2026年【人工智能/AI】项目实战三:AI图片生成产品汇总(非完全)

【人工智能/AI】项目实战三:AI图片生成产品汇总(非完全)本文主要介绍当前市场上可以通过文字生成图片的大模型产品 列出各大模型的发布方 使用方式 资费情况 擅长领域 优缺点等 所有数据均来自于网络 模型名称 开发机构 发布时间 核心特点 开源状态 DALL E 3 OpenAI 2023 年 深度集成 GPT 4 支持复杂提示词理解 自动提示优化 高保真细节生成 闭源 通过 ChatGPT Plus 调用 DALL E 2 OpenAI

大家好,我是讯享网,很高兴认识大家。这里提供最前沿的Ai技术和互联网信息。



模型名称 开发机构 发布时间 核心特点 开源状态 ‌DALL·E 3‌ OpenAI 2023年 深度集成GPT-4,支持复杂提示词理解、自动提示优化、高保真细节生成 闭源(通过ChatGPT Plus调用) ‌DALL·E 2‌ OpenAI 2022年 基于unCLIP架构,支持文本到图像的高分辨率生成(1024×1024) 闭源 ‌Midjourney V7‌ Midjourney Inc. 2025年 以艺术风格表现力著称,支持精细提示词控制、多图融合、风格迁移 闭源(Discord平台使用) ‌Stable Diffusion 3.5‌ Stability AI 2025年 支持百万级像素生成,改进文本对齐与多对象布局,引入MMDiT架构 开源(Hugging Face) ‌Stable Diffusion XL (SDXL)‌ Stability AI 2023年 双编码器架构,提升细节与构图能力,广泛用于本地部署 开源 ‌Flux‌ Alibaba Cloud / ModelScope 2025年 高效推理模型,支持消费级显卡部署,细节生成与融合度领先 开源 ‌Imagen & Imagen 2‌ Google 2022–2024年 基于Pathways Language Model,文本理解能力极强,图像真实感突出 闭源(部分技术开源) ‌GPT-Image-1.5‌ OpenAI 2026年 作为GPT-4的视觉扩展,支持多轮图文交互与语义推理,登顶2026中文测评榜 闭源 ‌Nano Banana 2‌ Google 2026年 2026年SuperCLUE测评榜首,综合图像质量与图文一致性表现最优 闭源
模型名称 开发机构 发布时间 核心突破 应用场景 ‌ERNIE-Image‌ 百度 2026年 ‌中文文生图测评榜首‌(SuperCLUE 2026),汉字生成准确率、语境还原能力国内第一,融合知识增强预训练 广告设计、教育内容、品牌视觉 ‌Qwen-Image‌ 阿里云通义 2025年8月 ‌全球首个印刷级中文文本渲染模型‌,支持多行、段落级中英文混排,标点悬挂、字间距自动校正 出版、电商海报、UI设计 ‌通义万相 Wan2.6‌ 阿里云通义 2025年12月 支持角色扮演、分钟级数字人视频生成,国内首个支持动态语义一致性的视频生成模型 影视动画、虚拟偶像、AI短剧 ‌腾讯混元图像3.0‌ 腾讯 2025年 首个工业级原生多模态生图模型(80B参数),支持一句话P图、多图融合、草稿转商稿 广告创意、游戏美术、电商视觉 ‌PanGu-Draw‌ 华为 2024年 采用时间解耦训练与Coop-Diffusion,支持多控制信号(如姿态、布局),资源效率高 企业级AI设计工具 ‌智谱AI 图像模型‌ 智谱AI 2025年 基于GLM架构的多模态扩展,支持中文语义驱动的可控生成,已开源部分轻量模型 学术研究、教育辅助 ‌月之暗面 图像生成器‌ 月之暗面 2025年 聚焦长上下文理解,支持复杂叙事性提示生成,尚未公开完整架构 专业创意领域
  • Stable Diffusion 3.5‌ —— 支持本地部署,社区插件丰富(ControlNet、LoRA)
