近几个月，Google 和 OpenAI 分别推出了最前沿的文本到图像生成系统——Imagen 3 和 GPT‑Image‑1——开启了照片级真实、且高度可控的 AI 艺术新纪元。Imagen 3 强调超高保真、细腻的光照控制，并集成进 Google 的 Gemini 与 Vertex 平台；而 GPT‑Image‑1 基于与 GPT‑4o 关联的自回归、多模态基础，既支持图像生成也支持就地编辑，配备稳健的安全护栏并提供广泛的 API 可用性。本文将探讨它们的起源、架构、能力、安全框架、定价模型与真实应用场景，最后展望两者的未来演进。
什么是 Imagen 3？
Imagen 3 是 Google 最新的高分辨率文本到图像模型，旨在生成具有卓越细节、更丰富光照、且相较前代更少伪影的图像。它可通过 Google 的 Gemini API 与 Vertex AI 平台访问，支持从照片级真实场景到风格化插画的创作。
什么是 GPT-Image-1？
GPT-Image-1 是 OpenAI 通过 OpenAI Images API 推出的首个专用图像生成模型。其最初为 ChatGPT 的图像能力提供支持，近期向开发者开放，可集成进诸如 Figma 与 Adobe Firefly 等设计工具。GPT-Image-1 强调无缝编辑——在现有图像中添加、移除或扩展对象——同时支持多样化的风格输出。
它们的架构有何不同？
Imagen 3 的核心技术是什么？
Imagen 3 构建于潜扩散模型（LDMs）之上，先通过变分自编码器（VAE）将图像压缩进学习到的潜空间，再由条件于来自预训练 T5‑XXL 编码器的文本嵌入的 U‑Net 进行迭代去噪。
Google 对这一范式进行了规模化，结合超大型文本‑视觉 Transformer 编码器、海量数据集与先进的无分类器引导，以推动文本语义与视觉保真之间的对齐。
关键创新包括用于精细细节的多分辨率扩散调度器、作为提示词令牌嵌入的光照控制，以及令牌化的“引导层”，在保留组合灵活性的同时减少干扰性伪影。
GPT‑Image‑1 的基础是什么？
不同于扩散，GPT‑Image‑1 采用 GPT‑4o 家族中的自回归“图像自回归器”：它像生成文本一样逐个令牌地生成图像，每个令牌代表最终图像的一小块区域。
这种方法使 GPT‑Image‑1 能够与世界知识与文本语境紧密绑定——支持诸如“以文艺复兴风格渲染这一神话场景，并用拉丁文标注”的复杂提示——同时在统一的架构中实现图像修复（inpainting）与基于区域的编辑。早期报告显示，该自回归流程在图像内文本渲染方面更为连贯，对不寻常构图的适应速度更快，但相较扩散模型生成时间略长。
训练数据与参数
Google 尚未公开 Imagen 3 的确切参数规模，但其研究论文显示出与多十亿参数的 LLM 与扩散网络一致的扩展轨迹。该模型在庞大的、专有的图像‑字幕配对语料上训练，强调风格与语境的多样性。OpenAI 的 GPT‑Image‑1 继承了 GPT‑4o 估计约 900 billion 参数的规模，并在专门的图文数据集上进行微调，辅以基于示例的指令调优以支持编辑任务。两家公司均进行广泛的数据筛选，以在表现保真与偏见缓解之间取得平衡。
它们的架构与训练数据集如何比较？
支撑 Imagen 3 的底层架构是什么？
Imagen 3 建立在 Google 的扩散框架之上，利用级联去噪步骤与大型、基于 Transformer 的文本编码器，逐步细化图像细节。该架构使其能够解释复杂提示，并在高度细节化场景中保持连贯性。
支撑 GPT-Image-1 的架构是什么？
GPT-Image-1 采用源自 OpenAI GPT 系列的多模态 Transformer 设计。在其注意力层内整合文本与视觉语境，使其在统一模型中同时实现文本到图像合成与图像编辑能力。
它们的训练数据集有何不同？
