В последние месяцы Google и OpenAI запустили передовые системы генерации текста в изображение — Imagen 3 и GPT‑Image‑1 соответственно — открыв новую эру фотореалистичного и высококонтролируемого искусства ИИ. Imagen 3 делает акцент на сверхвысокой точности, тонком управлении освещением и интеграции в платформы Gemini и Vertex от Google, в то время как GPT‑Image‑1 использует авторегрессионную, многомодальную основу, привязанную к GPT‑4o, предлагая как создание изображений, так и редактирование на месте с надежными защитными ограждениями и широкой доступностью API. В этой статье рассматриваются их происхождение, архитектура, возможности, фреймворки безопасности, модели ценообразования и реальные приложения, а затем в заключение рассматривается, как обе будут развиваться.
Что такое Imagen 3?
Imagen 3 — это новейшая модель Google для преобразования текста в изображение с высоким разрешением, разработанная для создания изображений с исключительной детализацией, более богатым освещением и минимальным количеством артефактов по сравнению с ее предшественниками. Она доступна через API Gemini и платформу Vertex AI от Google, позволяя пользователям создавать все: от фотореалистичных сцен до стилизованных иллюстраций.
Что такое GPT-Image-1?
GPT-Image-1 — это первая специализированная модель генерации изображений OpenAI, представленная через API изображений OpenAI. Изначально обеспечивающая возможности ChatGPT по работе с изображениями, она недавно была открыта для разработчиков, позволяя интегрировать ее в такие инструменты дизайна, как Figma и Adobe Firefly. GPT-Image-1 делает акцент на бесшовном редактировании — добавлении, удалении или расширении объектов в существующих изображениях — при этом поддерживая разнообразные стилистические результаты.
Чем отличается их архитектура?
Какая основная технология лежит в основе Imagen 3?
Imagen 3 построен на моделях скрытой диффузии (LDM), которые сжимают изображения в обученное скрытое пространство с помощью вариационного автокодировщика (VAE) с последующим итеративным шумоподавлением с помощью U-Net, обусловленным встраиванием текста из предварительно обученного кодировщика T5-XXL.
Google масштабировала эту парадигму, объединив сверхбольшие преобразователи текстового зрения с огромными наборами данных и передовым руководством без классификаторов, чтобы повысить согласованность между семантикой текста и визуальной точностью.
Ключевые инновации включают в себя многоуровневые планировщики диффузии для точной детализации, элементы управления освещением, встроенные в виде подсказок, и токенизированные «слои руководства», которые уменьшают отвлекающие артефакты, сохраняя при этом гибкость композиции.
Что лежит в основе GPT‑Image‑1?
В отличие от диффузии, GPT-Image-1 использует авторегрессионный «авторегрессор изображений» в семействе GPT-4o: он генерирует изображения токен за токеном, что похоже на генерацию текста, где каждый токен представляет собой небольшой участок конечного изображения.
Такой подход позволяет GPT-Image-1 тесно связывать знания о мире и текстовый контекст, позволяя использовать сложные подсказки, например «воссоздать эту мифологическую сцену в стиле Ренессанса, а затем снабдить ее латинскими надписями», а также облегчая зарисовку и редактирование по регионам в единой архитектуре.
Первые отчеты показывают, что этот авторегрессионный конвейер обеспечивает более последовательную визуализацию текста на изображениях и более быструю адаптацию к необычным композициям за счет несколько более длительного времени генерации, чем эквиваленты с диффузией.
Данные и параметры обучения
Google публично не раскрывает точное количество параметров для Imagen 3, но их исследовательские работы указывают на траекторию масштабирования, согласующуюся с многомиллиардными параметрами LLM и диффузионными сетями. Модель была обучена на обширных, фирменных корпусах пар изображение-подпись, подчеркивая разнообразие стиля и контекста. GPT-Image-1 от OpenAI наследует предполагаемые 4 миллиардов параметров GPT-900o, тонко настроенных на специализированном наборе данных изображение-текст, дополненном демонстрационной настройкой инструкций для задач редактирования. Обе организации применяют обширное курирование данных, чтобы сбалансировать точность представления с устранением предвзятости.
Как соотносятся их архитектуры и обучающие наборы данных?
Какие базовые архитектуры лежат в основе Imagen 3?
Imagen 3 построен на основе диффузионной структуры Google, используя каскад шагов шумоподавления и большие текстовые кодировщики на основе трансформатора для постепенного улучшения деталей изображения. Эта архитектура позволяет интерпретировать сложные подсказки и поддерживать согласованность даже в сценах с высокой детализацией.
Какая архитектура лежит в основе GPT-Image-1?
GPT-Image-1 использует дизайн многомодального трансформатора, полученный из линейки OpenAI GPT. Он интегрирует текст и визуальный контекст в своих слоях внимания, обеспечивая как синтез текста в изображение, так и возможности редактирования изображений в единой модели.
