扩散模型

两年前,你让 AI 生成一张「咖啡馆门口的招牌,写着 OPEN」,大概率会得到一块写着「OPNE」或者「OEPN」的牌子——文字是糊的,字母是乱的,整张图一眼假。 现在你再试一次。GPT Image 1.5、Nano Banana Pro 这一批模型,能把整段菜单文字清清楚楚画在招牌上,中英文混排都行,连字距都对。 这件事说明了一个变化:2026 年的图像生成,已经过了「拼画质」的阶段。 照片级真实感这道坎,几乎所有头部模型都迈过去了。差异不再在「画得像不像」,而是上移到了——能不能听懂复杂指令、能不能把字写对、能不能精确控制构图、版权干不干净。 这篇不吹也不黑,就把 2026 年这批工具的能力边界,实打实地拆给你看。 主流工具:四个梯队,各有各的活 2026 年的图像生成已经不是「一家独大」,而是按场景分工。我把现在真正能打的工具排成四组。 工具 定位 最擅长 短板 GPT Image 1.5(OpenAI) 指令理解之王 复杂多对象指令、文字渲染 风格偏「数字感」,审美不够野 Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image) 知识型生成 文字、信息图、多语言、4K 偏「正确」,有时缺惊喜 Midjourney V7 / Niji 7 审美天花板 氛围、光影、风格化 指令偏「自由发挥」,可控性弱 FLUX.2(Black Forest Labs) 开发者与可控性 参考图、局部重绘、品牌色精确 开箱审美一般,要调 即梦 Seedream 5 / 通义万相 国产主力 中文场景、电商图、性价比 海外生态、英文长文本略弱 几个判断: GPT Image 1.5 是 DALL-E 3 的继任者。它最大的本事是「听话」——你给一段绕口的指令,比如「左边一只戴红围巾的橘猫看向右边,右边窗台上有三盆多肉,从左到右依次是高、矮、高」,它能基本照做。这种精确执行复杂指令的能力,目前没有对手。 Nano Banana Pro 是 Google 基于 Gemini 3 Pro 做的,特点是「带脑子画图」——它能调用 Gemini 的推理和真实世界知识。你让它画一张「解释光合作用的信息图」,它真能把流程画对,文字标注也对。支持上传最多 14 张参考图同时喂一整套品牌规范,这一点对企业用户很关键。 ...