  • ‌Flux‌ —— 轻量级,17GB显存即可运行,ComfyUI工作流支持完善
  • ‌Qwen-Image‌ —— 阿里开源,支持中文文本渲染,ModelScope平台可直接调用
  • ‌PixArt-α / PixArt-Σ‌ —— 基于Transformer架构,参数效率高,适合研究
  • ‌Lumina‌ —— 清华大学与智谱联合发布,支持高分辨率与长文本生成
  • ‌Kandinsky 3‌ —— Sber(俄罗斯)开发,多语言支持良好,开源权重可用
  • 文字渲染‌:尽管Qwen-Image实现突破,多数模型仍难以准确生成复杂排版、小字号、非拉丁字符
  • ‌语义一致性‌:长提示词(>500 token)下,模型易丢失细节(如PRISM论文指出)。
  • ‌版权与伦理‌:商业使用中,模型训练数据来源的版权争议持续存在(如Adobe Firefly为唯一明确授权的商业模型)。
  • ‌计算成本‌:高端模型(如混元3.0、GPT-Image-1.5)依赖云端API,本地部署门槛高
模型名称 官方访问网址 费用情况 ‌DALL·E 3‌ https://chat.openai.com ‌仅限ChatGPT Plus订阅‌:- 月费 ‌$20/月‌,包含无限次图像生成;- ‌无独立API‌,不支持开发者调用。 ‌Midjourney V7‌ https://www.midjourney.com ‌Discord订阅制‌:- Basic: 10/月(25张/月)
−Standard: 10/月(25张/月)
- Standard: 10/月(25张/月)
−Standard: 30/月(150张/月);- Pro: 60/月(300张/月+高分辨率)
−Mega: 60/月(300张/月 + 高分辨率)
- Mega: 60/月(300张/月+高分辨率)
−Mega: 120/月(无限张 + 优先队列)。 ‌Stable Diffusion 3.5‌ https://huggingface.co/stabilityai ‌完全开源免费‌:- 模型权重可免费下载、商用、本地部署;- ‌第三方云平台API收费‌: - Replicate: 0.001–0.001–0.001–0.005/张(1024×1024); - RunPod:按GPU时长计费,约$0.003/张(FP8量化版)。 ‌Flux‌ https://www.modelscope.cn/models/alimama-creative/FLUX.1-dev ‌完全开源免费‌:- 支持ComfyUI、Stable Diffusion WebUI部署;- 无官方API,社区提供轻量推理服务,‌无收费‌。 ‌GPT-Image-1.5‌ https://platform.openai.com/docs/models/gpt-image-1.5 ‌开放官方API,按Token计费‌:- 输入(Prompt):‌5.00 / 1M tokens‌;
- 输出(图像):‌10.00 / 1M tokens‌;- 生成1张1024×1024图约消耗150–300 tokens,单图成本约 ‌0.0015–0.0015–0.0015–0.003‌;- 支持图像编辑,费用同上。 ‌Nano Banana 2‌ https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing ‌官方API定价全球最低‌: - ‌$0.015 / 张‌(4K分辨率,含编辑);- 比竞品低50%以上,支持多图融合、实时搜索、中文文本渲染;- 通过‌Google AI Studio‌免费试用,开发者可申请API密钥。




















