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就在刚刚，OpenAI 正式发布了其最新图像生成模型——GPT-Images-2.5，这一消息迅速引发了科技圈的广泛关注。

此次更新亮点纷呈：生成延迟大幅缩减，最多可减半；编辑精度显著提升；新增了Sketch手绘输入功能；同时，在API端首次推出了快慢两档模型，以满足不同场景下的需求。

详细信息可访问：https://x.com/OpenAI/status/2097394956457623964

此次更新面向ChatGPT、ChatGPT Work以及Codex的全线用户，包括免费版用户也能享受到这一升级带来的便利。

据OpenAI公布的数据，按当前的使用量换算，日均约有4.3亿张图片通过这套系统生成，生成速度的提升将使得这一体验变化覆盖到更广泛的用户群体，远超一般的功能迭代影响。

OpenAI还透露，ChatGPT Images与GPT-Image API的合计生成量已达到每周30亿张图片的惊人数字。

Demo展示惊艳：中文乱码问题得到彻底解决

GPT-Image-2.5的实力究竟如何？让我们直接通过Demo来一探究竟。

在最新的Demo中，曾经困扰用户的中文乱码问题已经不复存在！

以下是一张参考图片：

而这是通过GPT-Image-2.5生成的复古风格图片：

你是否还能分辨出哪张是真实照片，哪张是AI生成的呢？

将打印的老照片提取并重置成高清电子照片，对于GPT-Image-2.5来说只是小菜一碟。

想要尝试不同衣服的视觉效果？直接交给ChatGPT处理即可：

输入描述：

输出效果：

再来看一个例子，输入原始图片中被子乱糟糟的：

而GPT-Image-2.5则输出了被子叠得整整齐齐的图片：

场景一致性极强，几乎看不出任何穿帮的地方。

生成速度翻倍，编辑精准无误

在速度方面，OpenAI给出的数据是生成延迟比Images 2.0降低了最高50%。

同时，照片和纹理的渲染质量也得到了改善，参考照片中人物主体的还原度更高。

精准编辑功能则针对了生图工具长期存在的一个问题：用户要求修改局部时，模型往往会不小心改动未要求修改的部分。而Images 2.5则能够只修改指定区域，保留画面其余元素的构图、光照和主体特征，即使在复杂背景和多主体场景下也能保持稳定性。

此外，用户还可以在图片上直接放置评论标注，圈定需要修改的位置，这一操作逻辑类似于设计工具Figma，使得编辑过程更加直观便捷。

多轮编辑的一致性是第三项显著改进。

在长对话中反复修改同一张图片时，GPT-Image-2.5能够保持前几轮的编辑结果，画质不会随轮次增加而下降。

Higgsfield AI产品负责人Axultan Alimkulov在评价相关技术时表示：

最让我们印象深刻的是它对“什么不该改”的精准理解。

进行一次有意义的编辑，不会丢失原图的角色、构图和视觉风格。

Sketch与模板：从文字描述到图形绘制

在产品层面，Images 2.5带来了四项创新功能。

Sketch功能的入口位于ChatGPT对话框，用户只需输入@Sketch即可打开手绘面板。在这里，用户可以绘制一张草图，并配上文字描述风格和细节，ChatGPT将以此草图为构图参考生成成品图。

OpenAI提供的示例包括将房间布局草图转化为室内设计渲染图、将人物轮廓草图转化为插画等。这一功能的门槛不在于画功，而在于画出空间关系和大致比例，以便模型能够理解画面结构。

模板功能则覆盖了海报、商品图、传单等高频使用格式。

用户只需选择一个模板，填入信息和风格偏好，模型即可按照预设结构生成图片，省去了从零编写Prompt的试错过程。

Prompt分享功能则允许用户将生成好图的完整Prompt发送出去，其他人只需带入自己的照片和细节，就能在同一框架下生成个人版本。

例如，一条“80年代复古肖像”的Prompt已经在社交平台上广泛流传，用户上传自拍即可生成同风格照片。

这四项功能共同指向了一个变化：将脑中的画面转化为图片的过程，不再仅仅依赖于文字描述了！

Flare与Sunburst：API首次实现速度与质量双轨并行

面向开发者，OpenAI在API端同步推出了两款图像模型：GPT-Image-2.5 Flare和GPT-Image-2.5 Sunburst。

Flare主打速度和批量生成，被OpenAI定位为大多数应用的默认选型。

其适用场景包括社交内容、产品体验图、快速原型和高频出图等。

Manus评测团队的Lucky Liao给出的数据更为具体：Flare在他们的测试中出图速度达到了GPT-Image-2的2到4倍，透明背景生成的改进对于程序化生成品牌素材、演示文稿和网页配图具有直接帮助。

而Sunburst则定位为高端创意工作流，以更长的生成时间换取更精细的编辑控制。

OpenAI给出的典型场景包括品牌营销的成品级素材和精修产品图等。

值得一提的是，Adobe已确认在Firefly中接入了Images 2.5模型。

Adobe产品高级总监Matt Chotin表示，2.5版本带来了更快的生成速度和分辨率一致性，图片在多轮精修后仍能保持清晰和真实感。

两款模型的拆分对应了两种需求：高频低延迟和高精度定制。

Flare适用于跑量的场景，而Sunburst则适用于出精品的场景。开发者可以根据业务需求进行选型，不必为用不上的精度付出等待时间。

这是OpenAI图像API首次按照速度和质量进行产品分层，其逻辑与语言模型API的分档一脉相承。

Images 2.5的命名延续了OpenAI图像产品线的节奏：在架构不变的情况下，速度和精度先实现一轮飞跃。

回顾2024年底的GPT-Image-1.5，不难发现OpenAI采用了同一套路。

两次.5版本间隔不到一年，图像模型的迭代频率正在向语言模型看齐。

有专家评价称，这可能是目前世界上最强的生图模型，其领先地位难以撼动。

OpenAI不断增强的多模态能力，很可能是其在面对Anthropic等竞争对手时，通过增强包括Computer-Use能力在内的一系列能力，进而提升GPT-7等基座模型的整体实力。

参考资料：

https://openai.com/index/introducing-chatgpt-images-2-5/

编辑：马可