ChatGPT 4o nareszcie z funkcją grafiki

GPT-4o potrafi teraz samodzielnie tworzyć obrazy przy współpracy z Dall-E – funkcja przenosi AI na nowy poziom praktyczności

OpenAI ogłosiło przełomową nowość: ich flagowy model językowy, GPT-4o, potrafi teraz samodzielnie tworzyć natywnie obrazy przy współpracy z Dall-E. Firma podkreśla, że generowanie obrazów ma stać się narzędziem użytecznym w codziennej pracy i komunikacji, a nie tylko efektowną ciekawostką. OpenAI nie jest jednak pierwsze na tym polu. Google już wcześniej eksperymentowało z tą funkcją w modelu Gemini, a Grok od xAI Elona Muska oferuje już w pełni działające i darmowe generowanie obrazów w swoim interfejsie. 🖼️

Nowa filozofia obrazów AI: Od piękna do praktyczności

Dotychczasowe generatory obrazów AI często zachwycały tworzeniem fantastycznych, surrealistycznych scen lub fotorealistycznych portretów. Jednak, jak słusznie zauważa OpenAI, miały trudności z generowaniem bardziej „roboczych” grafik. Nowa funkcja GPT-4o ma wypełnić tę lukę, umożliwiając tworzenie diagramów, schematów, logotypów, czytelnych infografik czy prostych ilustracji do prezentacji.

Kluczem jest tu multimodalność – zdolność modelu do jednoczesnego rozumienia i przetwarzania tekstu i obrazu. Dzięki temu GPT-4o wykorzystuje swoją wiedzę o świecie do tworzenia obrazów, które są nie tylko estetyczne, ale przede wszystkim niosą konkretne znaczenie.

„Obraz jest wart tysiąca słów, ale czasami generowanie kilku słów w odpowiednim miejscu może podnieść znaczenie obrazu.”

Ta filozofia pokazuje, że celem jest uczynienie AI wizualnej narzędziem precyzyjnym i praktycznym. Wyobraźmy sobie możliwość szybkiego stworzenia czytelnej infografiki wyjaśniającej skomplikowany proces czy wygenerowania projektu logo na podstawie opisu – właśnie w tym kierunku zmierza OpenAI. 🚀

Co potrafi generator obrazów w GPT-4o? Kluczowe możliwości

Nowa funkcja wprowadza kilka naprawdę imponujących możliwości. Jedną z najbardziej podkreślanych jest zdolność do precyzyjnego renderowania tekstu na obrazach. To była bolączka wielu wcześniejszych generatorów – napisy często były nieczytelne lub zniekształcone. GPT-4o radzi sobie z tym znacznie lepiej, co pokazują przykłady tworzenia znaków drogowych z czytelnymi napisami, projektowania menu dla restauracji czy generowania spersonalizowanych zaproszeń ślubnych.

Kolejną kluczową funkcją jest możliwość iteracyjnego tworzenia obrazów w kontekście rozmowy. Możemy wygenerować wstępną wersję, a następnie w naturalny sposób prosić o jej modyfikacje – zmianę kolorów, dodanie elementów czy zmianę stylu. Model zapamiętuje kontekst rozmowy i poprzednie wersje obrazu, co zapewnia spójność wizualną kolejnych iteracji. Możemy również przesłać własny obraz i poprosić o jego przerobienie lub wykorzystanie jako inspiracji.

OpenAI chwali się też zrozumieniem złożonych i szczegółowych poleceń. GPT-4o potrafi lepiej niż konkurencyjne systemy radzić sobie z generowaniem obrazów zawierających wiele różnych obiektów i precyzyjnie odwzorowywać relacje między nimi. Przykłady obejmują stworzenie siatki 4×4 z szesnastoma różnymi ikonami w określonej kolejności czy wygenerowanie sceny pokazującej subtelne dowody na obecność… niewidzialnego słonia w pokoju. 🐘

Model wykorzystuje również technikę uczenia w kontekście (in-context learning). Potrafi analizować obrazy, które mu prześlemy, „zrozumieć” ich zawartość i wykorzystać te informacje do generowania nowych grafik. Możemy na przykład dostarczyć szkice koncepcyjne pojazdu i poprosić o stworzenie jego realistycznego projektu.

