2026 AI 生图模型全景对比：GPT Image、Nano Banana、Midjourney、Seedream、Qwen、FLUX 到底怎么选？

如果把时间往前拨两三年，我们讨论 AI 生图，基本还在比较：

Stable Diffusion 和 Midjourney 谁画得更好？

但到了 2026 年，这个问题已经完全不一样了。

现在的 AI 生图模型已经分化出了非常明显的路线：

• 有的追求极致审美
• 有的追求真实摄影感
• 有的擅长海报、文字和排版
• 有的擅长参考图修改
• 有的强调角色一致性
• 有的主打开源、本地部署和工作流
• 还有一些模型已经开始从“文生图模型”变成真正的多模态视觉模型

所以今天这篇文章，我想把目前市面上比较重要的 AI 生图模型一次性梳理清楚。

本文时间基准：2026 年 8 月。

一、先看结论：现在主流生图模型有哪些？

目前值得重点关注的模型，大致可以分成这几派。

这里其实已经可以看到：

现在已经不存在一个模型能在所有场景下碾压其他模型。

真正应该讨论的是：

你的业务到底需要什么模型？

二、OpenAI：GPT Image 2

如果让我选一个目前最“全能”的生图模型，我会把 GPT Image 2 放在第一梯队。

OpenAI 官方目前将gpt-image-2定位为其最新的旗舰图像生成模型，支持文本输入、图像输入、图像输出，同时强化了高质量生成和图片编辑能力。

GPT Image 最大的改变，并不是“画质提高了一点”。

而是：

它越来越不像传统 Diffusion 模型，而像一个真正理解你要求的视觉 AI。

比如你可以告诉它：

把左边这个杯子删除。

或者：

人物不要变化，把背景换成一个暖色现代办公室。

或者：

保留这个产品主体，在右边加入价格和三条卖点，做成电商宣传图。

这种自然语言修改，是 GPT Image 最大的优势。

优点

• Prompt 理解能力强
• 中文理解很好
• 多轮修改体验好
• 图像编辑强
• 参考图能力强
• 人物、产品主体保持能力不错
• 海报和带文字图片明显强于传统 Diffusion

