I de siste månedene har Google og OpenAI lansert banebrytende tekst-til-bilde-genereringssystemer – henholdsvis Imagen 3 og GPT-Image-1 – som innleder en ny æra med fotorealistisk og svært kontrollerbar AI-kunst. Imagen 3 vektlegger ultrahøy gjengivelse, nyansert lyskontroll og integrering i Googles Gemini- og Vertex-plattformer, mens GPT-Image-1 utnytter et autoregressivt, multimodalt fundament knyttet til GPT-4o, og tilbyr både bildeoppretting og redigering på stedet med robuste sikkerhetstiltak og utbredt API-tilgjengelighet. Denne artikkelen undersøker deres opprinnelse, arkitekturer, funksjoner, sikkerhetsrammeverk, prismodeller og virkelige applikasjoner, før den avslutter med et blikk fremover på hvordan begge vil utvikle seg.
Hva er Imagen 3?
Imagen 3 er Googles nyeste høyoppløselige tekst-til-bilde-modell, designet for å generere bilder med eksepsjonelle detaljer, rikere belysning og minimale artefakter sammenlignet med forgjengerne. Den er tilgjengelig via Googles Gemini API og Vertex AI-plattform, slik at brukere kan lage alt fra fotorealistiske scener til stiliserte illustrasjoner.
Hva er GPT-Image-1?
GPT-Image-1 er OpenAIs første dedikerte bildegenereringsmodell introdusert via OpenAI Images API. Den drev opprinnelig ChatGPTs bildefunksjoner, men ble nylig åpnet for utviklere, noe som muliggjør integrering i designverktøy som Figma og Adobe Firefly. GPT-Image-1 vektlegger sømløs redigering – å legge til, fjerne eller utvide objekter i eksisterende bilder – samtidig som den støtter ulike stilistiske resultater.
Hvordan er arkitekturene deres forskjellige?
Hvilken kjerneteknologi driver Imagen 3?
Imagen 3 bygger på latente diffusjonsmodeller (LDM-er) som komprimerer bilder til et lært latent rom via en variasjonsautoencoder (VAE), etterfulgt av iterativ støyfjerning gjennom et U-Net betinget av tekstinnebygging fra en forhåndstrint T5-XXL-encoder.
Google skalerte dette paradigmet ved å kombinere ultrastore tekstvisjonstransformatorkodere med massive datasett og avansert klassifikatorfri veiledning for å fremme samsvar mellom tekstsemantikk og visuell gjengivelse.
Viktige innovasjoner inkluderer diffusjonsplanleggere med flere oppløsninger for presisjonsdetaljer, lyskontroller innebygd som ledeteksttokener og tokeniserte «veiledningslag» som reduserer distraherende artefakter samtidig som de bevarer komposisjonsfleksibiliteten.
Hva er grunnlaget for GPT-Image-1?
I motsetning til diffusjon bruker GPT-Image-1 en autoregressiv «bilde-autoregressor» innenfor GPT-4o-familien: den genererer bilder token for token, i likhet med tekstgenerering, der hvert token representerer en liten del av det endelige bildet.
Denne tilnærmingen gjør det mulig for GPT-Image-1 å knytte verdenskunnskap og tekstlig kontekst tett sammen – noe som muliggjør komplekse spørsmål som «gjengi denne mytologiske scenen i renessansestil, og annotere deretter med latinske etiketter» – samtidig som det muliggjør innmaling og regionbaserte redigeringer i en enhetlig arkitektur.
Tidlige rapporter antyder at denne autoregressive pipelinen gir mer sammenhengende tekstgjengivelse i bilder og raskere tilpasning til uvanlige komposisjoner, på bekostning av noe lengre generasjonstider enn diffusjonsekvivalenter.
Treningsdata og parametere
Google har ikke offentliggjort det nøyaktige parameterantallet for Imagen 3, men forskningsartiklene deres indikerer en skaleringsbane som er konsistent med milliardparameter-LLM-er og diffusjonsnettverk. Modellen ble trent på et stort, proprietært korpus av bilde-tekst-par, med vekt på mangfold i stil og kontekst. OpenAIs GPT-Image-1 arver GPT-4os estimerte 900 milliarder parametere, finjustert på et spesialisert bilde-tekst-datasett utvidet med demonstrasjonsbasert instruksjonsjustering for redigeringsoppgaver. Begge organisasjonene bruker omfattende datakuratering for å balansere representasjonsnøyaktighet med skjevhetsreduksjon.
Hvordan er arkitekturene og treningsdatasettene deres sammenlignet?
Hvilke underliggende arkitekturer driver Imagen 3?
Imagen 3 bygger på Googles diffusjonsbaserte rammeverk, og utnytter en kaskade av støyfjerningstrinn og store transformatorbaserte tekstkodere for å forbedre bildedetaljer gradvis. Denne arkitekturen lar den tolke komplekse instruksjoner og opprettholde sammenheng selv i tett detaljerte scener.
Hvilken arkitektur ligger til grunn for GPT-Image-1?
