2026 年 4 月，OpenAI 负责发布了 GPT Image 2，用更丰富的话语救助、更高的制图缜密进度和推理才调，创举了 AI 制图的新期间。在 GPT Image 2 发布后，雷科技也第一时刻进行了体验测试。

就第一印象来说，GPT Image 2 的生图褂讪性确乎比 Nano Banana 等模子更为出色:别的模子独一东说念主脸一多，五官就变样；但 GPT Image 2 在屡次修改后才会有明显的「换脸」情况。

既然 GPT Image 2 发达如斯褂讪，那咱们又能不成把 GPT Image 2 当作「私东说念主影棚」来使用呢？

谜底当然是详情的。事实上在 X 等国外交接平台仍是有不少博主用 GPT Image 2 给我方修图了。不同于传统的 AI「照骗」，也不同于像素蛋糕等专科 AI 修图软件的「微瑕修补」，这些 GPT Image 2「影楼」对 AI 的诓骗处于两者之间。在理思的情况下，你依旧能看出像片里的东说念主是你；但这些所谓的「像片」，确乎也齐是 GPT「握造」出来的。

图片起首：雷科技

很难默契？咱们不如平直手脚果。

一张自拍也能生成「杂志大片」

为了体现 AI「影楼」的才调，咱们需要先输入一张「原始像片」，这里雷科技选择 GPT 生成一张 40 岁中年中国男性的不修姿色的自拍像片。

不错看到，画面中的我不仅面露倦容，同期头发、胡子也相配凌乱，有种刚刚值完 24 小时轮班的方式。齐不要说那这张像片去找职责了，那这张像片去注册网约车司机齐可能吓跑乘客。

用 AI 生成的原始素材

图片起首：雷科技

但把这张像片喂给 GPT Image 2，再加上 X 上其他博主共享的领导词，选好作风后，正本弄脏的脸或然迎来了大改动：披头泄气的形象人面桃花，在专科东说念主像灯的映衬下，我的面部细节和抽象也变得明晰、立体，且肤质明显有所改善。

AI 生成的「形象照」

图片起首：雷科技

但更蹙迫的是，我的面部色彩、五官细节均得以保留，即使 GPT Image 2 给出的像片与我提供的「原图」天壤悬隔，但依旧能认出来「这照旧我」。

固然了，咱们也不错对像片中的细节进行微调，以致颐养全体的场景和作风。

基于上一张「形象照」拓展出来的不同作风的图片

图片起首：雷科技

真理的是，尽管我只给出了「正脸自拍」，但在条件下，GPT Image 不异能给出不同角度的像片。小雷查验了一下，尽管衣服比较单一，同期全体质感也有 AI 风范。但独一在领导词上稍加颐养，这些「AI 像片」饱和不错用来充任个东说念主形象照来使用。

基于上一张「形象照」拓展出来的「证件照」

图片起首：雷科技

顺带一提，雷科技也试了一下让 GPT Image 2 把这种「制品像片」二次加工成证件照。从抑遏来看，关于一些非负责景观，比如办理工牌、学生证、展会媒体证的时候，这种 AI「证件照」确乎能派上用场，其质感也比现时照相职责室常用的「换脸」证件照要当然。

不外雷科技仔细对比了一下，这种 AI「证件照」依旧不可幸免地会对面部细节进行修改。举个例子，再经过约 10 次修改后，我脸上的痣仍是肃清了、左眼也形成了双眼皮。磋商到这些细节时时是相差境等负责景观职责主说念主员辨认认证是否合一的依据，雷科技不提议环球用这些「AI 证件照」去办理关系证件。

作为对比，雷科技在国内 AI 作事顶用调换素材作念了测试。

豆包 P 图模式基于原始素材生成的「形象照」

图片起首：雷科技

不同于 GPT Image 2、豆包和元宝齐内平直内置了 AI 修图的模式，上传原始像片后不错平直输出对应作风的艺术照和证件照。而从质感上看，豆包、元宝内置的修图模式出图质料要明显优于 GPT Image 2，作风也更可控。

但如若无谓内置作风、平直使用调换的领导此生图，那豆包和元宝出的图 AI 感和浓重感会比较严重。

元宝 AI 生图模式基于原始素材生成的「证件照」

图片起首：雷科技

证件照方面，豆包和元宝齐能尽可能的保留任务面部细节，发达确乎比 GPT Image 要褂讪。

AI 「修图」和AI「绘制」有着本体区别

看到这里，揣测有东说念主会以为侵略：既然齐是上传像片、一键生成，那 GPT 省略国内这些 AI 助手玩的面孔，和昔时咱们常用的像素蛋糕省略修图 App 里自带的「AI 换头证件照」到底有什么区别？

