主流文生图大模型横向评测：用提示词生成草原四季风景图（附提示词技巧）

作为 AI 工具的日常用户，图像生成是绕不开的一个核心应用场景。今天，我们就来一次实践，看看如何利用不同的 AI 大模型，根据一组具体的描述生成草原风情的四季美景。

市面上能“文生图”的大模型可真不少，各有侧重。在选择前，不妨先了解一下主流选手：

• 文心一言：国内领先的 AI 绘图平台，对中文提示词理解友好，出图风格更贴近亚洲审美，可通过网页版或 App 使用。
• Qwen-Image：阿里通义大模型，支持文生图、图生图，在国内用户基数庞大。
• Ideogram：最大特点是能在生成的图片中嵌入清晰、准确的文字，在制作海报、Logo、社交媒体素材方面表现突出。
• Nano Banana Pro：谷歌基于 Gemini 3 Pro 开发的最新图像生成模型，支持 2K 和 4K 分辨率，可生成带不同风格、字体和语言的文本，对中文支持好，需付费订阅。
• DALL-E 3：由 OpenAI 开发，在文字渲染方面表现优秀，与 ChatGPT 深度集成，自然语言理解能力强，出图速度快，适合快速创意与日常内容创作，对新手友好，需要网络访问权限，商用需注意授权。
• flux ai：由 Black Forest Labs 开发的开源图像生成模型，基于 120 亿参数架构，文字描述生成图片，需订阅使用。
• HunyuanImage 3.0（混元图像 3.0）：由腾讯混元团队开发的原生多模态模型，采用 800 亿参数架构，是目前世界上最大、最强的开源图像生成模型之一。
• 可图 2.0：快手推出的图像生成模型，支持‌文生图‌和‌图生图‌，具备强语义理解能力，能解析成语、谚语等复杂文本；采用多条件可控生成技术，可精确刻画场景细节。
• 即梦：字节跳动旗下剪映团队开发的生成式人工智能创作平台，前身为 Dreamina，定位一站式 AI 创意工具，支持文/图生图、文/图生视频，提供智能画布、故事创作等编辑能力。
• MAI-Image-1：微软首个完全自研的图像生成模型，强调真实感光影处理和自然景观渲染能力，在生成食品和自然场景图像方面表现尤为出色。
• Midjourney v7：艺术质感顶尖，光影和细节处理能力极强，支持 5120×5120 超高分辨率，适合专业的概念设计、影视分镜创作，采用订阅制。
• Adobe Firefly：商业合规的标杆，与 Adobe 全家桶（如 PS/AE）深度集成，适合企业级设计及对版权敏感的场景。
• Stable Diffusion（SDXL/SD 3.5）：开源领域的标杆，最大的优势是可本地部署，插件与模型生态极其丰富，适合开发者与有高度定制化需求的用户，搭配 ControlNet 等插件可实现精准的姿态、构图控制。
• 智谱 CogView-4：长文本理解能力强，文字生成准确度高，适合需要图文紧密结合的创作。

实战：用提示词描绘草原四季

我们的目标很明确：生成一组图片，精准展现草原在春夏秋冬四个季节的不同风貌。具体要求如下：

1. 一条看不到尽头的草原公路，双向双车道；
2. 公路两边的草原上有动物在悠闲地吃草；
3. 有越野车正穿越草原公路，慢慢驶向远方；
4. 远处的草原能隐约看到湖泊；
5. 有一些游客在草原上拍照；
6. 生成图片不带水印；
7. 分别对应春、夏、秋、冬四个季节。

这是一个典型的复杂场景提示词工程，考验模型对多元素、多条件的长文本理解与组合能力。

首先，我们使用文心一言来生成。

将上述要求转化为提示词输入，我们得到了下面四张图。从景色上看，都非常漂亮。

简单分析一下：不足的地方主要有两点。第一，除了夏季的图片，其他三张都包含了雪景，没有一张能让人满意的、纯粹展现秋日金黄草原的图片。第二，生成的图片带有“文心AI生成”的水印，这与我们“不带水印”的要求不符。

接下来，我们使用 HunyuanImage 3.0（混元）生成同样的内容。

输入相同的提示词，我们得到了下面四张照片：

这组图片中，终于有了符合心意的秋季景色（第三张），金黄色调渲染得很到位。不过，夏季的那张图（第二张）草原颜色偏黄，不够翠绿，夏季感稍弱。

我们再试试即梦（Dreamina）的表现。

看下面生成的这四张图片：

即梦生成的这组图片，在“四季分明”这一点上做得最好，每张图的季节特征都非常突出。不足的是，这几张图的构图视角感觉比较“近”，画面不够开阔，缺乏那种草原“天苍苍，野茫茫”的无边无际的辽阔感。

下面使用 Nano Banana 生成，模型选择“Nano Banana 2.0 Pro”。

它将生成的四张图片拼接在了一起，效果如下：

这组图片非常有意思，它像是从同一个固定机位，拍摄了草原在春夏秋冬四个季节的变化。公路、地形、机位角度都保持了高度一致，仅通过植被颜色、动物和天气来区分季节。从“系列感”和“主题一致性”的角度来看，这组图片是相当成功的。

最后，我们用“智谱CogView-4”生成一次。

结果如下图：

智谱生成的这张图理解上出现了偏差。它似乎是试图将春、夏、秋、冬的所有元素压缩到同一张图片中，导致画面逻辑有些混乱，季节主题反而不明确了。

总结与选择建议

通过这次简单的横向对比，我们可以看出：

1. 模型特性各异：有的长于艺术感（如 Midjourney），有的胜在可控与生态（如 Stable Diffusion），有的对中文友好且易上手（如文心、通义），有的在特定任务上表现出色（如 Ideogram 的文字生成）。
2. 提示词是关键：同样的需求，不同模型的理解和呈现方式不同。你需要根据模型的特点微调提示词。例如，如果追求“辽阔感”，可以在提示词中明确加入“广角镜头”、“全景视野”等描述。
3. 选择取决于需求：对于中文用户，国内大模型访问方便、成本较低，适合日常快速出图。国外的部分顶级模型在艺术性和细节上可能更胜一筹，但往往涉及访问门槛和更高的使用成本。对于开发者和深度玩家，Stable Diffusion 这类开源模型提供的自由度和可玩性是无可替代的。

如何选择？问自己几个问题：你的主要使用场景是什么？对图片质量、风格、版权有什么要求？你愿意投入多少学习成本？想清楚这些，最适合你的工具自然就浮现了。如果你对更多人工智能和 AIGC 的实践技巧感兴趣，欢迎来云栈社区交流讨论，这里汇集了许多开发者的实战经验与资源分享。