Model Pembuat Gambar yang Lebih Hebat dari Nano Banana Bocor, Screenshot Bukan Lagi Bukti | Dilengkapi Prompt

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-04-19Terakhir diperbarui pada 2026-04-19

Abstrak

Model gambar AI terbaru OpenAI, yang diduga bernama GPT Image 2, telah bocor dan menunjukkan peningkatan signifikan dalam hal rendering teks, termasuk aksara non-Latin seperti bahasa Tionghoa. Model ini dapat menghasilkan gambar yang sangat realistis, seperti screenshot antarmuka pengguna, label produk, dan bahkan dokumen identitas yang tampak asli. Kemampuan ini tidak hanya berguna untuk desainer dan pembuat konten, tetapi juga memunculkan kekhawatiran bahwa screenshot tidak lagi dapat dijadikan bukti yang andal. Model ini dilaporkan mengungguli model lain seperti Midjourney dalam hal rendering teks, pemahaman instruksi, dan pengetahuan dunia. Meskipun belum secara resmi diumumkan, model ini sedang dalam tahap A/B testing dan diperkirakan akan diluncurkan resmi sekitar Mei 2026. Pengguna dapat mencobanya di platform LM Arena dengan prompt tertentu untuk hasil terbaik.

Apakah kesanmu tentang pembuatan gambar dari teks masih tertinggal di Nano Banana?

Tapi nak, zaman sudah berubah lagi.

@johnAGI168 https://x.com/johnAGI168/status/2044781168151724067

@0115hippo https://x.com/0115hippo/status/2044722124611539160

Awal April, tiga model gambar anonim muncul di platform evaluasi LM Arena, dengan kode maskingtape-alpha, packingtape-alpha, gaffertape-alpha. Beberapa jam kemudian mereka menghilang.

OpenAI secara resmi belum mengumumkan model ini, tetapi berdasarkan metadata yang dikembalikan API dan catatan pengujian dari sisi pengguna, model ini sudah memiliki nama yang diterima luas: GPT Image 2.

Screenshot Tidak Bisa Lagi Dianggap Bukti

Beberapa tahun terakhir, salah satu kelemahan paling mencolok dari model pembuat gambar AI adalah teks dalam gambar. Di era DALL-E 3, jika kamu memintanya menulis "Hello" di gambar, yang keluar mungkin "Hellp" atau bahkan "Hl10", huruf-hurufnya miring seperti mabuk. GPT Image 1 jauh lebih baik, bisa menangani label bahasa Inggris sederhana. Sampai GPT Image 1.5, akurasi rendering teks Inggrisnya sudah mendekati 95%, tetapi masih memiliki kelemahan jelas pada sistem non-alfabet Latin seperti bahasa Cina, Jepang, Korea.

Namun, gambar sampel bocoran GPT Image 2 mengubah kesan ini.

@MrLarus https://x.com/MrLarus/status/2044824800909054181

@akokoi1 https://x.com/akokoi1/status/2044789531615056175

Teks dalam gambar, apa adanya. Bahasa Cina jelas, bentuk huruf akurat, guratan lengkap. Ada yang menguji menghasilkan gambar seperti KTP, nama, alamat, nomor dokumen semuanya dirender dengan benar, tata letak rapi, sekilas terlihat seperti foto dokumen asli.

Ini kabar baik. Kemajuan rendering teks berarti menghasilkan infografik, poster, kemasan produk, bagan dengan tata letak kompleks, menjadi lebih andal.

Tapi setiap koin memiliki dua sisi. Model yang bisa menghasilkan gambar mirip dokumen asli, merender screenshot UI dengan tepat, secara alami juga membuat hal "screenshot bisa dijadikan bukti" semakin dipertanyakan.

Dibandingkan, ini juga perbedaan inti antara seri GPT Image dan model lainnya. Midjourney hingga kini belum berbuat banyak dalam rendering teks, seri Stable Diffusion juga masalah lama. Berdasarkan hasil tes Arena yang bocor, GPT Image 2 melampaui Midjourney dalam empat dimensi: rendering teks, mengikuti instruksi, realisme foto, dan pengetahuan dunia, keunggulan Midjourney terutama tetap ada pada kontrol gaya seni dan estetika.

Apakah Ia Benar-Benar Tahu Seperti Apa Dunia Ini?

Seorang penguji meminta model menghasilkan halaman harga produk GPT-8 hipotetis, hasilnya, tata letaknya memang bergaya situs web OpenAI, posisi tombol dan pemilihan font seperti diambil dari antarmuka nyata, logika hierarki tabel harga juga benar.

