I de seneste måneder har Google og OpenAI begge lanceret banebrydende tekst-til-billede-genereringssystemer – henholdsvis Imagen 3 og GPT-Image-1 – der indleder en ny æra af fotorealistisk og yderst kontrollerbar AI-kunst. Imagen 3 lægger vægt på ultra-high fidelity, nuanceret lysstyring og integration i Googles Gemini- og Vertex-platforme, mens GPT-Image-1 udnytter et autoregressivt, multimodalt fundament knyttet til GPT-4o og tilbyder både billedoprettelse og redigering på stedet med robuste sikkerhedsforanstaltninger og udbredt API-tilgængelighed. Denne artikel undersøger deres oprindelse, arkitekturer, muligheder, sikkerhedsrammer, prismodeller og applikationer i den virkelige verden, før den afsluttes med et kig fremad på, hvordan begge vil udvikle sig.
Hvad er Imagen 3?
Imagen 3 er Googles nyeste tekst-til-billede-model i høj opløsning, designet til at generere billeder med exceptionelle detaljer, rigere belysning og minimale artefakter sammenlignet med sine forgængere. Den er tilgængelig via Googles Gemini API og Vertex AI-platform, hvilket gør det muligt for brugerne at skabe alt fra fotorealistiske scener til stiliserede illustrationer.
Hvad er GPT-Image-1?
GPT-Image-1 er OpenAIs første dedikerede billedgenereringsmodel, der blev introduceret via OpenAI Images API. Den drev oprindeligt ChatGPTs billedfunktioner, men blev for nylig åbnet for udviklere, hvilket muliggjorde integration i designværktøjer som Figma og Adobe Firefly. GPT-Image-1 understreger problemfri redigering – tilføjelse, fjernelse eller udvidelse af objekter i eksisterende billeder – samtidig med at den understøtter forskellige stilistiske output.
Hvordan adskiller deres arkitekturer sig?
Hvilken kerneteknologi driver Imagen 3?
Imagen 3 bygger på latente diffusionsmodeller (LDM'er), der komprimerer billeder til et lært latent rum via en variationel autoencoder (VAE), efterfulgt af iterativ støjreduktion gennem et U-Net betinget af tekstindlejringer fra en forudtrænet T5-XXL-encoder.
Google skalerede dette paradigme ved at kombinere ultrastore tekst-vision-transformer-encodere med massive datasæt og avanceret klassifikatorfri vejledning for at fremme overensstemmelse mellem tekstsemantik og visuel nøjagtighed.
Vigtige innovationer inkluderer diffusionsplanlæggere i flere opløsninger for præcise detaljer, lysstyringsfunktioner indlejret som prompt-tokens og tokeniserede "vejledningslag", der reducerer distraherende artefakter, samtidig med at den kompositoriske fleksibilitet bevares.
Hvad er grundlaget for GPT-Image-1?
I modsætning til diffusion anvender GPT-Image-1 en autoregressiv "billed-autoregressor" inden for GPT-4o-familien: den genererer billeder token for token, svarende til tekstgenerering, hvor hvert token repræsenterer et lille område af det endelige billede.
Denne tilgang gør det muligt for GPT-Image-1 at binde verdensviden og tekstlig kontekst tæt sammen – hvilket muliggør komplekse prompter som "gengiv denne mytologiske scene i renæssancestil, og annoter derefter med latinske etiketter" – samtidig med at det letter indmaling og regionsbaserede redigeringer i en samlet arkitektur.
Tidlige rapporter tyder på, at denne autoregressive pipeline leverer mere sammenhængende tekstgengivelse i billeder og hurtigere tilpasning til usædvanlige kompositioner, på bekostning af noget længere genereringstider end diffusionsækvivalenter.
Træningsdata og parametre
Google har ikke offentliggjort det nøjagtige antal parametre for Imagen 3, men deres forskningsartikler indikerer en skaleringskurve, der er i overensstemmelse med milliardparameter-LLM'er og diffusionsnetværk. Modellen blev trænet på et stort, proprietært korpora af billede-billedtekst-par med vægt på diversitet i stil og kontekst. OpenAI's GPT-Image-1 arver GPT-4os anslåede 900 milliarder parametre, finjusteret på et specialiseret billede-tekst-datasæt suppleret med demonstrationsbaseret instruktionsjustering til redigeringsopgaver. Begge organisationer anvender omfattende datakurering for at balancere repræsentationsnøjagtighed med biasreduktion.
Hvordan er deres arkitekturer og træningsdatasæt sammenlignelige?
Hvilke underliggende arkitekturer driver Imagen 3?
Imagen 3 bygger på Googles diffusionsbaserede framework og udnytter en kaskade af støjreducerende trin og store transformerbaserede tekstkodere til gradvist at forfine billeddetaljer. Denne arkitektur gør det muligt at fortolke komplekse prompts og opretholde sammenhæng selv i tæt detaljerede scener.
Hvilken arkitektur ligger til grund for GPT-Image-1?
