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3月25日，GPT4o默默更新了图片生成能力，又掀起一次全网AI作图的热潮。
4o这次更新横扫AI和设计圈，“AI生图工作流不存在了”“设计师要原地失业了”各种说法到处都是，它真的这么牛吗？我们该如何用好它呢？
今晚8点，Tina将第一时间在前哨AI小课带来直播教程，不但会教你如何用好4o，还会分享一套完整的使用流程：
从规划分镜和提示词，到利用AI工具生成关键画面，再通过可灵实现图生视频，最后用剪映完成剪辑。
直播之前，前哨的小伙伴们已经提前学习了一些小技巧，接下来就看看不用PS我们能做成什么效果，如果你也想学，欢迎现在报名加入前哨AI小课。
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海报、网页、广告... 一句话搞定
过去，设计海报、网页或广告都是高端技巧，配色、字体、图层蒙版…每一项可以学上两三年。
这几天我们用GPT-4o几句话都搞定了。
活动海报&网页原型：
《芯片乡村八卦故事》的概念海报，图片文字全部都让4o设计完成，看起来还比较简陋？试试为王煜全老师的长寿科技项目设计网页，这档次一下就上来了。
广告图设计&翻译：
2024年出海已经是商业热点，Tina为小米充电宝现改了一幅英文广告，以前少说几个小时沟通协调才能搞定的事，现在一句话就完成了。
图片PS：
上面的案例可能离许多人都还比较远，我们也试了更多日常场景，菜太辣了可以给你改“清淡”。
把照片里的人去掉，即使掌握专业PS技巧也得花不少的时间，现在同样一句话搞定。
4o技术原理解读
与以往需要调用独立模型（如DALL·E）不同，这次GPT-4o将图像生成能力“原生”地构建在模型内部。
虽然官方没有完全透露技术细节，但是从已有的信息我们还是看出了蛛丝马迹。
简单来说，GPT-4o做了两大优化：
模型框架优化：GPT-4o在图像生成上采用了自回归Transformer架构（Autoregressive Transformer），而非之前DALL-E 3等模型主流使用的扩散模型（Diffusion Model）。
自回归模型可以简单理解为“一步接一步”地生成图像，基于前面已经生成的部分一点点考虑下一步要画什么，让生成效果比此前的扩散模型更加精准。
数据处理改进：使用联合表征学习（Joint Representation Learning），在海量的图像和文本数据上进行联合训练，学会了深度理解这两种信息之间的内在关联。
实现上下文感知（Context Awareness）和视觉上下文学习（Visual Context Learning）。
当然这些改进也是有代价的——更高的计算成本不可避免，这就可以解释为什么GPT-4o生成图像有时需要大约一分钟的时间。
实战案例：前哨AI小课海报
理论千遍，不如上手一试。
为了直观展示GPT-4o的图像生成和迭代能力，我们前哨的小伙伴尝试用它来设计一幅AI小课的海报，5轮对话得到最终成果：
第一步，给了4o一个简单的海报文案、设计风格，结果并不让人满意，没关系问问它该如何优化修改，让它按要求调整，结果是不是好了很多。
这海报只是简单的大字报，能不能实现更复杂的视觉效果，让它生成裸眼3D的海报看看，效果不错，看着有点晕，再改！
最后同事又提了要求“48小时不好理解，换成2天吧”，没问题。
整个过程下来，前哨小伙伴的普遍感受是：迭代速度极快，沟通成本低。
AI目前还无法完全替代专业设计师的审美和创意决策，但它极大地加速了从想法到视觉初稿的过程。
这对于需要快速产出视觉内容或缺乏专业设计资源的团队/个人来说，价值巨大。
你想要掌握4o的使用技巧吗？想学会如何用AI工具赋能自己吗？
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