GPT Image 2 dapat menghasilkan gambar yang sangat mirip dengan antarmuka perangkat lunak nyata, termasuk jendela browser, antarmuka aplikasi seluler, bagan visualisasi data, fidelity-nya tidak dapat dibandingkan dengan produk generasi sebelumnya.

@johnAGI168 https://x.com/johnAGI168/status/2044781168151724067

@levelsio https://x.com/levelsio/status/2040333489476681758

Ini akan membawa beberapa kegunaan praktis yang sangat menarik. Saat mendesain prototipe produk, desainer tidak perlu membuka Figma dulu untuk menggambar banyak kerangka, langsung menggunakan deskripsi teks untuk antarmuka yang diinginkan, yang keluar adalah gambar referensi yang bisa digunakan untuk diskusi dengan tim. Saat membuat Deck untuk investor, tidak perlu menunggu insinyur menulis kode untuk menampilkan "screenshot produk". Saat menulis dokumentasi, contoh antarmuka untuk gambar pendamping dapat langsung dihasilkan, tidak perlu memikirkan dari mana mengambil screenshot di depan halaman kosong.

@marmaduke091 https://x.com/marmaduke091/status/2040338311873515597

Pembuatan Gambar, Bukan Hanya "Membuat Gambar" Lagi

OpenAI telah mengumumkan bahwa DALL-E 2 dan DALL-E 3 akan secara resmi berhenti beroperasi pada 12 Mei 2026. DALL-E 3 dari Azure OpenAI sudah pensiun lebih awal pada bulan Februari.

DALL-E adalah tempat banyak orang pertama kali mengenal pembuatan gambar AI, dari karya-karya buram awal hingga hari ini, hanya dalam beberapa tahun.

Sementara itu, Google, yang baru saja memantapkan posisinya di industri dengan Nano Banana Pro awal 2026, mungkin akan merasakan tekanan. Laporan pengujian awal menunjukkan bahwa GPT Image 2 secara bersamaan melampaui Nano Banana Pro dalam tiga dimensi: realisme, rendering teks, dan pengetahuan dunia, tiga kemenangan beruntun seperti ini tidak umum.

Bagi para pencipta, perasaannya kompleks. Ilustrator, desainer grafis, fotografer, bukan pertama kalinya menghadapi topik ini. Sejak peluncuran GPT Image 1, jumlah posisi desain grafis freelance telah turun sekitar 18%. AI memang dalam beberapa skenario telah menggantikan keputusan "Saya ingin mempekerjakan seseorang untuk melakukan ini", tetapi juga menciptakan cara kerja baru, membuat apa yang bisa dilakukan satu orang menjadi lebih banyak.

Kecepatan evolusi model pembuat gambar, sudah tidak memberikan banyak waktu adaptasi lagi. GPT Image 1 dari上线 ke 1.5, hanya beberapa bulan. 1.5 ke 2, mungkin hanya setengah tahun. Setiap generasi menyelesaikan kelemahan inti generasi sebelumnya, sekaligus membuka kemungkinan baru.

GPT Image 2 sekarang masih dalam tahap pengujian A/B, beberapa pengguna ChatGPT sudah secara acak mendapatkan akses. Jendela waktu rilis resmi, diprediksi secara umum sekitar Mei, bertepatan dengan pensiunnya DALL-E. Jika ingin mencoba lebih awal, saat ini bisa mencoba peruntungan di platform evaluasi LM Arena.

Alamat Tes: https://arena.ai

Berdasarkan umpan balik komunitas dan keunggulan model yang diketahui, template prompt berikut dapat memaksimalkan peluang keberhasilanmu:

Prompt UI/Screenshot: Screenshot aplikasi bank seluler yang fotorealistik, dengan jelas menampilkan riwayat transaksi, di mana tanggal, jumlah, dan nama merchant terbaca jelas. Layar iPhone 16, memegang ponsel secara alami, latar belakang kedai kopi.

Prompt Label Produk: Foto produk botol bir kerajinan fotorealistik, detail label jelas, menampilkan nama pabrik bir "Oakridge Brewing Co.", alkohol 6.8%, logo pegunungan dan daftar bahan. Pencahayaan studio, latar belakang putih.

Prompt Tanda/Logo: Foto pemandangan jalanan lorong Tokyo di malam hari, terlihat beberapa papan neon bilingual Jepang-Inggris, termasuk papan ramen bertuliskan "Ichiban Ramen — Est. 1987", papan bar karaoke, dan berbagai papan iklan bercahaya. Trotoar basah setelah hujan memantulkan cahaya.

