GPT-4o原生图像热闹之后，看DeepSeek，看统一多模态大模型

GPT-4o推出原生图像掀起的热潮不减。OpenAI故伎重演，光芒盖过了同时发布的DeepSeek-V3 0324和Gemini 2.5 pro。

无数用户使用吉卜力画风生成和变化图片，乐此不疲。就连奥特曼也换了头像，得意地说：

“我们的GPU都熔化了”。

然后宣布对使用量临时设限，即使放开之后，ChatGPT免费用户每天只能生成三张图。

这次由多模态大模型原生出来的图像，已经融入了大模型的语言、推理、上下文学习等能力，有时体现出令人震撼的能力——它能让人感到画片背后所要表达的意味。

大模型原生出来的能力是如此强大，让那些五花八门的AI工具、垂类的智能体、甚至Midjourney和Stable Diffusion，开始怀疑人生。

统一多模态大模型

OpenAI并没有为此而改变4o的名称，它还叫4o，显示OpenAI正在构建强大的统一多模态大模型。

原生图像能准确地渲染文字、细腻地理解提示、并且调动起4o内在的知识库、交谈的上下文；还能转变上传的图片，以及用它们来启发更有创意的视觉效果。

正如OpenAI所说，图像生成本来就应该是大语言模型的主要能力。关于训练，有一小段高度概括的文字：

我们在网络图像与文本的联合分布上训练了模型，不仅学习图像与语言之间的关系，也学习图像彼此之间的关联。结合强力的后训练策略，最终得到的模型展现出令人惊讶的视觉流畅性，能够生成实用、一致且具备上下文感知能力的图像。

从中可以看到，一个原生的、统一的多模型大模型，可以把语言、视觉和声音的理解有机地结合在一起，更加接近世界知识。

正因为图像生成已经内嵌于4o中，用户可以通过自然对话来转变图像。而且由于4o模型是在上下文中构建图像和文本的，图像的一致性得到保持。例如，如果设计一个游戏中的形象，用户对它进行修正和试样，在多次迭代之后，形象仍不会走样。它还解决了图中嵌入文字的问题，并且产生了图文并茂的效果（但我们试用发现，仍然不能处理好图中较多的中文）。

而且由于它原生嵌入在我们全模态模型 GPT-4o 的深层架构中，4o 图像生成可以调动模型所掌握的全部知识，将这些能力以微妙而富有表现力的方式发挥出来。

模型即产品。大模型的第一性原理，仍然需要不断提升理解的境界。

怎么训练出来的

OpenAI在其技术报告中，重点谈了安全。对于训练提到了这么几点：

系统卡重点谈了安全，提及这是一种自回归模型。“与采用扩散模型的 DALL·E 不同，4o 图像生成是一种自回归模型，原生嵌入在 ChatGPT中。”

清华与字节的研究人员，去年底曾提出了 ACDIT（Autoregressive blockwise Conditional Diffusion Transformer），一种将扩散过程与自回归范式融合的模型。根据论文，具体的工作机制如下：

实现ACDiT 并不难，仅需在现有的扩散Transformer架构上添加一个 Skip-Causal Attention Mask 即可。在推理过程中，生成以两个阶段交替进行：一是在块内进行条件扩散去噪（以完整的干净上下文为条件），二是以自回归方式生成新的块，并将其作为新的上下文追加进来。借助这种方式，可以使用 KV-Cache 来加速推理过程。

总体而言，ACDiT 具有以下天然优势：

（i）ACDiT 同时学习了块与块之间的因果依赖（通过自回归建模）以及块内部的非因果依赖（通过扩散建模）；

（ii）ACDiT 以 clean 的连续视觉特征作为输入，无需进行向量量化，从而提升了模型在完成生成任务后向视觉理解任务迁移的能力；

（iii）ACDiT 可以充分利用 KV-Cache，在任意长度下实现灵活的自回归生成，并有潜力结合文本领域最新的长上下文技术，进一步拓展至长视频生成任务。

如图所示：

（a）：对于每个带噪块 nin_i，它只能关注之前的 clean 潜在块 c0,c1,…,ci−1c_0, c_1, \ldots, c_{i-1} 以及它自己对应的 clean 表示。每个 clean 块 cic_i 只能关注之前的 clean 潜在块。