GPT-Image-1 benytter en multimodal transformatordesign avledet fra OpenAIs GPT-avstamning. Den integrerer tekst og visuell kontekst i oppmerksomhetslagene, noe som muliggjør både tekst-til-bilde-syntese og bilderedigeringsfunksjoner i en enhetlig modell.
Hvordan er treningsdatasettene deres forskjellige?
Imagen 3 ble trent på enorme, proprietære datasett kuratert av Google, som omfatter milliarder av bilde-tekst-par hentet fra nettgjennomsøk og lisensierte samlinger, optimalisert for mangfold på tvers av stiler og emner. I motsetning til dette kombinerer GPT-Image-1 sitt datasett offentlige nettbilder, lisensierte arkivbiblioteker og internt kuraterte eksempler for å balansere bred dekning med innhold av høy kvalitet, etisk hentet.
Hva er deres evner og ytelse?
Sammenlign bildekvalitet
På menneskelige evalueringstester (DrawBench, T2I-Eval) overgår Imagen 3 konsekvent tidligere diffusjonsmodeller, og oppnår høyere poengsummer for fotorealisme, komposisjonsnøyaktighet og semantisk justering – og overgår DALL·E 3 med rivaliserende marginer.
GPT-Image-1, selv om det var nytt, steg raskt til topps på ledertavlen i Artificial Analysis Image Arena, og demonstrerte sterk ytelse uten skudd på stiloverføring, scenegenerering og komplekse prompter, ofte med samsvarende diffusjonsmodeller på tekstur og fargegjengivelse.
For tekstklarhet i bilder (f.eks. skilt eller etiketter) viser GPT-Image-1s autoregressive tokengenerering markante forbedringer, og gjengir lesbare, språkkorrekte ord, mens Imagen 3 noen ganger fortsatt sliter med presise tegnformer i tett typografi.
Hvor allsidige er deres kunstneriske stiler?
Imagen 3 skinner i hyperrealistiske gjengivelser – 8k-landskap, portretter i naturlig lys, komposisjoner i filmstil – samtidig som den støtter maleriske og tegneserieaktige stiler via promptmodifikatorer.
GPT-Image-1 tilbyr også bred stildekning, fra fotorealistisk til abstrakt og til og med 3D-isometrisk kunst, pluss robust innmaling og lokaliserte redigeringer som lar brukere «tegne» avgrensningsbokser for å spesifisere hvor endringer skjer.
Eksempler fra fellesskapet fremhever GPT-Image-1s evne til å produsere Ghibli-inspirerte anime-scener og infografikk som kombinerer diagrammer og tekstelementer – brukstilfeller der integrert verdenskunnskap forbedrer faktisk konsistens.
Hastighet og ventetid
Imagen 3-inferens på Gemini API tar i gjennomsnitt 3–5 sekunder per 512×512-bilde, og skaleres opp til 8–10 sekunder for ultrahøye oppløsninger (2048×2048), avhengig av brukerspesifiserte iterasjoner og veiledningsstyrke.
GPT-Image-1 rapporterer gjennomsnittlige latenser på 6–8 sekunder for lignende størrelser i Images API, med kanttilfeller som når 12 sekunder for fint detaljerte scener. Avveininger inkluderer et jevnere strømmegrensesnitt per token for progressive forhåndsvisninger.
Tekstgjengivelsesmuligheter
Tekstgjengivelse – som lenge har vært en svakhet ved diffusjonsmodeller – har blitt håndtert forskjellig av hvert team. Google la til et spesialisert dekodertrinn i Imagen 3 for å forbedre tekstlesbarheten, men det er fortsatt problemer med komplekse oppsett og flerspråklige skript. GPT-Image-1 utnytter transformator-oppmerksomhetsmekanismer for tekstgjengivelse med null skudd, og produserer skarpe, godt justerte tekstblokker som er egnet for infografikk og diagrammer. Dette gjør GPT-Image-1 spesielt nyttig for utdannings- og bedriftsressurser som krever innebygde etiketter eller merknader.
Hvordan er de sammenlignet med hensyn til sikkerhet og etiske hensyn?
Hvilke sikkerhetsrekkverk finnes?
Google håndhever innholdsfiltre på Imagen 3 gjennom en kombinasjon av automatiserte klassifiseringsverktøy og menneskelige vurderingskanaler, som blokkerer voldelig, seksuelt og opphavsrettsbeskyttet innhold. De bruker også tilbakemeldingsløkker for å fikse potensielle smutthull i prompt engineering.
OpenAIs GPT-Image-1 arver GPT-4o-sikkerhetsstakken: automatisert moderering med justerbar følsomhet, integrerte C2PA-metadata i utganger for å signalisere AI-opprinnelse og kontinuerlig finjustering via forsterkningslæring fra menneskelig tilbakemelding (RLHF) for å unngå skadelige eller partiske utganger.
Begge systemene flagger sensitive kategorier (f.eks. kjendisbilder) og håndhever policydrevne avslag, men uavhengige revisjoner bemerker at bildebasert skjevhet (kjønn, etnisitet) fortsatt krever ytterligere begrensning.
