ChatGPT Images 2.0 确实令人惊叹。
这里 @doodlestein 使用蒙娜丽莎制作了一张关于线性变换和谱定理的数学解释信息图。
四次生成尝试产生了明显不同的布局、矩阵示例和解释结构。核心概念保持一致,但每次生成都针对特征向量和变换提供了不同的视觉处理方式。
用户@doodlestein使用ChatGPT Images 2.0,以蒙娜丽莎为主题创建关于线性变换和谱定理的数学解释信息图。尽管使用了相同的详细提示词,模型在四次生成尝试中产出了布局、矩阵示例和解释结构明显不同的结果。虽然核心概念保持一致,但每次生成在特征向量和变换的可视化呈现方式上各有独特之处。这证实了即使输入不变,模型的输出也存在显著变化。因此,对于重要内容,建议进行多次生成以获取不同的视觉方案和创意角度。
ChatGPT Images 2.0的输出变异性比想象中大,做内容或设计的人别只看第一张就满意,多生成几次可能有意想不到的好结果。
ChatGPT Images 2.0 确实令人惊叹。
这里 @doodlestein 使用蒙娜丽莎制作了一张关于线性变换和谱定理的数学解释信息图。
四次生成尝试产生了明显不同的布局、矩阵示例和解释结构。核心概念保持一致,但每次生成都针对特征向量和变换提供了不同的视觉处理方式。
来源:Rohan Paul · x.com
用户@doodlestein使用ChatGPT Images 2.0,以蒙娜丽莎为主题创建关于线性变换和谱定理的数学解释信息图。尽管使用了相同的详细提示词,模型在四次生成尝试中产出了布局、矩阵示例和解释结构明显不同的结果。虽然核心概念保持一致,但每次生成在特征向量和变换的可视化呈现方式上各有独特之处。这证实了即使输入不变,模型的输出也存在显著变化。因此,对于重要内容,建议进行多次生成以获取不同的视觉方案和创意角度。
ChatGPT Images 2.0 确实令人惊叹。
这里 @doodlestein 使用蒙娜丽莎制作了一张关于线性变换和谱定理的数学解释信息图。
四次生成尝试产生了明显不同的布局、矩阵示例和解释结构。核心概念保持一致,但每次生成都针对特征向量和变换提供了不同的视觉处理方式。
来源:Rohan Paul· x.com