智东西报道的一篇文章由毕伟豪撰写，并经漠影编辑整理而成。
图中所示的公告是由AI生成的。
4月22日，智东西发布了一条新闻称，在当天凌晨，OpenAI发布了备受期待的图像生成和编辑模型ChatGPT Images 2.0。该版本已经全面部署在聊天机器人ChaGPT及其API服务上。
在发布会直播中，阿尔特曼对此表示：“ChatGPT Images 2.0的推出代表了一次巨大的进步，几乎是从GPT3直接跃升到GPT5。”
自上线以来，该模型迅速占领了Image Arena的所有排行榜首位，在图像生成领域超越Nano banana 2多达242分。
发布后不久，ChatGPT Images 2.0即在社交媒体上引发热议。许多网友感慨：“香蕉不再诱人，ChatGPT Images 2.0终结了比赛。”
网友们纷纷利用新模型生成各种图像，展示了其强大的创造力和逼真度。其中一些作品让真假难辨。
用户展示的图片包括直播截图、发布会照片以及转账记录等与日常生活密切相关的场景，这些由ChatGPT Images 2.0制作的照片几乎可以以假乱真，让人难以分辨其真实性。
智东西收集并测试了多种案例，看看读者是否能够识别出其中的真实和虚构图片。
AI生成的图像与现实生活中的照片真假难辨
文章头图中DeepSeek V4发布的公告是通过ChatGPT Images 2.0生成的。提示词包括：“一张关于 DeepSeek V4 发布公告的推文截图，由deepseek官方账号发布。”
同时，智东西还使用该模型生成了一张朋友圈截图，以展示其应用范围更广的可能性。“Sam Altman在微信朋友圈称赞DeepSeek V4是一款划时代的模型，下面是马斯克、扎克伯格和黄仁勋的点赞及评论。”
虽然没有参照图，ChatGPT Images 2.0生成的照片仍显得十分逼真。然而，人物头像略有偏差，并且黄仁勋的名字也出现了笔画错误。
另外，有人利用该模型创建了直播页面的截图，在内测中备受瞩目。例如，某人通过GPT Image 2 创造了一个展示阿尔特曼售卖豆包的直播画面，看起来毫无违和感，抽奖红包及下方评论都十分逼真。
智东西遵循惯例测试模型，尝试生成一张手写作业的照片。“用手机拍摄一张工整书写的高中数学导数大题作业。”
所产生的照片与学生书写的一模一样。不知道是否有人能够辨别出这些图像的真假？
甚至还有人让乔布斯发布小米汽车的消息，让人难以察觉其中问题。
如果觉得之前的图不够真实，看看这张：
这幅图片同样由ChatGPT Images 2.0制作而成。“蒂姆·库克在苹果园区的iPhone 20发布会上发表演讲。这是一张从远处拍摄的照片。”
照片具有媒体视角的特点，如果不是明显的标志或信息，可能会欺骗许多人。
接下来这张图是在ChaGPT中生成的一篇学术论文。“一张北京大学学报上关于AI安全问题的论文，排版精美且风格严谨。”
该模型能够精确地模拟正式期刊的文章格式和布局，连DOI与版权信息都一应俱全。
如果有人将这篇论文截图传递给你作为参考资料，可能会让人误信其真实性。
更有用户尝试生成转账记录的图片，甚至可以伪造公章，令人担忧这可能带来的负面影响。
这份药方也由ChatGPT Images 2.0制作而成。尽管字迹过于工整与医生书写不符，但它仍能以假乱真地欺骗人们。
大量用户对GPT Image 2.0给予高度评价
目前所有ChaGPT和Codex的使用者都可以免费享受一定次数的图像生成服务，平均可以生成约七张图片。付费订阅者则能够解锁更高级的功能，并通过API接口访问模型gpt-image-2。
用户可以在ChatGPT对话中点击加号来创建图片，随后添加照片或文件并发送提示词即可开始操作。
如果用户的指令不明确，系统将询问用户进一步的信息以确保生成的图像符合要求。
自从这款新模型问世以来，网友们纷纷分享自己使用GPT Image 2.0制作的作品，并对其效果赞不绝口。许多人都感叹：“这简直难以分辨真假。”
来自东京大学的一名医学博士展示了其生成的论文海报。“虽然还未进行测试，但ChatGPT Images 2.0似乎能够处理研究数据。他对此表示震惊，认为科学研究即将迎来新的变革。”
海外博主Riley Brown直言：“这是最好的图像模型之一。”
尽管该工具功能强大，但是生成的足以欺骗人们的图片仍然需要引起警惕。AI生成图象在伦理上的问题不容忽视。
总结：AI图像生产业界正经历新一轮变革，但也需加强规范管理
随着对AI图像生成需求的增长，ChatGPT Images 2.0的发布显著提升了整个行业的技术水平。无论是从图像清晰度、细节再现能力，还是风格多样性和创意表达自由度来看，都有了明显的进步。
然而，随着技术的进步，也带来了诸如版权保护、内容审查以及生成内容伦理风险等一系列挑战。那些看似真实的图片如发布会照片或朋友圈截图等都可能让人难以分辨真假。
未来的发展不仅需要算法的改进，更需要建立规范化行业标准和可持续的应用策略。
随着技术和治理方面的不断优化，AI图像生成技术有望在创意设计、教育培训以及娱乐内容等多个领域发挥更大的作用。