模型名称 官方访问网址 费用情况 ‌ERNIE-Image‌ https://aistudio.baidu.com/ernieimage ‌完全免费开源‌。模型权重与推理代码已开源(Apache 2.0协议),支持本地部署,无API调用费用。百度AI Studio提供免费算力体验。 ‌Qwen-Image‌ https://modelscope.cn/models/qwen ‌免费额度 + 资源包‌:- 新用户通过阿里云百炼平台可领取‌80张/3个月‌资源包(抵扣Qwen-Image生成);- 超额后按‌ ¥0.25/张‌计费(1024×1024分辨率);- 支持企业API调用,按Token计费,详情见百炼计费文档。 ‌通义万相 Wan2.6‌ https://tongyi.aliyun.com/wan/ ‌90天免费额度‌:- 文生图:‌50张‌;- 文生视频/图生视频:‌50秒‌(720P);- 超额后:‌ ¥0.20/张‌(图像),‌ ¥1.00/秒‌(1080P视频);- 企业版支持定制API,按量计费。 ‌腾讯混元图像3.0‌ https://hunyuan.tencent.com/image ‌开源免费 + 企业后付费‌:- 源代码与权重‌完全开源‌,可自由下载、商用、二次开发;- 企业API调用采用‌后付费模式‌,按生成图片张数计费,‌ ¥0.15/张‌起(1024×1024);- 首次开通赠送免费额度,优先扣减后进入后付费。 ‌PanGu-Draw‌ 无独立Web入口 ‌无公开API计费‌。模型集成于华为云ModelArts平台,需绑定昇腾AI芯片实例,费用按‌云服务资源使用量‌(如GPU时长)计费,无独立图像生成单价。 ‌智谱AI 图像模型‌ https://open.bigmodel.cn/ ‌部分免费‌:- GLM-4-Vision等轻量模型‌免费开放‌;- 高阶图像生成API按‌ ¥0.10–0.30/1M tokens‌计费,具体视模型版本而定。 ‌月之暗面 图像生成器‌ https://kimi.moonshot.cn/ ‌仅支持图像理解,不支持文生图‌:- 提供‌多模态图像理解API‌(moonshot-v1-vision-preview),按‌ ¥12/1M tokens‌计费(单图≈1024 tokens);- ‌无图像生成能力‌,非文生图模型。
模型名称 访问方式 费用情况 ‌Stable Diffusion 3.5‌ Hugging Face / ModelScope 免费开源,部署成本仅硬件(显存≥16GB) ‌Flux‌ ModelScope 免费开源,17GB显存可运行,支持ComfyUI ‌Qwen-Image‌ ModelScope 免费开源,中文优化版,支持本地部署 ‌PixArt-α / Σ‌ Hugging Face 免费开源,参数效率高,适合研究 ‌Lumina‌ 清华大学开源 免费开源,支持长文本与高分辨率生成
模型名称 核心优势 主要缺陷 ‌ERNIE-Image‌ - ‌ 中文语义理解国内第一‌(SuperCLUE 2026得分76.37)- ‌开源轻量‌:仅8B参数, 24GB显存可本地部署- ‌提示增强机制‌自动扩展简短指令,提升生成一致性- 支持图表、多主体空间控制,适合教育与广告设计 - 复杂多语言混排(如中英日韩并存)偶现错字或笔画缺失- 人物关系、精细动作理解仍弱于GPT-Image-1.5- 无官方API,依赖百度AI Studio平台,企业级服务有限 ‌Qwen-Image‌ - ‌ 印刷级中文渲染‌:支持1000+ token长文本, 准确率97.29%- ‌多字体/排版控制‌:可精准指定字体、字号、颜色、行距- ‌支持漫画分镜、 PPT生成‌子图一致性优秀- 开源且集成于ModelScope,开发者生态完善 - 低分辨率(<1024×1024)下文字模糊、锯齿明显- 对提示词格式敏感,需明确指定“黑体72pt”等参数- 不擅长超现实风格或抽象艺术表达 ‌腾讯混元图像3.0‌ - ‌全球首个 开源工业级模型‌,可商用、可二次开发- ‌性价比高‌: API调用仅¥0.15/张(1024×1024)- 支持“一句话P图”、多图融合、草稿转商稿- 与微信生态深度集成,适合电商与社交内容生成 - 