# GPT Images 2\.6 突然发布，蓝色大肥鱼实现 GIF 表情包自由 - 作者：山宗 - 发布时间：2026-11-05 14:14 - 分类：公司 - 原文：https://www.ifanr.com/1687778 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/11/9-1.jpg) 猝不及防。 就在刚刚，OpenAI 正式发布新一代图像生成模型 Images 2.6，并同步向 ChatGPT、Codex 和 API 开放。 此次升级带来了几项重要变化。 **一是图像生成速度提升 50%，二是支持通过文字提示词生成 GIF 动图，三是进一步改善多轮编辑的一致性，让 AI 生图开始更接近专业设计素材的生产要求。** ![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/11/lark2pad-1793858986162-1.jpg) 图｜🔗 https://openai.com/index/introducing-images-2-6/ **OpenAI Developers 官方账号也同步宣布，面向开发者推出 GPT-Image-2.6 Flare 和 Sunburst 两款模型，分别侧重快速生成和高质量图像编辑。** 更值得关注的是，OpenAI 在官方博客中披露了一组使用数据。 如今，全球用户每周通过 ChatGPT、Codex 和 API 创建的图片**已经达到 40 亿张，平均每天超过 5 亿张。**当 AI 生图已经进入这样一个量级，行业的重点需求也就逐渐从基础生成，转向追求更精细化的修改。 ![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/11/lark2pad-1793858987815-2.jpg) 与此同时，据 The Information 援引知情人士消息称，**OpenAI 最快可能在当地时间周五推出新一批模型，包括新一代 Astra、Sol 以及专注网络安全的模型**，不过具体发布时间仍有可能调整。 如果消息属实，Images 2.6 或许只是 OpenAI 本周密集更新的开始。 ### 生图速度提升 50%，两款新模型分工明确 按照 OpenAI 的说法，Images 2.6 的图像生成速度较此前提升了 50%，这意味着用户可以在更短时间内拿到结果，也能更高频地调整提示词、反复修改画面。 在 API 端，OpenAI 这次给出了两款定位不同的图像模型。 其中，GPT-Image-2.6 Flare 主打速度和日常创作。 在低画质设置下，Flare 最快只需 6 秒就能生成一张图片。除了更快，它还改善了海报、产品展示图等专业视觉内容的布局质量，让模型在处理构图和元素排布时更稳定一些。 ![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/11/lark2pad-1793858988952-3.gif) 另一款 GPT-Image-2.6 Sunburst，则更强调画质、细节和多轮编辑中的一致性。 按照 OpenAI 的说法，在中高画质设置下，Sunburst 不仅能提供更好的图像质量，也能在连续修改过程中更稳定地保留人物、产品和品牌细节。 这其实对应的是 AI 生图在实际使用里最常见的痛点。 很多时候，用户不是只生成一张图就结束，而是还要继续改背景、调动作、换文案、替换部分元素。如果模型一改就把人物长相、服装或产品外观一起改掉，那么前面的工作基本就得重来。 Sunburst 想解决的，正是这种「只能重画、很难细修」的问题。 对于需要制作系列海报、广告素材或品牌视觉内容的团队来说，这种一致性往往比单张图片是否惊艳更重要，因为真正影响工作效率的，从来不是第一稿，而是后面那一连串修改。 这一点，相信每个被折磨到凌晨三点的设计师深有体会。 ### 一句话生成 GIF，让静态图片动起来 这次 Images 2.6 最直观的新能力，是正式支持 GIF 动图创作。 根据 OpenAI 展示的案例，用户可以直接用自然语言描述角色动作和变化过程，让模型生成循环播放的 GIF，用于社交媒体表情包、品牌角色动画、营销内容甚至前期分镜探索。 例如，OpenAI 展示了 OpenArt 的两组案例。 一组是股票下跌时崩溃流泪的 Q 版上班族。 ![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/11/lark2pad-1793858990876-4.gif) 另一组则是股票上涨后兴奋庆祝的角色动画。两段内容都采用六帧连续画面，在保持人物、镜头和背景一致的前提下，通过细微动作变化完成完整情绪表达。 ![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/11/lark2pad-1793858992208-5.gif) 从官方展示的提示词来看，Images 2.6 在生成动图之余，能够理解一整套连续动作逻辑。比如它需要同时处理人物设定、镜头固定、帧数结构、前后衔接，以及循环播放时的自然过渡，这也意味着模型开始具备了一定程度上的「动画编排」能力。 OpenArt 联合创始人兼 CEO Coco Mao 也在博客中表示，GIF 本来就是社交媒体上的原生表达形式，而 GPT-Image-2.6 让创作者可以通过一段提示词就完成这类内容的制作。 OpenAI 还展示了另一个更有代表性的方向，就是把简单草图直接转成动态角色。比如在官方案例中，一只画在横线纸上的手绘猫头鹰，被转换成了可以活动的动画形象。 ![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/11/lark2pad-1793858994316-6.gif) 从这个角度看，Images 2.6 正在把 AI 生图往轻量级动画生产工具又推了一步。 我们也第一时间上手体验了这个功能。 最近 DeepSeek 蓝色大肥鱼火遍全网，相信不少人都在微信群、评论区刷到过它的各种表情包。 ![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/11/lark2pad-1793858996094-7.jpg) 图｜图片来源：博主 ZipZipPipe 而有了 GPT Images 2.6，只要脑洞够大，普通用户也可以随时为自己喜欢的角色定制表情包。 比如，「震惊」版蓝色大肥鱼。 ![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/11/lark2pad-1793858997847-8.gif) 「俏皮点赞版」蓝色大肥鱼。 ![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/11/lark2pad-1793859001891-9.gif) 还有经典「吃大白饭」的蓝色大肥鱼。 ![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/11/lark2pad-1793859006517-10.gif) 相比过去需要在网上四处寻找合适的表情包，现在只需要描述人物、动作和情绪，就能按照自己的想法定制聊天素材，甚至围绕同一个角色制作整套表情包。 在实际测试中，我们也尝试让模型生成一个六帧循环的 Q 版魔法学徒 GIF，角色从挥动魔杖施法到咒语失控、脸被熏黑，再到抖落黑灰回到起手动作，整套动作链条能够按提示较完整地呈现出来。 ![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/11/lark2pad-1793859007982-11.gif) 另一组测试则是基于一张黑白小鸟线稿直接生成可爱风 GIF，模型保留了原有线条风格，只补上粉色腮红，并让小鸟完成眨眼、蹦跳和爱心飘出的循环动作，整个过程耗时约 1 分 6 秒。 ![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/11/lark2pad-1793859009262-12.jpg) 我们还测试了一组拟人化橘猫揉面的六帧 GIF，模型基本还原了揉面、喷嚏、面团粘鼻子再舔掉的连续动作，整体风格和温馨面包房背景也保持了较好的统一性。 ![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/11/lark2pad-1793859010959-13.gif) 当然，从 OpenAI 目前展示的能力边界来看，Images 2.6 更适合这种短时、循环、小动作的 GIF 生成，它与长视频、复杂镜头运动或者更强叙事性的生成模型，仍然不是同一条产品路线。 不过，对于表情包、品牌 Mascot、产品交互动效和社交内容创作来说，这已经足够实用。 OpenAI 还在文中提到，AI 办公助手初创公司 Town 就利用 Images 2.6，为产品中的虚拟角色 Monty 制作动态效果，让它在用户等待 AI 回复时，以动画形式出现在输入框上方。 ![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/11/lark2pad-1793859013128-14.gif) 相比传统的加载图标或跳动圆点，这种更具性格和识别度的动态角色，显然更容易成为产品体验的一部分。 ### 支持 SVG 导出，AI 修图也有了更多控制选项 除了 GIF，Images 2.6 这次更重要的一层更新，其实发生在编辑和工作流层面。 首先，OpenAI 将此前已经在 ChatGPT 中提供的图像标记功能带到了 API，这意味着开发者和团队可以更明确地告诉模型，到底要改哪一块内容，从而减少本来只想小修一下，结果整张图都被带偏的情况。 ![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/11/lark2pad-1793859014472-15.jpg) 同时，Images 2.6 也支持 SVG 导出，方便将生成结果直接应用到网站、App 和印刷等场景中。 OpenAI 还新增了 complexity 参数，允许开发者控制模型在满足请求时投入多少规划工作。按照官方解释，图像质量参数决定的是画面的细节和保真度，而 complexity 决定的则是模型为了满足提示词要求，要在多大程度上进行场景规划和组织。 对于更换背景、调整单个元素这类简单任务，OpenAI 建议使用较低 complexity，以换取更快的编辑速度。对于包含大量元素、复杂关系或严格构图要求的场景，则可以尝试中高 complexity，让模型在理解和组织画面时投入更多处理能力。 在开放范围上，Images 2.6 已于今日面向全球 ChatGPT 和 Codex 用户开放，覆盖所有订阅档位，支持桌面端、移动端和网页端。 开发者则可以通过 API 使用 Flare 和 Sunburst 两款模型。 价格方面，**Flare 和 Sunburst 采用相同的 API 定价，与上一代 Images 2.5 保持一致。** ![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/11/lark2pad-1793859017900-16.jpg) 图｜🔗 https://developers.openai.com/api/docs/pricing#image-generation 按照标准费率，图像输入每百万 Token 为 8 美元，输出为 30 美元，缓存输入为 2 美元；文本输入每百万 Token 为 5 美元，缓存输入为 1.25 美元，实际费用取决于 Token 消耗量。 从此次更新来看，OpenAI 在保持 API 单价不变的同时，提高了生成速度，并进一步完善图像标记、SVG 导出和复杂度控制等功能，显然希望让 AI 生图更深入地融入专业设计和内容生产流程。 换句话说，相比已经逐渐成熟的 C 端生图市场，专业工作流才是 OpenAI 接下来更难啃的部分。谁能让图片生成后的修改、衔接和交付更加高效，谁才更有机会让 AI 生图真正成为用户离不开的生产力工具。