Dalam beberapa bulan terakhir, Google dan OpenAI masing-masing telah meluncurkan sistem pembuatan teks ke gambar yang canggih—masing-masing Imagen 3 dan GPT‑Image‑1—yang mengawali era baru seni AI yang fotorealistis dan sangat terkendali. Imagen 3 menekankan ketepatan yang sangat tinggi, kendali pencahayaan yang bernuansa, dan integrasi ke dalam platform Gemini dan Vertex milik Google, sementara GPT‑Image‑1 memanfaatkan fondasi multimoda autoregresif yang dikaitkan dengan GPT‑4o, yang menawarkan pembuatan gambar dan penyuntingan di tempat dengan pembatas keamanan yang kuat dan ketersediaan API yang luas. Artikel ini mengkaji asal-usul, arsitektur, kapabilitas, kerangka kerja keamanan, model harga, dan aplikasi di dunia nyata, sebelum ditutup dengan tinjauan ke depan tentang bagaimana keduanya akan berevolusi.
Apa itu Imagen 3?
Imagen 3 adalah model teks-ke-gambar beresolusi tinggi terbaru dari Google, yang dirancang untuk menghasilkan gambar dengan detail luar biasa, pencahayaan lebih kaya, dan artefak minimal dibandingkan pendahulunya. Model ini dapat diakses melalui API Gemini dan platform AI Vertex milik Google, yang memungkinkan pengguna untuk membuat berbagai hal mulai dari pemandangan fotorealistik hingga ilustrasi bergaya.
Apa itu GPT-Image-1?
GPT-Image-1 adalah model pembuatan gambar khusus perdana OpenAI yang diperkenalkan melalui OpenAI Images API. Awalnya mendukung kemampuan gambar ChatGPT, model ini baru-baru ini dibuka untuk para pengembang, yang memungkinkan integrasi ke dalam alat desain seperti Figma dan Adobe Firefly. GPT-Image-1 menekankan pengeditan yang lancar—menambahkan, menghapus, atau memperluas objek dalam gambar yang ada—sambil mendukung keluaran gaya yang beragam.
Bagaimana arsitekturnya berbeda?
Teknologi inti apa yang mendukung Imagen 3?
Imagen 3 dibangun di atas model difusi laten (LDM) yang memampatkan gambar ke dalam ruang laten yang dipelajari melalui autoencoder variasional (VAE), diikuti oleh pengurangan derau berulang melalui U‑Net yang dikondisikan pada penyematan teks dari enkoder T5‑XXL yang telah dilatih sebelumnya.
Google memperluas paradigma ini, dengan menggabungkan enkoder transformator penglihatan teks ultra-besar dengan kumpulan data besar dan panduan bebas pengklasifikasi tingkat lanjut untuk mendorong penyelarasan antara semantik teks dan kesetiaan visual.
Inovasi utama mencakup penjadwal difusi multi-resolusi untuk detail presisi, kontrol pencahayaan yang tertanam sebagai token perintah, dan “lapisan panduan” yang diberi token yang mengurangi artefak yang mengganggu sambil mempertahankan fleksibilitas komposisi.
Apa dasar dari GPT‑Image‑1?
Berbeda dengan difusi, GPT‑Image‑1 menggunakan “autoregresor gambar” autoregresif dalam keluarga GPT‑4o: ia menghasilkan gambar token demi token, mirip dengan pembangkitan teks, yang mana setiap token merepresentasikan bagian kecil dari gambar akhir.
Pendekatan ini memungkinkan GPT‑Image‑1 untuk mengikat erat pengetahuan dunia dan konteks tekstual—memungkinkan perintah kompleks seperti "render adegan mitologi ini dalam gaya Renaisans, lalu beri anotasi dengan label Latin"—sementara juga memfasilitasi inpainting dan suntingan berbasis wilayah dalam arsitektur terpadu.
Laporan awal menunjukkan bahwa jalur autoregresif ini memberikan pemrosesan teks yang lebih koheren dalam gambar dan adaptasi yang lebih cepat terhadap komposisi yang tidak biasa, dengan biaya waktu pembuatan yang agak lebih lama daripada padanan difusi.
