半壁華人！GPT Image 2團隊曝光：無錫才俊帶隊，13人4個月封神

夢晨 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

GPT Image2全網刷屏，但效果究竟為什么這么好？

研究負責人陳博遠揭秘：底層架構已徹底重構。

但他又拒絕回答是否采用擴散模型或自回歸技術，只是神秘的將其描述為“通用模型”或“圖像領域的GPT”。

陳博遠的一條推文還透露，從去年12月底的GPT Image 1.5算起，只用了四個月就有如此大的改進。

這樣突破性的成果，核心團隊只有13人。

整個團隊的負責人Gabriel Goh曬出了的團隊成員AI全家福。

評論區有網友感嘆：怎么全是亞洲人？

陳博遠：從不懂Python到Research Lead

GPT Image 2究竟是什么架構？

OpenAI恐怕很長一段時間都不會公布了，但從核心團隊成員的學術經歷可以看出一些痕跡。

陳博遠是團隊的Research Lead，他和另一位成員Kiwhan Song在MIT讀博時有同一位導師Vincent Sitzmann。

他博士期間的代表作Diffusion Forcing: Next-token Prediction Meets Full-Sequence Diffusion入選了NeurIPS 2024。

這項研究提出Diffusion Forcing這一全新序列生成訓練范式，將逐token獨立噪聲級擴散與因果下一個token預測結合，融合自回歸模型的可變長度生成與全序列擴散模型的長程引導優勢。

他在谷歌實習期間還以共同一作身份發表了SpatialVLM。

通過過自動構建互聯網規模的3D空間推理 VQA 數據集（1000 萬圖像、20 億 QA 對），為視覺語言模型賦予定量 / 定性空間推理能力，可從單張 2D 圖像輸出米制距離、尺寸、方位等精確數值。

這項研究把思維鏈空間推理應用到了具身智能領域。

在谷歌實習期間，他開發的指令微調技術后續還被Gemini 2.0采用。

他在高中參加科研夏令營時，還不懂Python的基本語法，那時結識的谷歌DeepMind資深研究員夏斐把他引入了AI世界。

夏斐兩次邀請他到DeepMind完成高質量實習，這些經歷使陳博遠積累了大規模模型訓練的工程經驗，也為他理解多模態系統的數據需求提供了寶貴視角。

博士畢業后，陳博遠于2025年6月加入OpenAI，迅速成為GPT圖片生成五人核心成員之一，負責GPT圖像生成模型的所有訓練，同時也是Sora視頻生成團隊的一員。

