无题

zho2025-04-192025-04-19

先一键三连后再看文档吧~

本文档的应用场景案例会持续更新，欢迎持续关注~

我是魔王哒，深度使用 AI 编程，做了一个小红书长文排版图片神器叫做流光卡片：https://liuguangka.com/zh

你可以通过这个在小红书快速做账号变现赚钱。

在做自己的产品，写代码，运营等等，这几天在网上分享一点 cursor 的实践经验教程，反响还不错。

如果你是程序员开发者，我们也提供了公开免费的 api：流光卡片 API 使用文档

小红书：https://www.xiaohongshu.com/user/profile/63eccfa2000000002600707d

即刻：https://web.okjike.com/u/ec41d7d5-407d-4395-ac8a-bd0f04fb202c

推特：https://x.com/huangzh65903362

这或许是 MJ / SD / FLUX / ComfyUI 的 “葬礼”！

（标题党了哈，不过这确实会导致很多人离开 mj / sd / flux / comfyUI 等绘画工具应用）

特点

高度精确的指令遵循
GPT-4o 能够严格按照用户提示生成图像，尤其在文字渲染和细节控制上表现出色。例如，用户可以要求在图像中精确呈现特定文本（如菜单上的菜名和价格），甚至支持中文输出，这在多语言场景中非常实用。

上下文感知与多轮迭代
它能记住对话上下文，基于之前的讨论逐步调整图像内容。比如，用户可以说“保持上张图的人物发型不变但换个背景”，GPT-4o 会自动执行，极大提升了创作效率和一致性。

多模态融合
GPT-4o 是端到端训练的多模态模型，能同时处理文本和图像输入，将语言理解与视觉生成无缝结合。用户可以上传图片作为参考，模型会将其细节融入生成结果中。

多样化风格与实用性
从超现实艺术到逼真照片，从信息图表到漫画风格，GPT-4o 的输出风格多样，且生成的图像不仅美观，还具备实用价值（如生成知识卡片或海报）。

低门槛交互
通过自然语言对话即可操作，无需复杂的参数调整或节点配置，降低了使用难度，使其更适合普通用户。

超越 MJ / SD / FLUX / ComfyUI 的方面

指令理解与提示遵循性
- 对比 MJ：MJ 出图随机性较大，难以精确控制细节，而 GPT-4o 对复杂提示的理解更精准，能直接生成符合描述的图像。
- 对比 SD / FLUX：SD 和 FLUX 依赖提示工程和参数调整，GPT-4o 通过自然语言降低了门槛，且文字渲染能力更强。
- 对比 ComfyUI：ComfyUI 需手动搭建节点工作流，而 GPT-4o 无需配置即可实现类似效果。
上下文一致性
GPT-4o 的多轮对话能力使其在迭代设计中保持高度一致性，这是 MJ（无上下文记忆）和 SD / FLUX（需手动保存工作流）无法比拟的。
多模态集成
与仅专注图像生成的 MJ、SD 和 FLUX 不同，GPT-4o 将文本理解与图像生成融合，能基于上传的参考图直接生成或修改图像，省去额外预处理步骤。
易用性
相比 ComfyUI 的节点式操作或 SD 的参数调整，GPT-4o 的对话式交互让非专业用户也能快速上手，超越了这些工具的学习曲线。

仍需 MJ / SD / FLUX / ComfyUI 的方面

本地化与高性能需求

SD、FLUX 和 ComfyUI 可在本地运行，利用高性能显卡（如 Nvidia GPU）加速生成，适合需要快速批量输出的场景，而 GPT-4o 依赖云端，速度和成本受限。

GPT4o 生图速度太慢了，一次要几分钟，目前山姆奥特曼也发了篇推文说 gpu 不太够用了，所以会先上速率限制
深度定制与模型训练

SD 和 FLUX 支持用户训练 LoRA 或自定义模型，适应特定风格或需求；ComfyUI 提供节点级控制，能实现复杂工作流。这些是 GPT-4o 当前无法提供的。
开源生态与社区支持

SD 和 FLUX 受益于开源社区，用户可获取大量模型、插件和教程，而 GPT-4o 是闭源系统，扩展性较弱。
艺术风格的极致探索

MJ 在某些艺术风格（如超现实主义或氛围图）上仍有独特优势，其预训练模型针对艺术创作优化，生成结果可能更具创意性。ComfyUI 结合 FLUX 也能通过工作流实现高度个性化的风格控制。
国内还没开发出来像 GPT4o 一样的东西
内容限制严格（单看这一点的话 sd、comfyUI 还是很有优势的）

GPT-4o 的内容政策禁止生成色情或性暗示内容，旨在保护平台安全和伦理标准 (OpenAI’s Usage Policies)。用户报告即使无害请求（如历史人物或青少年场景）也被误判为违规，显示过滤器可能过于严格 (Chat GPT is no longer creating images, quoting the “content guidelines”)。X 上的讨论更多聚焦于误判，例如：
- 用户无法生成 Ghibli 风格的真人图像，因涉及“转换真人”违反政策 (X post)。
- 模型限制生成儿童相关图像，显示安全优先 (X post)。