Hvilke personvernbekymringer oppstår?
GPT-Image-1s raske bruk i forbrukerverktøy førte til advarsler om oppbevaring av metadata: bilder lastet opp for inpainting kan inneholde EXIF-data (plassering, enhet) som kan lagres for modellforbedring med mindre de renses av brukeren.
Imagen 3, primært API-drevet for bedrifter, overholder Google Clouds retningslinjer for datahåndtering, som lover at ingen kundeopplastede ledetekster eller utdata brukes til modelltrening uten eksplisitt samtykke, i samsvar med bedriftens samsvarsbehov.
Hva er prisene og tilgjengeligheten?
Imagen 3 er tilgjengelig via Google Clouds Vertex AI Generative Models API, med endepunkter som imagen-3.0-capability-001, og gjennom Gemini API for bruk i samtalemodus. Den støtter promptbasert generering, forhåndsinnstillinger for stil og iterative arbeidsflyter for «doodles to masterpieces».
GPT-Image-1 leveres via OpenAIs Images API og er integrert i Responses API for multimodale forespørsler. Utviklere kan kalle gpt-image-1 med parametere for stil, sideforhold og modereringspreferanser, samt levering av innledende bilder for innmaling og utmaling.
Hvor kan utviklere få tilgang til hver modell?
Bilde 3 er tilgjengelig via:
- Google Gemini API ($0.03/bilde) for generering av tekst til bilde og avanserte funksjoner (sideforhold, grupper med flere alternativer).
- Vertex AI på Google Cloud, med tilpassede endepunktalternativer og Google Slides-integrasjon for ikke-programmerere.
GPT-Bilde-1 er tilgjengelig via:
- OpenAI Images API (global, betal etter bruk) med sjenerøse gratis prøveperiodekreditter for nye brukere.
- Microsoft Azure OpenAI-tjeneste (bilder i Foundry Playground) for bedriftsintegrasjon og samsvar.
- ChatGPT Responses API (kommer snart) for multimodale dialogroboter og assistenter.
Hvor mye koster hver?
Imagen 3 tar 0.03 dollar per 512×512-bildegenerering på Gemini API, med volumrabatter for bedriftskunder; tilpassede priser gjelder for Vertex AI-distribusjoner.
OpenAIs GPT-Image-1-priser er nivåbaserte: omtrent $0.02–$0.04 per forespørsel om bildegenerering (avhengig av oppløsning og batchstørrelse), pluss marginale gebyrer for innmaling eller variasjonsendepunkter; nøyaktige priser varierer etter region og Azure vs. direkte OpenAI-fakturering.
Hvilke fremtidige utviklinger ligger foran oss?
Kommer Imagen 4 og nyere snart?
Rykter og lekkede modellreferanser peker mot avdukingen av Imagen 4 Ultra og Veo 3 på Google I/O 2025 (20. mai 2025), og lover sanntids 16K-generering, dynamisk animasjon og tettere integrasjon med Gemini's multimodale resonnement.
Tidlige registeroppføringer som «imagen-4.0-ultra-generate-exp-05-20» antyder at Google har som mål å forbedre oppløsning, hastighet og scenekoherens samtidig, noe som potensielt kan overgå konkurrentenes referanseindekser.
Hvordan kan GPT-Image-1 utvikle seg?
OpenAI planlegger å slå sammen GPT-Image-1 dypere inn i GPT-4o, noe som muliggjør sømløse overganger fra tekst til video, forbedret ansiktsredigering uten artefakter og større lerret via flislagt generering.
Veikartene hinter til brukergrensesnitt med «bilde i chat» der brukere kan skrive med en pekepenn, få GPT-Image-1 til å finjustere i sanntid og deretter eksportere til designverktøy, noe som demokratiserer avansert kunstskaping for ikke-tekniske målgrupper.
Konklusjon
Imagen 3 og GPT-Image-1 representerer to søyler innen neste generasjons AI-kunst: Googles diffusjonsbaserte modell utmerker seg i rå gjengivelse og lysnyanser, mens OpenAIs autoregressive tilnærming setter søkelyset på integrert verdenskunnskap, innmaling og tekstgjengivelse. Begge er kommersielt tilgjengelige via robuste API-er, støttet av omfattende sikkerhetstiltak og stadig voksende økosystempartnerskap. Etter hvert som Google forbereder Imagen 4 og OpenAI utdyper GPT-Image-1 i GPT-4o, kan utviklere og skapere se frem til stadig rikere, mer kontrollerbare og etisk forsvarlige verktøy for bildegenerering.
Komme i gang
Utviklere har tilgang GPT-image-1 API og Grok 3 API gjennom CometAPI. For å begynne, utforske modellens muligheter i lekeplassen og konsulter API-veiledning (modellnavn: gpt-image-1) for detaljerte instruksjoner. Merk at noen utviklere kanskje må bekrefte organisasjonen sin før de bruker modellen.
GPT-Image-1 API-priser i CometAPI, 20 % avslag på den offisielle prisen:
Output tokens: $32/M tokens
Input tokens: $8 / M tokens