就公開文件而言,可以較有把握確認三件事:
gpt-image-2。另外,OpenAI API reference 中確實可看到 screenshot 類型的 response schema,例如 type、file_id、image_url 等欄位。 但這是 API 回應結構,不是 UI mockup 品質比較。換句話說,它不能用來推論 GPT Image 2 產生的 App 截圖會更像真實產品畫面。
若要支持「GPT Image 2 做 UI 更自然」這個說法,至少需要更直接的比較資料。以目前可核實文件來看,尚不足以支持以下幾類結論:
| 需要的證據 | 為什麼重要 |
|---|---|
| 同一 prompt 的 side-by-side 比較 | 同一組 UI prompt 分別交給 GPT Image 1.5 與 GPT Image 2,才有公平比較基礎。 |
| UI 專門 benchmark | 應評估 UI fidelity、細字可讀性、版面一致性、元件一致性,而不只是整體美感。 |
| 盲測偏好結果 | 評審若不知道圖片來自哪個模型,較能降低「新版本應該更好」的心理偏差。 |
| 依場景分組的結果 | App 截圖、marketing hero、桌面場景、wireframe mockup 的優劣可能不同。 |
因此,更準確的說法不是「GPT Image 2 沒有進步」,而是:就 App screenshot/UI mockup 的自然度而言,現有公開文件不足以證明它穩定優於 GPT Image 1.5。
UI 圖像的自然感不只是「好不好看」。一張第一眼很吸引人的產品圖,仍可能有錯字、假 icon、變形的 device frame、失真的瀏覽器外框,或是不合理的 dashboard layout。對產品團隊來說,與其問「哪個比較自然」,不如把自然度拆成可重複評分的項目。
| 評分項目 | 應該檢查什麼 |
|---|---|
| UI 排版 | spacing、alignment、visual hierarchy 是否像真實產品畫面。 |
| 文字可讀性 | 小字、label、數字、CTA 是否出現亂碼、變形或語意不一致。 |
| 元件一致性 | button、icon、tab、card、input style 是否前後一致。 |
| 截圖真實感 | 是否太像概念海報、3D render 或電影場景,而不像真正 App 截圖。 |
| 桌面場景真實感 | 視窗、menu bar、瀏覽器外框、游標與背景物件是否合理。 |
| Prompt adherence | 是否遵守指定平台、比例、內容、品牌限制與畫面結構。 |
這樣評估會比單問「哪個比較自然」更有用,因為同一個模型可能很適合生成 marketing hero image,卻在細字密集的 dashboard 上更容易出錯。
OpenAI Cookbook 有 image evals 相關材料,可作為設計 image generation/editing 評測流程的參考;但該材料本身不是 GPT Image 2 vs GPT Image 1.5 的 UI benchmark。
如果團隊真的要決定是否升級,可以用一個小型但可重複的流程:
如果今天要決定是否從 GPT Image 1.5 轉用 GPT Image 2,保守做法是把 GPT Image 2 視為候選升級模型,而不是已由公開證據證實的 UI screenshot 升級。
如果 GPT Image 2 在你自己的 prompt pack 盲測中,穩定勝出於 UI 排版、細字可讀性、元件一致性與截圖真實感,升級就有實務依據。相反地,如果結果接近,或 GPT Image 1.5 在某些 UI 細節更穩定,繼續使用 GPT Image 1.5 也合理。
目前最強、也最安全的結論是:OpenAI 文件確認 GPT Image 2 與 GPT Image 1.5 相關模型/API 工作流存在,但尚未提供足夠公開證據,證明 GPT Image 2 做 App screenshot、UI mockup 或桌面介面場景時必然更自然。