Prompt Antarmuka/Pengetahuan Dunia: Screenshot video YouTube yang fotorealistik, menampilkan video berjudul "Cara Merakit Komputer di Tahun 2026", video tersebut memiliki 2,3 juta penayangan, dilengkapi bagian komentar yang realistis, video rekomendasi bilah samping, dan informasi saluran. Tampilan desktop browser.

Prompt Pemicu Layar Lebar: Ini adalah foto layar lebar yang sinematik, memotret eksterior toko IKEA saat senja, menampilkan papan IKEA bercahaya, parkiran dengan mobil yang realistis, serta pembeli yang masuk dan keluar. Pencahayaan golden hour, format 16:9.

Sumber gambar tidak bertanda dan referensi: https://miraflow.ai/blog/how-to-use-duct-tape-ai-model-arena-gpt-image-2-guide

Artikel ini dari akun WeChat "APPSO", penulis: Menemukan Produk Masa Depan

Kripto yang Sedang Tren

Pertanyaan Terkait

QApa yang membuat GPT Image 2 berbeda dari model pembuatan gambar AI sebelumnya seperti DALL-E 3 atau Nano Banana?

AGPT Image 2 unggul dalam rendering teks yang akurat (termasuk aksara non-Latin seperti bahasa Tionghoa), pemahaman pengetahuan dunia nyata, dan kemampuan menghasilkan gambar antarmuka pengguna yang realistis. Ini mengatasi kelemahan utama model sebelumnya seperti kesalahan penulisan teks dan ketidakkonsistenan visual.

QMengapa screenshot tidak lagi dapat diandalkan sebagai bukti dengan hadirnya GPT Image 2?

AKarena GPT Image 2 dapat menghasilkan gambar yang sangat realistis seperti screenshot aplikasi, dokumen identitas, atau antarmuka website dengan teks dan tata letak yang sempurna, sehingga memudahkan pembuatan konten palsu yang sulit dibedakan dari aslinya.

QApa saja keunggulan GPT Image 2 dibandingkan Midjourney berdasarkan pengujian LM Arena?

ABerdasarkan LM Arena, GPT Image 2 mengungguli Midjourney dalam empat aspek: rendering teks, kepatuhan pada instruksi, realisme foto, dan pemahaman pengetahuan dunia. Midjourney hanya unggul dalam kontrol gaya artistik dan estetika.

QBagaimana cara mengakses GPT Image 2 untuk dicoba sebelum rilis resminya?

APengguna dapat mencoba mengaksesnya melalui platform evaluasi LM Arena (https://arena.ai) karena model ini sedang dalam fase A/B testing. Beberapa pengguna ChatGPT juga mungkin mendapatkan akses acak.

QApa contoh prompt yang efektif untuk menghasilkan gambar UI realistis menggunakan GPT Image 2?

AContoh prompt: 'Foto screenshot aplikasi perbankan seluler yang terlihat realistis, menampilkan riwayat transaksi dengan tanggal, jumlah, dan nama merchant yang jelas. Layar iPhone 16, latar belakang kedai kopi, dipegang secara alami.'

Bacaan Terkait

Di Balik Skor AI, Ada "Pembuat Soal" Seorang Tionghoa

Setiap peluncuran model AI terbaru, industri sering merujuk pada sejumlah "rapor" standar seperti MMLU-Pro, MMMU, dan MMMU-Pro. Di balik sistem evaluasi kunci ini, terdapat seorang "penyusun soal" bernama Chen Wenhu, asisten profesor di University of Waterloo. MMLU-Pro dikembangkan oleh Chen dan timnya sebagai respons atas keterbatasan MMLU lama. Ketika model-model mutakhir seperti o3 OpenAI mulai mencapai skor hampir sempurna, MMLU-Pro hadir dengan 12.032 soal yang lebih menantang, memperluas pilihan jawaban dan menekankan penalaran, sehingga berhasil membedakan kemampuan model yang sebelumnya tampak setara. Chen juga terlibat dalam MMMU, tolok ukur multimodal yang mengevaluasi pemahaman model terhadap gambar, grafik, dan teks secara terintegrasi. MMMU-Pro kemudian menyempurnakannya dengan memastikan model tidak bisa mengandalkan teks saja. Latar belakang Chen dalam pemahaman informasi kompleks dan pengembangannya di Google DeepMind untuk proyek Gemini memberinya wawasan mendalam. Ia mendirikan TIGERLab (atau "Geng Harimau"), yang tidak hanya fokus pada evaluasi tetapi juga riset model, seperti UniVideo untuk video dan MoCha untuk karakter virtual. Saat ini, Chen bergabung dengan Meta Super Intelligence Lab, terus berkontribusi pada data dan evaluasi multimodal. Karyanya mengingatkan bahwa di balik kemajuan AI yang terlihat, ada banyak talenta seperti dirinya yang membangun fondasi penting bagi perkembangan industri.

