GPT-Image-2.6報道聚焦提速與格式擴展

GPT-Image-2.6全量上線！直出GIF和SVG，6.2 Astra也現身了 衡宇 2026-11-05 09:59:37 來源：量子位 最快6秒出圖 衡宇 發自 凹非寺 量子位 | 公眾號 QbitAI GPT-Image-2.6突然上線！整體生成時間縮短50%，最快6秒出圖；原生支持生成GIF動圖；支持直接導出SVG矢量格式。OpenAI在API中首次把模型的“場景規劃腦力”和“像素渲染畫質”拆成了兩個獨立參數，大幅降低了多輪修改的成本和耗時。目前，GPT-Image-2.6在ChatGPT、Codex以及API中全量上線，全線免費及付費用戶均可直接使用。

拆開“腦力”與“畫質”，最快6秒出圖 這次GPT-Image-2.6的API端首次分出了兩個具體型號，分別是Flare和Sunburst。Flare主打速度和排版，專門針對海報和電商產品圖等商業視覺做佈局優化，在低畫質檔位下單張圖的生成時間硬是被壓縮到了6秒。Sunburst則負責啃硬骨頭，在中等和高畫質檔位下提供更高的細節精度，核心解決多輪對話修改中改著改著人物和商品就變樣了的一致性問題。底層控制邏輯的變化同樣值得關注～ 過去調用生圖API時，開發者往往只能調整分辨率或籠統的畫質檔位。哪怕只是改背景顏色，也需要模型重新完整跑一遍構圖規劃。這次Images 2.

6新增了一個名為complexity也就是複雜度的參數，專門用來控制模型在動筆前花多少算力去做場景規劃。而原本的quality也就是畫質參數，則純粹負責視覺細節和保真度。這種把構思精力和渲染精度解耦的做法，和文本大模型裡調節推理思考深度的思路如出一轍。在實際工作流中，如果是日常的局部微調或快速改圖，開發者可以把complexity調到low，同時保持高quality輸出。這樣能省去模型重新排兵佈陣的時間，只做高精度重繪。只有遇到多元素同框或限制條件極多的複雜場景時，才需要把complexity調高。

△圖片由AI生成 用3×2序列幀“逃課”，原生支持GIF動圖 原生支持GIF動圖是Images 2.6最直觀的新功能。品牌吉祥物想加點小動作，或者想給社交媒體做幾張表情包，或者就是隨手拿圓珠筆在橫線本上塗了一隻貓頭鷹，扔給模型，出來的動態貼紙都背景乾淨，並且動作連貫。一個生圖模型，不請重型視頻生成模型幫忙，怎麼就能快速搓出一條流暢的GIF？答案藏在官方放出的OpenArt合作案例提示詞裡。

這組打工人盯著股市暴跌猛男落淚、股市暴漲撒幣慶祝的動圖，背後餵給模型的Prompt其實長這樣： “生成一張用於無縫循環GIF的單張動畫序列圖（sprite sheet）……嚴格包含6個連續幀，按精準的3列×2行網格排列，從左到右、從上到下閱讀。每個面板尺寸完全一致。固定前側四分之三機位，同一角色、同一書桌、顯示器、服裝和背景……第六幀平滑過渡回第一幀。無字幕、無邊框、無留白。” 看明白了不？Images 2.6壓根沒去動視頻那套複雜的時空擴散計算，而是用了一種從遊戲工業裡借來的序列幀思路，在一張圖裡就把6格嚴絲合縫的定格動畫（Sprite Sheet）畫完了。最後切片一合，GIF這不就來了？

這樣做的好處是繞開了視頻模型高昂的推理延遲，還保證每一幀的角色五官、衣服褶皺和背景物體的相對固定。這項能力現在已經有公司在真刀真槍地用了～ 比如做AI辦公助手的初創公司Town通過API把它接了進去，專門給工作軟件裡的虛擬助手生成打字、反饋這類實時微表情動圖。直出SVG，開放局部標記開放給了API 這次更新還順帶帶來了兩項挺實在的工程化能力。一個是SVG矢量圖導出，另一個是API端的圖像標記（Image markup）。搞過前端或UI的都知道，AI生成的位圖一放大邊緣就沒眼看……想塞進網頁或App裡，一般操作都是再找個第三方工具轉成矢量格式。就挺折騰的。Images 2.

6直接原生支持導出SVG。原本程序員在Codex裡寫前端代碼的時候可以直接讓模型生成能無限縮放的圖標、組件和插畫，順手就寫進代碼庫。中間那些轉換環節全！省！了！另外，之前只在ChatGPT網頁端才有的圈選局部重繪（Image markup）功能，這次也正式開放給了API。企業團隊可以在自己的產品後臺裡，直接用座標或遮罩圈出要改的區域，再配合Sunburst模型的高一致性，批量改圖就能像流水線一樣跑起來。One More Thing 生圖模型外發現的一個小驚喜： GPT-6.2 Astra，現在已經現身谷歌雲了～ 參考鏈接： [1]https://openai.

com/index/introducing-images-2-6/ [2]https://x.com/lyraxana/status/2118123296738677133 版權所有，未經授權不得以任何形式轉載及使用，違者必究。