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AI 图片生成器 — 给每张图都选对模型
这个 AI 图片生成器把 Google 的 Nano Banana、OpenAI 的 GPT Image、字节跳动的 Seedream 和 Black Forest Labs 的 Flux 放进了同一个工作台。文生图直接写中文提示词，或上传最多 16 张参考图做图生图；分辨率最高 4K，每张图都无水印、含商用授权。没有任何一个模型能赢下所有任务——所以下面这份指南会讲清楚每个模型真正擅长什么，依据是官方文档、盲测排名和社区实测反馈。
2026 年，AI 生图是什么格局
图像模型的迭代已经按月计算。这里是最近真正发生的变化——以及哪些过时说法可以放心忽略。
Google 发布 Nano Banana 2
基于 Gemini 3.1 Flash Image 打造，Google 官方称它把 Nano Banana Pro 的高阶能力和 Flash 级速度合二为一。目前已陆续接入 Gemini 应用、搜索和 Google 系创作工具，并在多个场景里取代 Nano Banana Pro 成为默认模型。
GPT Image 2 上线 API
OpenAI 把它定位给生产级工作流：图片必须准确、文字必须可读、风格必须贴合品牌。它目前在 Artificial Analysis 盲测竞技场拿着最高 Elo 分，排在 Google 两款旗舰之前。
Flux 2 重写了提示词规则
Black Forest Labs 推出 Flux 2——320 亿参数的整流流模型，支持多参考图，并配了一份官方提示词指南，直接废掉负面提示词：只描述你要什么，永远不写你不要什么。
Seedream 学会了先思考再画
字节跳动的 Seedream 系列（即梦同源模型）加入了思维链推理和生成中实时联网搜索。Seedream 5 Lite 会先把复杂提示词想清楚再渲染，而 Seedream 4.5 仍是这个家族里写实细节的首选。
三个已经过时的 AI 生图说法
流行说法
AI 不会画手。
实际情况
在当前旗舰模型上已基本解决。社区实测在多人场景里偶尔还能抓到解剖结构翻车，但单论画手，早就不是回避 AI 生图的理由了。
流行说法
AI 生成的文字一定是乱码。
实际情况
短标题和标签字已经能稳定渲染——GPT Image 2 干脆就是围绕可读排版设计的，Seedream 4.5 的中文字渲染也是官方主打强项。真正的极限是小字号和大段文字。
流行说法
总有一个"最强模型"，找到它就行。
实际情况
盲测排名和社区实测的结论一致：榜首跟着任务换。文字排版、写实人像、快速草稿各有各的赢家——这正是这个生成器同时接入多个模型的原因。
该用哪个 AI 生图模型？
不存在唯一最强的 AI 图片生成器——任务变了，对的模型就变了。下表参数来自官方文档，排名引用 Artificial Analysis 盲测 Elo。
| 模型 | 最适合 | 文字渲染 | 参考图 | 最高输出 | 速度 |
|---|---|---|---|---|---|
| Nano Banana 2 | 写实场景、快速迭代 | 良好 — 短文字稳定 | 最多 14 张 | 4K | 旗舰里最快 |
| Nano Banana Pro | 4K 极致细节 | 良好 | 最多 8 张 | 4K | 较慢，质量优先 |
| Nano Banana | 快速草稿、角色一致性 | 基础 | 最多 10 张 | 标准 | 非常快 |
| GPT Image 2 | 文字、版式、图表 | 同级最强 | 最多 16 张 | 4K | 最慢 — 精度优先 |
| Seedream 5 Lite | 复杂提示词、风格化创作 | 尚可 — 避免小字 | 最多 14 张 | 3K | 快 |