在演示中，他給家鄉無錫做了一張海報。然后為來自首爾的隊友做韓文海報，為來自Bangladesh的隊友做孟加拉語海報。每一張中的文字渲染都精準無誤。

中科大Jianfeng Wang：讓生圖AI理解世界知識

中科大博士畢業的Jianfeng Wang，在GPT Image 2團隊負責的是另一個讓人驚嘆的能力：指令遵循和理解世界。

舊模型畫的永遠時鐘永遠指向10:10，源于網絡上的鐘表廣告圖，幾乎清一色都是10:10。

這是因為鐘表廠商找心理學家做過實驗，認為這有助于刺激消費者買表的意愿。

他讓新模型畫2:25、3:30、9:10、7:45，基本精準。

這只是開胃菜。

更多復雜的空間布局，蘋果在中心、杯子在右邊、書在上面、相機在左邊、籃球在下面。模型全部精準執行。

在加入OpenAI 之前，他在微軟工作近9年。在微軟期間就與OpenAI團隊在DALLE-3上有合作。

他在計算機視覺領域發表了多篇學術論文，研究內容可能涵蓋 圖像分類、目標檢測、語義分割、以及視覺表征學習 等方向

世界知識理解能力的大幅提升，對象的語義內容和功能結構 有正確的理解

JianFeng Wang在演示視頻結尾說到：GPT Image 2正在消除你的意圖和模型產出之間的差距。

真正做到你想要什么，模型就給你什么。

Yuguang Yang：生成高精度復雜信息圖表

Yuguang Yang在GPT Image 2的發布活動中演示了生成信息圖和PPT。

整整75頁的GPT-3論文拖進ChatGPT，自動生成7張幻燈片。

他的經歷可以說是團隊成員中最豐富的，每換一個工作都是跨界，但都聚焦機器學習。

他本科在浙大竺可楨學院學的工程，博士在約翰斯霍普金斯大學期間學的是計算化學物理與機器學習。

他第一份全職工作是量化分析師，在清華做訪問研究員期間研究的是用于納米機器人的強化學習和控制算法。

后來他在亞馬遜做過Alexa語音研究。

又在微軟做過Bing搜索的查詢理解和檢索、文檔理解。

2025年初加入OpenAI后，除了圖像生成還參與過ChatGPT智能體項目。

他在個人賬號上介紹GPT Image 2的信息圖生成能力，可以為科研人員節省大量時間。

還反復提醒大家，要做信息圖不要忘記選擇思考模式。

從DALL-E到GPT Image 2.0

從團隊成員Kenji Hata的自我介紹中得知，GPT Image 1.0也就是GPT-4o的圖像生成部分。

有一個人從DALL-E開始參與了OpenAI多模態系列研究的全程。

他就是GPT Image 2.0團隊負責人Gabriel Goh。

從2019年加入OpenAI，他的早期研究更篇理論，專注于可解釋性和凸優化等等。

從DALL-E開始慢慢轉向了圖像生成。

看到另一位團隊成員Weixin Liang的研究履歷，GPT Image 2的技術底色又揭開了一角。

他在Meta實習期間的代表作Mixture-of-Transformers，引入模態解耦的MoE和解耦注意力，顯著降低多模態模型預訓練的計算成本。

他博士畢業自斯坦福，本科也畢業自浙大竺可楨學院，不過比Yuguang Yang要晚好幾年。

Weixin Liang與陳博遠一樣都是25年博士剛畢業就加入OpenAI，迅速成為團隊的核心成員。

其他GPT Image 2.0團隊成員還包括：

Ayaan Haque，之前在Luma AI 工作，參與過Luma的視頻生成基礎模型Dream Machine的訓練。

Bing Liang，在Google干了5年多，參與Imagen3、Veo、Gemini Multimodal，2025年跳到OpenAI做圖像生成研究。

Mengchao Zhong，本科上海交通大學校友，碩士畢業于得克薩斯農工大學，在Pinterest和Airtable做過軟件工程師，在OpenAI負責多模態產品的工程。

Dibya Bhattacharjee，耶魯大學，2015年IPhO銅牌，CIE A-Level數學和生物全球最高分。

Kiwhan Song是25年10月最晚加入的，除了做研究之外，他還是團隊里的提示詞大師，大家看到的官方演示圖很多都出自他手。
……

從最早的DALL-E到今天的GPT Image 2.0，這只團團隊先后解決了。畫得出來、畫得清楚、畫得好看、畫得準。

盡管近年來OpenAI的人才流動很大，但OpenAI還是那個能不斷吸引各種有個性的人才，不限制專業、歡迎跨界，信奉自下而上涌現式研究的公司。

從一個小團隊開始，有了突破后公司傾斜更多資源，直到改變世界。

One More Thing

曾經，GPT-4o圖像生成模仿吉卜力風格生成的頭像席卷了全世界。

如今GPT Image 2.0的團隊成員，都把自己頭像換成了這種奇脖子畫風。

那么這種畫風的提示詞是什么？團隊成員也公布了出來

Usemy photo only for identity. Redraw me as a very simple surreal Japanese sticker-style caricature: long thin neck, small deadpan face, minimal black outline, flat light coloring, almost no shading, very few facial details, simplified hair shape, lots of white space, plain white background, slightly awkward and funny. Ultratall1:3image.

參考鏈接：
[1]
https://x.com/gabeeegoooh/status/2046674385407512687?s=20
[2]
https://venturebeat.com/technology/openais-chatgpt-images-2-0-is-here-and-it-does-multilingual-text-full-infographics-slides-maps-even-manga-seemingly-flawlessly