GPT-Image-1 anvender et multimodalt transformerdesign afledt af OpenAIs GPT-afstamning. Det integrerer tekst og visuel kontekst i sine opmærksomhedslag, hvilket muliggør både tekst-til-billede-syntese og billedredigeringsfunktioner i en samlet model.
Hvordan adskiller deres træningsdatasæt sig?
Imagen 3 blev trænet på enorme, proprietære datasæt kurateret af Google, der omfatter milliarder af billede-tekst-par hentet fra webcrawls og licenserede samlinger, optimeret til diversitet på tværs af stilarter og emner. I modsætning hertil kombinerer GPT-Image-1's datasæt offentlige webbilleder, licenserede stockbiblioteker og internt kuraterede eksempler for at balancere bred dækning med indhold af høj kvalitet, der er etisk fremskaffet.
Hvad er deres muligheder og ydeevne?
Sammenlign billedkvalitet
På menneskelige evalueringsbenchmarks (DrawBench, T2I-Eval) overgår Imagen 3 konsekvent tidligere diffusionsmodeller og opnår højere scorer for fotorealisme, kompositionel nøjagtighed og semantisk justering – og overgår DALL·E 3 med rivaliserende marginer.
GPT-Image-1, selvom det var nyt, steg hurtigt til tops på Artificial Analysis Image Arena-ranglisten og demonstrerede stærk nul-skudspræstation inden for stiloverførsel, scenegenerering og komplekse prompts, ofte med matchende diffusionsmodeller på tekstur og farvegengivelse.
For at opnå klarhed i teksten i billeder (f.eks. skiltning eller etiketter) viser GPT-Image-1's autoregressive token-generering markante forbedringer, hvilket gengiver læselige, sprogkorrekte ord, hvorimod Imagen 3 nogle gange stadig kæmper med præcise tegnformer i tæt typografi.
Hvor alsidige er deres kunstneriske stilarter?
Imagen 3 stråler i hyperrealistiske gengivelser – 8k-landskaber, portrætter i naturligt lys, kompositioner i filmstil – samtidig med at den understøtter maleriske og tegneserieagtige stilarter via promptmodifikatorer.
GPT-Image-1 tilbyder også bred stildækning, fra fotorealistisk til abstrakt og endda 3D-isometrisk kunst, plus robust indmaling og lokaliserede redigeringer, der lader brugerne "tegne" afgrænsningsbokse for at angive, hvor ændringerne sker.
Eksempler fra fællesskabet fremhæver GPT-Image-1's evne til at producere Ghibli-inspirerede anime-scener og infografik, der kombinerer diagrammer og tekstelementer – anvendelsesscenarier, hvor integreret verdensviden forbedrer den faktuelle konsistens.
Hastighed og latens
Imagen 3-inferens på Gemini API'en tager i gennemsnit 3-5 sekunder pr. 512×512 billede, og skaleres op til 8-10 sekunder for ultrahøje opløsninger (2048×2048), afhængigt af brugerspecificerede iterationer og vejledningsstyrke.
GPT-Image-1 rapporterer gennemsnitlige latenser på 6-8 sekunder for lignende størrelser i Images API'en, med kanttilfælde på op til 12 sekunder for fint detaljerede scener; afvejninger inkluderer en mere jævn streaminggrænseflade pr. token til progressive forhåndsvisninger.
Tekstgengivelsesfunktioner
Tekstgengivelse – længe en svaghed i diffusionsmodeller – er blevet håndteret forskelligt af hvert team. Google tilføjede et specialiseret dekodertrin til Imagen 3 for at forbedre tekstlæsbarheden, men der er stadig problemer med komplekse layouts og flersprogede scripts. GPT-Image-1 udnytter transformer-opmærksomhedsmekanismer til nul-shot tekstgengivelse, hvilket producerer skarpe, veljusterede tekstblokke, der er velegnede til infografik og diagrammer. Dette gør GPT-Image-1 særligt nyttig til uddannelsesmæssige og virksomhedsmæssige aktiver, der kræver integrerede etiketter eller annoteringer.
Hvordan klarer de sig i forhold til sikkerhedsmæssige og etiske overvejelser?
Hvilke sikkerhedsrækværk er der?
Google håndhæver indholdsfiltre på Imagen 3 gennem en kombination af automatiserede klassifikatorer og menneskelige gennemgangspipelines, der blokerer voldeligt, seksuelt og ophavsretligt beskyttet indhold. De bruger også feedback-loops med rødt team til at lappe potentielle smuthuller i prompt engineering.
OpenAIs GPT-Image-1 arver GPT-4o-sikkerhedsstakken: automatiseret moderering med justerbar følsomhed, integrerede C2PA-metadata i output for at signalere AI-proveniens og kontinuerlig finjustering via forstærkningslæring fra menneskelig feedback (RLHF) for at undgå skadelige eller forudindtagede output.
Begge systemer markerer følsomme kategorier (f.eks. kendisser) og håndhæver politikdrevne afslag, men uafhængige revisioner bemærker, at billedbaseret bias (køn, etnicitet) stadig kræver yderligere afbødning.