Data dan Parameter Pelatihan
Google belum mengungkapkan jumlah parameter yang tepat untuk Imagen 3 secara publik, tetapi makalah penelitian mereka menunjukkan lintasan penskalaan yang konsisten dengan LLM parameter multi-miliar dan jaringan difusi. Model tersebut dilatih pada korpus hak milik yang luas dari pasangan gambar-keterangan, yang menekankan keragaman gaya dan konteks. GPT-Image-1 OpenAI mewarisi sekitar 4 miliar parameter GPT-900o, yang disetel dengan baik pada kumpulan data teks-gambar khusus yang ditambah dengan penyetelan instruksi berbasis demonstrasi untuk tugas pengeditan. Kedua organisasi menerapkan kurasi data yang ekstensif untuk menyeimbangkan kesetiaan representasional dengan mitigasi bias.
Bagaimana perbandingan arsitektur dan set data pelatihannya?
Arsitektur dasar apa yang mendukung Imagen 3?
Imagen 3 dibangun di atas kerangka kerja berbasis difusi Google, memanfaatkan serangkaian langkah penghilangan derau dan enkoder teks berbasis transformator besar untuk menyempurnakan detail gambar secara progresif. Arsitektur ini memungkinkannya untuk menginterpretasikan perintah yang rumit dan mempertahankan koherensi bahkan dalam adegan yang sangat terperinci.
Arsitektur apa yang mendukung GPT-Image-1?
GPT-Image-1 menggunakan desain transformator multimoda yang berasal dari garis keturunan GPT OpenAI. Desain ini mengintegrasikan teks dan konteks visual dalam lapisan perhatiannya, yang memungkinkan sintesis teks ke gambar dan kemampuan penyuntingan gambar dalam model terpadu.
Bagaimana dataset pelatihannya berbeda?
Imagen 3 dilatih pada kumpulan data milik Google yang luas dan eksklusif, yang mencakup miliaran pasangan gambar-teks yang bersumber dari perayapan web dan koleksi berlisensi, yang dioptimalkan untuk keberagaman di berbagai gaya dan subjek. Sebaliknya, kumpulan data GPT-Image-1 menggabungkan gambar web publik, pustaka stok berlisensi, dan contoh yang dikurasi internal untuk menyeimbangkan cakupan yang luas dengan konten berkualitas tinggi yang bersumber secara etis.
Apa kemampuan dan kinerjanya?
Bandingkan Kualitas Gambar
Pada tolok ukur evaluasi manusia (DrawBench, T2I‑Eval), Imagen 3 secara konsisten mengungguli model difusi sebelumnya, meraih skor lebih tinggi untuk fotorealisme, akurasi komposisi, dan penyelarasan semantik—mengungguli DALL·E 3 dengan margin yang bersaing.
GPT‑Image‑1, meski baru, dengan cepat naik ke puncak papan peringkat Artificial Analysis Image Arena, menunjukkan performa zero‑shot yang kuat pada transfer gaya, pembuatan adegan, dan perintah kompleks, sering kali menyamai model difusi pada tekstur dan kesetiaan warna.
Untuk kejelasan teks dalam gambar (misalnya, papan tanda atau label), pembuatan token autoregresif GPT‑Image‑1 menunjukkan peningkatan yang nyata, menghasilkan kata-kata yang terbaca dan sesuai bahasa, sedangkan Imagen 3 terkadang masih kesulitan dengan bentuk karakter yang tepat dalam tipografi yang padat.
Seberapa serbagunakah gaya artistik mereka?
Imagen 3 bersinar dalam rendering hiperrealistis—lanskap 8k, potret pencahayaan alami, komposisi bergaya film—sambil juga mendukung gaya lukisan dan kartun melalui pengubah perintah.
GPT‑Image‑1 juga menawarkan cakupan gaya yang luas, mulai dari fotorealistik hingga abstrak dan bahkan seni 3D‑isometrik, ditambah inpainting yang kuat dan suntingan lokal yang memungkinkan pengguna untuk "menggambar" kotak pembatas guna menentukan di mana perubahan terjadi.
