gpt4o生成图片功能确实强大(附国内体验方法)

gpt4o生成图片功能上个月底已经正式上线了,网友直呼以后90%图片设计人员得下岗。简单体验了一下确实不错,但是受限于国内网络因素大部分人都用不上了,这里给大家分享一个国内使用gpt4o的方法,就是使用镜像版网站。

比如:大可ai镜像版 就可以

镜像网站就是通过服务器代理转发到官网然后再给你返回结果,是最简单的方法可以体验到原汁原味的官网操作体验。

 

<think>好的,用户想查找与GPT-4O相关的图片,我需要根据提供的引用信息来回答。首先,引用[2]提到GPT-4O具备文本生成图像的功能,可以生成高质量图片。用户可能需要了解如何通过文本生成图片,或者如何获取现有的相关图片。 根据引用[3],使用图片的URL比较简单,比如网络上的公开链接。另外,用户也可以通过base64编码上传本地图片。但用户的问题是关于查找相关图片,可能更倾向于如何生成或获取现有的GPT-4O图片。 需要建议用户使用文本生成图像的模型,如引用[2]中的方法,输入描述生成图片。同时,可以访问官方网站或社区分享的链接,如引用[3]中的示例链接。还要注意版权问题,确保使用合法来源的图片。 最后,提醒用户如果需要更高级的功能,可能需要升级到Plus账户,如引用[1]所述。总结步骤:文本生成、使用URL、base64编码、合法来源和升级建议。</think>关于查找与$GPT-4o$相关的图片,以下是具体方法及注意事项: ### 1. **通过文本描述生成图片** $GPT-4o$支持多模态能力,可通过文本描述直接生成图像。例如: ```python # 示例请求(需调用API) { "prompt": "生成一个展示GPT-4o人工智能模型交互场景的图片,包含科技感界面和机器人形象", "model": "gpt-4o" } ``` 生成的图像会基于文本描述的细节渲染,适用于创意设计和原型展示[^2]。 ### 2. **使用公开图片链接** 若需直接引用现有图片,可通过网络搜索获取合法授权的图片链接。例如: ```json { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://example.com/gpt4o-demo-image.jpg" } } ``` 建议优先选择知识共享(CC协议)或官方发布的资源[^3]。 ### 3. **本地图片的base64编码** 若需上传本地图片进行分析,可将其转换为base64格式: ```python import base64 with open("gpt4o_demo.jpg", "rb") as image_file: base64_data = base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8") ``` 随后通过API传递数据以实现多模态交互。 ### 4. **注意事项** - **版权合规性**:避免使用未经授权的图片。 - **图像质量**:文本生成图片时需描述清晰,如分辨率、风格等细节[^2]。 - **账户权限**:免费用户可能受消息数量限制,需升级至Plus账户以解锁完整功能[^1]。
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