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非常牛逼，再也不用费劲修图了[流泪]干死Adobe！

昨日，GPT-4O在多模态图像生成与编辑能力实现了突破性升级。1）可实现多轮动态编辑：支持基于对话历史的上下文关联生成，例如修改图像局部（如替换LOGO、调整背景）2）可实现高质量输出：生成图像细节接近专业水平（如材质质感、光影反射） 我们认为这意味着AI对图片的识别和理解达到了新高度：1）更细的颗粒度识别：能解析图像的复杂细节。2）更深度地理解物体在物理世界的的相互关联性，例如，根据文本指令修改特定区域（如给猫添加侦探帽），或基于草图生成UI设计。 我们认为算法的进步将带来商业范式突破。此前受制于算法能力不足，需要大量定制化开发工作如标注，导致开发成本过高，大量碎片化行业场景无法支撑商业化落地。以工业机器视觉检测为例，业务集中于资本开支规模较大的行业如半导体、PCB、消费电子、锂电等。即使在这些行业，由于定制化开发成本较高，相较于人工检测的降本逻辑仍然不清晰，较为依赖对检测质量要求和付费意愿的客户，如果链。我们认为算法的进步将带来成本-规模-场景的飞轮效应，使中国机器视觉行业迎来几何级数的发展机遇。 从商业壁垒和成果转换的视角看，国内toB端机器视觉企业往往需要具备不同细分行业的know-how，而且一些大G端和大B端的客户信任是非常难取得的，部分行业还涉及数据安全，整体壁垒高，商业化落地确定性很高。国内的核心机器视觉厂商都具备高素质、高性价比的研发团队，可以系统化转化海内外的最新研究成果。 建议关注：大华股份、海康威视、天准科技、凌云光、埃科光电