使用GPT-Image2和Pixverse重现8位游戏机屏幕

最近，图像生成AI不断进化，许多以前难以实现的表达现在变得可能。但同时，不同模型各有擅长和不擅长的领域，了解这一点与否会影响输出图像的处理。因此，这次我使用Pixverse的图像生成功能来重现“8位游戏机屏幕”。基于原始图像，我使用相同的提示词在NanobananaPro和GPT-Image2上进行了图生图。结果如何？NanobananaPro的像素粗糙度接近超级任天堂，而GPT-Image2的像素粗糙度接近红白机。我认为GPT-Image2更接近8位游戏画面。仅此而已有点无趣，所以我将GPT-Image2的图像用PixverseV6生成了视频。原始图像信息量少，有些问题，但动作本身还不错。顺便一提，PixverseV6是一个易于使用的模型，可以从360p输出画质，还支持音频，所以当你想尝试一些动作但不需要使用Seedacne2.0那样的大动作时，推荐使用。