【GPTImage2.0发布：太惊艳了，UI工程师和PPT工程师要绝望了】我打了一段文字。30秒后，GPT吐出了一张图。
我的prompt：生成一张红楼梦人物关系图谱，中国古典风格，包含主要家族（贾府、史府、王府、薛府），用不同颜色的连线表示血缘、婚姻、主仆关系，每个角色配有头像，底部有金陵十二钗横排展示。
我的评价：这图放在任何红楼梦的科普公众号里，都可以直接当封面。排版密度、色彩搭配、信息层级——都达到了专业出版物的水准。最让我震惊的是，它理解了"血缘关系"和"婚姻关系"要用不同颜色区分这件事——这不是"画一张图"，这是"做信息可视化"。
UI工程师和 PPT工程师为什么要"绝望"
因为它们恰好覆盖了 GPT Image 2.0 最强的两个品类。
被冲击的岗位如图2，冲击程度最高的是PPT设计师——因为PPT的本质就是"信息可视化排版"，而这恰好是GPT Image 2.0最擅长的。你不再需要一个设计师来"把文字排好看"——模型直接理解"什么排法好看"。
暂时安全的岗位如图3，"暂时"这两个字很重要。因为模型的迭代速度是按周计算的，不是按年。
可能有人会问：Midjourney、Stable Diffusion、DALL-E 3——这些 AI 绘画工具不早就有了吗？GPT Image 2.0有什么不一样的？
区别在于：理解力。
Midjourney擅长"画好看的图"——你给它一个视觉描述，它给你一张美学上不错的图。但你让它"生成一个直播PK界面"，它大概率给你一张两个明星在打拳的图——它不理解"直播PK界面"是什么意思。
GPT Image 2.0不一样。它理解"直播PK界面"是什么——因为它读过互联网上所有的直播界面截图、产品文档、用户讨论。它不是"画"了一个界面，它是"理解"了界面这个概念，然后"生成"了一个符合这个概念的图。
写到这里，我才意识到一个更大的趋势：
文字和图像之间的"翻译损耗"正在消失。
以前：你想做一个信息图 → 你写需求文档 → 设计师理解需求 → 设计师出初稿 → 你提修改意见 → 设计师改 → 你再提 → 设计师再改 → 定稿。中间每一环都有信息损耗。
现在：你想做一个信息图→你写一段文字→图出来了。
中间环节从 5-6 步变成了 1 步。信息损耗从30%+ 变成了接近0%。
这意味着什么？意味着"表达能力"变得比"设计能力"更重要。你不需要会PS，你需要会"用文字描述你想要的东西"。
但这其实是一个好消息——因为会写字的人，比会用PS的人多得多。
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