W ostatnich miesiącach Google i OpenAI wprowadziły na rynek najnowocześniejsze systemy generowania tekstu do obrazu — odpowiednio Imagen 3 i GPT‑Image‑1 — zapoczątkowując nową erę fotorealistycznej i wysoce kontrolowanej sztuki AI. Imagen 3 kładzie nacisk na ultrawysoką wierność, niuansową kontrolę oświetlenia i integrację z platformami Gemini i Vertex firmy Google, podczas gdy GPT‑Image‑1 wykorzystuje autoregresyjny, multimodalny fundament powiązany z GPT‑4o, oferując zarówno tworzenie obrazów, jak i edycję na miejscu z solidnymi zabezpieczeniami i powszechną dostępnością API. W tym artykule zbadano ich pochodzenie, architekturę, możliwości, ramy bezpieczeństwa, modele cenowe i zastosowania w świecie rzeczywistym, a następnie zakończono spojrzeniem w przyszłość, w jaki sposób oba będą się rozwijać.
Czym jest Imagen 3?
Imagen 3 to najnowszy model Google do przetwarzania tekstu na obraz o wysokiej rozdzielczości, zaprojektowany do generowania obrazów o wyjątkowych szczegółach, bogatszym oświetleniu i minimalnych artefaktach w porównaniu do swoich poprzedników. Jest dostępny za pośrednictwem interfejsu API Gemini firmy Google i platformy Vertex AI, umożliwiając użytkownikom tworzenie wszystkiego, od fotorealistycznych scen po stylizowane ilustracje.
Czym jest GPT-Image-1?
GPT-Image-1 to pierwszy dedykowany model generowania obrazów OpenAI wprowadzony za pośrednictwem interfejsu API obrazów OpenAI. Początkowo obsługujący możliwości obrazowania ChatGPT, został niedawno udostępniony deweloperom, umożliwiając integrację z narzędziami projektowymi, takimi jak Figma i Adobe Firefly. GPT-Image-1 kładzie nacisk na bezproblemową edycję — dodawanie, usuwanie lub rozszerzanie obiektów w istniejących obrazach — przy jednoczesnym wspieraniu różnorodnych wyników stylistycznych.
Czym różnią się ich architektury?
Jaka technologia jest podstawą Imagen 3?
Imagen 3 opiera się na modelach dyfuzji utajonej (LDM), które kompresują obrazy do wyuczonej przestrzeni utajonej za pomocą autokodera wariacyjnego (VAE), a następnie przeprowadzają iteracyjne odszumianie za pomocą sieci U-Net uwarunkowanej osadzeniem tekstu z wstępnie wytrenowanego kodera T5-XXL.
Google rozszerzył skalę tego paradygmatu, łącząc niezwykle duże kodery transformatorów obrazu tekstowego z ogromnymi zbiorami danych i zaawansowanym przewodnictwem bez klasyfikatora, aby zwiększyć zgodność między semantyką tekstu a wiernością wizualną.
Do najważniejszych innowacji zaliczają się harmonogramy dyfuzji o wielu rozdzielczościach umożliwiające uzyskanie precyzyjnych szczegółów, sterowanie oświetleniem osadzone jako tokeny poleceń oraz tokenizowane „warstwy wskazówek”, które redukują rozpraszające artefakty, jednocześnie zachowując elastyczność kompozycji.
Na czym opiera się GPT‑Image‑1?
W przeciwieństwie do dyfuzji, GPT‑Image‑1 wykorzystuje autoregresyjny „autoregresor obrazu” w rodzinie GPT‑4o: generuje obrazy token po tokenie, podobnie jak w przypadku generowania tekstu, gdzie każdy token reprezentuje mały fragment ostatecznego obrazu.
Dzięki takiemu podejściu GPT‑Image‑1 może ściśle powiązać wiedzę o świecie i kontekst tekstowy, umożliwiając złożone polecenia, takie jak „narysuj tę scenę mitologiczną w stylu renesansowym, a następnie opisz ją łacińskimi etykietami”, a także ułatwiając domalowywanie i edycję opartą na regionach w ujednoliconej architekturze.
Wczesne raporty wskazują, że ten autoregresyjny proces zapewnia bardziej spójne renderowanie tekstu w obrazach i szybszą adaptację do nietypowych kompozycji, ale odbywa się to kosztem nieco dłuższego czasu generowania niż w przypadku odpowiedników dyfuzyjnych.
