干废一切图像工作流！告诉你 GPT-4o 图片生成真正强大的地方

干废一切图像工作流！告诉你 GPT 4o 图片生成真正强大的地方 干废一切图像工作流！告诉你 GPT 4o 图片生成真正强大的地方 Modified March 27, 2025 🍰 风格转换： 将图 1 Sam 的照片变成图 2 这种风格 📍 风格转换融合 LLM： 将图 1 的 Sam 变成类似图 2 的词云风格，里面的词语都需要跟 Sam 相关 🐵 梗图表情面部融合： 让图 1 的 Sam 做图 2 这个梗图的表情并且脸部放大，图像变模糊 主流 AI 生图流程做不到的案例 我看所有人都忽略了一个 GPT 4o 的特性， 他可以直接生成透明通道的图片 ，可能很多人表示 SD 也有模型可以，但是用过敏神那个的都知道局限性有多大。再来看 GPT 4o 的透明通道有多简单。 我用他生成的透明图片搞了个视频，但凡你有长时间的 PS 使用经验，你都能意识到这意味着什么。 视频中的人物、街道、 天气三个图层都是透明通道图层，他们可以随意组合 No access 52873 1742979232 00:00 No access 52892 1742979519 raw 00:00 另外在文字排版上 4o 图像生成模型的能力更是独一份的强，所以你可以直接让他修改 UI 设计稿，或者直接生成 UI 设计稿。 提示词1：将这张图更改为蓝色氛围，星星图标改为魔法棒图标，同时将里面文案描述的主题改为其他的 提示词 2：帮我生成一张这样的 UI 设计稿：Peerlist邀请链接界面分析，界面内容。。。 最后你甚至可以为你的设计稿加上样机。 复杂工程化最终会被模型碾碎 当我们站在技术演进的长河中回望，总能发现一个不变的规律：所有领域的终极发展方向都是"由繁入简"。 从命令行到图形界面，从手工编码到可视化开发，再到如今的自然语言驱动——技术的真正成熟不是通过增加复杂性，而是通过消解复杂性来实现的。 那些我曾引以为傲的复杂工作流程——精心调教的提示词、层层叠加的插件、环环相扣的模型链——如今都被一个简单对话界面所取代。 从产品思维角度看，这代表了人机交互的本质转变：从"人适应工具"到"工具理解人"。 对创意行业的专业人士而言，这是一个既充满机遇又充满挑战的时刻。 复杂工程化注定会被模型碾碎，但被摧毁的只是表层的技术壁垒，而非创造的本质。当我们不再需要为工具所困，真正的创新才刚刚开始。 🍰 风格转换： 将图 1 Sam 的照片变成图 2 这种风格 📍 风格转换融合 LLM： 将图 1 的 Sam 变成类似图 2 的词云风格，里面的词语都需要跟 Sam 相关 🐵 梗图表情面部融合： 让图 1 的 Sam 做图 2 这个梗图的表情并且脸部放大，图像变模糊 主流 AI 生图流程做不到的案例 我看所有人都忽略了一个 GPT 4o 的特性， 他可以直接生成透明通道的图片 ，可能很多人表示 SD 也有模型可以，但是用过敏神那个的都知道局限性有多大。再来看 GPT 4o 的透明通道有多简单。 我用他生成的透明图片搞了个视频，但凡你有长时间的 PS 使用经验，你都能意识到这意味着什么。 视频中的人物、街道、 天气三个图层都是透明通道图层，他们可以随意组合 No access 52873 1742979232 00:00 No access 52892 1742979519 raw 00:00 No access 52873 1742979232 00:00 No access 52873 1742979232 00:00 No access 52873 1742979232 00:00 No access 52892 1742979519 raw 00:00 No access 52892 1742979519 raw 00:00 No access 52892 1742979519 raw 00:00 另外在文字排版上 4o 图像生成模型的能力更是独一份的强，所以你可以直接让他修改 UI 设计稿，或者直接生成 UI 设计稿。 提示词1：将这张图更改为蓝色氛围，星星图标改为魔法棒图标，同时将里面文案描述的主题改为其他的 提示词 2：帮我生成一张这样的 UI 设计稿：Peerlist邀请链接界面分析，界面内容。。。 最后你甚至可以为你的设计稿加上样机。 复杂工程化最终会被模型碾碎 当我们站在技术演进的长河中回望，总能发现一个不变的规律：所有领域的终极发展方向都是"由繁入简"。 从命令行到图形界面，从手工编码到可视化开发，再到如今的自然语言驱动——技术的真正成熟不是通过增加复杂性，而是通过消解复杂性来实现的。 那些我曾引以为傲的复杂工作流程——精心调教的提示词、层层叠加的插件、环环相扣的模型链——如今都被一个简单对话界面所取代。 从产品思维角度看，这代表了人机交互的本质转变：从"人适应工具"到"工具理解人"。 对创意行业的专业人士而言，这是一个既充满机遇又充满挑战的时刻。 复杂工程化注定会被模型碾碎，但被摧毁的只是表层的技术壁垒，而非创造的本质。当我们不再需要为工具所困，真正的创新才刚刚开始。 🔗 原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/iYI1EFFn... https://mp.weixin.qq.com/s/iYI1EFFn... 原创 歸藏的 AI 工具箱 歸藏的AI工具箱 2025年03月26日 16:13 北京 昨晚 Open AI 更新了 GPT 4o 的图像生成功能，很多朋友还在按照传统图像模型在进行测试，美学表现，编辑等。 但其实他真正强大的地方 是几乎可以通过自然语言对话完成现在复杂的 SD 图像生成工作流的所有玩法。 我下面会测试所有主流的 AI 图片复杂工作流玩法类型。 比如：重新打光、扩图、换脸、融脸、风格化、风格迁移、换装、换发型还有你能想到的所有。 当然 现阶段复杂图像生成流程做不到的他也能做到 ，后面我会展示几个。 没想到我吭哧瘪肚研发的那么多图像玩法这就都没用了。 直接看测试 左边都是输入图（如果左边有两张代表有两张输入图），右边最后一张都是输出图 模版图换脸： 将第一张图 Sam 的脸换到第二张图上 图片重新打光： 将这张图片的背景换在一个充满鲜花的室外并且重新打光，人物不变 💡 图片重新打光： 将他的背景放在一个魔法世界，同时带上巫师帽子，人物和穿着不变，并且重新打光 🌟 换装换发型： 让这张图片的 Sam 穿上洛丽塔服装 🌟 风格转换： 将第二张 Sam 变成类似第一张图片的 Q 版被人拿着的雪糕形象， 💡 风格转换： 将第一张 Sam 的图片变成第二张葫芦娃的风格，需要保留服装和人物抽象特征，脑袋带上葫芦 📌 风格转换： 将这张图片的 Sam 变成皮克斯 CG 3D Q 版的风格