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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 can't draw hands.
实际情况
Largely fixed in current flagship models. Community testing still catches occasional anatomy slips in crowded scenes, but hands alone are no longer a reason to avoid AI images.
流行说法
AI text always comes out garbled.
实际情况
Short labels and headlines now render reliably — GPT Image 2 in particular was built around readable typography. Small print and long paragraphs remain the real limit.
流行说法
You need to find the one 'best' model.
实际情况
Blind-vote rankings and community tests agree: the leader changes by task. Text-heavy layouts, photoreal portraits, and fast drafts each favor a different model — which is exactly why this generator carries several.
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。
| Model | Best for | Text rendering | References | Max output | Speed | 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
Readable text, posters, UI mockups
GPT Image 2 — community consensus is that it finally renders typography correctly.
Photoreal people and products
Nano Banana 2 — testers consistently describe its skin and lighting as the most camera-like.
Final delivery at maximum 4K detail
Nano Banana Pro — slower, but built quality-first.
Fast, low-stakes drafts
Nano Banana — iterate on composition quickly, then re-run the winner on a flagship.
Many references, consistent style
Seedream 5 Lite — it accepts up to 14 reference images.
Precise parameter control
Flux 2 Flex — adjustable steps and guidance for repeatable results.
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。
Small print, QR codes, charts, and exact data labels come out wrong or invented.
绕行方案: Treat in-image data as decorative. Generate the visual, then overlay real text, codes, and figures in an editor before publishing.
No style lock exists — identical prompts drift between runs.
绕行方案: Save the full prompt of any image you like and reuse it verbatim, then steer with reference images; in image-to-image mode the reference anchors most of the look.
Flux 2 ignores negative prompts ('no people', 'no text') by design.
绕行方案: Describe the scene you want instead: 'an empty street at dawn' beats 'a street, no people' — BFL's own guide says to state the positive.
Safety filters occasionally flag harmless prompts — medical topics, brand names, certain skin descriptions.
绕行方案: Rephrase around the trigger word, drop brand names, or switch models; filters differ by vendor, and a prompt blocked on one often passes on another.
Precise spatial layout ('text top-left, logo bottom-right') is unreliable everywhere.
绕行方案: Ask for 'clear space at the top' style guidance instead of coordinates, generate a few variants, and do final placement in a design tool.
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
- 1Draft on Nano Banana: run four to eight fast variants to settle composition and wording.
- 2Pressure-check the winner: zoom in on hands, edges, text, and reflections before committing.
- 3Re-run on the right flagship: GPT Image 2 if text leads, Nano Banana 2 or Pro for photoreal — then export at 2K or 4K.
- 4用 Nano Banana 打草稿：快速跑 4-8 个变体，先把构图和措辞定下来。
- 5放大检查胜出稿：手、边缘、文字、反光，逐项看完再定。
- 6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: put exact wording in quotes for any text you want rendered — it follows quoted strings closely.
- Nano Banana 2: name real places, products, or facts freely; its web-grounded knowledge keeps them accurate.
- Seedream 5 Lite: long, layered prompts are fine — it reasons through them before rendering.
- Flux 2: name a camera, lens, or film stock for photorealism, and never write what you don’t want.
- 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。