文丨AI估量员 卢菁博士

裁剪 丨李海伦

2月10日，阿里巴巴Qwen-Image-2.0与字节卓绝Seedream 5.0预览版同日登场，掀翻了春节档前夜的“AI生图大战”。

这两款模子的发布引起了泛泛良善，不仅仅因为发布时刻“撞车”，更因为它们共同指向了AI生图的变化：目下，AI生图在可控生成、笔墨收复、多场景适配等环节才调上，和以前比较有了显著进步。

回溯AI生图的发展轨迹，从“破圈”到“教育”，这个赛说念只用了不到四年时刻。

2022年，一张用Midjourney生成的《天外歌剧院》拿下好意思国科罗拉多州展览会艺术比赛冠军，转眼引爆全网，成为“AI生图”的代名词。不外，那时候的Midjourney，离走向大家长久隔着好几说念门槛：付费订阅、Discord操作、复杂的指示等等，使它看起来更像是一款专科的创作器具。

那时，整个这个词行业还处在早期探索阶段，全球更多在尝试“AI能不成画露面子的图”，而不是“AI能不成解决本色问题”。

转变点出当今2025岁首，谷歌Nano Banana凭轻量化的上风杀出重围，将AI生图推论到了更多的大家眼前。

这一年，各家厂商都在加快入局。比如腾讯混元大模子，在LMArena 2025年10月发布的文生图榜单中，混元图像 3.0（HunyuanImage 3.0）在全球 26 个主流模子中位居第一，国内厂商的技巧实力运行表现。

到2026岁首，图像大模子依然酿成了多家大模子厂商的角力场：Qwen-Image-2.0、Seedream 5.0，在春节假期前夜，吹响了激战的军号。

短短几年，这个行业已从单款模子出圈演变为巨头们的亮剑竞赛，AI生图究竟资格了若何的转变？也曾的“AI生图天花板”Midjourney，为安在2026年自由缺位？

本篇主要以Qwen-Image-2.0、Seedream 5.0和Nano Banana为例——前两者代表了国内头部厂商在图像生成界限的最新进展，Nano Banana则是2025年率先通达大家市集的轻量化代表，咱们聚焦这三款模子的技巧阶梯不同点，用胜利粗造的表述，讲了了这些环节问题。

01 

AI生图为什么骤然“开窍”了

曩昔一年，AI生图完成了从“能绘制”到“能干活”的质变：不再拼参数和速率，而是拼可控性、叙事才和洽落地场景。

先看两个环节时刻节点的分水岭：

2025年，Nano Banana引爆了“轻量普惠”期间。在此之前，AI生图是“高端玩家专属”，它需要复杂操作，还往往生成一堆没法用的图。直到谷歌Nano Banana出圈，才算突破这个壁垒：能作念到图文原生交融，毋庸复杂指示也能快速出图。

此次字节和阿里同日发布的新模子，亦然技巧突破的蚁集体现：Qwen-Image-2.0的立异点在于初次将图像生成与裁剪功能和洽到单一模子架构中，使出图效用有显著擢升。字节卓绝的Seedream 5.0则强调智能水平的擢升，增强了对教唆词的富厚才调，维持检索生图、多步逻辑推理和联网常识整合。

这种技巧跃迁的背后，是4大中枢才调的突破：

○ 多模态原生交融：笔墨生成不再是时弊。曩昔扩散模子最大的槽点即是“图里的字乱码”，当今通过多模态原生交融，模子能精确富厚需求并生成准确文本。生成一页PPT，不仅仅图表准确，上头的标题、数据标注也能一次到位。

○ 物理寰宇对皆：告别“反物理”画面。生成的画面运行适合确凿寰宇的物理端正：光影标的和洽、材质质感确凿、空间相关合理。金属该有的反光、布料该有的褶皱都精确呈现，不会再出现“东说念主在雨中跑，影子却在好天”这种离谱bug。

○ 可控生成：从“随即抽卡”到“指哪打哪”，终于能精确罢休细节了：局部修改不影响举座、合独立场不错相连全套、多轮裁剪不会“变脸”。作念一套电商图，能保捏和洽画风；改个产物颜料，毋庸整张图从头生成。

○ 动态叙事：大略富厚复杂需求，主动推理。不再是“你说什么我画什么”，而是AI能富厚背后的业务逻辑。输入“生成一套产物营销图”，模子会自动推理出需要主KV、笃定页、banner等多种尺寸和用途，一键输出无缺托付物。