| Flux 2 Pro 与 Flex | 色彩精准的产品图 | 短文字干净 | 最多 8 张 | 2K | 快（Pro）/ 可调（Flex） |
快速选型
可读文字、海报、UI 示意图
GPT Image 2 — 社区共识是它终于把排版字渲染对了。
写实人像和产品
Nano Banana 2 — 测试者普遍形容它的皮肤和光线最接近真实相机。
4K 最高细节的最终交付
Nano Banana Pro — 慢一些，但生来质量优先。
快速低成本草稿
Nano Banana — 先快速迭代构图，选中的方向再交给旗舰重跑。
多张参考图、风格统一
Seedream 5 Lite — 一次最多接受 14 张参考图。
精确的参数控制
Flux 2 Flex — 步数和引导强度可调，结果可复现。
模型阵容：强项、短板与结论
官方定位 + 社区裁决，以及每个模型该接和不该接的活。
Nano Banana 2
Google · 快的那台旗舰
Google 最新的图像模型，基于 Gemini 3.1 Flash Image。官方说法是把 Nano Banana Pro 的能力装进 Flash 级速度里，而且生成时能调用实时联网知识——真实人物、地标和信息图都更准确，甚至能直接翻译并本地化图片里的文字。社区实测反复得出同一个结论：它的人像和光线最像真实照片。
适合: 写实图片、快速跑变体、需要真实世界知识的题材
不适合: 密集小字 — 这种活交给 GPT Image 2
Nano Banana Pro
Google · 质量优先的 4K
细节控的那一款。Nano Banana Pro 支持最高 4K 渲染、最多 8 张参考图，扛得住高要求的需求单——产品特写、材质纹理、建筑细节。Google 已经开始在消费端用 Nano Banana 2 替换它，但在 API 工作流里，当渲染质量比等待时间更重要时，它仍是首选。
适合: 最终 4K 成品、细节密集的渲染
不适合: 快速迭代 — 生成耗时明显更长
Nano Banana
Google · 打草稿的那一层
初代 Nano Banana 留在阵容里是有原因的：几秒出图，而且同一主体在多次生成之间保持可辨认，天生就是草稿层。用它快速铺构图、试提示词方向，确定的方向再交给旗舰模型出最终稿。
适合: 草稿、提示词探索、反复出场的角色
不适合: 印刷级输出或精确排版文字
GPT Image 2
OpenAI · 排版与版式之王
OpenAI 给 GPT Image 2 的定位是生产级工作——原话是图片必须准确、可读、贴合品牌。分析普遍把它的优势归功于自回归架构：像语言模型组句子一样组图像，所以海报、菜单、图表和 UI 示意图的版式不散架。它领跑 Artificial Analysis 盲测 Elo 榜，用户反复报告它是第一个"英文排版字直接能用"的模型。最多接受 16 张参考图。
适合: 海报、包装、图表、多元素版式
不适合: 赶时间的工作流 — 它是这里最慢的模型
Seedream 5 Lite
字节跳动 · 先推理，再渲染
Seedream 5 Lite 会对你的提示词做思维链推理，生成中途还能联网搜索，所以多层指令和冷门题材的命中率更高。最多接受 14 张参考图，输出最高 3K。社区评测称赞它处理复杂场景的能力，同时也指出成片质感略偏风格化——偏写实的前代 Seedream 4.5 在这里同样可用，中文字渲染正是 4.5 的官方主打强项。
适合: 多步骤复杂提示词、插画、风格化创作
不适合: 小字和严格写实
Flux 2
Black Forest Labs · 可控且色彩精准
Flux 2 有两个版本：Pro 求快，Flex 开放步数和引导强度调节。320 亿参数，色彩还原稳定、短文字干净，而且 BFL 发布了所有厂商里最明确的官方提示词指南——按主体、动作、风格、环境的顺序写，并且彻底跳过负面提示词。最多 8 张参考图，输出最高 2K。
适合: 品牌色精准还原、可控的产品图
不适合: 4K 交付或图内长文字