Można teraz bez problemu wygenerować coś, co wcześniej było niemożliwe, na przykład pełny kieliszek wina.

GPT-4o wykorzystuje też swoją ogromną wiedzę o świecie jako model językowy. Model może „zrozumieć” kod programistyczny i przedstawić jego działanie w formie graficznej, wygenerować infografikę wyjaśniającą zjawiska pogodowe czy stworzyć ilustrowane przepisy. Potrafi również generować obrazy w bardzo szerokiej gamie stylów, od hiperrealistycznych zdjęć po akwarele, zachowując dbałość o detale takie jak oświetlenie, cienie i tekstury. 🎨

GPT-4o kontra rywale: kto prowadzi w wyścigu generatorów obrazów?

OpenAI nie jest jedyną firmą integrującą generowanie obrazów z modelami językowymi. Google eksperymentuje z podobnymi funkcjami w modelu Gemini, a Grok od xAI oferuje już generowanie obrazów bezpośrednio w czacie i to za darmo. Jednak pod względem jakości, ChatGPT wciąż pozostaje liderem.

Jak GPT-4o wypada na tle rywali? Oto porównanie:

Cecha / Model GPT-4o (OpenAI) Gemini (Google) Grok (xAI)
Integracja z czatem Tak (natywna, głęboka) Tak (w wybranych wersjach/interfejsach) Tak (pełna integracja)
Precyzja renderowania tekstu Wysoka (deklarowana jako kluczowa funkcja) Zmienna / W rozwoju Zmienna / W rozwoju
Iteracyjność / Kontekst rozmowy Tak (silny nacisk na tę funkcję) Ograniczona / W rozwoju Ograniczona / W rozwoju
Dostępność Stopniowo udostępniane (część funkcji w planie Free, pełnia w płatnych), API wkrótce Zależy od wersji Gemini i regionu (część płatna) Darmowa (w ramach subskrypcji X Premium lub jako część Groka)
Deklarowany cel (Użyteczność vs Estetyka) Wysoki priorytet na użyteczność i precyzję Bardziej ogólne zastosowania, eksperymenty Szybkie, zintegrowane generowanie, mniej nacisku na „użyteczność” w sensie OpenAI
Fotorealizm / Różnorodność stylów Wysoki / Szeroka gama Wysoki / Szeroka gama Zmienny (często bardziej „cyfrowy” styl) / W rozwoju

GPT-4o stawia silny akcent na precyzję (zwłaszcza tekstu) i iteracyjny proces twórczy. To mogą być jego główne przewagi nad konkurencją. Z drugiej strony, Grok wygrywa pod względem dostępności, oferując swoją funkcję za darmo. Gemini wydaje się być gdzieś pośrodku, z potężnymi możliwościami, ale mniej skoncentrowanym na „użytecznych” zastosowaniach podkreślanych przez OpenAI.

Ta rywalizacja jest niezwykle korzystna dla użytkowników – zmusza firmy do szybszego rozwoju, wprowadzania innowacji i potencjalnie obniżania cen. 🏆

Ograniczenia i wyzwania: czego GPT-4o jeszcze nie potrafi?

OpenAI otwarcie komunikuje ograniczenia swojego nowego generatora obrazów. Jednym z zauważonych problemów jest tendencja do zbyt ciasnego przycinania dłuższych obrazów, szczególnie w ich dolnej części. Generator nie jest też wolny od halucynacji – może „wymyślać” detale lub błędnie interpretować polecenia, zwłaszcza jeśli są one mało precyzyjne.

Model może mieć również trudności z bardzo złożonymi scenami wymagającymi precyzyjnego powiązania wielu odrębnych koncepcji, jak np. wygenerowanie dokładnej tablicy Mendelejewa. Tworzenie precyzyjnych wykresów i grafów również pozostaje wyzwaniem. Choć GPT-4o radzi sobie z tekstem w języku angielskim znacznie lepiej niż poprzednicy, renderowanie znaków z innych systemów pisma może być nadal niedokładne.