02 

技巧阶梯不同，擅长的活儿也不同

许多东说念主可能有这么的疑问：不少模子看起来都能文生图、作念裁剪，本色用起来到底有什么区别？

其实中枢差距在“技巧阶梯”上，要是说共性是“都会作念饭”，那互异即是“有东说念主擅长中餐、有东说念主擅长西餐、有东说念主擅长高端私宴”，擅长的场景十足不同。

先看共性：这些模子的“底层共鸣”。不论各家侧要点若何变，中枢逻辑是一致的：都在主打端到端多模态图像生成。生人选型前，不错先了解热门好用的大模子，具备的共同点：

领先是功能上一站式处理。文生图、图生图、图像裁剪、局部修改、立场切换……一个器具全遮盖，毋庸来往切换平台。曩昔可能需要三四个软件合营完成的经由，当今一个模子就能闭环。

其次是AI能信得过富厚创作意图，用户不需要把需求神情拆解。比如你对AI说“给我作念一套电商主图”，它懂的是整套视觉有计算，而不是机械地只给你一张。不外，这里提出用户说的教唆词内容尽量了了和精确，后果会更好。

还有性能上，生奏效用高。深度优化扩散模子算法，生成速率大幅擢升的同期质料不打折。以前可能要等几分钟才能出一张图，当今几秒钟就能看到收尾。

此外还能适配于商用场景，维持细节微调、多图立场和洽，能信得过沸腾电商、瞎想、营销等买卖场景的托付门径。

大模子各自的技巧阶梯不同，本色推崇出来的特色也不相同。底下从几个典型场景切入，望望不同模子在这些场景下的推崇：

先来看华文创作场景。

以Qwen-Image-2.0为例，技巧阶梯上，Qwen经受MMDiT多模态扩散架构，把生图和裁剪才调养合到一个模子里。

具体来说，它能阐发比较长的华文指示（维持最多1000个字符），对华文笔墨的生成也相瞄准确。比如生成带有古诗词的图片，像《雨霖铃·寒蝉苦楚》这类文本，在字形、排版上能保捏较好的收复度。关于需要在图片中准确呈现华文笔墨的场景，比如海报、告白图等，这类才调会比较实用。

不外这类才调的局限在于，在一些需要富厚最新信息或复杂常识的场景下，可能会受限于检修数据的时效性。

Qwen-Image-2.0也维持多种字体，比如说，不错用宋徽宗赵佶的瘦金体来书写他创作的宋词《探春令·帘旌微动》：

另一个典型场景，是对内容时效性有条目的创作需求。

以Seedream 5.0为例，它经受搀杂多模态架构，加入了RAG常识库和联网检索才调。浅陋说，即是模子在生成图顷然，不错先去查贵寓、富厚荆棘文，再进行创作。

这带来的本色变化是：要是你要生成一些波及新事物的图片，比如2026年新发布的某款手机、最近的热门事件场景，它不错通过检索获得确凿信息后再生成，而不是十足依赖检修数据“瞎猜”。这对需要时效性内容的场景会有匡助。

不外，这类技巧阶梯的局限是联网检索的收尾不一定百分之百准确，毕竟，网上的内容自身就良莠不皆，生成内容最佳有东说念主工核实和考据。

还有一类场景是创意内容生成。这类需求的特色是指示通常比较轮廓，需要模子信得过富厚创作意图，而不是机械履行字面料想。

比如我输入一个“李白漫游天外”的创作指示，大模子能富厚这是一个超推行立场的创意需求，而不是字面料想，生成的画面会在保捏古典诗东说念主形象的同期，融入天外场景。

大模子还不错对细节裁剪把控：能富厚复杂矛盾需求。比如合并张图不错在保捏其他元素不变的情况下，单独调养东说念主物的阵势，生成不轸恤绪景况的版块。

还有对画面确凿感和脚色一致性条目比较高的场景。以Nano Banana为例，它经受Flow-Matching架构，在光影、材质、物体空间相关等物理细节的收复上推崇相对当然。脚色一致性也比较褂讪，合并东说念主物在不同场景、不同服装下基本能保捏特征不变，稳健故事绘本、IP瞎想这类需要多张图立场和洽的需求。

Nano Banana行为轻量化模子，硬件门槛较低，普通札记本也能运行。不外它的局限也比较显著：华文富厚才调有限，也不维持联网检索，在需要时效性内容的场景下会受限。

03 

AI生图的竞争逻辑变了吗？

挂牵Midjourney，画风出色、创意才调强，是许多创作家的常用器具。但到了2026年，跟着更多大模子厂商的出现，Midjourney在市集上的声量显著下落，不是它的才调雕零了，而是行业需求变了。

