Każdego dnia przynosimy wam ekscytujące informacje o sztucznej inteligencji nie inaczej jest i dziś. Tym razem za sprawą OpenAI, które ogłosiło ważną nowość: ich flagowy model językowy, GPT-4o, potrafi teraz samodzielnie tworzyć natywnie obrazy obrazy przy współpracy z Dall-E. To nie jest po prostu dodanie kolejnej funkcji – firma podkreśla, że chce, aby generowanie obrazów stało się narzędziem nie tylko do tworzenia efektownych grafik, ale przede wszystkim narzędziem użytecznym w codziennej pracy i komunikacji. Obrazy tworzone przez AI przestają być tylko ciekawostką, a stają się czymś, co realnie może pomóc w przekazywaniu informacji. Warto jednak od razu zaznaczyć, że OpenAI, choć ambitne, nie jest pierwsze na tym polu. Google już wcześniej eksperymentowało tę funkcję w swoim modelu Gemini, a Grok, rozwijany przez xAI Elona Muska, oferuje już w pełni działające i, co ważne, darmowe generowanie obrazów w swoim interfejsie. W tym artykule przyjrzymy się bliżej, co tak naprawdę potrafi nowy generator w GPT-4o, jak wypada na tle swoich rywali, jakie ma ograniczenia i co to wszystko oznacza dla przyszłości tworzenia treści wizualnych.
Nowa filozofia obrazów AI: Od piękna do praktyczności
Dotychczasowe generatory obrazów AI, takie jak Midjourney czy wcześniejsze wersje DALL-E, często zachwycały nas tworzeniem fantastycznych, surrealistycznych scen lub fotorealistycznych portretów. Jednak, jak słusznie zauważa OpenAI, miały one pewne trudności z generowaniem bardziej „roboczych” grafik. Chodzi tu o obrazy, które na co dzień wykorzystujemy do przekazywania konkretnych informacji: diagramy, schematy, logotypy, czytelne infografiki czy nawet proste ilustracje do prezentacji. To właśnie tę lukę ma wypełnić GPT-4o. Kluczem jest tu multimodalność, czyli zdolność modelu do rozumienia i przetwarzania informacji w różnych formach – w tym przypadku tekstu i obrazu jednocześnie. Dzięki temu GPT-4o może wykorzystać swoją ogromną wiedzę o świecie, zdobytą podczas analizy tekstów, do tworzenia obrazów, które są nie tylko estetyczne, ale przede wszystkim niosą ze sobą konkretne znaczenie. Jak czytamy w ogłoszeniu OpenAI:
„Obraz jest wart tysiąca słów, ale czasami generowanie kilku słów w odpowiednim miejscu może podnieść znaczenie obrazu.”
Ta filozofia podkreśla, że celem jest teraz uczynienie AI wizualnej narzędziem precyzyjnym i praktycznym. Wyobraźmy sobie możliwość szybkiego stworzenia czytelnej infografiki wyjaśniającej skomplikowany proces, wygenerowania projektu logo na podstawie opisu czy stworzenia ilustracji do artykułu, która idealnie oddaje jego treść – to właśnie kierunek, w którym zmierza OpenAI z GPT-4o. Chodzi o to, by obrazy AI realnie wspierały komunikację, analizę i tworzenie informacji, a nie były jedynie cyfrową ozdobą. W mojej opinii, jako edytora, jest to krok w bardzo dobrym kierunku, bo zwiększa potencjał zastosowań AI w codziennej pracy wielu osób.
