6 款热门 AI 绘图模型对比,谁更胜一筹?

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设计师Marco 在X平台上对 6 款热门 AI 绘图模型进行了详细对比。这些模型包括 MidJourney 7 vs 6.1、Ideogram 3.0Leonardo AI Phoenix 1.0Hailuo Image-01ReveGoogle Image FX、Open AI Chat GPT 4o。针对它们的画质、细节、风格等方面,Marco 提供了客观的分析:

测试提示词:

"[in the style of editorial fashion photography] + [Asian ethnicity, petite build, tan complexion, delicate features, dark hair] + [cowgirl in a yellow and green camouflage jacket, stetson hat, haute couture fashion aesthetic] + [golden hour light, backlit, ethereal smoke, tranquil] + [Kodak Gold 200 film, amber-peach-forest green palette]"

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  • 人物特征:亚洲人种、小巧身材、健康肤色、五官精致、深色头发

  • 服饰风格:黄绿迷彩夹克、牛仔帽、高级定制的时尚感

  • 场景氛围:金色小时光、背光、烟雾氤氲、安静环境

  • 画面质感:Kodak Gold 200胶片风,琥珀、桃色、森林绿配色

MidJourney v6.1 vs v7

MidJourney作为AI绘图领域的标杆模型,此次测试了其v6.1版本和最新的v7版本,并比较了“--stylize”参数(50、250、500、1000)对画面风格的影响。

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结果:

  • v6.1:表现稳定,画面细节丰富,整体风格成熟。

  • v7:在创意表达上更灵活,尤其是“--stylize”参数让风格调整更加自由,低值偏写实,高值更艺术化。

适用场景:
MidJourney适合对画面质量有较高要求,同时希望探索多样风格的用户。

Ideogram 3.0 vs Leonardo AI (Phoenix 1.0)

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两款模型在时尚摄影风格上的表现各有特点:

  • Ideogram 3.0:输出画面自然真实,尤其在人物细节和光影处理上表现出色。

  • Leonardo AI:创意性较强,变化丰富,但在某些细节(如人物面部)处理上略显不够自然。

适用场景:

  • Ideogram更适合追求高级质感和真实感的输出需求。

  • Leonardo AI则适合需要多样性和快速生成创意的用户。

Hailuo AI (Image-01) vs Reve

Hailuo AI可能不如其他模型知名,但这次测试表现令人意外,尤其擅长处理电影感和时尚氛围的画面;Reve的灵活的迭代能力和快速调整功能也值得关注。

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结果:

  • Hailuo AI:画面质感出色,整体氛围感强,适合高质量的时尚或影视风格输出。

  • Reve:生成速度快,支持多次调整,适合需要快速试验不同风格的用户。

适用场景:
Hailuo AI适合对画质要求高的用户,Reve更适合注重效率和调整灵活性的创作者。

Google Image FX vs OpenAI GPT 4o

两款大厂模型表现稳定,在贴合提示词方面表现优秀,但在画面创意和细节上稍显中规中矩。

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结果:

  • Google Image FX:画面整体规整,构图和提示词匹配度高,但缺乏一些独特的视觉风格。

  • OpenAI GPT 4o (via Sora):输出精准,但在光影和色彩的细腻处理上略显保守。

适用场景:
适合需要高提示词匹配度、且注重基础画面质量的用户。

从这次测试来看,各模型在不同场景下都有独特优势:

  1. MidJourney:在艺术化表达和画质上表现突出,新版v7更灵活适配不同风格需求。

  2. Ideogram & Hailuo AI:擅长真实感和高级质感的画面输出,适合注重细节的场景。

  3. Reve:以高效迭代为核心,适合需要快速生成和调整的设计师。

  4. Google Image FX & OpenAI GPT 4o:稳定可靠,适合对提示词匹配度要求较高的用户。

每款模型都有自己的特点,选择时需结合自己的需求:

  • 如果追求艺术感和多样性,可以尝试MidJourney或Reve。

  • 如果注重画面真实感与高级质感,Ideogram和Hailuo AI是不错的选择。

  • 如果需要稳定输出,Google Image FX和OpenAI GPT 4o值得考虑。

希望这次对比能为大家提供一些参考!如果你也使用过这些模型,欢迎分享你的体验和看法~

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