（b）：ACDiT 可以高效地利用 KV-Cache 进行自回归推理。

（c）：ACDiT 的三维视图，其中 B 表示块大小，L 表示块的数量，T 表示去噪的时间步。颜色越深表示噪声越高。

ACDiT不仅可以用来生成图像，而且可以用来生成视频。

DeepSeek的动作

ACDiT的共同一作是清华博士胡声鼎，相当了得。

因为是与字节合作的论文，他被科技媒体晚点报道将加入字节的AGI研究团队Seed Edge。

晚点称字节号称正要打造国内人才密度最高的AI研究团队，甚至张一鸣都亲自下场去见一些顶尖的博士和科学家。

但是已经有传闻，胡声鼎并没有加入字节，而是选择了DeepSeek。

DeepSeek创始人梁文锋，去年接受暗涌采访时，就已经表示要进入多模型大模型领域。他眼中的AGI，包括要应用于机器人领域。

以梁文锋在国内顶尖学校招收顶尖博士的做法，胡升鼎加入DeepSeek顺理成章。多模态与推理，正统一于下一代大模型中。

看起来已经成为一种趋势！自回归条件块注意力（autoregressive conditional block attention）或许就是我们统一多模态所需要的一切。

女艺术家对AI爆粗口

不久前，OpenAI以国家安全的名义，向白宫建言：必须给我们在知识产权保护方面松绑，否则我们将输给中国AI企业（DeepSeek）。

紧接着，OpenAI试图施压《纽约时报》放弃对其发起的诉讼。

4o推出图片生成和编辑功能之后，社交媒体上开始充斥着吉卜力风的图像和meme。

日本漫画大师宫崎骏是吉卜力工作室的主要创始人，其独特的艺术风格和深刻的主题，超越了文化和语言的障碍，经典作品《千与千寻》、《龙猫》在全球产生了巨大的影响力。

4o惊人的复制画风能力，加上之前Gemini稍早发布类似功能中，可以除去图像中的水印，以及马斯克的Grok模型，以言论自由之名更无忌惮地生成模仿，很快激起了许多艺术创作者的反击。

OpenAI有可能用吉卜力电影的数百万帧来训练其模型，否则怎能如此相似。OpenAI和 Google的最新工具，只要输入文本提示，只要动动嘴，就重现受版权保护作品的风格。这显然对艺术家和创意者的生存空间，又产生的前所未有的冲击和挤压，包括其中一部分人刚刚学会掌握的其他专用的图像生成工具。

OpenAI是否在对受版权保护的作品进行训练？如果是，这是否违反了版权法？但使用受版权保护的作品训练 AI 模型，是否属于“合理使用” （fair use)，从而受到法律保护，这在一些法院依然是未决的问题。

有人用宫崎骏2016年对AI模仿的愤怒，也生成了一张吉卜力：“我简直恶心透了，AI在侮辱生活本身。”

这位女艺术家，已经愤怒得对AI爆粗口了。

原生图像提出了一个严峻的问题：AI如果能以如此高效的方式训练并模仿出所有的创作风格，那些艺术家、作家、创意者、创作者的工作价值何在？

这涉及到奥特曼所说的“创作自由”，还有科技右翼一直倡导的“言论自由”，在不断拓展AI的能力边界。这位Tech Bro高呼：

Memes always win！

GPU都被熔化了，不得不对用户设限了，难怪奥特曼需要5000亿美元的星际之门计划。

“释放创作自由”

AI放大的“创作自由”，人类艺术家的创作自由以及他们的版权，两者之间，如何平衡？

OpenAI在提出一种理念。其模型行为负责人Joanne Jang，把奥特曼的AI创作自由理论进行了系统化的阐述。

从中可以看出，OpenAI主张，因为AI在不断发展出新的能力，这些能力会同时给人类带来福利与风险，应该首先鼓励推出这些能力并释放福利，同时用一种新的责任、新的方法去控制可能产生的风险，而不是用现有的法律，一刀切地拒绝新的能力。

这样的问题，DeepSeek和Owen们，豆包和元宝们，如果想做出同样强大的统一多模态大模型，也无法回避。

（Joanne Jang，来源：个人X账号）

下面是她的博客文章：

为AI新能力制定政策的思考

我在OpenAI负责模型行为方面的工作。

本周，我们通过GPT-4o在 ChatGPT 中上线了原生图像生成功能。

这是一次特别的发布，原因有很多——其中之一是我们 CEO 山姆 所强调的：“这是我们在释放创作自由方面的新高峰”。

我想稍微展开说说，因为如果你不是深入AI领域，或者没有紧跟我们对模型行为的最新思考（什么？你居然没在空闲时间读那份60页的《模型规范》？？），可能会很容易忽略这点。

