哪款AI图像模型适合你的工作？进行一次小型公平对比

一款模型能生成精美的海报，另一款则能更好地保留你的产品细节。哪一款更适合你的工作？仅凭一张心仪的图像无法回答这个问题，尤其是在提示词和设置不同的情况下。

对比的是你重复执行的任务，而非笼统的质量承诺。一位目录编辑、插画师和社交媒体设计师，完全可能从同一组结果中合理选择不同的模型。

生成前先定义合格标准

从实际工作中挑选两到三个需求说明。例如：一张新的静物图、一张真实物品的背景编辑图、以及一张带有固定色调的插画。在查看结果前，先确定哪些错误会导致输出不可用。

对于产品编辑，即使光线效果极佳，瓶盖形状改变也可能直接判定为失败。对于插画，只要构图成立，纹理略有差异或许可以接受。不要让视觉上的精致感悄悄改变你的评判标准。

在DrawNew中使用相同输入

查阅模型库选择支持该任务的候选模型。GPT Image 2、Nano Banana 2和Nano Banana Pro提供了可供检验的图像生成和编辑选项。

打开创作工具，保持提示词、上传的源文件和请求的宽高比一致。使用可比的受支持尺寸。如果某个设置在候选模型上不可用，请记录差异，而非声称对比条件完全相同。

提交前检查每次的积分估算。本文提出的是一个对比流程，并非报告基准测试结果或宣布明确的胜者。

尝试一个可评分的需求说明

对于文生图任务：

一个哑光白色陶瓷杯放在浅蓝色桌子上。左侧柔和的窗光，杯底有可信的接触阴影，右侧留有充足空白用于标题。无文字、标志或额外物体。

对于参考图编辑，使用真实产品照片，要求替换为简单的纯色背景，同时保持其形状、标签和视角。不要将某模型生成的文本产品与另一模型的参考图编辑进行对比，仿佛它们接受了相同的任务。

如果你实际计划重复的工作流程是AI产品摄影，请使用该工具。

保留评审表，而非仅存收藏夹

记录项	填写内容
输入	提示词版本、源文件名、模型、宽高比、尺寸
硬性要求	通过或失败，并注明确切原因
有用特质	构图、材质处理或风格契合度
需返工	仍需手动修正的部分
成本	显示的积分消耗和尝试次数

同时保存被拒绝的结果。否则收藏夹只会记住幸运的输出，而隐藏了达到该结果所需的尝试次数。

一个有用的个人衡量标准是：总生成积分除以被接受的输出数量。例如，24积分获得3张被接受的图像，即每张被接受图像消耗8积分。这只是你个人实验的算术，并非对任何模型的价格或性能声明。如果没有一张通过，请如实报告，而非编造一个平均值。

区分提示词质量与模型选择

如果所有模型都误解了相同的指令，请在扩大对比范围前检查需求说明和源文件。矛盾的约束条件、难以辨认的参考图或缺失的布局要求，都可能影响整个实验。

一旦某个候选模型看起来有希望，在你的预算范围内重复一个小样本，以验证其输出对你的任务是否足够可靠。避免将一次成功视为保证。

如果决策源于编辑失败，请阅读为何AI编辑会产生非预期变化。如果是构图问题，在对比更多模型前，先调整宽高比和裁剪方案。