The recent breakthroughs in OpenAI's GPT4o model have demonstrated surprisingly good capabilities in image generation and editing, resulting in significant excitement in the community. This technical report presents the first-look evaluation benchmark (named GPT-ImgEval), quantitatively and qualitatively diagnosing GPT-4o's performance across three critical dimensions: (1) generation quality, (2) editing proficiency, and (3) world knowledge-informed semantic synthesis. Across all three tasks, GPT-4o demonstrates strong performance, significantly surpassing existing methods in both image generation control and output quality, while also showcasing exceptional knowledge reasoning capabilities. Furthermore, based on the GPT-4o's generated data, we propose a classification-model-based approach to investigate the underlying architecture of GPT-4o, where our empirical results suggest the model consists of an auto-regressive (AR) combined with a diffusion-based head for image decoding, rather than the VAR-like architectures. We also provide a complete speculation on GPT-4o's overall architecture. In addition, we conduct a series of analyses to identify and visualize GPT-4o's specific limitations and the synthetic artifacts commonly observed in its image generation. We also present a comparative study of multi-round image editing between GPT-4o and Gemini 2.0 Flash, and discuss the safety implications of GPT-4o's outputs, particularly their detectability by existing image forensic models. We hope that our work can offer valuable insight and provide a reliable benchmark to guide future research, foster reproducibility, and accelerate innovation in the field of image generation and beyond. The codes and datasets used for evaluating GPT-4o can be found at https://github.com/PicoTrex/GPT-ImgEval.


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GPT-4o(“o”代表“omni”)朝着更自然的人机交互迈出了一步——它可以接受任何组合的文本、音频和图像作为输入,并生成任何组合的文本、音频和图像输出。它对音频输入的响应时间最短可达232毫秒,平均为320毫秒,这与人类在对话中的响应时间相似。在英语文本和代码处理上,它的性能与GPT-4 Turbo相当,但在非英语文本处理方面有显著改进,同时在API中速度更快且成本降低50%。与现有模型相比,GPT-4o在视觉和音频理解方面尤其出色。
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