marsbit9m yang lalu

Di Balik Skor AI, Ada "Pembuat Soal" Seorang Tionghoa

marsbit9m yang lalu

Posisi Baru yang Paling Banyak Dicari di Silicon Valley Telah Muncul

Selama tiga tahun terakhir, posisi yang paling diminati di industri AI adalah ilmuwan model. Namun, kini fokus perusahaan raksasa seperti OpenAI, Anthropic, dan Google telah berubah. Mereka kini paling ingin merekrut Forward Deployment Engineer (FDE) – insinyur penyebaran garis depan. Posisi ini, yang melibatkan kerja lapangan, rapat, dan modifikasi proses, menandai pergeseran besar industri: mitos model meredup, perang implementasi dimulai. Laporan LinkedIn 2026 menunjukkan bahwa perekrutan FDE global meningkat 42 kali lipat dari 2023 hingga 2025, tiga kali lebih cepat daripada pertumbuhan posisi insinyur AI. Ini mengungkap kenyataan: model sudah canggih, tetapi banyak perusahaan gagal mengadopsinya karena kendala organisasi, seperti data lama, alur kerja yang kaku, dan masalah integrasi sistem. Palantir Technologies adalah pelopor dalam mengembangkan peran FDE. Alih-alih menjual perangkat lunak standar, mereka mengirim insinyur untuk tinggal di lokasi klien, memahami proses, dan menyesuaikan solusi. Metode ini kini menjadi acuan. Pada Mei 2026, tiga raksasa AI mengambil langkah serius untuk implementasi. Anthropic meluncurkan perusahaan patungan senilai $15 miliar untuk men-deploy model Claude. OpenAI membentuk anak perusahaan Deployment Company (DeployCo) dengan investasi awal lebih dari $40 miliar dan mengakuisisi firma konsultan Tomoro. Google Cloud secara masif membuka lowongan untuk FDE. Ini adalah sinyal kuat bahwa fokus telah beralih dari pembuatan model ke penyebaran hasil. FDE tidak hanya menjual alat, tetapi menjamin hasil. Mereka harus memahami teknologi sekaligus dinamika organisasi, menggantikan peran manajer produk, arsitek, manajer proyek, dan insinyur AI. Gaji mereka yang tinggi (hingga $500.000) mencerminkan kompleksitas tugas: mengatasi hambatan organisasi seperti budaya korporat, kepatuhan, dan pembagian tanggung jawab, yang seringkali menjadi penyebab utama kegagalan proyek AI, seperti yang dialami oleh Goldman Sachs dan Target. Kesimpulannya, saat model, daya komputasi, dan Agen menjadi semakin murah, kemampuan yang menjadi sangat berharga adalah memahami organisasi, mengubah proses, dan mendorong perubahan. FDE populer karena industri AI akhirnya mengakui bahwa bagian tersulit dari revolusi teknologi bukanlah teknologinya, melainkan manusianya.

marsbit23m yang lalu

Posisi Baru yang Paling Banyak Dicari di Silicon Valley Telah Muncul

marsbit23m yang lalu

Saat Piala Dunia Bertemu Agen: Dari Web2 ke Web3, Bagaimana Dompet Menuju ke Agentic Wallet?