在雷科技看来，两者的区别主要体现时照相「纪录」的本体上。

咱们先来说说真实的「修图」门户。像像素蛋糕这类专门给影楼批量修图的软件，本体上作念的是「修补」。它干活的「对象」是基于你原图里本来就有的信息：软件的算法会把你的像片分红皮肤、五官、布景等不同的部分，帮你擦掉痘痘、修匀肤色，省略按照轨范好意思学公式去推一推脸型。

图片起首：像素蛋糕

哪怕是现时手机证件照 App 里常用「换头」模式，2026世界杯官方指定中国区认证平台其本体亦然把你的「脸」贴在现成的正装模板上——新像片中竣工保留了旧像片中仍是「定格」的信息。

但 GPT Image 2 省略是豆包、元宝的直生图模式，底层逻辑则是「系风捕影」。大模子在拿到你的原图后，其实根柢不蔼然你某个像素点的数据：它是通过多模态的默契才调，把你的像片解组成一堆语义关节词，比如「40岁、中国男性、短发、有胡子」；听完描述后，再从我方学过的海量东说念主像数据里，从头为你「画」了一张新像片。

打个不太恰当的譬如：像素蛋糕等 AI 修图模式，本体上是在「像片上涂改」；而 AI 生图的模式，本体上是你向 AI「形容」像片里的东说念主，再让 AI 大模子从头画出新的图片。

这便是为什么前边小雷在测试 GPT Image 2 时，改着改着连脸上的痣齐没了：一个是拿着橡皮擦在原画上精修，另一个是看你一眼之后回身去从头画一张，两者的摆脱度和真实性饱和不在一个层面。

「AI 影棚」会让「照骗」更严重吗？

而在雷科技看来，这种「基于原图修改」与「基于描述重绘」的各别，亦然现时这些「AI 影棚」与传统 AI 修图模式模式最大区别。但问题在于，这种用 AI「重绘」出来的图片，还能被称作「像片」吗？

在雷科技看来，从时期的角度来说，用大模子重绘出来的东说念主像，在界说上仍是很难被称作传统意旨上的像片了。毕竟昔时咱们拍照，无论是手机照旧单反，纪录的齐是色泽投射在传感器上的物理脚迹。

但现时，大模子平直在后台凭证概率算出一堆像素给你——这些「像片」里的场景，以致莫得在实际寰宇里出现过。这种冲击，其实跟当年数码相机刚进步时的情况有些近似：胶片党以为数码像片「莫得灵魂」，只不外和数字期间比较，大模子「照相」走得更远。

但话又说归来，即使咱们知说念这些「AI 影棚」出的图根柢不成被称作像片，「AI 影棚」也绝非没特意旨。以豆包、元宝为例，他们走的明显走的是纯正的「实用用具」路子。

毕竟从需求上看，绝大大齐用户真实需要的，其实便是一张能拿得动手、在实际里能平直用的头像。对一般用户来说，「AI 影棚」的出现，真实把正本带有门槛的「形象照」，透顶形成了「简之如走」的东西。动起始指就能省下几百块和半天时刻，这饱和是时期普惠带来的红利。

固然，作为硬币的另一面，当大模子把这种轨范化、经过化的出图才调形成免费的大锅饭时，首当其冲的便是线下的活水线影楼。

不错详情的是，如若这类影楼不时谨守着昔时「化妆+活水线布光+模板化精修」的老路子，在简直零本钱的 AI 影棚眼前，朝夕会形成下一个期间的版块弃子。关于线下的照相机构来说，改日势必要走向活动跟拍这种难以被大模子替代的定制场景。

另外，作为真实的照相，在「AI 影棚」泛滥的改日，「真实度」也会成为线下影楼的求生之说念，环球在线下拍证件照时条件的像片回执，从某种角度看便是影楼「真实度」的代表。

至于许多东说念主追思的「编造东说念主设泛滥」问题，在时期层面上其实也并莫得思象中那么悲不雅。现时 AI 行业早已已矣共鸣，推出了 SynthID 来考据隔离真实的像片和 AIGC 的图片。独一各大平台稍稍上心少量，雷科技并不追思「照骗」泛滥的问题。

图片起首：Google

不可否定的是，跟着 AI 解放了环球的「创造力」，作秀的本钱仍是被无尽拉低。但从另一个地点思，早在 AI 生图时期降生之间，「照骗」时势就仍是屡屡献艺。既然「AI 影棚」并莫得从根柢上让事情变得更糟，同期对咱们的平常生存也起到了一些匡助，那用「AI 影棚」兴奋一下我方的小小的「虚荣心」，又有何不可呢？