真实表现，逐项拆解
官方文档怎么说、盲测怎么排、用户实际遇到什么。
文字渲染
英文排版 GPT Image 2 一骑绝尘——用户普遍报告英文标题和短标签接近零错。中文字渲染则是 Seedream 4.5 的官方主打强项，Nano Banana 2 也能稳定处理短文字、还能直接翻译图内文字——中文社区甚至流行用"生成一张带中文的海报看字清不清楚"来鉴别模型真假。所有模型遇到小字号都会劣化。
写实程度
社区对比测试一致偏向 Nano Banana 2：皮肤、材质、电影感光线都最像实拍；多给点耐心，Nano Banana Pro 在 4K 下能追平。Seedream 5 Lite 质感偏风格化——做插画时这反而是优点。
角色与风格一致性
参考图才是靠谱的路径：GPT Image 2 最多 16 张，Seedream 5 Lite 和 Nano Banana 2 最多 14 张。目前没有任何模型提供真正的风格锁定，多次生成之间会漂移——把出过好图的提示词原样存下来。
速度
Nano Banana 和 Flux 2 Pro 出草稿最快；Nano Banana 2 是旗舰里最快的。GPT Image 2 用速度换版式精度——社区计时显示它比 Nano Banana 2 慢好几倍。
空间位置指令
所有模型共同的软肋。社区测试里，没有模型能稳定执行"logo 精确放在左上角"这类像素级指令。GPT Image 2 最接近但也不保证——与其写坐标，不如写弹性描述。
本页引用的排名来自 Artificial Analysis 盲测图像竞技场（Elo 机制）。速度与稳定性结论汇总自社区反复出现的实测反馈，并非实验室基准。
真实生图场景，配上对的模型
每张卡片对应一类交付物：该用哪个模型、什么设置有效、哪个坑要绕开。
海报、菜单与社交配图
适用: 文字必须可读的版式：活动海报、价目表、金句卡片、简单信息图。
为什么有效: GPT Image 2 的文字优先架构能让字保持完整，而扩散模型往往把字糊掉；中文标题字可优先试 Seedream 4.5。
推荐设置: GPT Image 2 出 2K；关键文字每处控制在八个词以内，并在提示词里用引号给出原文。
别用它做: 大段正文或合同小字 — 这类内容请生成无字背景图，再用设计工具叠加真实文字。
产品图与品牌视觉
适用: 主视觉、配色变体、基于现有产品照片延展的生活方式场景。
为什么有效: 图生图模式让 AI 锚定你的真实产品，Flux 2 能在一组图里稳住品牌色不跑偏。
推荐设置: 上传 2-4 张干净的产品参考图；色彩还原选 Flux 2 Pro，相机级光感选 Nano Banana 2。
别用它做: 带法规文字、要求像素级还原的包装稿 — 空间控制目前做不到确定性。
角色设定与故事插画
适用: 同一个角色贯穿头像、封面、分镜和宣传图。
为什么有效: 多参考图输入是让脸在不同场景之间保持可辨认的关键。
推荐设置: 先生成一张角色定妆图，之后每次生成都把它作为参考图喂回去 — Seedream 5 Lite 或 Nano Banana 2，配 3-6 张参考。
别用它做: 多个固定角色同框的群像 — 超过几个主体后一致性骤降。请分别生成每个角色，再用编辑器合成群像。
写实场景与编辑配图
适用: 文章头图、氛围图、写真感人像，以及经典的 AI 生成照片需求 — 那些没法真去实拍的写实场景。
为什么有效: 当前旗舰终于能通过"一眼真"测试 — 社区评测形容 Nano Banana 2 的光线像相机直出。
推荐设置: 求快用 Nano Banana 2，印刷用 Nano Banana Pro 出 4K；提示词里点名一种相机风格，写实感再上一档。
别用它做: 可辨认的真实人物和新闻事件画面 — 准确性和平台政策都会拦你。真实事件请使用授权图库照片。
已知短板 — 以及对应的绕行方案
本页每个模型都有翻车点。提前知道在哪，能省下重跑和返工的时间。