Co potrafi generator obrazów w GPT-4o? Kluczowe możliwości
Nowa funkcja w GPT-4o wprowadza kilka naprawdę interesujących możliwości, które mają odróżnić ją od poprzednich rozwiązań i konkurencji. OpenAI kładzie duży nacisk na precyzję i użyteczność, co widać w konkretnych funkcjonalnościach. Jedną z najbardziej podkreślanych jest zdolność do precyzyjnego renderowania tekstu na obrazach. To była bolączka wielu wcześniejszych generatorów – napisy często były nieczytelne, zniekształcone lub po prostu wyglądały nienaturalnie. GPT-4o ma sobie z tym radzić znacznie lepiej, co demonstrowano na przykładach tworzenia znaków drogowych z zabawnymi, ale czytelnymi napisami, projektowania eleganckiego menu dla restauracji z nazwami dań i cenami, czy generowania spersonalizowanych zaproszeń ślubnych z idealnie ułożonym tekstem. Ta umiejętność jest kluczowa, jeśli obrazy AI mają stać się prawdziwym narzędziem komunikacji, a nie tylko sztuką dla „sztuki” (zapraszam do sekcji komentarze).
Kolejnym ważnym elementem jest możliwość iteracyjnego tworzenia obrazów w kontekście rozmowy. Oznacza to, że nie musimy tworzyć idealnego obrazu za pierwszym razem. Możemy wygenerować wstępną wersję, a następnie w naturalny sposób, prowadząc dialog z ChatGPT, prosić o jej modyfikacje – zmianę kolorów, dodanie elementów, usunięcie czegoś czy zmianę stylu. Co istotne, model ma zapamiętywać kontekst rozmowy i poprzednie wersje obrazu, dzięki czemu kolejne iteracje zachowują spójność wizualną. Jest to niezwykle przydatne na przykład przy projektowaniu postaci do gry wideo, gdzie chcemy eksperymentować z jej wyglądem, nie tracąc przy tym bazowego konceptu. Możemy również przesłać własny obraz i poprosić GPT-4o o jego przerobienie lub wykorzystanie jako inspiracji do stworzenia czegoś nowego. Ta interaktywność czyni proces twórczy bardziej elastycznym i przypominającym współpracę z grafikiem.
Akurat tak się trafiło że wygląda jak moja drukarka Ender 3 V2. Więc z ciekawości zapytałem…
Odpowiedź ChatGPT:
Następnie poprosiłem go o zmianę:
Jednak zmień wydruk na czarny.
I oto wynik… Od 3 lat śledzę rozwój AI, ale precyzja nowego sposobu generowania obrazów robi naprawdę ogromne wrażenie i działa na wyobraźnię.
Poprosiłem o kolejną zmianę:
Włącz ekran w panelu sterującym
OpenAI chwali się również zrozumieniem złożonych i szczegółowych poleceń (promptów). Według firmy, GPT-4o potrafi lepiej niż konkurencyjne systemy radzić sobie z generowaniem obrazów zawierających wiele (nawet 10-20) różnych obiektów i precyzyjnie odwzorowywać relacje między nimi. Przykłady obejmują stworzenie siatki 4×4 z szesnastoma różnymi ikonami w dokładnie określonej kolejności, czy wygenerowanie sceny pokazującej subtelne dowody na obecność… niewidzialnego słonia w pokoju. Ta dbałość o szczegóły i umiejętność ścisłego podążania za instrukcjami to kolejny krok w stronę tworzenia obrazów dokładnie takich, jakich potrzebujemy.
Model wykorzystuje również technikę uczenia w kontekście (in-context learning). Potrafi analizować obrazy, które mu prześlemy, „zrozumieć” ich zawartość i wykorzystać te informacje do generowania nowych grafik. Możemy na przykład dostarczyć szkice koncepcyjne pojazdu i poprosić o stworzenie jego realistycznego projektu, przesłać zdjęcie produktu i zlecić wygenerowanie jego reklamy, albo wgrać prosty rysunek i poprosić o przekształcenie go w fotorealistyczną scenę. To otwiera nowe możliwości wykorzystania istniejących materiałów wizualnych w procesie twórczym.
