首頁歷經四個月的重新設計，GPT Image2 的 13 人核心團隊正式揭曉
最近，GPT Image2 憑藉其驚人逼真的圖像生成能力，在社交媒體上掀起了一股熱潮。隨著該專案人氣飆升，幕後那支低調的小團隊也走上了聚光燈下。 據透露，核心團隊僅由 13 人組成，他們竟在短短四個月內徹底重寫了底層架構。雖然研究負責人陳博元尚未透露具體技術細節，但他將這個新模型形容為「視覺領域的 GPT」，預示著通用能力方面將有重大飛躍。
團隊的核心人物陳博源 擁有非凡的個人經歷。攻讀博士期間，他開創了「擴散驅動（Diffusion Forcing）」等創新方法，並為後續被 Google Gemini 2.0 採用的指令微調技術做出貢獻。有趣的是，他最初參加高中科學營時甚至還不懂 Python。 轉戰 OpenAI 後，他不僅主導了 GPT 圖像模型的所有訓練工作，更是 Sora 影片生成團隊的核心成員。在一次演示中，他透過生成中、韓、孟加拉三種語言文字渲染完美的海報，突顯了該模型在語言理解方面的先進能力。
除了文字渲染能力外，GPT Image2 在理解世界知識及遵循複雜指令方面也達到了新的高度。這個由中國科學技術大學王建峰博士領導的模組，解決了人工智慧圖像生成中一個長期存在的問題——例如舊版模型總是預設將時鐘畫成 10:10。新模型能夠準確解讀任何指定的時間以及複雜的空間佈局。 王建峰博士指出，該模型正有效縮短使用者創意構想與最終生成結果之間的差距。
在生產力方面，浙江大學竹園學院的楊宇光展示了該工具能將冗長的研究論文即時轉換為高精度的 PowerPoint 簡報與資訊圖表。此能力源自團隊將多模態理解、專家混合（MoE）架構與長上下文引導技術深度整合的成果。
從最初的 DALL-E 到今日的GPT Image2
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