實測|GPT-4o生圖全網擠爆,免費版要等等了!如何生成「吉卜力風」?比Grok更厲害嗎?
實測|GPT-4o生圖全網擠爆,免費版要等等了!如何生成「吉卜力風」?比Grok更厲害嗎?

重點一OpenAI於3月26日更新旗下語言模型GPT-4o,使其能夠依照提示,實現精確、準確、逼真的圖像生成。

重點二 :先前OpenAI的模型難以在圖像中生成清晰可讀的文字段落,但新版 GPT-4o 已能辦到。

重點三 :GPT-4o成ChatGPT預設圖像模型,原開放免費及付費用戶,但由於使用人數超乎預期,奧特曼表示將推遲向免費用戶發布這項功能。

OpenAI近日發表 GPT-4o 的更新版本,顯著提升了圖像生成的逼真度。這項成果來自為期一年、結合人類訓練員的努力,新版 GPT-4o 現已取代 DALL-E 3,成為旗下聊天機器人 ChatGPT 預設的圖像生成模型。

OpenAI原先表示,無論是 ChatGPT 的免費用戶,或是 Plus、Team 和 Pro 方案的訂閱者,現在皆可使用此更新功能。

但OpenAI執行長Sam Altman週三宣布,ChatGPT 新推出的AI圖像功能將推遲向免費用戶開放,原因是需求量遠高於公司預期:「ChatGPT 中的圖像功能比我們預期的還要受歡迎(而且我們原本的預期已經相當高)。」

截至目前,GPT-4o的生圖新功能己在各大社群網路暴紅,尤其是「吉卜力風格」圖像,就連馬斯克、奧特曼都紛紛上傳新頭像。

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AI更懂人話了!關鍵是一群「人類訓練員」

此次 GPT-4o 圖像生成能力提升的背後,關鍵在於一群「人類訓練員」的貢獻。該計畫首席研究員 Gabriel Goh 指出,這些訓練員負責標註訓練數據,指出 AI 生成圖像中的拼寫錯誤、異常的手部或臉部等瑕疵。透過這種被稱為「人類回饋強化學習」(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF) 的常見技術,AI 模型學會更精確地遵循人類指示,從而生成更準確、實用的圖像。

OpenAI 透露,約有略多於100名人類工作者參與了此次的強化學習過程。Goh 強調:「基礎模型本身已具備智慧,而 RLHF 過程則能引導並提煉這種智慧。」

OpenAI 表示,隨著 GPT-4o 研究的進展,ChatGPT 的圖像生成功能對消費者和企業而言實用性大增。例如,先前的模型難以在圖像中生成清晰可讀的文字段落,但新版 GPT-4o 已能辦到。

藍色電鋸.jpg
OpenAI於官網示範,生成清晰的藍色電鋸圖片。
圖/ OpenAI
切火雞.jpg
若進一步要求Gpt-4o生成帶有標題的廣告,AI也能順利生成。
圖/ OpenAI

ChatGPT 多模態產品負責人 Jackie Shannon 補充,新模型還能創建透明背景,讓企業得以製作標誌或其他圖像識別元素,甚至能依據使用者上傳的品牌風格指南生成圖像。

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實測!GPT-4o比Grok更厲害嗎?

在GPT-4o強化生圖能力之前,馬斯克旗下xAI所開發的Grok是相對生圖友善的語言模型。因此,《數位時代》以下接逐一實測相同的生圖Prompt(相對複雜的圖片,將利用Gemini 2.5 Pro生成),來比較能力差異。

題目1:單一物件清晰度(貓)

首先從最簡單的開始。提示是:

「請生成一隻逼真的貓咪圖像。」

從結果來看,Gpt-4o在清晰度上略勝一籌。

Gpt-4o

首先以Gpt-4o來說,可以從貓身上的毛髮分岔看出具備更高的解析度,但只有生成一張。

GPT貓咪.jpg
4o的生成結果相對清晰,但只有一張。
圖/ OpenAI

Grok

Grok生成的貓咪圖案解析度也不俗,優勢是一次兩張,選擇更多。

GROK貓咪.jpg
Grok生成的貓圖其實也頗為清晰,但略輸給Gpt-4o。
圖/ Grok

題目2:圖片結合文字(貓罐頭廣告)

延續第一題,要求AI在原本的生成結果上加入更複雜的概念與文字標題,具體提示為:

「我需要據此結果進一步生成『有標題』的貓罐頭廣告,畫面是貓咪正在吃罐頭,標題文案是 『沒有一罐不能解決的問題。如果有,就兩罐。』

Gpt-4o

就結果而言,GPT-4o確實有生成出指定的文字標題,雖然中文字體有點奇怪,但在品質與概念上符合提示要求。

4o貓罐頭.jpg
GPT-4o確實有完成文字標題生成。
圖/ OpenAI

Grok

Grok的圖片清晰度沒問題,但對於「貓罐頭」的理解不如GPT-4o精準,左圖比較像人類的英國焗豆罐頭,右圖則是「貓飼料」,而且沒有文字標題。

GROK貓咪罐頭.jpg
Grok並未生成出文字標題。
圖/ Grok

題目3:按照範例圖片生成

第三題,按照一般人使用習慣,上傳一張範例圖片給AI,並請AI依照指定風格重新生成圖片。本次以臉書創辦人祖克伯的照片為範例,具體提示如下:

將圖片轉換為類似「吉卜力」的畫風,構圖保持相同即可。

結果十分明顯,Grok的生成圖片與吉卜力相差甚遠。反觀Gpt-4o的成效果令人眼睛為之一亮,從人物表情到構圖,都保持與原圖片一致。

Gpt-4o

GPT-4o祖克伯.jpg
GPT-4o生成的結果頗為理想。
圖/ GPT-4o

Grok

GROK祖克伯.jpg
根據成果,難以聯想到吉卜力風格。
圖/ Grok

題目4:完全按照Prompt生成複雜構圖

最後一題,在沒有圖片參照的情況下,請AI依據「AI生成的Prompt來生成複雜圖片」。首先要求Gemini 2.5 Pro 生成圖片提示,提出的問題是:

我要生成「Elon musk登陸火星」的圖片生成prompt。請根據背景(所處的地理位置)、人物(從具體人物到動態描述)、構圖(包含人物及其他符號元素)生成。

要求如下:
1.照片比例16:9。
2.人物動作要有動態感,例如他正在躲避火星上的風暴。
3.圖片中要有包括類似CyberTruck的載具。

Gemini 2.5 Pro提供的prompt如下:

背景:大型隕石坑入口附近,火星地形,揚起的紅色塵土,稀薄的橘色大氣層和遠處朦朧的山脈。
人物:Elon Musk,穿著先進的 SpaceX探索服對抗強風,嘗試穩住身體往前邁進。
構圖:中景鏡頭,人物在前景,身後有一台CyberTruck風格載具,載具的銳利線條與環境形成對比,高細節度高。
比例:16:9

依照結果而言,仍是Gpt-4o相對理想,雖然人物比例略顯奇怪,但整體而言相對符合提示;Grok則是大要件符合,例如在火星上、有馬斯克跟CyberTruck,但是其他細節並不明顯。

Gpt-4o

馬斯克登陸火星.jpg
Gpt-4o的成果,有將地形描述,與人物的動作考慮進去,但筆觸有油畫感,頭的比例也有些失真。
圖/ OpenAI

Grok

GROK musk.jpg
GROK的生成結果,細節不太明顯。
圖/ GROK

結論:Gpt-4o確實生圖能力躍升

在將兩種模型比較過後,可發現Gpt-4o在理解自然語言的能力更為突出,在單純的物件,或是夾帶圖片風格轉換上,成效都令人驚艷。

值得注意的是,在圖片修改上,Gpt-4o的上下文理解能力也頗為優異,點擊生成的圖片之後,可在網頁介面上圈選想要修改的地方,並要求AI局部修改!

目前,Gpt-4o的修圖功能甚至開放給免費用戶,想要免費利用可要把握,而且甚至可以要求Gpt-4o客製化迷因。

女人與貓迷因.jpg
經典迷因也可以換個風格。
圖/ OpenAI
科學的盡頭.jpg
雖然可以生成文字,但要識別簡體與繁體字仍有一定難度。
圖/ OpenAI

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存在版權柵欄?OpenAI:不能直接模仿在世藝術家

儘管 GPT-4o 在圖像生成方面取得了進步,但並非完美無缺。Goh 坦承,在公司展示的一個範例中,用戶上傳一張有兩扇窗戶的客廳照片,要求 AI 重新生成帶有新家具的圖像,但系統最終只呈現了一扇窗戶。

至於潛在的版權問題?OpenAI 表示,GPT-4o 的訓練數據來自「公開可得的資料」以及與 Shutterstock (影像圖庫公司) 等企業的合作夥伴關係所取得的專有數據。OpenAI 的營運長 Brad Lightcap 強調:「我們在輸出內容時尊重藝術家的權利,並設有政策防止生成直接模仿在世藝術家風格的作品。」

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責任編輯:李先泰

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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