Kolejnym obszarem wymagającym poprawy jest precyzja edycji. Prośby o zmianę konkretnego, małego fragmentu obrazu nie zawsze działają zgodnie z oczekiwaniami. Model może mieć też problemy z renderowaniem bardzo małych detali lub dużej ilości informacji na małej przestrzeni. ⚠️

Bezpieczeństwo i odpowiedzialność: jak OpenAI podchodzi do generowania obrazów?

OpenAI podkreśla, że kwestie bezpieczeństwa są priorytetem przy wdrażaniu nowych funkcji. Wszystkie generowane obrazy zawierają metadane C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity) – cyfrowy znak wodny pozwalający zidentyfikować obraz jako stworzony przez GPT-4o, co ma pomóc w walce z dezinformacją.

Kluczowym elementem jest system blokowania żądań generowania treści naruszających politykę OpenAI. Obejmuje to materiały przedstawiające wykorzystywanie seksualne dzieci, deepfake’i o charakterze seksualnym czy gloryfikację przemocy. Zaostrzone zasady obowiązują przy generowaniu obrazów przedstawiających prawdziwe osoby, zwłaszcza w kontekstach niewłaściwych.

OpenAI wykorzystuje również sztuczną inteligencję do egzekwowania zasad bezpieczeństwa. Specjalny model LLM, wytrenowany na podstawie spisanych przez ludzi reguł, pomaga w identyfikowaniu niejednoznaczności w politykach i moderowaniu zarówno promptów, jak i samych generowanych obrazów. 🛡️

Dostępność i pierwsze kroki: jak zacząć korzystać?

Nowa funkcja generowania obrazów w GPT-4o jest stopniowo udostępniana różnym grupom użytkowników. Ma stać się domyślnym generatorem obrazów w ChatGPT dla osób korzystających z planów Plus, Pro, Team, a także dla użytkowników darmowego planu Free. Wkrótce dostęp otrzymają również klienci Enterprise oraz instytucje edukacyjne w ramach planu Edu.

Dla deweloperów planowane jest udostępnienie tej funkcji poprzez API w ciągu najbliższych kilku tygodni. Poprzedni model, DALL-E, nadal będzie dostępny jako dedykowany GPT w sklepie GPT Store.

Ze względu na większą szczegółowość i złożoność generowanych obrazów, proces ich tworzenia przez GPT-4o może trwać dłużej niż w przypadku prostszych generatorów – nawet do minuty. Aby uzyskać najlepsze rezultaty, warto formułować opisowe i precyzyjne prompty, określając styl, proporcje, konkretne kolory czy żądając przezroczystego tła. 📝

Wprowadzenie natywnego generowania obrazów do GPT-4o to znaczący krok w rozwoju sztucznej inteligencji. OpenAI wyraźnie sygnalizuje zmianę kierunku – od tworzenia głównie estetycznych wizji w stronę praktycznych i precyzyjnych narzędzi wspierających komunikację wizualną. Głęboka integracja z interfejsem czatu oraz możliwość iteracyjnego dopracowywania obrazów sprawiają, że proces twórczy staje się bardziej intuicyjny i dostępny dla szerszego grona użytkowników. 🌟

Powiązane artykuły

Gemini zyskuje „Osobistą Inteligencję” – Google udostępnia proaktywne odpowiedzi na podstawie danych z Gmaila, Zdjęć i Wyszukiwarki

Google uruchomił **Personal Intelligence** – betę dla Gemini, która spersonalizuje odpowiedzi, korzystając z Gmaila, Photos, YouTube i historii wyszukiwania. Dostępne tylko dla subskrybentów **AI Pro/Ultra** w USA ( rollout od 14.01.2026), wyłączone domyślnie – opt-in z kontrolą apps.[1][3][6][7] 🔒 Prywatność: Dane nie trafiają do treningu AI, masz pełną kontrolę (wyłącz/wycofaj). Przykłady: planowanie wakacji z fotek czy rozmiar opon z maili. Konkurencja jak Meta też goni![4][7] Super sidekick? 😏 (248 znaków)