Dane i parametry treningowe
Google nie ujawniło publicznie dokładnej liczby parametrów dla Imagen 3, ale ich prace badawcze wskazują na trajektorię skalowania zgodną z wielomiliardowymi parametrami LLM i sieciami dyfuzyjnymi. Model został wytrenowany na rozległych, zastrzeżonych korpusach par obraz–podpis, kładąc nacisk na różnorodność stylu i kontekstu. GPT-Image-1 firmy OpenAI dziedziczy szacowane 4 miliardów parametrów GPT-900o, dostrojonych na specjalistycznym zestawie danych obraz–tekst, uzupełnionym o dostrajanie instrukcji oparte na demonstracjach dla zadań edycyjnych. Obie organizacje stosują rozległą kurację danych w celu zrównoważenia wierności reprezentacji z łagodzeniem stronniczości.
Jak wypadają w porównaniu ich architektury i zestawy danych szkoleniowych?
Jakie architektury stanowią podstawę Imagen 3?
Imagen 3 opiera się na strukturze Google opartej na dyfuzji, wykorzystując kaskadę kroków odszumiania i duże kodery tekstowe oparte na transformatorach, aby stopniowo udoskonalać szczegóły obrazu. Ta architektura pozwala interpretować złożone monity i zachowywać spójność nawet w gęsto szczegółowych scenach.
Jaka architektura stanowi podstawę GPT-Image-1?
GPT-Image-1 wykorzystuje multimodalny projekt transformatora wywodzący się z linii GPT OpenAI. Integruje tekst i kontekst wizualny w swoich warstwach uwagi, umożliwiając zarówno syntezę tekstu do obrazu, jak i możliwości edycji obrazu w zunifikowanym modelu.
Czym różnią się ich zestawy danych szkoleniowych?
Imagen 3 został przeszkolony na rozległych, zastrzeżonych zestawach danych, które zostały wyselekcjonowane przez Google, obejmujących miliardy par obraz–tekst pochodzących z indeksowania sieci i licencjonowanych kolekcji, zoptymalizowanych pod kątem różnorodności stylów i tematów. Natomiast zestaw danych GPT-Image-1 łączy publiczne obrazy internetowe, licencjonowane biblioteki stockowe i wewnętrznie wyselekcjonowane przykłady, aby zrównoważyć szeroki zasięg z wysokiej jakości treścią pochodzącą z etycznych źródeł.
Jakie są ich możliwości i wydajność?
Porównanie jakości obrazu
W testach porównawczych oceny przeprowadzanych przez ludzi (DrawBench, T2I‑Eval) Imagen 3 konsekwentnie przewyższa poprzednie modele dyfuzji, uzyskując wyższe wyniki pod względem fotorealizmu, dokładności kompozycji i dopasowania semantycznego — zdecydowanie przewyższając DALL·E 3.
GPT‑Image‑1, mimo że jest nowością, szybko znalazł się na szczycie rankingu Artificial Analysis Image Arena, wykazując się wysoką wydajnością bez przerw w transferze stylu, generowaniu scen i złożonych monitach, często dorównując modelom dyfuzji pod względem wierności tekstury i kolorów.
Jeśli chodzi o przejrzystość tekstu na obrazach (np. na oznakowaniach lub etykietach), autoregresyjne generowanie tokenów GPT‑Image‑1 znacznie poprawiło czytelność słów i ich poprawność językową, podczas gdy Imagen 3 czasami nadal ma problemy z precyzyjnym odwzorowaniem kształtów znaków w gęstej typografii.
Jak wszechstronne są ich style artystyczne?
Imagen 3 wyróżnia się hiperrealistycznymi wizualizacjami — krajobrazy 8K, portrety przy naturalnym oświetleniu, kompozycje w stylu filmowym — a także obsługuje style malarskie i kreskówkowe za pomocą modyfikatorów podpowiedzi.
GPT‑Image‑1 oferuje również szeroki zakres stylów, od fotorealistycznego do abstrakcyjnego, a nawet izometrycznego 3D, a także solidne domalowywanie i lokalne edycje, które pozwalają użytkownikom „rysować” pola ograniczające w celu określenia, gdzie mają nastąpić zmiany.
Przykłady społeczności podkreślają zdolność GPT‑Image‑1 do tworzenia scen anime i infografik inspirowanych studiem Ghibli, które łączą wykresy i elementy tekstowe — są to przypadki użycia, w których zintegrowana wiedza o świecie zwiększa spójność faktów.
Szybkość i opóźnienie
Wnioskowanie Imagen 3 w interfejsie API Gemini trwa średnio 3–5 sekund na obraz o rozdzielczości 512×512, zwiększając się do 8–10 sekund w przypadku bardzo wysokiej rozdzielczości (2048×2048), w zależności od iteracji określonych przez użytkownika i siły wskazówek.
