OpenAI官宣丨免费用户也能用GPT-4o生图了!但有个坑...(附5个超强指令)

兄弟们,我发现外国的 AI 圈是真不过愚人节啊。

昨天,4月1号,山姆·奥特曼突然掏出一张「算力大赦卡」——GPT-4o 图像生成功能全!民!开!放! 

现在,连白嫖党都能用 GPT-4o 画图了!

Image

于是赶紧拿普通账号试了一下,发现有点坑……

每个账号每天只有 3-5 次机会,用完就得蹲点等凌晨刷新。

这波操作像极了游戏厂商发福利——送张 VIP 体验卡,但想无限抽?得氪金!

不过,现在的 GPT 账号注册起来非常简单。想要畅饮的兄弟完全可以整一打、换着用,薅一把,嗯……

普通 GPT 号怎么用?

首先,登录你的 ChatGPT 账号,进入聊天界面。

Image

接下来点击对话框上的「…」,选择 Create image。

Image

对话框会出现「Create image」(创建图片)的蓝字。

Image

把你的想法、需求丢到蓝字后面,点击运行,ChatGPT 就会帮你画图了。

Image

为了让大家能更好的玩耍,再送上 5 GPT-4o 非常火的生图指令,直接套着用就行!

01 制作菜谱

<pre>
<code>
**经典宫保鸡丁烹饪信息图**  

### **顶部区域:**  
现代优雅字体的主标题——**"经典宫保鸡丁"**  

### **食材区(左上角):**  
展示标注清晰的真实食材:  
- **300克鸡胸肉(切丁)**  
- **1/2杯油炸花生米**  
- **3-4根干辣椒(剪成段)**  
- **1汤匙花椒粒**  
- **2瓣大蒜(切末)**  
- **1小块姜(切末)**  
- **1根葱(切段)**  
- **1汤匙生抽**  
- **1汤匙老抽**  
- **1汤匙料酒**  
- **1汤匙醋**  
- **1汤匙白糖**  
- **1茶匙淀粉(勾芡用)**  
- **1汤匙食用油**  

### **步骤区(中右至底部):**  
用照片级真实画面展示每个步骤,并通过虚线箭头连接食材与操作:  
1. **鸡胸肉切丁,用料酒、生抽、淀粉腌制**  
2. **干辣椒、花椒爆香**  
3. **加入蒜末、姜末炒香**  
4. **下鸡丁快速翻炒至变色**  
5. **倒入生抽、老抽、糖、醋调味**  
6. **加入花生米和葱段翻炒均匀**  
7. **勾薄芡,收汁出锅**  

### **底部中央:**  
展示最终成品——**色泽红亮、鸡肉嫩滑、花生酥脆的宫保鸡丁**,盛放在白色瓷盘中,搭配米饭或直接装盘。  

### **设计风格:**  
- **俯视视角(平铺式构图)**  
- **照片级真实质感(非卡通风格)**  
- **柔和的环境阴影**  
- **淡彩或中性背景(如浅米色或灰色)**  
- **食材与步骤间用虚线/箭头连接**  

### **用途:**  
适用于社交媒体、食谱卡片或杂志印刷的视觉化直观烹饪指南。  

---  
(按照宫保鸡丁经典做法逻辑排列,从食材准备到烹饪步骤,最后展示成品,确保视觉清晰且易于理解)
</code>
</pre>

Image

02 制作卡片

<pre>
<code>
photo of a delightful wedding invitation on a tasteful wooden desk. The card is hefty, with eggshell textures, and beautiful embossings, with elegant decorations abstractly representing the couple tastefully integrated into the designs. Iconography is used, but sparingly and in a minimalist way. perfect typesetting.

"""
你的内容
"""

perfect typesetting.
</code>
</pre>

Image

03 人物分割

A dramatic, front-facing close-up portrait of [人物名称]. 
The composition is perfectly symmetrical, with [his/her] face divided vertically into two distinct [时期/风格/特征对比].

Left Half:
- [详细描述左侧特征:如年龄/艺术风格/时期]
- [材质/纹理细节:如超写实皮肤纹理/动画笔触]
- [光影效果:如自然光/风格化渲染]

Right Half: 
- [详细描述右侧特征:如不同年龄/对立艺术风格]
- [材质/纹理差异:如简笔画风/老年斑细节]
- [风格化元素:如色块平涂/抽象处理]

Division Style:
- Jagged and irregular division line resembling [裂纹/撕裂纸张/液体泼溅]
- 3D depth effect at the division boundary
- Slight color bleed between halves

Expression & Pose:
- [情感描述:如矛盾表情/中性姿态]
- Eyes conveying [具体情绪:如失望/沉思]
- [标志性姿势描述:如托腮/扶眼镜]

Background:
- Muted [颜色基调] gradient
- Subtle texture suggesting [材质:如粗布/宣纸]
- Soft vignette effect

Focus Enhancement:
- Hyper-detailed facial close-up
- 8K resolution rendering
- Cinematic lighting contrast

