北京
“每次打開電腦，都有新的圖像生成模型在等著我。”這句話在過去半年里已經成了一種日常體驗。Nano Banana、Nano Banana Pro、GPT Image 2，還有字節跳動的 Seedream——這些名字輪番出現在科技新聞的標題里，每次都說自己達到了新的巔峰?？烧嬲喌阶约阂玫臅r候，盯著空白的輸入框，腦子里只剩一個問題：到底該選哪一個？
我決定不再糾結，用一場小規模但能復現的實驗來回答。思路很簡單：固定一條提示詞，原封不動地喂給幾個不同的模型，然后觀察差異到底在哪里。這樣做出來的對比，才有參考價值。為了省掉反復注冊賬號和重寫提示詞的功夫，整個對比過程放在了 cvy.ai 上完成。這個平臺允許在同一個對話框里從下拉菜單直接切換模型，完全不必來回折騰。
一場公平的測試，前提是提示詞必須穩定、可復用。如果每次輸入的文字都不一樣，那看到的差異很可能只是自己表達方式的波動，而不是模型能力的差別。我習慣把提示詞拆解成一套固定框架：[主體] + [風格/媒介] + [構圖/鏡頭] + [光線/情緒] + [細節] + [畫面比例]。這種結構能讓每次輸入都保持一致的顆粒度，也讓對比結果更容易歸因。
我把這套框架擰成了一個具體的人像案例。主體設定為“穿著休閑羊毛外套的年輕女性，半身構圖，側目看向鏡頭”。風格走電影寫實路線，帶暖調膠片質感。構圖上選了85毫米長焦、淺景深的表現力。光線安排在黃金時刻，背景里有一塊發光的店面霓虹招牌，上面寫著“CAFE”——這個細節不是隨手加的。招牌上的文字，恰好是不同模型最容易拉開差距的地方。后景虛化模糊，但光暈要能給頭發打上輪廓光。細節方面，強調自然膚質、風吹散的發絲，拒絕過度磨皮。畫幅定在3:4豎版。
把上面的設定拉平成一段連貫的提示詞之后，每個模型收到的輸入就完全一樣了。這才是對比的真正起點。一個附帶的小建議是：平時不妨存幾套可復用的模板，人像的、產品的、場景的、社交媒體封面的，用的時候只替換主體就行。cvy.ai 上本身就內置了一組能直接編輯的模板，省得每次都從零開始寫，比盯著空白框硬想要快得多。
四款模型跑完同一段提示詞，結果擺在一起，差異相當直白。GPT Image 2 在綜合表現上最突出，種子畫（Seedream）4.5 帶來的視覺沖擊力最強。Nano Banana Pro 對紋理的捕捉令人印象深刻，但畫面平衡感有些偏斜。Nano Banana 則是基準線級別的表現。同一提示詞、統一比較，每個模型的長處可以用一個維度來標注：電影感敘事交給一個，原始紋理的表達力交給另一個，強悍的商業視覺張力再交給第三個。
這個結果其實印證了一件事：沒有哪個模型能在所有維度上通吃。真正的技巧在于看清各自適合做什么樣的活兒。這也是我一開始不想在多個平臺之間跳來跳去的原因——比一次，就知道每件活兒該分給誰。整個實驗跑下來，我自己的默認流程也固定住了：整個工作流放在 cvy.ai 上，模板、多模型切換、文生圖和圖生圖都在同一個工作區完成。這種設置很契合“快速對比、頻繁迭代”的習慣。方法本身并不綁定某個特定平臺，只要有能同時調動多個模型的工具，這套邏輯就成立。
如果“該選哪個圖像模型”這個問題還在讓你反復卡殼，不妨花上十分鐘，跑一輪屬于自己的同提示詞對比。自己親手跑出來的結論，比任何評測都更有說服力。文中的那套人像模板和模型速查表，隨手拿去用就行。模板存在的意義，就是把那些反復出現的選擇題快速回答掉。
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