GPT‑Image‑1 podaje średnie opóźnienia na poziomie 6–8 sekund dla podobnych rozmiarów w interfejsie API obrazów, przy czym w skrajnych przypadkach opóźnienia sięgają 12 sekund w przypadku scen o dużej liczbie szczegółów. Kompromisy obejmują płynniejszy interfejs przesyłania strumieniowego na token w przypadku podglądów progresywnych.
Możliwości renderowania tekstu
Renderowanie tekstu — od dawna słabość modeli dyfuzyjnych — zostało rozwiązane w każdym zespole w inny sposób. Google dodało specjalistyczny etap dekodowania do Imagen 3, aby poprawić czytelność tekstu, jednak nadal występują problemy ze złożonymi układami i wielojęzycznymi skryptami. GPT-Image-1 wykorzystuje mechanizmy uwagi transformatora do renderowania tekstu bez ujęć, tworząc wyraźne, dobrze wyrównane bloki tekstu odpowiednie do infografik i diagramów. Dzięki temu GPT-Image-1 jest szczególnie przydatny w przypadku zasobów edukacyjnych i korporacyjnych wymagających osadzonych etykiet lub adnotacji.
Jak wypadają one pod względem bezpieczeństwa i kwestii etycznych?
Jakie zabezpieczenia są stosowane?
Google wymusza filtry treści na Imagen 3 poprzez połączenie automatycznych klasyfikatorów i ludzkich kanałów recenzji, blokując treści o charakterze przemocy, seksualne i chronione prawami autorskimi. Wykorzystuje również pętle sprzężenia zwrotnego red‑teaming, aby łatać potencjalne luki w inżynierii natychmiastowej.
GPT‑Image‑1 firmy OpenAI dziedziczy stos zabezpieczeń GPT‑4o: automatyczną moderację z regulowaną czułością, zintegrowane metadane C2PA w wynikach w celu sygnalizowania pochodzenia sztucznej inteligencji oraz ciągłe dostrajanie za pomocą uczenia się przez wzmacnianie na podstawie opinii ludzkiej (RLHF) w celu uniknięcia szkodliwych lub stronniczych wyników.
Oba systemy oznaczają wrażliwe kategorie (np. podobizny sławnych osób) i egzekwują odmowy wynikające z polityki, jednak niezależne audyty wykazują, że uprzedzenia oparte na wizerunku (płeć, pochodzenie etniczne) nadal wymagają dalszej eliminacji.
Jakie obawy dotyczące prywatności się pojawiają?
Szybkie przyjęcie GPT‑Image‑1 w narzędziach konsumenckich wywołało ostrzeżenia dotyczące retencji metadanych: obrazy przesyłane w celu uzupełnienia obrazu mogą zawierać dane EXIF (lokalizacja, urządzenie), które mogą zostać zapisane w celu ulepszenia modelu, chyba że użytkownik je zdezynfekuje.
Imagen 3, oparty głównie na interfejsie API dla przedsiębiorstw, jest zgodny z zasadami przetwarzania danych Google Cloud, które gwarantują, że żadne przesłane przez klienta monity ani wyniki nie zostaną wykorzystane do szkolenia modelu bez wyraźnej zgody, co jest zgodne z wymogami zgodności korporacyjnej.
Jakie są ceny i dostępność?
Dostęp do Imagen 3 jest możliwy za pośrednictwem interfejsu API modeli generatywnych Vertex AI firmy Google Cloud, z punktami końcowymi takimi jak imagen-3.0-capability-001i przez API Gemini do przypadków użycia konwersacyjnego. Obsługuje generowanie oparte na monitach, ustawienia wstępne stylów i iteracyjne przepływy pracy „od rysunków do arcydzieł”.
GPT-Image-1 jest dostarczany za pośrednictwem API obrazów OpenAI i zintegrowany z API odpowiedzi dla monitów multimodalnych. Deweloperzy mogą wywołać gpt-image-1 z parametrami dotyczącymi stylu, proporcji obrazu i preferencji moderacji, a także dostarczają obrazy początkowe do domalowywania i domalowywania.
Gdzie deweloperzy mogą uzyskać dostęp do poszczególnych modeli?
Imagen 3 jest dostępny za pośrednictwem:
- Interfejs API Google Gemini (0.03 USD/obraz) do generowania tekstu na obraz i korzystania z zaawansowanych funkcji (proporcje obrazu, partie obejmujące wiele opcji).