文字渲染能力弱于Qwen-Image, 无法处理复杂排版- 缺乏对中文语义的深层理解,易误解抽象描述- 无视频生成能力,功能聚焦静态图像 ‌通义万相 Wan2.6‌ - ‌国内首个支持 动态语义一致性的视频生成模型‌- 可 分钟级生成数字人视频、AI短剧- 图像生成与视频生成共享底层架构,风格统一 - 图像生成非核心能力,画质与细节弱于Qwen-Image- 视频生成存在内容合规风险,部分场景被平台限流- 未开源,仅限阿里云平台调用 ‌PanGu-Draw‌ - 支持姿态、布局、草图等多控制信号输入- 资源效率高, 适配华为昇腾芯片,企业级部署稳定 - 无独立Web入口,需绑定华为云ModelArts- 无公开评测数据,中文语义理解能力未验证- 社区生态薄弱,工具链支持有限
模型名称 核心优势 主要缺陷 ‌GPT-Image-1.5‌ - ‌ 全球综合第一‌(SuperCLUE 87.03分)- ‌逻辑控制与图像编辑精度顶尖‌,支持多轮交互修改- 生成细节丰富,擅长复杂叙事、科学插图 - ‌ 中文支持极差‌,生成含中文图像错误频出- 成本高:单图约$0.0015–0.003,API调用门槛高- 生成稳定性依赖提示词结构,对模糊指令响应差 ‌Nano Banana 2‌ - ‌ 全球文生图榜首‌(SuperCLUE 83.73分)- ‌ 性价比之王‌:$0.015/张,为竞品1/3价格- 多模态理解强,支持实时搜索、图文融合、中文文本渲染 - ‌闭源且依赖Google AI Studio‌, 无本地部署可能- 未开放API给中国开发者,访问受限- 对艺术风格控制弱于Midjourney ‌Midjourney V7‌ - ‌ 艺术表现力无出其右‌,电影感光影、油画质感顶尖- 风格迁移能力强,适合品牌视觉、插画创作- Discord平台交互流畅,社区创意生态活跃 - ‌ 完全不支持中文‌,提示词需英文撰写- 文本遵循能力弱,易忽略关键描述- 无图像编辑、图生图、参考图控制功能 ‌Stable Diffusion 3.5‌ - ‌ 完全开源‌,支持ComfyUI、ControlNet、LoRA等丰富插件- 社区模型生态最庞大, 可定制化程度最高- 生成稳定,适合科研、个人创作者长期使用 - 对复杂语义理解弱,需专业提示词工程- 生成一致性差,同一提示多次结果波动大- 高分辨率生成需高端显卡(≥24GB)
模型名称 核心优势 主要缺陷 ‌Flux‌ - 推理速度极快,17GB显存即可运行- 生成细节与融合度领先开源模型- 与ComfyUI深度兼容,工作流成熟 - 无官方API,依赖社区部署- 中文支持弱,仅限英文提示- 模型版本更新快,稳定性待长期验证 ‌PixArt-α/Σ‌ - Transformer架构,参数效率高- 适合学术研究与轻量级部署 - 生成分辨率受限,不适合商业海报- 社区文档少,上手门槛高 ‌Lumina‌ - 支持长文本(>1000 token)与高分辨率(4K)生成- 清华与智谱联合研发, 中文优化较好 - 未开源完整权重,仅部分模型公开- 推理速度慢,需A100级算力

  • 文字渲染‌: 除Qwen-Image外,几乎所有模型在‌小字号、多语言混排、非拉丁字符‌上仍存在模糊、错字、断字问题。
  • 语义一致性‌: 长提示(>500 token)下,模型易丢失细节(如“左手持剑、右脚踩石”),PRISM论文指出当前模型平均丢失率超35%。
  • 版权与伦理‌: 训练数据含受版权保护图像,商业使用存在法律风险;Adobe Firefly是唯一明确授权的商业模型。
  • 计算成本‌: 高端模型(GPT-Image-1.5、Nano Banana 2)依赖云端,本地部署成本高,中小企业难以承受。
  • 可控性缺失‌: 除Stable Diffusion生态外,多数闭源模型‌不支持参考图、草图、姿态控制‌,创作自由度受限。

在这里插入图片描述

小讯
上一篇 2026-04-26 15:31
下一篇 2026-04-26 15:29

相关推荐

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容,请联系我们,一经查实,本站将立刻删除。
如需转载请保留出处:https://51itzy.com/kjqy/281394.html