Midjourney走的是和现时主流模子不同的技巧阶梯：在文要津会深度与可控生成方面的才调侧重有所不同。它的技巧阶梯有其上风：在创意发散上推崇杰出。它擅长将依稀的想法滚动为视觉呈现，立场各样性强，比如“赛博一又克+中国山水”这类跨立场组合，Midjourney能给出多种有计算，艺术完成度较高，稳健“从0到1”的创意探索阶段。

不外，其中的局限推崇也很显著：雅致化罢休才调不及。合并脚色屡次生成可能出现形象不一致的情况，局部修改容易影响举座，生成速率相对较慢，这些特色使得它难以沸腾需要批量坐褥、立场和洽的商用场景，比如电商图、短剧分镜等。

到2026年，行业的中枢需求依然从创意探索转向高效坐褥，可控性、场景适配等才调成为更伏击的评价认识。现时行业比拼的焦点，主要蚁集在3个方面：

第一，可控性：能否精确反应需求。这是行业从实验性器具走向坐褥器具的环节转变。早期的AI生图，中枢认识是生成质料；当今的中枢认识酿成了“需求匹配度”，能否富厚复杂指示、能否罢休具体细节、能否保证合并主体在屡次生成中保捏一致。

举个例子，曩昔生成电商图可能需要生成50张才能筛选出5张可用的，当今输入明确指示后，第一批生成收尾的可用率就大幅擢升。从这个角度看，经受常识增强架构的Seedream、针对华文长指示优化的Qwen，在商用场景下的可用率相对更高。

第二，场景适配性。现时行业呈现显著的场景分化趋势。比如字节将Seedream集成到剪映，切入短视频、短剧制作经由；阿里的Qwen瞄准电商、办公场景，蓄意与阿里系生态买通；Nano Banana则主要面向专科影相、影视界限。深度绑定具体场景的模子，通常能开荒更强的竞争壁垒。

第三，生态整协力。技巧轻量化仅仅第一步，信得过让更多东说念主用起来才是环节。比如Seedream目下提供限时免费使用，维持2K、4K输出；Qwen上线了千问APP，操作相对浅陋。

短期内，不同技巧阶梯会在各自擅长的场景占据位置。持久来看，单纯拼生成质料依然不够，大略整合常识富厚、场景适配和生态维持的技巧阶梯，可能更适合行业发展标的。至于哪条阶梯走得更远，还得看本色行使后果和市集反馈。

04 

AI生图的下一步

从2025年的轻量化普及，到2026年的可控落地，AI生图的进化速率如实挺快。荟萃现时的技巧趋势，翌日图像大模子可能会朝着几个标的发展：

领先，不移至理的极少是AI生图的普及进程会更高。轻量化技巧会让更多开荒都能泄漏运行，不论是普通电脑照旧手机。免费试用、低老本部署的选项也会加多，让中小企业和个东说念主创作家都能用上底本只好大公司才能职守的器具。

其次，翌日的模子会更“懂”用户需求。AI富厚的不仅仅履行指示，还能富厚背后的意图。比如用户说“生成一款夏日连衣裙海报”，模子可能会自动判断夏日的流行色系、稳健的使用场景（电商笃定页照旧酬酢媒体），甚而左证你以往的创作立场，生成更贴合你民风的有计算。这么就毋庸每次都详备神情需求，能省不少事。

第三，AI生图在场景适配上加深——技巧和具体场景的荟萃会越来越紧密。比如在电商界限，商家不错终了一键生成整套产物图，并自动适配不同平台的规格条目；在短剧制作界限，输入脚本就能生要素镜图，甚而胜利转成视频，大幅镌汰制作老本；在瞎想界限，可能会维持像PS那样的图层诀别裁剪，让专科经由更顺畅。

同期，使用门槛也会链接镌汰。以后可能不需要用户写复杂的教唆词，只须上传一张参考图加一句浅陋神情，就能得到想要的收尾。

翌日，大模子的本色行使也会不休鼓吹技巧捏续改进。比如短剧、电商这些场景产生的具体需求，会促使模子在多图有关、脚色一致性等方面不休优化。行使场景丰富的地区，在技巧迭代上可能会有我方的上风。

总之，关于创作家和企业来说，选对适配我方场景的模子，就能霸占效用红利；而关于行业来说，这种“可控、落地、普惠”的进化，才是AI生图信得过的价值场所。*注：童同对本文亦有孝敬，参与创作和改良。

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