“计算机视觉被GPT-4o终结了”（狗头）

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文章摘要

GPT-4o原生多模态图像生成技术的出现，标志着计算机视觉领域的一次重大突破。该技术不仅能够生成高质量的图像，还具备语义分割、深度图生成等复杂功能，甚至能够处理3D渲染中的PBR材质、纹理和法线贴图。这些能力的实现，使得传统的AI画图工具和设计师面临巨大挑战，同时也让计算机视觉研究员感到压力。OpenAI应用研究主管Boris Power甚至将这一技术应用于自动驾驶领域，认为只需训练最强大的基础模型并进行微调，即可实现自动驾驶系统的优化。

尽管有人认为这些功能可以通过Stable Diffusion和ControlNet等现有技术实现，但GPT-4o的独特之处在于其通过扩大基础模型规模来实现这些功能，这一方式令人意想不到。GPT-4o的图像生成技术被揭示为自回归模型，与DALL·E的扩散模型不同，它原生嵌入在ChatGPT内，能够根据之前的像素或patch预测下一个像素或patch，从而更好地遵循指令并具备图像编辑能力。此外，有观察指出，GPT-4o的图像生成过程可能是多尺度自回归的组合，先生成粗略图像，再逐步填充细节。

然而，关于GPT-4o的具体实现细节，OpenAI并未公开太多信息。有研究者从System Card中发现了一些线索，并推测在解码阶段可能仍然使用了扩散模型。Meta等机构在2024年8月发表的一篇论文提出了使用多模态模型同时预测下一个token和扩散图像的方法，这一研究为GPT-4o的实现提供了可能的参考。

总的来说，GPT-4o原生多模态图像生成技术的出现，不仅展示了AI在图像生成领域的强大能力，也为自动驾驶、3D渲染等多个领域带来了新的可能性。随着技术的进一步发展，GPT-4o的应用场景和影响力有望进一步扩大。