Hvilke bekymringer om privatlivets fred opstår?
GPT-Image-1's hurtige implementering i forbrugerværktøjer har medført advarsler om opbevaring af metadata: billeder, der uploades til inpainting, kan indeholde EXIF-data (placering, enhed), der kan gemmes til modelforbedring, medmindre de renses af brugeren.
Imagen 3, primært API-drevet til virksomheder, overholder Google Clouds datahåndteringspolitikker, som lover, at ingen kundeuploadede prompts eller output bruges til modeltræning uden eksplicit tilmelding, hvilket passer til virksomhedens compliance-behov.
Hvad er priserne og tilgængeligheden?
Imagen 3 er tilgængelig via Google Clouds Vertex AI Generative Models API, med endpoints som f.eks. imagen-3.0-capability-001og gennem Gemini API'en til samtalebaserede brugsscenarier. Den understøtter promptbaseret generering, stilforudindstillinger og iterative "doodles to masterpieces"-arbejdsgange.
GPT-Image-1 leveres via OpenAI's Images API og integreres i Responses API'en til multimodale prompts. Udviklere kan kalde gpt-image-1 med parametre for stil, billedformat og modereringspræferencer, samt levering af indledende billeder til indmaling og udmaling.
Hvor kan udviklere få adgang til hver model?
Billede 3 er tilgængelig via:
- Google Gemini API ($0.03/billede) til generering af tekst til billede og avancerede funktioner (billedformat, batches med flere muligheder).
- Vertex AI på Google Cloud med brugerdefinerede slutpunktsmuligheder og Google Slides-integration for ikke-programmører.
GPT-Image-1 er tilgængelig via:
- OpenAI Images API (global, betal efter forbrug) med generøse gratis prøveperiodekreditter til nye brugere.
- Microsoft Azure OpenAI-tjeneste (billeder i Foundry Playground) til virksomhedsintegration og overholdelse af regler.
- ChatGPT Responses API (kommer snart) til multimodale dialogbots og assistenter.
Hvor meget koster hver?
Imagen 3 opkræver $0.03 pr. 512×512 billedgenerering på Gemini API'en, med mængderabatter for virksomhedskunder; brugerdefinerede priser gælder for Vertex AI-implementeringer.
OpenAIs GPT-Image-1-priser er trindelte: cirka $0.02-$0.04 pr. anmodning om billedgenerering (afhængigt af opløsning og batchstørrelse) plus marginale gebyrer for indpainting eller variationsslutpunkter; de nøjagtige priser varierer efter region og Azure vs. direkte OpenAI-fakturering.
Hvilke fremtidige udviklinger ligger forude?
Kommer Imagen 4 og nyere snart?
Rygter og lækkede modelreferencer peger på afsløringen af Imagen 4 Ultra og Veo 3 på Google I/O 2025 (20. maj 2025), der lover realtids 16K-generering, dynamisk animation og tættere integration med Gemini's multimodale ræsonnement.
Tidlige poster i registreringsdatabasen som "imagen-4.0-ultra-generate-exp-05-20" antyder, at Google sigter mod at fremme opløsning, hastighed og scenekohærens samtidigt, hvilket potentielt overgår konkurrenternes benchmarks.
Hvordan kan GPT-Image-1 udvikle sig?
OpenAI planlægger at integrere GPT-Image-1 mere dybt ind i GPT-4o, hvilket muliggør problemfri overgange fra tekst til video, forbedret ansigtsredigering uden artefakter og større lærreder via flisegenerering.
Køreplaner antyder brugergrænseflader med "billede i chat", hvor brugerne kan skrive med en stylus, få GPT-Image-1 til at forfine i realtid og derefter eksportere til designværktøjer, hvilket demokratiserer avanceret kunstskabelse for ikke-tekniske målgrupper.
Konklusion
Imagen 3 og GPT-Image-1 repræsenterer to søjler inden for næste generations AI-kunst: Googles diffusionsbaserede model udmærker sig ved rå kvalitet og lysnuancer, mens OpenAIs autoregressive tilgang fremhæver integreret verdensviden, indmaling og tekstgengivelse. Begge er kommercielt tilgængelige via robuste API'er, bakket op af omfattende sikkerhedsforanstaltninger og stadigt voksende økosystempartnerskaber. I takt med at Google forbereder Imagen 4, og OpenAI uddyber GPT-Image-1 i GPT-4o, kan udviklere og skabere se frem til stadigt rigere, mere kontrollerbare og etisk forsvarlige billedgenereringsværktøjer.
Kom godt i gang
Udviklere kan få adgang GPT-image-1 API og Grok 3 API ved CometAPI. For at begynde skal du udforske modellens muligheder i Legepladsen og konsultere API guide (modelnavn: gpt-image-1) for detaljerede instruktioner. Bemærk, at nogle udviklere muligvis skal verificere deres organisation, før de bruger modellen.
GPT-Image-1 API-priser i CometAPI, 20 % rabat på den officielle pris:
Output-tokens: $32/M-tokens
Input-tokens: $8 / M-tokens