Чем отличаются их обучающие наборы данных?
Imagen 3 был обучен на обширных собственных наборах данных, курируемых Google, охватывающих миллиарды пар изображение-текст, полученных из веб-сканеров и лицензированных коллекций, оптимизированных для разнообразия стилей и тем. Напротив, набор данных GPT-Image-1 объединяет общедоступные веб-изображения, лицензированные библиотеки и внутренние курируемые примеры, чтобы сбалансировать широкий охват с высококачественным, этичным контентом.
Каковы их возможности и производительность?
Сравнение качества изображения
В тестах человеческой оценки (DrawBench, T2I‑Eval) Imagen 3 стабильно превосходит предыдущие модели диффузии, достигая более высоких показателей фотореализма, точности композиции и семантического выравнивания, опережая DALL·E 3 на несколько порядков.
GPT‑Image‑1, хотя и новый, быстро поднялся на вершину рейтинга Artificial Analysis Image Arena, продемонстрировав отличную производительность при передаче стилей, создании сцен и сложных подсказках, часто соответствуя моделям диффузии по текстуре и точности цветопередачи.
Что касается четкости текста на изображениях (например, вывесок или этикеток), то авторегрессионная генерация токенов GPT-Image-1 демонстрирует заметные улучшения, отображая разборчивые, корректные с точки зрения языка слова, тогда как Imagen 3 иногда все еще испытывает трудности с точностью форм символов в плотной типографике.
Насколько разнообразны их художественные стили?
Imagen 3 отлично справляется с гиперреалистичными визуализациями — 8K-пейзажами, портретами с естественным освещением, композициями в стиле кинофильмов, — а также поддерживает живописные и мультяшные стили с помощью модификаторов подсказок.
GPT‑Image‑1 также предлагает широкий охват стилей: от фотореалистичного до абстрактного и даже 3D‑изометрического искусства, а также надежную зарисовку и локализованное редактирование, позволяющее пользователям «рисовать» ограничивающие рамки, чтобы указать, где должны происходить изменения.
Примеры сообщества подчеркивают способность GPT‑Image‑1 создавать сцены аниме и инфографику в стиле Ghibli, объединяющие диаграммы и текстовые элементы, — примеры использования, в которых интегрированные знания о мире повышают фактическую согласованность.
Скорость и задержка
Вывод Imagen 3 на API Gemini занимает в среднем 3–5 секунд на изображение размером 512×512, масштабируясь до 8–10 секунд для сверхвысоких разрешений (2048×2048) в зависимости от указанных пользователем итераций и силы наведения.
GPT-Image-1 сообщает о средних задержках в 6–8 секунд для схожих размеров в API изображений, при этом пограничные случаи достигают 12 секунд для детально детализированных сцен; компромиссы включают более плавный потоковый интерфейс для прогрессивных предпросмотров.
Возможности рендеринга текста
Рендеринг текста — давно являющийся слабым местом в моделях диффузии — каждая команда решала его по-разному. Google добавила в Imagen 3 специализированный этап декодера для улучшения разборчивости текста, однако проблемы со сложными макетами и многоязычными скриптами остаются. GPT-Image-1 использует механизмы внимания преобразователя для рендеринга текста с нулевой точностью, создавая четкие, хорошо выровненные текстовые блоки, подходящие для инфографики и диаграмм. Это делает GPT-Image-1 особенно полезным для образовательных и корпоративных ресурсов, требующих встроенных меток или аннотаций.
Как они соотносятся с точки зрения безопасности и этических соображений?
Какие защитные ограждения установлены?
Google применяет фильтры контента на Imagen 3 с помощью комбинации автоматизированных классификаторов и человеческих конвейеров обзора, блокируя жестокий, сексуальный и защищенный авторским правом контент. Он также использует циклы обратной связи red-teaming для исправления потенциальных лазеек в разработке подсказок.
GPT‑Image‑1 от OpenAI наследует стек безопасности GPT‑4o: автоматическую модерацию с регулируемой чувствительностью, интегрированные метаданные C2PA в выходных данных для сигнализации о происхождении ИИ и постоянную тонкую настройку с помощью обучения с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF) для предотвращения вредоносных или предвзятых выходных данных.
Обе системы отмечают деликатные категории (например, изображения знаменитостей) и обеспечивают отказы, обусловленные политикой, но независимые проверки отмечают, что предвзятость, основанная на имидже (пол, этническая принадлежность), по-прежнему требует дальнейшего смягчения.
Какие проблемы с конфиденциальностью возникают?
Быстрое внедрение GPT‑Image‑1 в потребительские инструменты вызвало предупреждения о сохранении метаданных: изображения, загруженные для inpainting, могут содержать данные EXIF (местоположение, устройство), которые могут быть сохранены для улучшения модели, если пользователь не очистит их.