Contoh komunitas menyoroti kemampuan GPT‑Image‑1 untuk menghasilkan adegan anime dan infografis yang terinspirasi Ghibli yang menggabungkan bagan dan elemen teks—kasus penggunaan di mana pengetahuan dunia yang terintegrasi meningkatkan konsistensi faktual.
Kecepatan dan Latensi
Inferensi Imagen 3 pada API Gemini rata-rata 3–5 detik per gambar 512×512, meningkat hingga 8–10 detik untuk resolusi sangat tinggi (2048×2048), tergantung pada iterasi yang ditentukan pengguna dan kekuatan panduan.
GPT‑Image‑1 melaporkan latensi rata-rata 6–8 detik untuk ukuran yang sama di Images API, dengan kasus tepi mencapai 12 detik untuk pemandangan yang sangat terperinci; kompensasinya mencakup antarmuka streaming per token yang lebih lancar untuk pratinjau progresif.
Kemampuan Rendering Teks
Rendering teks—yang selama ini menjadi kelemahan dalam model difusi—telah ditangani secara berbeda oleh masing-masing tim. Google menambahkan tahap dekoder khusus ke Imagen 3 untuk meningkatkan keterbacaan teks, namun masih ada kendala dengan tata letak yang rumit dan skrip multibahasa. GPT-Image-1 memanfaatkan mekanisme perhatian transformator untuk rendering teks zero-shot, menghasilkan blok teks yang tajam dan selaras dengan baik yang cocok untuk infografis dan diagram. Hal ini membuat GPT-Image-1 sangat berguna untuk aset pendidikan dan perusahaan yang memerlukan label atau anotasi yang disematkan.
Bagaimana perbandingannya dalam pertimbangan keselamatan dan etika?
Pagar pengaman apa saja yang sudah terpasang?
Google menerapkan filter konten pada Imagen 3 melalui kombinasi pengklasifikasi otomatis dan alur tinjauan manusia, yang memblokir konten yang mengandung kekerasan, seksual, dan berhak cipta. Google juga menggunakan umpan balik red-teaming untuk menambal celah potensial dalam rekayasa cepat.
GPT‑Image‑1 milik OpenAI mewarisi tumpukan keamanan GPT‑4o: moderasi otomatis dengan sensitivitas yang dapat disesuaikan, metadata C2PA terintegrasi dalam keluaran untuk menandakan asal AI, dan penyempurnaan berkelanjutan melalui pembelajaran penguatan dari umpan balik manusia (RLHF) untuk menghindari keluaran yang berbahaya atau bias.
Kedua sistem menandai kategori sensitif (misalnya, kemiripan selebriti) dan menegakkan penolakan berdasarkan kebijakan, tetapi audit independen mencatat bahwa bias berbasis gambar (gender, etnis) masih memerlukan mitigasi lebih lanjut.
Kekhawatiran privasi apa yang muncul?
Penerapan cepat GPT‑Image‑1 pada perangkat konsumen memicu peringatan tentang penyimpanan metadata: gambar yang diunggah untuk inpainting dapat membawa data EXIF (lokasi, perangkat) yang dapat disimpan untuk perbaikan model kecuali dibersihkan oleh pengguna.
Imagen 3, yang utamanya digerakkan oleh API untuk perusahaan, mematuhi kebijakan penanganan data Google Cloud, yang menjanjikan tidak ada perintah atau keluaran yang diunggah pelanggan yang digunakan untuk pelatihan model tanpa persetujuan eksplisit, sesuai dengan kebutuhan kepatuhan perusahaan.
Berapa harga dan ketersediaannya?
Imagen 3 dapat diakses melalui API Model Generatif AI Vertex Google Cloud, dengan titik akhir seperti imagen-3.0-capability-001, dan melalui API Gemini untuk kasus penggunaan percakapan. Mendukung pembuatan berbasis perintah, prasetel gaya, dan alur kerja berulang "mencoret-coret menjadi karya agung".
GPT-Image-1 dikirimkan melalui API Gambar OpenAI dan diintegrasikan ke dalam API Respons untuk permintaan multimodal. Pengembang dapat memanggil gpt-image-1 dengan parameter untuk gaya, rasio aspek, dan preferensi moderasi, serta menyediakan gambar awal untuk inpainting dan outpainting.
Di mana pengembang dapat mengakses setiap model?