Imagen 3 在由 Google 精心策划的庞大专有数据集上训练，涵盖数十亿来自网页抓取与授权集合的图文配对，并针对风格与主题的多样性进行了优化。相较之下，GPT-Image-1 的数据集结合了公共网络图像、授权素材库与内部精选案例，以在广覆盖与高质量、合乎伦理的内容之间取得平衡。
它们的能力与性能如何？
图像质量对比
在人工评估基准（DrawBench、T2I‑Eval）中，Imagen 3 一贯优于先前的扩散模型，在照片真实感、构图准确性与语义对齐方面获得更高评分——以可比幅度领先 DALL·E 3。
作为新秀，GPT‑Image‑1 很快登上 Artificial Analysis Image Arena 榜单前列，在风格迁移、场景生成与复杂提示的零样本表现方面展现强劲实力，且在纹理与色彩保真上常与扩散模型相当。
对于图像内文本清晰度（如标牌或标签），GPT‑Image‑1 的自回归令牌生成显示出显著改进，能渲染清晰、语言正确的词语；而 Imagen 3 在密集排版的精确字形上有时仍显不足。
艺术风格有多丰富？
Imagen 3 在超写实渲染方面表现突出——8K 风景、自然光人像、电影风格构图——同时也支持通过提示修饰词实现绘画与卡通风格。
GPT‑Image‑1 同样具备广泛的风格覆盖，从照片级真实到抽象，乃至 3D 等轴测艺术，并拥有稳健的图像修复与局部编辑功能，允许用户通过绘制边界框指定变更区域。
社区示例强调 GPT‑Image‑1 能生成受 Ghibli 启发的动漫场景与将图表与文本元素结合的信息图——这些用例中，整合的世界知识有助于提升事实一致性。
速度与时延
在 Gemini API 上，Imagen 3 的 512×512 图像推理平均为 3–5 秒，提升至超高分辨率（2048×2048）时约为 8–10 秒，具体取决于用户设定的迭代次数与引导强度。
在 Images API 中，GPT‑Image‑1 的相似尺寸平均时延为 6–8 秒，极端细节场景可达 12 秒；其权衡在于提供按令牌流式传输的渐进式预览界面。
文本渲染能力
长期以来，文本渲染一直是扩散模型的弱项，两支团队采取了不同的改进路径。Google 为 Imagen 3 增加了专门的解码器阶段以提升文本可读性，但在复杂版式与多语言文字方面仍有挑战。GPT-Image-1 借助 Transformer 注意力机制进行零样本文本渲染，输出清晰、对齐良好的文本块，适用于信息图与图表。这使 GPT-Image-1 在需要嵌入标签或注释的教育与企业资产中尤其有用。
它们在安全与伦理方面如何比较？
配备了哪些安全护栏？
Google 通过自动分类器与人工审核流程的结合为 Imagen 3 实施内容过滤，屏蔽暴力、色情与受版权保护的内容。它还使用红队反馈循环修补提示工程中的潜在漏洞。
OpenAI 的 GPT‑Image‑1 继承了 GPT‑4o 的安全堆栈：带可调灵敏度的自动化审核、在输出中集成用于标记 AI 溯源的 C2PA 元数据，以及通过从人类反馈中进行强化学习（RLHF）持续微调，以避免有害或带偏见的输出。
两套系统都会标注敏感类别（例如名人相貌）并执行基于政策的拒绝，但独立审计指出，关于性别、族裔的图像偏见仍需进一步缓解。
存在哪些隐私问题？
GPT‑Image‑1 在消费者工具中的快速普及引发了关于元数据保留的警示：用于图像修复的上传图像可能携带 EXIF 数据（位置、设备），除非用户自行清理，否则可能被用于模型改进而被存储。
以 API 为主的 Imagen 3 遵循 Google Cloud 的数据处理政策，承诺未经明确选择加入不会将客户上传的提示或输出用于模型训练，符合企业合规需求。
定价与可用性如何？
