哪一款 AI 圖片模型適合你的工作？進行一場小型、公平的比較

一個模型給你一張美麗的海報；另一個則能更好地保留你的產品。哪一個更適合你的工作？一張偏好的圖片無法回答這個問題，尤其是當提示與設定都不同時。

比較你重複進行的任務，而非一般性的品質承諾。型錄編輯、插畫家和社群設計師，可能會從同一組結果中合理選擇不同的模型。

在生成前定義合格標準

選擇兩到三個來自實際工作的簡要任務。例如：一張新的靜物照、一張實際物品的背景編輯，以及一張使用固定色調的插圖。在看到輸出前，先決定哪些錯誤會讓結果無法使用。

對於產品編輯，即使光線極佳，瓶蓋被改變可能就立即視為失敗。對於插圖，若構圖可行，稍微不同的紋理或許可以接受。不要讓視覺上的精緻悄悄改變你的驗收標準。

查看模型庫來選擇支援該任務的候選模型。GPT Image 2、Nano Banana 2 和 Nano Banana Pro 提供了可供檢視的圖片生成與編輯選項。

開啟創作工具，並保持提示、上傳的來源檔案與要求的比例一致。使用可比較的支援尺寸。如果某個設定在一個候選模型中無法使用，請記錄這個差異，而非宣稱比較條件相同。

在提交前檢查每個點數估算。本文提出一個比較流程，並非報告基準測試結果或宣稱已測量的贏家。

對於文字轉圖片的任務：

一個霧面白色陶瓷杯放在淺藍色桌子上。左側有柔和的窗光，杯子下方有可信的接觸陰影，右側留有大量空白空間以放置標題。無文字、標誌或額外物件。

對於參考編輯，請使用真實的產品照片，並要求一個簡單的中性背景，同時保持其形狀、標籤和拍攝角度。不要將一個模型的文字生成產品與另一個模型的參考編輯進行比較，彷彿它們接受了相同的任務。

如果你實際要重複的工作流程是AI 產品攝影，請使用該工具。

也要保留被拒絕的結果。否則資料夾只會記住幸運的輸出，而隱藏了達到該結果所需的嘗試次數。

一個有用的個人衡量標準是總生成點數除以被接受的輸出。例如，24 點數花費換取三張被接受的圖片，即每張被接受的圖片花費八點數。這是你自己實驗的算術，並非關於任何模型的價格或效能聲明。如果沒有任何輸出通過，請如實報告，而非編造一個平均值。

如果每個模型都誤解了相同的指令，請先檢查簡要任務與來源，再擴大比較範圍。矛盾的約束條件、難以辨識的參考資料或遺漏的版面要求，都可能影響整個實驗。

一旦某個候選模型看起來有希望，請在你的預算範圍內重複一個小樣本，以確認其輸出對你的任務來說是否足夠可靠。避免將一次成功視為保證。

若決策是由於編輯失敗所驅動，請閱讀為什麼會發生不想要的變更。若為構圖問題，請在比較更多模型前先修正比例與裁切計畫。