简而言之：我们正在从对敏感领域的一刀切拒绝，转向一种更精细的策略，核心是防止现实世界中的实际伤害。我们的目标是拥抱“谦逊”——承认我们仍有很多未知，并以便于学习和适应的方式前进。

图像具有直观的冲击力

图像有一种独特而强烈的力量，能带来难以比拟的愉悦与震撼。与文字不同，图像超越语言障碍，唤起多样的情绪反应，也能瞬间阐明复杂的想法。

正因为图像具有如此强烈的影响力，我们在制定相关政策和模型行为时，也感受到比以往发布更多的责任与分量。

对“新能力”的发布，态度也在演变

每当发布一种“看似全新”的能力，我们的视角也在不断演变：

• 信任用户的创造力，而不是依赖我们的假设。AI 实验室的员工不该决定什么是人们“可以”或“不可以”创造的。我们总是在发布之后被用户的创意所震撼，发现许多我们从未想象的用途——甚至是一些现在看来“理所当然”的场景，事先我们也根本没想到。
  

• 清楚看到风险，但不忽视用户日常使用中的价值。人们很容易专注于潜在的风险，而大范围的限制听起来总是最安全（也最简单）的。但我们常常会问自己：“我们真的需要更强大的 meme 生成能力吗？毕竟这些 meme 也可能被用来冒犯他人。”但我认为这种思维方式本身就是有问题的。它意味着日常的小乐趣、小幽默和连接必须为“最坏情况”让步，而这低估了这些微小瞬间对人们生活带来的真实改善。
  

• 重视那些我们未曾想象的可能性。也许是因为我们天然倾向于避免损失，我们很少认真思考“无所作为”的负面影响。有人称之为“看不见的墓地”，虽然这听起来有些阴郁。这些“新能力”往往会带来间接的积极影响——无数原本可能发生的互动、创新和想法，可能就因为我们过度担心最坏的情况而从未诞生。

决定政策的Day1考量

我们希望在保护现实安全的前提下，尽可能释放创造自由。以下是我们在首次发布时的一些政策案例：

• 公众人物：我们知道公众人物的图像生成很敏感，尤其是在新闻、讽刺和个人形象权益之间界线模糊的时候。我们希望政策对所有人都公平适用，不管“身份地位”为何。但我们不想扮演决定“谁够重要”的角色，因此我们引入了“主动退出名单”机制——任何可能被模型生成形象的人，都可以自行选择退出。

• “冒犯性”内容：关于“冒犯性”，我们反思了哪些内容是不舒服，是因为它真的可能造成伤害，还是只是因为我们自己的偏好或不适。模型曾默认拒绝一些请求，比如“让这个人看起来更像亚洲人”或“让这个人更胖”，这其实在无意中暗示了这些特征本身是“冒犯的”。

• 仇恨符号：我们清楚像纳粹符号这样的标志承载着深重的历史痛苦，但它们也可能出现在真正的教育或文化语境中。全面封禁反而可能抹除重要的对话和思想探索。因此我们正研发更精准的技术手段，识别并拦截有害滥用的情况。

• 未成年人：凡是涉及青少年的政策，我们都选择更加谨慎，优先保护未满 18 岁的用户，不论是在研究还是产品中。

最终，这些考量，加上我们在技术控制能力上的进步，引导我们制定了更具包容性的政策。我们理解这可能会被误读为“OpenAI 降低了安全标准”，但我个人认为，这种解读无法体现我们团队所投入的大量研究、深度讨论，以及对用户和社会的真诚关怀。

我有位同事 Jason Kwon 曾对我说过一句话：

“船停在港口最安全，模型如果什么都拒绝最安全。但那不是造船或训练模型的目的。”

未来，是靠想象力和冒险精神构建的。随着研究继续、社会反馈不断涌现，我们相信可以在“负责任”与“自由”之间不断找到新的平衡。我们的政策也将随现实反馈而持续更新——这不是失败，而正是我们“逐步部署”理念的核心。

参考论文及文章：

https://cdn.openai.com/11998be9-5319-4302-bfbf-1167e093f1fb/Native_Image_Generation_System_Card.pdf

https://reservoirsamples.substack.com/p/thoughts-on-setting-policy-for-new

https://arxiv.org/pdf/2412.07720

https://arxiv.org/pdf/2503.09573