Imagen 3 可通过 Google Cloud 的 Vertex AI Generative Models API 访问，包含诸如 imagen-3.0-capability-001 等端点，并可通过 Gemini API 用于会话型用例。它支持基于提示的生成、样式预设，以及“从涂鸦到杰作”的迭代工作流。
GPT-Image-1 通过 OpenAI 的 Images API 提供，并集成进 Responses API 以支持多模态提示。开发者可调用 gpt-image-1，设置风格、纵横比、审核偏好等参数，并可提供初始图像以进行图像修复与扩展（outpainting）。
开发者可在哪里访问各模型？
Imagen 3 可通过：
- Google Gemini API（$0.03/image），用于文本到图像生成与高级特性（纵横比、多选项批次）。
- Google Cloud 上的 Vertex AI，提供自定义端点选项，并为非技术用户提供与 Google Slides 的集成。
GPT‑Image‑1 可通过：
- OpenAI Images API（全球、按需付费），为新用户提供较为慷慨的免费试用额度。
- Microsoft Azure OpenAI Service（Images in Foundry playground），用于企业集成与合规。
- ChatGPT Responses API（即将推出），用于多模态对话机器人与助手。
费用是多少？
在 Gemini API 上，Imagen 3 每次 512×512 图像生成收费 $0.03，为企业客户提供批量折扣；Vertex AI 部署采用自定义定价。
OpenAI 的 GPT‑Image‑1 采用分层定价：每次图像生成请求约 $0.02–$0.04（取决于分辨率与批量大小），图像修复或变体端点另收取少量费用；具体费率随地区与 Azure 或直接 OpenAI 计费而异。
未来发展将如何？
Imagen 4 及后续版本会很快到来吗？
传闻与泄露的模型引用显示，Imagen 4 Ultra 与 Veo 3 将在 Google I/O 2025（2025 年 5 月 20 日）发布，承诺实现实时 16K 生成、动态动画，并与 Gemini 的多模态推理更紧密集成。
诸如“imagen‑4.0‑ultra‑generate‑exp‑05‑20”的早期注册条目表明，Google 旨在同时提升分辨率、速度与场景连贯性，并有望超越竞争对手的基准。
GPT‑Image‑1 将如何演进？
OpenAI 计划将 GPT‑Image‑1 更深度融合进 GPT‑4o，实现无缝的文本到视频过渡、无伪影的人脸编辑改进，以及通过平铺生成支持更大画布。
路线图暗示将推出“聊天内图像”界面，用户可用触控笔涂画，GPT‑Image‑1 实时精修并导出到设计工具，从而让非技术用户也能轻松创作高级艺术作品。
结论
Imagen 3 与 GPT‑Image‑1 代表了下一代 AI 艺术的两大支柱：Google 的扩散式模型在原始保真与光照细腻度上表现出色，OpenAI 的自回归方法则突出世界知识整合、图像修复与文本渲染。两者均通过稳健的 API 商业化提供，具备广泛的安全措施与不断扩展的生态合作。随着 Google 推进 Imagen 4 与 OpenAI 将 GPT‑Image‑1 更深入地融入 GPT‑4o，开发者与创作者将迎来更丰富、更可控、且更符合伦理的图像生成工具。
入门
开发者可通过 CometAPI 访问 GPT-image-1 API 与 Grok 3 API。开始之前，请在 Playground 中探索模型能力，并参阅 API 指南（模型名称：gpt-image-1）获取详细说明。请注意，部分开发者在使用该模型前可能需要完成组织验证。
GPT-Image-1 API Pricing in CometAPI，20% off the official price:
输出令牌：$32/ M tokens
输入令牌：$8 / M tokens