容出错了，第2个，第7个，第10个

最终改了几轮后，有些改回来了，但又出了新的错误，我打算就此打住。

虽然它的效果还不是很完美，但总体上拿来稍微改改其实就能用了，已经给了我不小的惊喜，因为我也同时把这个提示词问了谷歌gemini，出来的图是这样的。

只能说，没有对比就没有伤害。

2）风格转换

GPT-4o有类似comfy UI中的ControlNet的功能，可以完全复刻参考图中的人物姿势，或根据线稿生成指定风格的图像。

给大家看下我当时测试的一个例子。

提示词：把上图中的画面转换为3D风格

转换后的图，已经非常像了有没有，这还学啥建模啊？质量也太高了。

眼尖的你可能会发现，生成后的图和原图稍微会有点区别，但这其实是官方刻意为之，不是做不到。因为当我要求它跟原图一样时，就违反规定了。

可能大家在操作的时候，经常会出现一个限制提示，说你违反了他们的规定。OpenAI 的内容政策特别严格地限制“高度拟真人物”的图像生成，尤其是当提示词中涉及“肖像还原”“外貌匹配”等字样时，哪怕是你自己的照片，模型出于防止误用（例如深度伪造）的政策，也有可能拒绝生成。

所以当出现人物相关需求时，可以用回comfyUI或Gemini，能解决问题。

此时，我已经不满足于把带人物的插画转成照片，我想把我觉得很美的插图壁纸也都转成照片了，那会是什么样的美景呢？咱们试试效果。

提示词：把这个场景变成一张写实照片

这是它生成出来的效果。

当我看到它生成出来的效果时，我真的是被惊艳到了，这效果还原的确实是有点太好了。

我在出这张图的时候已经是晚上12点多了，但我已经没了睡意，想赶紧多试试，这钱没白花呀。

我又找了另外一张我很喜欢的风景插图转换成了真实美景。

除了转成通用的卡通风格，还可以在提示词中加入指定的漫画家风格，使其更有对应风格的特点。比如我把上一篇文章中生成的美女图换成海贼王风格会是什么样的？

提示词：将参考图变成海贼王的画风

再转成乐高风格，提示词：将参考图变成乐高的画风

我还想把哪吒的3D图改为哆啦A梦的风格。

提示词：将参考图变成藤子不二雄风格

风格转换后，有点大雄的感觉啊，哈哈。

3）生成海报

它能根据自身的知识库，生成符合用户意图的配图。

比如我希望它帮我生成一张宇宙百科示意图。

提示词：我需要给百科全书画一张插图，请帮我用矢量插图风格生成一张不同类型的星球插图，需要有对应星球的名字，一句话介绍，背景为白色

这是生成出来的效果，质量很高啊，文字也都是对的。这在之前的生图模型中，其实很难做到，现在居然这么准确了。

英文没问题，那中文如何呢？我又试了下

提示词：把图中的英文改成中文

发现基本都能对上，不过也有一些小瑕疵，比如错别字，笔画粗细之类的细节还有提升空间，不过基本上稍微改改就能用了。

然后我又觉得太背景太干，适当加多一些细节。

提示词：背景上需要加多一些设计感，能用在书籍的宣传插图

背景加的还可以，还能继续微调，就像在指导一位设计实习生一般，没有脾气，不会疲劳，可以一直改，就问老板们喜不喜欢？设计师们怕不怕！4）虚拟试穿

GPT-4o能把提供的衣服、模特素材，直接合成想要的画面，完成电商里面经常用到的试穿效果图。这个能力其实在comfyUI和Gemini中都能做到，但我发现GPT-4o出来的效果似乎会更好。