Administracja rządowa przygląda się Grokowi. Elon Musk stoi przed wyzwaniem okiełznania swojego systemu sztucznej inteligencji

Brytyjski regulator Ofcom wszczął dochodzenie w sprawie Groka (xAI Elona Muska) za łatwe generowanie deepfake'ów seksualizujących osoby publiczne i dzieci – treści uznane za "głęboko niepokojące"[1][2][3]. Władze żądają zmian, grożąc karami do 10% globalnego przychodu; podobne reakcje w Francji, Indiach i blokady w Indonezji/Malezji[4][5][6]. xAI pracuje nad poprawkami filtrów[5]. 😬 Musk broni wolności słowa, ale presja rośnie![3] (248 znaków)

Nowa generacja procesorów Vera Rubin wchodzi do masowej produkcji – oficjalne oświadczenie Nvidii

Nvidia Vera Rubin to **platforma AI nowej generacji** (nie pojedynczy chip), w pełni produkowana od CES 2026. Zapewnia 5x wyższą wydajność inferencji i 3,5x treningu vs Blackwell, z GPU Rubin (336 mld tranzystorów, HBM4 22 TB/s), CPU Vera (88 rdzeni ARM), NVLink 6 (260 TB/s scale-up) i SuperNIC.[1][2][5][6][7] Pierwsze systemy trafią do klientów w 2. poł. 2026, przyspieszając AGI u Microsoftu, Google czy OpenAI. Koszt tokenów inferencyjnych spada 10x! 🚀[3][4][10]

Meta wykłada miliardy na Manus

Meta **rzeczywiście przejęła** start-up Manus za ok. **2-3 mld USD** (niektóre źródła podają ponad 2 mld), by wzmocnić autonomiczne agenty AI w Facebooku, Instagramie i Meta AI[1][2][3][7]. Manus, chiński origin z Singapuru, tworzy agentów ogólnego przeznaczenia – działają async w chmurze, planują i wykonują zadania (kod, analizy, badania) bez nadzoru[1][3][8]. Po dealu: zero chińskich udziałów, koniec operacji w Chinach[1][7]. Zuckerberg buduje superinteligencję! 🚀🤖 (248 znaków)

Sztuczna inteligencja Google – podsumowanie 2025

Google w 2025 r. faktycznie postawił na **erę agentów AI**, z Gemini 3 (Pro/Flash) jako bazą do autonomicznych zadań, agentami w wyszukiwaniu i biznesie[2][3][4]. AlphaFold 3 przyspieszył biologię (Nobel 2024)[user], NotebookLM z podcastami hitem edukacyjnym[user], Veo/Imagen 3 dla wideo, AI Overviews w Search[user]. Połowę firm używa agentów – wzrost produktywności![4][9] 🚀 Agenci działają, nie gadają. Przyszłość? AI w kieszeni i urzędach[2]. (278 znaków)

Case Studies

Sklep roslinydomowe.pl
Automatyzacja zamówień

Sklep internetowy z roślinami domowymi

Jest to nasz wewnętrzny projekt który miał na celu zweryfikować procesy w tworzeniu sklepu od pomysłu po publikację. Był to również swoje rodzaju test...
LMS - Syndyk
Learning Management System

LMS Kancelaria Prawa Restrukturyzacyjnego

Bardzo ciekawy i pierwszy tego typu projekt w naszym portfolio. Boom na szkolenia ciąg dalszy. Ale tutaj nie mamy odgrzewanego kotleta jak na tiktoku,...
meble-sfd
Automatyzacja zamówień

Produkcja i sprzedaż mebli drewnianych

Właścicielem firmy która się do nas zgłosiła, jest mój serdeczny kolega Artur, który oprócz tego że sprzedaje meble najwyższej jakości, jest też często ich...