Można teraz bez problemu wygenerować coś co wcześniej było niemożliwe, na przykład wiewiórkę bez ogona:
Nie można też zapomnieć o wykorzystaniu ogromnej wiedzy o świecie, którą GPT-4o posiada jako model językowy. Natywna integracja pozwala mu płynnie łączyć tę wiedzę z możliwościami wizualnymi. Model może „zrozumieć” kod programistyczny i przedstawić jego działanie w formie graficznej, wygenerować infografikę wyjaśniającą zjawiska pogodowe, stworzyć ilustrowane przepisy na koktajle czy instrukcję parzenia herbaty matcha. To pokazuje, jak głęboko tekst i obraz mogą być ze sobą powiązane w tym modelu. Oczywiście, GPT-4o potrafi również generować obrazy w bardzo szerokiej gamie stylów, od hiperrealistycznych zdjęć po akwarele czy stylizacje na stare fotografie, zachowując przy tym dbałość o detale takie jak oświetlenie, cienie i tekstury.
GPT-4o kontra rywale: Kto prowadzi w wyścigu generatorów obrazów?
Choć możliwości GPT-4o brzmią imponująco, ważne jest, aby spojrzeć na nie w szerszym kontekście rynku. Jak wspomniałem na początku, OpenAI nie jest jedyną firmą integrującą generowanie obrazów z modelami językowymi. Google już od pewnego czasu eksperymentuje z podobnymi funkcjami w ramach swojego modelu Gemini, choć ich dostępność i zaawansowanie mogą się różnić w zależności od wersji i regionu. Z kolei Grok, rozwijany przez xAI Elona Muska i dostępny dla użytkowników platformy X (dawniej Twitter), oferuje już w pełni funkcjonalne generowanie obrazów bezpośrednio w czacie i to za darmo, co jest jego ogromnym atutem. Porównując jednak jakość ChatGPT znowu jest moim numerem jeden!
Jak więc GPT-4o wypada na tle tych rywali? Spróbujmy to uporządkować w tabeli:
| Cecha / Model | GPT-4o (OpenAI) | Gemini (Google) | Grok (xAI) |
|---|---|---|---|
| Integracja z czatem | Tak (natywna, głęboka) | Tak (w wybranych wersjach/interfejsach) | Tak (pełna integracja) |
| Precyzja renderowania tekstu | Wysoka (deklarowana jako kluczowa funkcja) | Zmienna / W rozwoju | Zmienna / W rozwoju |
| Iteracyjność / Kontekst rozmowy | Tak (silny nacisk na tę funkcję) | Ograniczona / W rozwoju | Ograniczona / W rozwoju |
| Dostępność | Stopniowo udostępniane (część funkcji w planie Free, pełnia w płatnych), API wkrótce | Zależy od wersji Gemini i regionu (część płatna) | Darmowa (w ramach subskrypcji X Premium lub jako część Groka) |
| Deklarowany cel (Użyteczność vs Estetyka) | Wysoki priorytet na użyteczność i precyzję | Bardziej ogólne zastosowania, eksperymenty | Szybkie, zintegrowane generowanie, mniej nacisku na „użyteczność” w sensie OpenAI |
| Fotorealizm / Różnorodność stylów | Wysoki / Szeroka gama | Wysoki / Szeroka gama | Zmienny (często bardziej „cyfrowy” styl) / W rozwoju |
Analizując tabelę, widzimy, że GPT-4o stawia silny akcent na precyzję (zwłaszcza tekstu) i iteracyjny proces twórczy w ramach rozmowy. To mogą być jego główne przewagi nad konkurencją, która wydaje się być na wcześniejszym etapie rozwoju tych konkretnych aspektów. Z drugiej strony, Grok wygrywa bezapelacyjnie pod względem dostępności, oferując swoją funkcję za darmo (choć wymaga to bycia użytkownikiem X). Gemini od Google wydaje się być gdzieś pośrodku, z potężnymi możliwościami, ale być może mniej skoncentrowanym na specyficznych „użytecznych” zastosowaniach, które podkreśla OpenAI. Ta rywalizacja jest oczywiście bardzo korzystna dla użytkowników. Zmusza firmy do szybszego rozwoju, wprowadzania innowacji i potencjalnie obniżania cen lub oferowania części funkcji za darmo. Ciekawie będzie obserwować, jak te modele będą się dalej rozwijać i który z nich zdobędzie największą popularność wśród twórców potrzebujących nie tylko pięknych, ale i praktycznych obrazów.