Image

04 3D 玩偶

# 3D玩具设计通用指令模板

## 基础结构
```prompt
创建一个3D写实风格的【角色定位】动作人偶模型,采用吸塑包装设计:
1. 主体人物需呈现【动态姿势】 
2. 身侧展示其【标志装备】
3. 包装盒顶部用立体金属质感字体展示「角色名称」
4. 底部标注【称号类型】「角色称号」

## 技术规范
`要求:`
① 装备元素需符合角色身份特征  
② 吸塑外壳需表现透明材质反光效果  
③ 包装盒作45度视角渲染,展现立体文字阴影细节  

## 参数替换表

| 变量类型       | 可选参数示例                  |
|----------------|-----------------------------|
| 角色定位       | 动漫人物/体育明星/影视角色/IP形象 |
| 动态姿势       | 战斗姿态/运动姿势/经典动作      |
| 标志装备       | 运动器械/武器/魔法道具/职业工具  |
| 称号类型       | 经典台词/荣誉称号/角色标签      |


## 示例应用(梅西主题)
```prompt
创建一个3D写实风格的足球明星动作人偶模型,采用吸塑包装设计:
1. 主体人物呈现射门姿势
2. 身侧展示足球、球鞋和大力神杯模型
3. 包装盒顶部用立体金属质感字体展示「LIONEL MESSI」
4. 底部标注「GOAT」

`特殊要求:`
① 足球装备需符合专业规格  
② 吸塑外壳表现亚克力材质反光  
③ 文字增加烫金工艺效果

Image

05 双重曝光

 

<pre>
<code>
# 双重曝光风格创作指令
**视觉风格:** [Yukisakura式双重曝光 × 赛博朋克美学]

## 核心要素
- **主体结构**  
  `[人物/生物名称]`的剪影 × `[场景类型]`的细节深度融合  
  (示例:杰西·法登 × 未来都市的数字投影)

- **视觉特征**  
  ✅ 高对比单色背景(强化视觉聚焦)  
  ✅ 2D矢量风格硬边轮廓(精度参数:1.45)  
  ✅ 霓虹光谱配色方案(建议色:青橙/紫绿撞色系)  
  ✅ 流体动态的细节渗透(背景精度:1.4)

- **艺术表现**  
  ▸ 运用元素映射技术实现场景-主体的量子纠缠效果  
  ▸ 通过电路板纹理的拓扑结构展现数字生命特征  
  ▸ 建议添加HUD界面元素增强未来科技感

## 完整指令
`双重曝光风格::2 数字化融合::1.5 [主体]的赛博投影与[场景]的机械脉络深度交织,采用Yukisakura标志性的霓虹光轨渲染技法。背景运用单色噪波场(强度1.4)构建量子模糊效果,主体轮廓采用2D矢量精度1.45呈现赛博格化边缘。建议融合数据流粒子与全息投影元素增强科技纵深。`

## 参数说明
- 权重分配建议:主体描述(35%) + 场景细节(30%) + 风格参数(25%) + 氛围渲染(10%)
- 推荐分辨率:--ar 16:9 (适用于全景式构图)
- 进阶提示:配合--chaos 85参数可增强数字融合的随机美感
</code>
</pre>

Image

### 比较OpenAI GPT-4与GPT-4o模型 #### 特征差异 GPT-4代表了OpenAI在大型语言模型技术上的最新进展,具有更高的参数量和改进的架构设计,旨在提供更为流畅自然的语言理解和生成能力。相比之下,关于GPT-4o的信息较少,通常认为这是针对特定优化版本或是内部使用的变体之一[^1]。 #### 性能对比 具体到性能方面,在公开资料中并没有直接提及GPT-4o的具体评测数据。然而,基于一般模式,可以推测GPT-4o可能是在原有基础上做了针对性调整或优化,比如提升了某些应用场景下的效率或者降低了资源消耗等特性。而标准版GPT-4则经过大规模预训练并广泛应用于多种任务场景,其泛化能力和适应范围更加广阔。 #### 应用领域 由于缺乏详细的官方说明文档来描述两者之间的区别,对于想要深入了解两者的不同之处以及各自适用场景的人来说存在一定难度。但从逻辑推断来看,如果存在所谓的"GPT-4o"版本,则很可能是为了满足特殊需求而定制开发出来的分支版本;它或许会在特定行业应用中有更好的表现,或者是专门为某类计算环境进行了适配性改造。 ```python # 这里仅展示如何通过Python代码加载两个假设存在的模型进行简单推理演示, # 实际操作需依据实际可用API接口编写相应程序。 import transformers as trf model_name_4 = "openai/gpt-4" tokenizer_4 = trf.AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_4) model_4 = trf.AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_4) # 假设GPT-4o也存在于Hugging Face Model Hub中 model_name_4o = "openai/gpt-4o" tokenizer_4o = trf.AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_4o) model_4o = trf.AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_4o) text_input = ["Tell me about the weather today."] input_ids_4 = tokenizer_4(text_input, return_tensors="pt").input_ids output_4 = model_4.generate(input_ids_4) input_ids_4o = tokenizer_4o(text_input, return_tensors="pt").input_ids output_4o = model_4o.generate(input_ids_4o) print(f'Output from GPT-4:\n{tokenizer_4.decode(output_4[0], skip_special_tokens=True)}') print(f'\nOutput from GPT-4o:\n{tokenizer_4o.decode(output_4o[0], skip_special_tokens=True)}') ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值