提示词：把裤子，帽子，衣服穿到模特身上，并且走在街道上

出来的效果非常好，除了帽子logo那稍微有点瑕疵，其他几乎完全被复刻了过来。瞬间感觉用comfyUI搭建的工作流已经失去了意义。

5）动漫设计

它可以一次性上传多个角色设定，然后要求GPT-4o转换视角和场景，生成全新的漫画设定，同时保留漫画角色特征。

提示词：让鸣人和路飞这2个角色在中忍考试的场景中激烈的战斗，画面中有相应角色的技能特效

直接这样会提示违规，猜测可能是有版权的问题。按它提示继续操作就可以了，依然能保持参考图的特征，绕过限制。

但在出来的图片这里，手臂是有点问题的，我们也可以用它的局部修改功能。怎么操作呢？

点击图片放大，然后点右上角有一个编辑图标

点完之后，可以看到一只画笔，然后把想修改的地方圈出来，写上提示词就可以了。

这是优化之后的，能看到还是有一些瑕疵，还可以继续优化，我这里就不演示了。

6）改图标风格

在UI 领域，也可以让它根据一种风格生成对应的图标。咱们设计师经常找参考图，做情绪版，不就是为了做好风格设计吗？这下GPT-4o也能搞了，而且还挺精细。

比如让它按找到的设计参考图，重新设计图标。

提示词：按照第1个风格图标重新设计第2张图中的图标

最后生成的效果，虽然图片还存在一定的瑕疵，比如透视关系不大对，但这个效果还是非常不错的。

一整套图标时也可以出效果

最后的效果也还不错，除了第一个图标有瑕疵。

7）图像提取

GPT-4o可以从图像中抠图，它还不是一种简单的抠图，而是扣出画面内容，然后帮你做高清修复。

比如我找到了这张图，水中的海豚其实已经很不清晰了，整个图片也不到700px，要想抠出来完整细节挺不容易的。

提示词：帮我把画面中的海豚提取出来

看到了吗？它不是简单的抠图，而是把需要抠图的海豚完整的抠出，而且还自带了修复，并且还给了一张透明格式的图片！

8）AI找图

它不仅能按提示词出图，还能根据它自己的知识库，根据我的一句话描述，直接把我想要的图“找”出来。

提示词：找一张火影里面的小樱的图

这是帮我找出来的图，质量非常高，几乎没有啥瑕疵。

9）老旧照片上色

这个功能其实其他AI也有，只是我觉得GPT-4o出来的图更好，尤其是在那些细节还原度上，甚至景深那些都能比较好的复原。

比如我从网上找到这样一张照片，我觉得挺有质感的，咱们来实验一波。

提示词：为这个老照片变为彩色

这是修复后的照片，细节还原度拉满。

10）一键修图

它的修图能力，感觉比PS还要强，一键就把画面中的人物全干没了。

提示词：修改图片，要求移除画面中所有人，完全保留画面中的其他实景细节

这是修完之后的效果，除了细微处还有点瑕疵外，乍一看，几乎挑不出毛病。

好了，以上就是我自己在测试中觉得最实用的10个使用场景，它还有更多其他用法等待大家去发现，留言区期待你的发现和分享。

当前这个模型也不是完美的，它也有一些做的没那么好的地方。比如对中文的生成还没那么好，对一些细节做迁移的时候会有一些瑕疵，限制比较多，出图速度上也比较慢，而且动不动还限速，挺麻烦的，然后它在一些出图的美感上也有点不太足，和Midjourney稍差一些。但我觉得，这些问题很快就会被迭代解决，毕竟AI领域的更新节奏实在是太快了。

从各家大模型卷的方向来看，都是先保实用性，再提升美感。这和咱们平时做产品的思路一样，先保证可用，再做到好看。

从天马行空的惊喜到精准可控的生成，这就是这次升级中最核心的升级内容。

最后说点心里话。

从最初Midjourney刚出的时候，就有一种声音在说设计师要下岗了，不再需要设计师了。但后面这种声音也随着实际项目中的应用情况而逐渐回归理性，设计师还是没法被取代。而到近期GPT-4o出来时，大家更能感觉到工具的好用，设计师下岗论似乎更加强烈。

但我觉得此时如果真的被取代的不是设计师，而是只会画图的美工，进而会进一步拉大初级和资深设计师之间的鸿沟。画图在实际项目中，只是设计师日程工作中的一部分，项目前期的需求沟通、概念策划、后期与开发的对接、还原走查、用户反馈后的分析、策略调整都是工作，而这个链路暂时都需要设计师的介入，没法完全实现AI代办。

虽然我觉得设计师完全被取代不大可能，但我隐约看到一种趋势：距离直接画图越近的设计师，越容易被取代。而在项目中做设计项目管理，做概念策划的人，负责节点较多的人会比较难被取代。原因是流程多，组织团队复杂，需要人的介入就更多，越不容易被AI自动化。

所以，苦心钻研技术可能并不会有出路，关键还是策略的思考。如果你想依赖学习到的技术做为壁垒，当你苦心学习了很多年的各种技能，结果被给AI说的一句话就打败了，想想还是有点悲哀的吧。