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深扒GPT Image 2：疑似“吞”下了GPT-4o，OpenAI没把它当“生图”模型训练_蜘蛛资讯网

选 token，再由大模型一次性验证，这套 LLM 推理加速经典技巧如果用在图像 token 上，速度可以成倍提升。OpenAI 在 GPT-4 时代已把这套玩熟，移植到图像侧没有原理障碍。所以结论是：GPT Image 2 的快，不是因为扩散模型变快了，而是因为可能它把最慢的语义规划，从扩散模型手里抢了过来，交给了擅长快速推理的 LLM。3.2比速度更影响体验的，是与对话系统的整合。在传统图像生

inforcement Learning from Human Feedback，基于人类反馈的强化学习）：给一段文字打分，判断它有用、有趣、符合人类偏好，这件事 GPT-4o 做得很好。但在图像侧，难度骤升。因为质检员需要同时盯住三条线：美学偏好；指令遵循；安全过滤。三条线的标准各不相同，甚至互相冲突。一道强光影可能很“好看”，但压暗了 prompt 里要求的某个细节，就会被“指令遵循”扣分。一

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发布时间：02:55:36