- Vertex AI w Google Cloud z niestandardowymi opcjami punktów końcowych i integracją z Google Slides dla osób niebędących programistami.
Dostęp do obrazu GPT‑Image‑1 jest możliwy poprzez:
- Interfejs API obrazów OpenAI (globalny, płatny zgodnie z użytkowaniem) z hojnymi kredytami na bezpłatny okres próbny dla nowych użytkowników.
- Usługa Microsoft Azure OpenAI (obrazy w Foundry Playground) zapewniająca integrację i zgodność przedsiębiorstwa.
- API odpowiedzi ChatGPT (wkrótce) dla botów i asystentów dialogowych multimodalnych.
Ile kosztuje każdy?
Firma Imagen 3 pobiera opłatę w wysokości 0.03 USD za wygenerowanie obrazu o rozdzielczości 512×512 w interfejsie API Gemini, a dla klientów korporacyjnych obowiązują rabaty ilościowe. W przypadku wdrożeń Vertex AI obowiązują ceny niestandardowe.
Ceny rozwiązania GPT‑Image‑1 firmy OpenAI są zróżnicowane: wynoszą około 0.02–0.04 USD za żądanie wygenerowania obrazu (w zależności od rozdzielczości i rozmiaru partii) plus opłaty marginalne za uzupełnianie lub punkty końcowe wariacji; dokładne stawki różnią się w zależności od regionu i usługi Azure w porównaniu z bezpośrednim rozliczeniem w OpenAI.
Jakie przyszłe wydarzenia nas czekają?
Czy Imagen 4 i nowsze modele pojawią się wkrótce?
Plotki i przecieki dotyczące modeli wskazują na to, że Imagen 4 Ultra i Veo 3 zostaną zaprezentowane podczas Google I/O 2025 (20 maja 2025 r.). Obiecują one generowanie obrazu 16K w czasie rzeczywistym, dynamiczną animację i ściślejszą integrację z multimodalnym rozumowaniem Gemini.
Wczesne wpisy w rejestrze, takie jak „imagen‑4.0‑ultra‑generate‑exp‑05‑20”, sugerują, że Google zamierza jednocześnie zwiększać rozdzielczość, szybkość i spójność scen, potencjalnie wyprzedzając testy porównawcze konkurencji.
Jak może ewoluować GPT‑Image‑1?
OpenAI planuje głębsze połączenie GPT‑Image‑1 z GPT‑4o, co umożliwi płynne przejścia między tekstem a wideo, ulepszoną edycję twarzy bez artefaktów i większe płótna dzięki generowaniu kafelków.
Mapy drogowe sugerują interfejsy użytkownika typu „obraz w czacie”, w których użytkownicy mogą pisać rysikiem, zlecać dopracowywanie obrazu GPT‑Image‑1 w czasie rzeczywistym, a następnie eksportować do narzędzi projektowych, udostępniając zaawansowane możliwości tworzenia dzieł sztuki odbiorcom bez wiedzy technicznej.
Podsumowanie
Imagen 3 i GPT‑Image‑1 reprezentują dwa filary sztuki AI nowej generacji: oparty na dyfuzji model Google wyróżnia się surową wiernością i niuansami oświetlenia, podczas gdy autoregresyjne podejście OpenAI podkreśla zintegrowaną wiedzę o świecie, inpainting i renderowanie tekstu. Oba są dostępne komercyjnie za pośrednictwem solidnych interfejsów API, wspieranych przez rozległe środki bezpieczeństwa i stale rozwijające się partnerstwa ekosystemowe. Podczas gdy Google przygotowuje Imagen 4, a OpenAI pogłębia GPT‑Image‑1 w GPT‑4o, programiści i twórcy mogą oczekiwać coraz bogatszych, bardziej kontrolowanych i etycznie uzasadnionych narzędzi do generowania obrazów.
Jak zacząć
Deweloperzy mogą uzyskać dostęp Interfejs API GPT-image-1 oraz Grok 3 API przez Interfejs API CometNa początek zapoznaj się z możliwościami modelu w Playground i skonsultuj się z Przewodnik po API (nazwa modelu: gpt-image-1) aby uzyskać szczegółowe instrukcje. Należy pamiętać, że niektórzy deweloperzy mogą potrzebować zweryfikować swoją organizację przed użyciem modelu.
GPT-Image-1 Ceny API w CometAPI, 20% zniżki od ceny oficjalnej:
Tokeny wyjściowe: 32/M tokenów
Żetony wejściowe: 8 USD / mln żetonów