Piala Dunia menjadi momen yang relevan untuk mengamati evolusi dompet digital (wallet). Dalam skenario prediksi Piala Dunia di platform seperti Polymarket, dompet web3 tradisional berfungsi sebagai pintu masuk interaksi on-chain bagi pengguna. Namun, perubahan yang lebih mendasar terjadi ketika AI Agent mulai diintegrasikan ke dalam skenario dompet, mengubah cara pengguna berinteraksi dengan dunia on-chain. Contohnya, imToken bereksperimen dengan menyematkan AI Agent dalam aktivitas prediksi Piala Dunia. Agent di situs web dan Discord ini dapat membantu pengguna menyelesaikan transaksi taruhan secara lebih alami. Pengguna tidak lagi harus membuka aplikasi dompet secara langsung, tetapi dapat berpartisipasi melalui Discord atau halaman web, kemudian dengan mulus dipandu kembali ke transaksi on-chain oleh Agent. Ini merupakan bentuk awal dari "Agentic Wallet", di mana dompet masa depan mungkin hadir dalam bentuk AI yang ada di mana-mana, bukan hanya sebagai aplikasi mandiri. Inti perubahan ini adalah pergeseran dari dompet sebagai "menu fungsi" menjadi "penerjemah intensi" (intent interpreter). Daripada pengguna memutuskan untuk mentransfer, menukar aset, atau menyambung ke DApp, mereka cukup menyampaikan keinginan dalam bahasa alami. Agent kemudian akan menguraikan langkah-langkahnya, dan dompet akan mengeksekusi rangkaian aksi on-chain. Piala Dunia menjadi pintu masuk yang ideal karena menyediakan konteks alami di mana pengguna memiliki intensi untuk berekspresi dan membuat keputusan. Perkembangan serupa juga terlihat di sektor keuangan tradisional. Mastercard meluncurkan "Agent Pay for Machines", yang mendefinisikan kerangka kerja untuk agen AI tepercaya yang berpartisipasi dalam pembayaran dengan otorisasi pengguna. Ini menekankan pentingnya identifikasi, otorisasi, batasan, dan audit untuk agen AI yang terlibat dalam transaksi bernilai—tantangan yang juga dihadapi oleh dompet web3. Oleh karena itu, tantangan utama bagi Agentic Wallet bukanlah seberapa banyak yang dapat dilakukan AI, tetapi bagaimana memastikan pengguna tetap memahami dan mengontrol tindakan AI. Keamanan dan batasan yang jelas menjadi sangat penting. Dompet masa depan perlu secara jelas memberi tahu pengguna tentang identitas Agent, kemampuan yang dapat digunakannya, durasi otorisasi, batas transaksi, dan memberikan opsi untuk menjeda atau mencabut akses kapan saja. Eksperimen dalam skenario ringan seperti prediksi Piala Dunia merupakan langkah awal menuju masa depan di mana dompet cerdas dapat meningkatkan pengalaman pengguna tanpa mengorbankan kendali dan keamanan aset mereka.

marsbit1j yang lalu

Saat Piala Dunia Bertemu Agen: Dari Web2 ke Web3, Bagaimana Dompet Menuju ke Agentic Wallet?

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
Futures

Artikel Populer

Cara Membeli BANANA

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian Banana Gun (BANANA) menjadi mudah dan nyaman. Ikuti panduan langkah demi langkah kami untuk memulai perjalanan kripto Anda.Langkah 1: Buat Akun HTX AndaGunakan alamat email atau nomor ponsel Anda untuk mendaftar akun gratis di HTX. Rasakan perjalanan pendaftaran yang mudah dan buka semua fitur.Dapatkan Akun SayaLangkah 2: Buka Beli Kripto, lalu Pilih Metode Pembayaran AndaKartu Kredit/Debit: Gunakan Visa atau Mastercard Anda untuk membeli Banana Gun (BANANA) secara instan.Saldo: Gunakan dana dari saldo akun HTX Anda untuk melakukan trading dengan lancar.Pihak Ketiga: Kami telah menambahkan metode pembayaran populer seperti Google Pay dan Apple Pay untuk meningkatkan kenyamanan.P2P: Lakukan trading langsung dengan pengguna lain di HTX.Over-the-Counter (OTC): Kami menawarkan layanan yang dibuat khusus dan kurs yang kompetitif bagi para trader.Langkah 3: Simpan Banana Gun (BANANA) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan Banana Gun (BANANA) di akun HTX Anda. Selain itu, Anda dapat mengirimkannya ke tempat lain melalui transfer blockchain atau menggunakannya untuk memperdagangkan mata uang kripto lainnya.Langkah 4: Lakukan trading Banana Gun (BANANA)Lakukan trading Banana Gun (BANANA) dengan mudah di pasar spot HTX. Cukup akses akun Anda, pilih pasangan perdagangan, jalankan trading, lalu pantau secara real-time. Kami menawarkan pengalaman yang ramah pengguna baik untuk pemula maupun trader berpengalaman.

165 Total TayanganDipublikasikan pada 2024.12.11Diperbarui pada 2026.06.02

Cara Membeli BANANA

Diskusi

Selamat datang di Komunitas HTX. Di sini, Anda bisa terus mendapatkan informasi terbaru tentang perkembangan platform terkini dan mendapatkan akses ke wawasan pasar profesional. Pendapat pengguna mengenai harga BANANA (BANANA) disajikan di bawah ini.

活动图片