Ograniczenia i wyzwania: Czego GPT-4o jeszcze nie potrafi?
OpenAI, co warte pochwały, otwarcie mówi o ograniczeniach swojego nowego generatora obrazów. Świadomość tych niedoskonałości jest ważna dla użytkowników, aby wiedzieli, czego mogą się spodziewać i gdzie model może jeszcze zawodzić. Jednym z zauważonych problemów jest tendencja do zbyt ciasnego przycinania dłuższych obrazów, takich jak plakaty, szczególnie w ich dolnej części. Użytkownicy powinni mieć to na uwadze, generując grafiki o niestandardowych proporcjach. Podobnie jak modele tekstowe, generator obrazów w GPT-4o również nie jest wolny od halucynacji. Może „wymyślać” detale lub błędnie interpretować polecenia, zwłaszcza jeśli są one mało precyzyjne lub dotyczą bardzo niszowych tematów. Zawsze warto krytycznie oceniać wygenerowane obrazy pod kątem ich zgodności z rzeczywistością i naszymi intencjami.
Model może mieć również trudności z bardzo złożonymi scenami wymagającymi precyzyjnego powiązania wielu (powyżej 10-20) odrębnych koncepcji. Przykładem podanym przez OpenAI jest próba wygenerowania całej, dokładnej tablicy Mendelejewa – model może sobie z tym nie poradzić idealnie. Podobnie, tworzenie precyzyjnych wykresów i grafów nadal pozostaje wyzwaniem dla obecnej technologii generatywnej. Choć GPT-4o radzi sobie z tekstem w języku angielskim (alfabet łaciński) znacznie lepiej niż poprzednicy, renderowanie znaków z innych systemów pisma może być nadal niedokładne, prowadząc do błędów lub „halucynowanych” znaków, szczególnie przy bardziej skomplikowanych układach.
Kolejnym obszarem wymagającym poprawy jest precyzja edycji. Prośby o zmianę konkretnego, małego fragmentu obrazu (np. poprawienie literówki w napisie) nie zawsze działają zgodnie z oczekiwaniami. Czasami model modyfikuje również inne części obrazu, których nie chcieliśmy zmieniać, lub nawet wprowadza nowe błędy. OpenAI przyznaje, że pracuje nad zwiększeniem precyzji edycji. W momencie ogłoszenia istniał również znany błąd dotyczący trudności z zachowaniem spójności rysów twarzy przy edycji obrazów przesłanych przez użytkownika, ale firma zapowiedziała jego szybką naprawę. Wreszcie, model może mieć problemy z renderowaniem bardzo małych detali lub dużej ilości informacji upakowanej na małej przestrzeni (np. drobny druk na etykiecie). Należy docenić transparentność OpenAI w komunikowaniu tych ograniczeń. Pokazuje to dojrzałe podejście do rozwoju technologii i pozwala użytkownikom lepiej zarządzać swoimi oczekiwaniami.
Bezpieczeństwo i odpowiedzialność: Jak OpenAI podchodzi do generowania obrazów?
Wraz z rosnącymi możliwościami AI, rosną również obawy dotyczące jej potencjalnych nadużyć. OpenAI podkreśla, że kwestie bezpieczeństwa są dla nich priorytetem przy wdrażaniu nowych funkcji, w tym generowania obrazów. Jednym z mechanizmów zapewniających przejrzystość jest stosowanie metadanych C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity) we wszystkich generowanych obrazach. Ten cyfrowy znak wodny pozwala zidentyfikować obraz jako stworzony przez GPT-4o, co ma pomóc w walce z dezinformacją. Firma opracowała również wewnętrzne narzędzia techniczne, które pomagają weryfikować, czy dana treść pochodzi z ich modeli.