Imagen 3, в первую очередь ориентированный на корпоративный API, соответствует политикам обработки данных Google Cloud, которые обещают, что никакие загруженные клиентами подсказки или выходные данные не будут использоваться для обучения модели без явного согласия, что соответствует корпоративным требованиям соответствия.
Каковы цены и доступность?
Imagen 3 доступен через API Vertex AI Generative Models от Google Cloud с такими конечными точками, как imagen-3.0-capability-001, и через API Gemini для разговорных вариантов использования. Он поддерживает генерацию на основе подсказок, предустановки стилей и итеративные рабочие процессы «от набросков до шедевров».
GPT-Image-1 поставляется через API изображений OpenAI и интегрирован в API ответов для мультимодальных подсказок. Разработчики могут вызывать gpt-image-1 с параметрами стиля, соотношения сторон и настройками модерации, а также предоставление исходных изображений для зарисовки и перерисовки.
Где разработчики могут получить доступ к каждой модели?
Imagen 3 доступен через:
- Google Gemini API (0.03 долл. США/изображение) для генерации текста в изображение и расширенных функций (соотношение сторон, пакеты с несколькими параметрами).
- Vertex AI в Google Cloud с настраиваемыми параметрами конечной точки и интеграцией Google Slides для непрограммистов.
GPT‑Image‑1 доступен через:
- API изображений OpenAI (глобальный, оплата по мере использования) с щедрыми бесплатными пробными кредитами для новых пользователей.
- Служба Microsoft Azure OpenAI (образы в игровой площадке Foundry) для корпоративной интеграции и соответствия нормативным требованиям.
- API ответов ChatGPT (скоро) для мультимодальных диалоговых ботов и помощников.
Сколько стоит каждый?
Imagen 3 взимает 0.03 долл. США за генерацию изображения 512×512 на API Gemini, со скидками за объем для корпоративных клиентов; для развертываний Vertex AI применяются индивидуальные цены.
Цены на GPT-Image-1 от OpenAI являются многоуровневыми: приблизительно 0.02–0.04 долл. США за запрос на создание изображения (в зависимости от разрешения и размера пакета), плюс предельные сборы за дорисовку или изменение конечных точек; точные ставки зависят от региона и прямого выставления счетов Azure и OpenAI.
Какие дальнейшие события нас ждут впереди?
Скоро ли появятся Imagen 4 и последующие версии?
Слухи и просочившиеся ссылки на модели указывают на то, что Imagen 4 Ultra и Veo 3 будут представлены на конференции Google I/O 2025 (20 мая 2025 г.), обещая генерацию 16K в реальном времени, динамическую анимацию и более тесную интеграцию с мультимодальным мышлением Gemini.
Ранние записи в реестре, такие как «imagen‑4.0‑ultra‑generate‑exp‑05‑20», указывают на то, что Google стремится одновременно повышать разрешение, скорость и согласованность сцен, потенциально опережая показатели конкурентов.
Как может эволюционировать GPT‑Image‑1?
OpenAI планирует более глубоко объединить GPT‑Image‑1 с GPT‑4o, что обеспечит плавные переходы текста в видео, улучшенное редактирование лиц без артефактов и более крупные холсты с помощью мозаичной генерации.
В планах развития есть намеки на интерфейсы «изображение в чате», в которых пользователи могут писать стилусом, корректировать GPT-Image-1 в режиме реального времени, а затем экспортировать в инструменты дизайна, что делает создание сложных произведений искусства доступным для нетехнической аудитории.
Заключение
Imagen 3 и GPT‑Image‑1 представляют собой два столпа искусства ИИ следующего поколения: модель Google на основе диффузии выделяется в грубой точности и нюансах освещения, в то время как авторегрессивный подход OpenAI подчеркивает интегрированные мировые знания, инрисовку и рендеринг текста. Оба доступны на рынке через надежные API, подкрепленные обширными мерами безопасности и постоянно расширяющимися партнерствами в экосистеме. Поскольку Google готовит Imagen 4, а OpenAI углубляет GPT‑Image‑1 в GPT‑4o, разработчики и создатели могут рассчитывать на еще более богатые, более контролируемые и этически обоснованные инструменты генерации изображений.
Первые шаги
Разработчики могут получить доступ API GPT-image-1 и API Grok 3 через CometAPI. Для начала изучите возможности модели на игровой площадке и обратитесь к API-руководство (название модели: gpt-image-1) для получения подробных инструкций. Обратите внимание, что некоторым разработчикам может потребоваться проверить свою организацию перед использованием модели.
GPT-Image-1 Цены на API в CometAPI, скидка 20% от официальной цены:
Выходные токены: $32/ млн токенов
Входные токены: $8 / млн токенов