GPT Image 2 vs GPT Image 1.5：寫實人像與產品相有冇明顯提升？

另一方面，第三方平台 Fal.ai 使用 GPT Image 2 命名，並宣傳其 photorealism、文字渲染和 product photography 能力。^[50] 因此，下文會用 GPT Image 2／ChatGPT Images 2.0 回應搜尋意圖，但會分清楚官方資料、第三方產品頁、媒體 hands-on 和用戶貼文的證據強度。

目前可以確認的事

GPT Image 1.5 是有文件化的官方基線

GPT Image 1.5 有 OpenAI API 模型頁；OpenAI 亦提供 image generation guide、GPT Image cookbook，以及 GPT Image 1.5 prompting guide，涵蓋文字生成圖片、編輯圖片和 mask 等工作流。^{[1][3][5][25]}

這代表 GPT Image 1.5 可作為一個有文件、可設定、可重複測試的基線。但這些文件本身並不是 GPT Image 2 vs GPT Image 1.5 的人像或產品攝影畫質比較。^{[1][3][5][25]}

ChatGPT Images 2.0 的公開亮點集中在文字與複雜版面

OpenAI 的 ChatGPT Images 2.0 官方頁面展示了多語言文字、漫畫式頁面和較複雜的視覺輸出例子。^[11] TechCrunch 對 Images 2.0 的報導重點亦放在圖片內文字生成能力；ZDNET 的 early look 則提到 OpenAI 將新模型聚焦於 precision、usability 和 complex visual tasks，並示範把文字和圖片結合成較複雜頁面。^[63][66]

所以，較安全的判斷是：ChatGPT Images 2.0 在圖片內文字、多語言渲染和複雜版面任務上有較多公開支持訊號。但這不等於它在人像寫實度、產品材質、商品形狀保真或整體畫質上已經全面勝過 GPT Image 1.5。^[11][63][66]

人像和產品相：為何仍然證據不足？

寫實人像未見足夠公開盲測

現時有 Reddit 用戶貼文聲稱 GPT Image 2 輸出更好，或文字更清晰。^[45][46] 這類 side-by-side 對創作者有參考價值，但它們通常不是公開、獨立、可重複的盲測 benchmark：未必有固定 prompts、相同輸入圖、可比設定、足夠樣本量，以及避免 cherry-pick 的完整輸出集。^[45][46]

對寫實人像來說，真正有用的比較不應只看「邊張靚啲」，而應分開評估臉部一致性、皮膚質感、眼睛和牙齒、手部、光線、過度修圖感，以及是否保留人物身份。

產品攝影有改善訊號，但未足以下定論

第三方資料的確有較強烈說法。Fal.ai 的產品頁宣傳 GPT Image 2 具備 photorealism、pixel-perfect text rendering 和 brand-consistent product photography；Digit 的 hands-on 比較亦包含產品攝影測試，並在示例中判斷 2.0 表現更好。^[41][50]

問題是，產品頁宣傳和單篇 hands-on 不等同於大型、獨立、可重複的盲測。對產品相而言，評估重點應包括產品輪廓、比例、包裝文字、logo、材質、反光、陰影、透視和品牌一致性。沒有控制變因之前，這些第三方說法只能視為「值得測試」的線索，而不是「已證實明顯提升」的結論。^[41][50]

Leaderboard 亦未能解決這條問題

提供的 Artificial Analysis Text to Image Arena 資料列出 GPT Image 1.5 (high) 以 Elo 1274 排名第一；該榜單基於 Image Arena 的盲選用戶投票和 Elo rating。^[74]

這是一個有用的廣泛偏好訊號，但它不是 GPT Image 2 對 GPT Image 1.5 的專門人像／產品攝影測試。換句話說，leaderboard 可以幫你理解市場上模型的大致競爭位置，但不能單獨回答「GPT Image 2 是否在人像、產品相和整體畫質上穩定顯著勝過 GPT Image 1.5」這條更窄的問題。^[74]

證據查核表

怎樣先算公平比較？

如果目標是判斷「人像、產品相、整體畫質是否真的更好」，測試方法應比看幾張社交平台截圖嚴格。較穩陣做法是以 GPT Image 1.5 作基線，因為它有官方模型頁和 prompting guide；再用同一套素材、prompt 和評分表測試 GPT Image 2／ChatGPT Images 2.0。^[5][25]

建議至少控制以下變因：

• 使用同一批 prompts，避免為其中一個模型特別調 prompt；
• 使用相同參考圖、產品圖或人物圖；
• 使用可比的比例、品質設定和輸出格式；
• 每個 prompt 生成多張，避免只挑最好一張；
• 打亂模型來源，讓評審盲測；
• 分開評分，而不是只問「邊張靚啲」。

人像測試應看身份一致性、臉部結構、皮膚質感、眼睛、牙齒、手部、光線和過度修圖感。產品相測試則應看產品輪廓、比例、包裝文字、logo、材質、反光、陰影、透視和品牌一致性。這些維度比單純「畫面是否震撼」更接近實際可用性。

創作者和產品團隊應怎樣用？

如果你的主要用途是海報、infographic、社交圖、UI mockup、菜單、簡報頁或含大量文字的廣告圖，ChatGPT Images 2.0 值得優先測試，因為目前公開訊號較集中在文字渲染、多語言和複雜版面任務。^[11][63][66]

但如果你的核心用途是寫實人像、模特兒穿搭、電商產品主圖或品牌產品攝影，就不建議只因為「GPT Image 2 畫質更好」這句話而全面轉模型。較好的決策方式，是用你自己的產品、品牌素材和 production prompts 做 A/B 盲測，再按可用率、返工率和品牌一致性決定是否轉用。

最安全的結論

現階段可以這樣表述：公開資料較能支持 ChatGPT Images 2.0 在圖片內文字、多語言渲染和複雜版面任務上的改善訊號；但未見足夠可靠公開證據，證明 GPT Image 2／ChatGPT Images 2.0 相比 GPT Image 1.5 在寫實人像、產品攝影和整體畫質上有明確、穩定、可核實的顯著提升。^{[11][25][63][66][74]}

換句話說，答案不是「一定沒有提升」，而是：證據不足，未能確認有明顯提升；個別工作流可能會改善，但需要用自己的素材和盲測方法驗證。