GPTs 实战：大家来找茬

嘿，大家好呀，我是景淮，一个加拿大的程序员，沉迷 AI 不能自拔中。

今天 OpenAI 的发布会更新了新的 GPT-4o, 看了直播的视频，还有官方发布出来的效果，确实惊艳。感觉又是搞死一大堆公司的节奏。

然后坐等更新，终于在所有人都差不多更新完之际。我的号更新了，上手试了试，其他功能玩起来没有视频上那么惊艳。

输出的长度有所提升。在同样自然语言的情况下，之前用 GPT 4.0 要求写 5000 字的文章，只能做到 866 个字，中间还断了一次（点了 “继续”）

然后，使用 GPT 4o 输出了 1182 个字，一气呵成。

下图左边为 GPT 4.0 ，右边为 GPT 4o，大家可以对比感受下。

然后是输出的速度，这边是 4.0

下面是 4o

但这个输出速度，真的是不便秘了，甚至可以说是一泻千里！快，真的快。

上面的视频没有做过任何加速处理，大家可以比较下生成速度。真的惊艳到我了。

可能对不常用 GPT 的人来说，不就是输出长点，快点嘛？算什么提升。但对于熟悉 GPT 经常被其烦恼的人来说。这个改变是翻天覆地的。

比如，在官方发布的视频中，真实的帮助一位英语用户和另一位西班牙语用户，进行了实时的翻译。取代了一个翻译官的角色，准确清晰的表述了用户想要表达的内容。（第 N 次听说翻译官要失业了，手动狗头）

帮助盲人通过摄像头捕捉到了现实世界的情况，用语音和文字的方式，描述了盲人所到的场景，还有实时监控到了打到的出租车到达。

这是怎么做到的呢？没错，就是依托于他近乎惊人的反应速度。像真人一样的反应时间。

有一句已经被说烂的话，恐怕 OpenAI 真的要改变世界了。这次的内容说实话，比上次发布会公布的 Sore 更让我吃惊。

当人工智能能够做到 “视，听，说” 这五感官中的三种感官，离颠覆世界还远吗？

好啦，人工智能都能够区分出视觉看到内容的区别，那么我们对孩子的教育就一定要加强了。

谈到观察力，对于孩子来说就有一个又好玩，又有趣的小游戏，那就是“大家来找茬”。

没错，今天我们的孩子王系列内容主题如下

GPT 大家来找茬

本文会根据以下内容顺序进行：

需求分析
分步实现需求
提示词编写测试
GPTs 使用链接
总结

一、需求分析

谈到大家来找茬，这游戏大家太熟悉了。小的时候，最开始接触的游戏可能就是这类游戏。比如 4399 各种书籍上的娱乐板块，都会有。

其实自从 MJ 和 D3 出了修改功能后，就很容易能够通过手动的方式创作这样两幅图。

一）用户输入

用户输入一个主题，或一段话，由 GPT 补全或完善其余内容。

二）D3 绘图

根据用户输入的提示词完善后的内容，使用儿童风格来绘制第一张图。

三）图片重绘微调

基于上一张图的本身，利用好

四）利用 Python 合成

利用 Python 把上述两张图结合在一起，中间增加一条黑色的分割线，然后对左右两幅图找差异。

二、分步实现需求

一）利用根据主题 D3 绘制图片

快乐的用上 4o 并且测试一下效果好啦~

提示词

根据用户输入的内容完善这个画面的描述。

根据用户的描述利用 Dalle-3 使用儿童插画风格进行绘制。
    - 画面中的元素尽量少一些，不要太过于复杂。

效果展示

提取绘图提示词

A simple, colorful children's illustration of a school scene. The style should be child-friendly, with bold outlines and bright colors, avoiding too much complexity.