小字、二维码、图表和精确数据标签会出错或被编造。
绕行方案: 把图内数据当装饰看待。先生成画面，发布前再用编辑器叠加真实的文字、二维码和数据。
不存在风格锁定 — 同一条提示词每次生成都会漂移。
绕行方案: 把出过好图的完整提示词原样保存、原样复用，再用参考图收紧方向；图生图模式下，参考图能锚定大部分观感。
Flux 2 在设计上就会忽略负面提示词（"不要人""不要文字"）。
绕行方案: 改成正面描述你想要的画面："黎明时分的空旷街道"胜过"街道，不要人" — BFL 官方指南原话就是只写肯定句。
安全过滤器偶尔会误伤无害提示词 — 医疗题材、品牌名、某些肤色描述是常见触发点。
绕行方案: 绕开疑似触发词换个说法、去掉品牌名，或者直接换模型；各家阈值不同，一家拦下的提示词换一家往往就能过。
精确空间布局（"文字左上、logo 右下"）在所有模型上都不可靠。
绕行方案: 把坐标改成"顶部留白"这类弹性指令，多生成几个变体，最终排版回设计工具里完成。
提示词手册：从初稿到 4K 成品
以下规则综合了 BFL 与 OpenAI 的官方提示词指南，以及日常实测里真正站得住的经验。
按重要性排序的公式
重要的放前面。BFL 官方指南明确说模型对靠前的词权重更高，30-80 个词是最佳区间：主体 → 动作 → 风格 → 环境 → 次要细节。中文提示词同样适用这个顺序。
"一只陶瓷浓缩咖啡杯放在胡桃木咖啡桌上，热气上升，50mm 美食杂志风格拍摄，清晨暖色窗光，浅景深"
一条弱提示词的改写示范
弱
"好看的咖啡照片，高质量，4k，大师作品，不要杂乱"
强
"俯拍视角，灰色石纹杯中的馥芮白咖啡，居中放在白色大理石台面上，柔和漫射日光，杯子四周大量极简留白"
"好看""高质量""火爆风格"这类形容词对模型毫无信息量，"不要杂乱"是 Flux 2 设计上就会跳过的负面提示词。改写版把主体、构图、台面、光线和留白全部说成了肯定句——第一条只敢暗示的内容，第二条全部说清了。
草稿到成品的工作流
- 1用 Nano Banana 打草稿：快速跑 4-8 个变体，先把构图和措辞定下来。
- 2放大检查胜出稿：手、边缘、文字、反光，逐项看完再定。
- 3换对的旗舰重跑：文字主导选 GPT Image 2，写实选 Nano Banana 2 或 Pro — 最后以 2K 或 4K 导出。
各模型提示词要点
- GPT Image 2：想渲染的文字一律放进引号 — 它会严格跟随引号内的原文。
- Nano Banana 2：真实地名、产品、常识尽管点名 — 它的联网知识会保证准确。
- Seedream 5 Lite：长且分层的提示词放心写 — 它会先推理再渲染，对中文语义的理解也很扎实。
- Flux 2：写实就点名相机、镜头或胶片型号，并且永远别写你不想要什么。
在这里生成 AI 图片的方法
当快速出图工具用，或者当完整生产工具用都行 — 生成器就在本页顶部。下面是最快的上手路径。
选模式，选模型
文生图从纯文字开始；图生图从你上传的照片开始。打开模型菜单按任务选型 — 上面那张对比表就是速查表。
写提示词，重点前置
主体和动作放最前，然后是风格和光线，控制在 30-80 个词。凡是产品、人脸或风格需要延续的，都加上参考图。
生成、对比、放大
先跑几个变体，放大检查文字和手部，再把最好的一张用 2K 或 4K 重新生成并下载 — 无水印，直接可商用。
AI 图片生成器：实话实说的 FAQ
关于模型选择、能力边界和参数设置的直接回答 — 依据官方文档、盲测排名和真实测试。
和工具箱里的其他工具配套用
出图只是第一步 — 让它动起来、配上声音，或者交给会说话的数字人。
别再猜哪个模型最强了
一个 AI 图片生成器，一站集齐多家旗舰模型 — 写实求快用 Nano Banana 2，排版文字用 GPT Image 2，Seedream 和 Flux 补齐中间所有场景。按任务选型，最高 4K 出图，商用权利完整保留。