字節跳動的 Seedream 5.5 在連續修改同一張圖 100 輪後，手腕、包裝文字與背景肉眼看不出變化，OpenAI 的 GPT Image 2.5、2.6 則逐漸糊成色塊，甚至換成另一張圖。但這還不能說明兩者整體改圖能力的高低。
（前情提要：ChatGPT Images 2.6 來了：新增 GIF 動圖＆儲存參考圖，API 價格不變）
（背景補充：OpenAI 推出 ChatGPT Images 2.5！生成速度快 50%，新增手繪草圖與精準局部編輯）
字節跳動 11 月 9 日發表圖片模型 Seedream 5.5，當天就有人在社群測試：同一張圖連續細微修改 100 次，結果 Seedream 5.5 幾乎沒變，OpenAI 的 GPT Image 2.5、2.6 卻越改越糊。下面這影片是用戶 Alisa Qian 在 X 上貼出的，截至 11 月 11 日已有約 22.9 萬次觀看。
Okay, Seedream 5.5's consistency is crazy!!!
100 chained edits. Just +1 second on the watch each time. I didn't expect the gap to be this big.😂 pic.twitter.com/7TFueQlsvX— Alisa Qian (@alisaqqt) November 9, 2026
測試很單純：一張手腕戴著卡西歐 G-Shock 電子錶的照片，每一輪只要求模型把錶上的秒數加 1，上一輪的輸出當下一輪的輸入，連做 100 輪。從影片看，三個模型的秒數都有照著加，差別在秒數以外的地方：手腕、零食包裝上的字、背景的電線。Seedream 5.5 從第 0 輪到第 100 輪，這些地方肉眼看不出變化；兩款 GPT 則一路走樣。
🚀 原以为 GPT Image 已经天下无敌了，没想到Seedream 5.5更加惊喜！
这次拿本周刚上 Seedream 5.5 跟 GPT Image 2.5 做了极限编辑测试。
盯住人脸，变化从第三秒开始👇同一张人物照片，连续编辑 80 轮，测试真正的图像漂移。
换发型、换眼镜、换衣服、换饮料，每一轮都基于生成的图片继续改。GPT… https://t.co/bvLDYsJf7Y pic.twitter.com/UPVypblzJs
— 实践哥 Li (@MinLiBuilds) November 10, 2026
GPT 從哪一輪開始走樣？
GPT Image 2.5 約在第 8 輪，手臂皮膚開始出現紅色紋路；第 14 輪前後，包裝上的「水果玉米粒」糊成錯字；到第 50 輪，整張圖只剩錶面數字還讀得出來；第 100 輪變成五顏六色的色塊，已經看不出是手錶。
▲ 第 50 輪：左邊的 Seedream 5.5 連包裝上的字都清楚，中間的 GPT Image 2.5 與右邊的 2.6 都只剩錶面勉強可辨（影片截圖）
GPT Image 2.6 走樣的方式不同。第 12 輪起顏色越來越飽和，接著糊成高對比色塊；到第 85 輪前後，整張圖直接換成一張乾淨的 G-Shock 商品照，手腕、零食包、背景全部消失，錶款也換了，日期變成「SU 6-30」，只有時間還是對的。
為什麼 GPT 越改越糊，Seedream 不會？
道理像「影印的影印」：上一輪的輸出變成下一輪的輸入，模型每次重畫都帶一點小誤差，一輪輪累積下來，細節就一輪輪流失。
字節跳動的官方部落格也是這樣解釋，並說 Seedream 5.5 靠「針對性訓練」，讓沒要改的區域在畫素層級保留、不產生色偏，同一張圖可以連續編輯 100 輪。
OpenAI 這邊，開發指南寫明 GPT Image 的遮罩完全靠提示詞運作，模型只把遮罩當參考，不一定精準遵守範圍。簡單說，就算圈出只要改的地方，模型仍可能動到範圍以外。
代表 Seedream 改圖比較強嗎？
話也不能這麼說。這是一個人、一張圖、一種改法的測試，而 100 輪剛好是字節跳動主打的數字，影片也在發表當天貼出。回覆區有人認為不公平，因為 Seedream 看起來只動要改的那一塊，GPT 則是整張重畫；也有人說用 GPT 改圖時，每次都從原圖下指令，就不會累積失真。
想用的話怎麼辦？
Seedream 5.5 在中國透過豆包、即夢、火山引擎方舟逐步開放，海外則可透過 BytePlus 的 Lumina 使用。如果工作是反覆修同一張圖，例如商品圖改價格、海報改日期，這個能力值得試。用 GPT 改圖的話，盡量每次都從原圖下指令，不要拿上一輪的成品一路接著改。
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