Kluczowym elementem jest system blokowania żądań generowania treści, które naruszają politykę OpenAI. Obejmuje to materiały przedstawiające wykorzystywanie seksualne dzieci (CSAM), deepfake’i o charakterze seksualnym, gloryfikację przemocy i inne szkodliwe treści. Szczególnie zaostrzone zasady obowiązują przy generowaniu obrazów przedstawiających prawdziwe osoby, zwłaszcza w kontekście nagości czy graficznej przemocy. OpenAI przyznaje, że bezpieczeństwo to proces ciągły i w miarę zdobywania wiedzy o tym, jak model jest wykorzystywany w praktyce, polityki będą odpowiednio dostosowywane.
Co ciekawe, OpenAI wykorzystuje również sztuczną inteligencję do egzekwowania zasad bezpieczeństwa. Specjalny model LLM, wytrenowany na podstawie spisanych przez ludzi reguł, pomaga w identyfikowaniu niejednoznaczności w politykach i moderowaniu zarówno promptów wprowadzanych przez użytkowników, jak i samych generowanych obrazów. Jest to podejście znane z prac nad tzw. „deliberative alignment” (wyrównaniem deliberatywnym), które ma zapewnić bardziej zniuansowaną i skuteczną kontrolę nad potencjalnie szkodliwymi zastosowaniami AI. Jako edytor uważam, że takie proaktywne podejście do bezpieczeństwa jest absolutnie niezbędne w dobie tak potężnych narzędzi generatywnych.
Dostępność i pierwsze kroki: Jak zacząć korzystać?
Nowa funkcja generowania obrazów w GPT-4o jest stopniowo udostępniana różnym grupom użytkowników. Ma stać się domyślnym generatorem obrazów w ChatGPT dla osób korzystających z planów Plus, Pro, Team, a także dla użytkowników darmowego planu Free. W niedalekiej przyszłości dostęp otrzymają również klienci Enterprise oraz instytucje edukacyjne w ramach planu Edu. Dla deweloperów ważną informacją jest planowane udostępnienie tej funkcji poprzez API w ciągu najbliższych kilku tygodni. Jeśli ktoś jednak darzy szczególnym sentymentem poprzedni model, DALL-E, nadal będzie on dostępny jako dedykowany GPT w sklepie GPT Store.
Warto przygotować się na to, że ze względu na większą szczegółowość i złożoność generowanych obrazów, proces ich tworzenia przez GPT-4o może trwać nieco dłużej niż w przypadku prostszych generatorów – OpenAI wspomina, że często może to zająć nawet do jednej minuty. Aby uzyskać najlepsze rezultaty, warto formułować opisowe i precyzyjne prompty. Można w nich określić nie tylko główny temat obrazu, ale także pożądany styl, proporcje (aspect ratio), konkretne kolory (nawet używając kodów hex), a także zażądać przezroczystego tła, jeśli jest to potrzebne. Im więcej szczegółów dostarczymy modelowi, tym większa szansa, że wygenerowany obraz będzie odpowiadał naszym oczekiwaniom.
Wprowadzenie natywnego generowania obrazów do GPT-4o to bez wątpienia znaczący krok w rozwoju sztucznej inteligencji. OpenAI wyraźnie sygnalizuje zmianę kierunku – od tworzenia głównie estetycznych lub abstrakcyjnych wizji, w stronę praktycznych i precyzyjnych narzędzi wspierających komunikację wizualną. Kluczowe wydają się tu głęboka integracja z interfejsem czatu oraz możliwość iteracyjnego dopracowywania obrazów w ramach naturalnej konwersacji. To sprawia, że proces twórczy staje się bardziej intuicyjny i dostępny dla szerszego grona użytkowników, nie tylko dla profesjonalnych grafików.