二）根据图片提出修改细节

提示词

我正在设计“大家来找茬”的小游戏，你来帮我微调图片。根据上述的图片已有的内容，准确给出 5 个可以做微调整的细节描述。以数列的方式展示给我

输出

💡

在天空中添加一只飞翔的小鸟。
给其中一个孩子加上一顶红色的帽子。
在学校建筑的钟楼上添加一个时钟。
在一棵树上加上几片黄色的树叶。
在滑梯旁边添加一个蓝色的足球。

三）图片重绘微调

选择 “选择工具”

从图片上选择，几个细节进行重绘调整。

生成图

💡

Emmmm 它有修改我提出内容中的四个细节，但有两个改的效果没有按照我的要求。

还有一个没有修改。

如果可以的话，建议每次少改两个，这样他能更清晰的针对修改需求进行针对性修改。我的这个可能是同时处理了太多模块导致的（描述不够准确）。

多次测试后，我发现比如我要求增加飞鸟，怎么样都不画= =

所以，也别太纠结... 不行咱家换个细节...

最后的图片

大家能看出来哪里修改了吗？这样可能不够清晰，那我们再用 Python 处理下图片。

四）利用 Python 合成

提示词

帮我处理我上传的两张图片。确保两张图片的高度、宽度完全相同。如果有所区别，进行缩放以完成我的要求。然后要把两张图整齐的排列在水平方向上，中间增加一条5px的黑色实线。用来区分两张图片。

最后把处理好的图片展示给用户。

然后我发现，如果我一次性上传两张图，效果不太好。（估计得带上图片的名字）

那我尝试一个一个上传的方式。

提示词

我会分两次上传图片，每次上传一张，第一张上传的图片你可以标记为图片1，第二张上传的图片标记为图片2。
当我上传结束后帮我处理我上传的两张图片。确保两张图片的高度、宽度完全相同。如果有所区别，进行缩放以完成我的要求。然后要把两张图整齐的排列在水平方向上，中间增加一条5px的黑色实线。用来区分两张图片。
    - 其中图片1在左边，图片2在右边

最后把处理好的图片展示给用户。

测试结果一样，还是用的同一个图片。看了下代码，应该是因为我图片是直接复制粘贴过去的导致图片的名字都是“image.png”，在储存空间中被替换了。

测试了下，让其直接修改名字，但感觉有点浪费次数。所以还是手动上传，不要复制粘贴啦~

确保上传的图片名字不同哦~

三、提示词编写测试

绘图的过程其实用分布实现需求中的提示词就好，包括微调的步骤。

合成的部分，为了保证稳定性可以借助代码辅助下。

提示词相同，只是增加了代码给GPT做参考。

（当然这部分用很多软件都可以实现。）

提示词

## Constraints :
- 不用着急，深吸一口气慢慢来，严格按照[Workflows]中的顺序一步一步的执行。
- 永远使用中文和我进行对话。
## Workflows:
1. 上传：用户会上传两张图片，第一张上传的图片你可以标记为图片1，第二张上传的图片标记为图片2。（永远使用中文和用户进行对话）
 - 确保用户上传的两张图片，命名不同，如果相同则提示词用户，先修改命名再重新上传。
 - 确保用户上传了两张，如果没有上传或者只上传了一张要提醒用户。

2. 处理：当用户上传结束后帮用户处理用户上传的两张图片。确保两张图片的高度、宽度完全相同。如果有所区别，进行缩放以完成用户的要求。然后要把两张图整齐的排列在水平方向上，中间增加一条5px的黑色实线。用来区分两张图片。
    - 其中图片1在左边，图片2在右边
    - 代码示例可以参考 knowledge 中的 “代码.txt”中的内容
3. 使用下面的方法展示图片在聊天框中。
    - 方法：
    ```python
    # Display the image directly
    from IPython.display import display
    display(image)
    ```
 4. 给出图片的下载链接

四、GPTs 使用链接

https://chatgpt.com/g/g-Ov0fWTxIF-da-jia-lai-zhao-chi-he-cheng-qi

五、总结

这个内容其实不难，主要是需要手动操作多一些。但内容其实不难，关键的也不是提示词的内容可能。

但不管怎么说，这个 4o 用起来爽！这个回复速度实在太舒服了！期待功能的完善！

好啦，写到这里我们今天的内容也结束啦，感谢大家的观看，也希望我的内容能够让大家喜欢，有所收获。感兴趣的小伙伴可以点个关注跟随我一起学习，观看更多往期文章。

下次见，我是景淮，祝你有个开心美好的一天~