Gambar 3 tersedia melalui:
- Google Gemini API ($0.03/gambar) untuk pembuatan teks ke gambar dan fitur-fitur lanjutan (rasio aspek, kumpulan multiopsi).
- Vertex AI di Google Cloud, dengan opsi titik akhir khusus dan integrasi Google Slides untuk non-programmer.
GPT‑Image‑1 dapat diakses melalui:
- OpenAI Images API (global, bayar sesuai pemakaian) dengan kredit uji coba gratis yang besar bagi pengguna baru.
- Layanan Microsoft Azure OpenAI (Gambar di area bermain Foundry) untuk integrasi dan kepatuhan perusahaan.
- API Respons ChatGPT (segera hadir) untuk bot dialog multimoda dan asisten.
Berapa biaya masing-masing?
Imagen 3 mengenakan biaya $0.03 per pembuatan gambar 512×512 pada API Gemini, dengan diskon volume untuk pelanggan perusahaan; harga khusus berlaku untuk penerapan Vertex AI.
Harga GPT‑Image‑1 OpenAI bertingkat: sekitar $0.02–$0.04 per permintaan pembuatan gambar (tergantung pada resolusi dan ukuran batch), ditambah biaya marjinal untuk inpainting atau titik akhir variasi; tarif pastinya bervariasi berdasarkan wilayah dan Azure vs. penagihan OpenAI langsung.
Perkembangan apa yang akan terjadi di masa mendatang?
Akankah Imagen 4 dan seterusnya segera hadir?
Rumor dan referensi model yang bocor mengarah ke peluncuran Imagen 4 Ultra dan Veo 3 di Google I/O 2025 (20 Mei 2025), menjanjikan pembangkitan 16K secara real‑time, animasi dinamis, dan integrasi yang lebih erat dengan penalaran multimodal Gemini.
Entri registri awal seperti “imagen‑4.0‑ultra‑generate‑exp‑05‑20” menunjukkan bahwa Google bertujuan untuk meningkatkan resolusi, kecepatan, dan koherensi pemandangan secara bersamaan, yang berpotensi melampaui tolok ukur pesaing.
Bagaimana GPT‑Image‑1 berevolusi?
OpenAI berencana untuk menggabungkan GPT‑Image‑1 lebih dalam ke GPT‑4o, memungkinkan transisi teks‑ke‑video yang mulus, penyuntingan wajah yang lebih baik tanpa artefak, dan kanvas yang lebih besar melalui pembuatan ubin.
Peta jalan mengisyaratkan UI “gambar‑dalam‑obrolan” tempat pengguna dapat mencoret-coret dengan stylus, meminta GPT‑Image‑1 menyempurnakannya secara real time, lalu mengekspornya ke alat desain, yang mendemokratisasi kreasi seni tingkat lanjut untuk khalayak non‑teknis.
Kesimpulan
Imagen 3 dan GPT‑Image‑1 mewakili dua pilar seni AI generasi berikutnya: model berbasis difusi Google unggul dalam fidelitas mentah dan nuansa pencahayaan, sementara pendekatan autoregresif OpenAI menyoroti pengetahuan dunia terintegrasi, inpainting, dan rendering teks. Keduanya tersedia secara komersial melalui API yang tangguh, didukung oleh langkah-langkah keamanan yang ekstensif dan kemitraan ekosistem yang terus berkembang. Saat Google mempersiapkan Imagen 4 dan OpenAI memperdalam GPT‑Image‑1 di GPT‑4o, pengembang dan kreator dapat menantikan alat pembuatan gambar yang semakin kaya, lebih terkendali, dan lebih etis.
Mulai
Pengembang dapat mengakses API GPT-gambar-1 dan API Grok 3 melalui API KometUntuk memulai, jelajahi kemampuan model di Playground dan konsultasikan Panduan API (nama model: gpt-image-1) untuk petunjuk terperinci. Perhatikan bahwa beberapa pengembang mungkin perlu memverifikasi organisasi mereka sebelum menggunakan model tersebut.
GPT-Image-1 Harga API di CometAPI, diskon 20% dari harga resmi:
Token Keluaran: $32/M token
Token Masukan: $8 / Jt token