ChatGPT Images 2.5：更精准、更快速
OpenAI 推出了 ChatGPT Images 2.5，这款全新模型在细节锐度、编辑精度和生成速度上实现了显著突破。相比前代，图像生成延迟降低了 50%，光影与纹理更加自然，且能更可靠地保留参考照片中的主体特征。新功能 Sketch 允许用户直接在 ChatGPT 中手绘草图作为创作指引，配合模板和图像评论功能，让创意落地更简单。开发者可通过 API 使用 GPT-Image-2.5 Flare 和 GPT-Image-2.5 Sunburst 两款模型，分别满足高效生成与高精度创作的需求。
有时，解释一个想法最清晰的方式就是把它画出来。
HN 评论区
371- jjcm
我在当前项目（AI UI 设计工具）中重度使用 gpt image 2。这次升级最显著的改进在于速度。我通过 API 用 gpt-image-2 生成了约 5 万张图片，平均延迟一直维持在 104 秒左右。
这个差异简直惊人——现在图片生成只需 35-40 秒。提升非常明显，在快速迭代时差别巨大：https://jjcm.org/gpt-image-2.5-speed.mp4
- meerita
我真的很享受用 AI 生成图片。比如很久以前，我读过一套叫 Riverworld 的超棒五部曲小说，后来我用 AI 重现了书中的许多场景、地点和构想。看着数百张图片让书本内容活了起来，是一次很棒的体验。这绝对是 2026 年最酷的体验之一。不妨试试你最喜欢的书。
- AyanamiKaine
天哪，我太爱这些首秀案例了，它们简直展示了伪造事物有多容易。伪造你和朋友在聚会的场景。没叠被子？没问题，伪造一下就好。
可悲的是，我妈肯定会很喜欢用这个功能“混剪”我小时候的老照片。
- pelzatessa
那张“合成派对合影”虽然令人印象深刻，但也暴露出微小的细节依然丢失了，比如中间那位男士的牙齿结构，或者左边那位男士用三根手指拿着杯子的事实。真不知道他们为什么选这张图作为展示案例。
- minimaxir
看到 LM Arena 的分数简直让人大跌眼镜：https://arena.ai/leaderboard/text-to-image
gpt-image-2.5-sunburst: 1421
gpt-image-2.5-flare: 1399
gpt-image-2 (medium): 1381
mai-image-2.6: 1331
即便 LM Arena 本身存在缺陷，这个差距依然非常显著。我原本计划写一篇关于原版 gpt-image-2 的文章，因为它在我测试的所有复杂图像理解基准中都完胜其他模型……幸好我拖延了，因为 ChatGPT Images 2.5 似乎是一个更好的起点，用来测试这些模型如今到底能做到什么程度。
很多人仍然认为 AI 生成的图片经常手指数量不对。（编辑：回想起来，这其实是一句讽刺性的评论，我认栽。）
- tyjen
随着 LLM 的广泛普及，Facebook Marketplace 上二手物品的体验已经大幅贬值。从在照片中放入吸引人的模特来促进销售，到“美化”物品外观从而完全歪曲其真实状况，现在要找到你想要的东西，这片水域变得越来越难 navigated（ navigate 的误用，此处指难以驾驭/寻找）。
- Nition
还有谁注意到，他们展示的所有用例都是“用 ChatGPT Images 去想象你拥有但实际没有的东西”吗？对于某些例子，他们随后展示了事情被做成后的样子，因为仅仅停留在想象层面有点凄凉。但 ChatGPT Images 帮不了你完成那部分。充其量，它只是提供创意灵感——但这往往是人类创作过程中最有回报的部分……没有任何一个例子展示了你直接需要图片的场景，比如产品标签、标牌、精灵图（sprites）、纹理、网站配图等等。我想“ aspirational（令人向往的）”的东西更好卖吧？
按顺序来看，有：
- 想象你的鱼缸有更棒的装饰。
- 想象你纹上了宠物的纹身。
- 想象你有一个独特的烛台。
- 想象你剪了个更糟的发型。
- 想象你的花被精心摆放好了。
- 想象你的孩子穿上了西装。
- 想象你的狗穿上了戏服。
- 想象你拥有一台扫描仪。
- 想象你能和朋友聚会。
- 想象你的床铺好了。
- vgalin
这个介绍视频有点……大胆。生成那种一眼就能看出是 AI 做的纹身，并不是我想推销的使用场景。
- Sivart13
好主意，做个 AI 艺术纹身，这样你就能永远记住 2026 年的 AI 艺术长什么样了。
- tezza
我做了两个新模型在所有质量等级下的并排对比，并与之前的所有模型进行了比较。
https://generative-ai.review/2026/09/rush-openai-image-gen-2...
好了，现在去睡觉了。