缺点

主要还是：

不开源。

你基本只能通过 OpenAI 或相应 API 服务使用。

所以对于普通用户、AI Agent、自动生成营销图片来说，它非常适合。

但如果你想：

• LoRA
• ControlNet
• 自定义推理
• 本地 GPU 部署
• 修改模型权重

GPT Image 就不是你的路线。

三、Google：Gemini Image / Nano Banana

Google 是目前另外一个非常值得关注的阵营。

很多人习惯把 Google 的图片生成能力统称为：

Nano Banana

但实际上 Google 的图像生成体系已经越来越复杂，包括 Gemini 原生图像模型以及 Imagen 系列。

Google 官方 Gemini API 已经支持 Gemini 3 系列图像模型，并提供最高 4K 等不同图像尺寸输出。

另外，Google 仍然提供专门的 Imagen 图像生成体系，官方将 Imagen 定义为高保真文本生成图像模型。

Google 最大的优势，我认为不是单纯的文生图。

而是：

图片理解 + 图片编辑。

比如给它一张照片：

把这个人在东京街头的照片改成巴黎，但是人物、衣服和拍摄角度都不要改变。

这种任务非常适合 Gemini。

尤其当任务涉及：

• 多张参考图片
• 人物一致性
• 产品一致性
• 空间关系
• 材质
• 光影
• 图片重新设计

Google 的表现非常强。

优点

• 多模态理解强
• 图片编辑能力强
• 参考图表现优秀
• 空间关系比较合理
• 真实感强
• 复杂指令理解能力强

缺点

它有时候没有 Midjourney 那么“会审美”。

也就是说：

你要求它准确完成任务，它非常优秀。

但你只写：

给我画一张高级的海报。

Midjourney 有时候反而更容易直接给你一个让人“哇”的结果。

四、Midjourney V8.2：审美依然是一座大山

Midjourney 是一个非常特殊的存在。

从早期 V4、V5、V6，一直到现在的 V8 系列，它一直没有把自己变成一个纯粹的 API 基础设施公司。

它更像：

一个 AI 艺术工作室。

截至 2026 年 8 月，Midjourney 官方文档已经以V8.2为当前版本体系，重点继续强化审美、图片质量和 Personalization。

V8.1 已经大幅提高生成速度和 Prompt 遵循能力，而 V8.2 又继续加强整体审美。

Midjourney 最大的问题，同时也是最大的优势：

它会偷偷帮你设计。

你给其他模型：

一辆跑车停在雨夜东京街头。

其他模型可能会非常老实地生成“一辆跑车”。

Midjourney 则可能自动帮你加入：

• 电影级灯光
• 霓虹灯
• 景深
• 摄影构图
• 高级材质
• 环境反射
• 色彩风格

所以对于：

• 概念设计
• 游戏原画
• 艺术创作
• 电影概念图
• 建筑效果图
• 高端广告
• 摄影风格图片

Midjourney 依然非常强。

Midjourney 现在还提供 Raw、Style Reference、Personalization、Editor 等能力，可进一步控制风格和修改图片。

一句话评价

如果你不知道自己到底想要什么风格，Midjourney 往往比你自己更懂“好看”。

五、字节跳动 Seedream：目前国产生图第一梯队

接下来是国内非常重要的一条路线：

Seedream。

Seedream 来自字节跳动 Seed 团队，也是豆包、即梦背后的重要图像生成技术。

目前官方已经展示Seedream 5.0 Pro。

Seedream 的进化速度其实非常快。

Seedream 3.0 时期，就已经重点解决：

• 中文文字生成
• 小字生成
• 复杂排版
• Prompt 对齐
• 原生 2K 图片

等问题。

到了 Seedream 4.0，系统进一步统一了：

文生图 + 图片编辑 + 多图片组合。

其技术报告还披露了 1K～4K 高分辨率生成以及多图参考能力。

现在继续发展到 Seedream 5 系列之后，我认为 Seedream 已经不是“国产替代”。

而是真正进入全球第一梯队。

Seedream 特别适合：

• 中文海报
• 电商
• 产品设计
• 自媒体配图
• 中文场景
• 摄影
• AI Agent 自动生图

如果你的主要用户在国内，这个模型非常值得关注。

六、Qwen-Image：阿里开始卷“信息图”了

Qwen-Image 是我觉得很多程序员应该重点关注的模型。

为什么？

因为它不是单纯追求：

画一个美女。

它非常重视：

文字。

2026 年 7 月，阿里已经发布Qwen-Image-3.0。官方将它定位为 Qwen-Image 系列第三代基础图像生成模型。

之前 Qwen-Image-2.0 就已经重点强化：

• 信息图
• PPT
• 海报
• 漫画
• 摄影

等生产场景。

而 Qwen-Image 系列从最初版本开始，就特别强调复杂文字渲染和精确图片编辑。

这其实非常重要。

因为以前 AI 生图最大的笑话就是：

图挺漂亮，字一个都看不懂。

而现在这一代模型正在把“图片里的文字”真正变成生产能力。

例如：

生成一张 AI Agent 架构图，标题为《AI Agent 工作流程》，下面包含感知层、规划层、工具层、执行层。

这种任务，已经开始变得真正可用了。

七、FLUX.2：程序员最应该关注的生图模型之一

如果你是开发者，那么 Black Forest Labs 的 FLUX 基本绕不开。

目前已经进入：

FLUX.2。

官方提供四个主要版本：

• FLUX.2 [max]
• FLUX.2 [pro]
• FLUX.2 [flex]
• FLUX.2 [dev]

其中dev继续提供开放权重路线。

这也是 FLUX 很有意思的地方。

它同时在服务两类用户：

一类是：

我只想调用 API 得到最好的结果。

另一类是：

我要自己部署、改 Workflow、接 ComfyUI。

FLUX.2 官方还强调最高 32K 文本输入、亚 10 秒生成以及更强的专业控制能力。

所以对于开发者来说，它的意义非常大。

你可以围绕它搭建：

用户 ↓ AI Agent ↓ Prompt Rewrite ↓ FLUX ↓ Control / Reference ↓ Upscale ↓ 图片

甚至：

LLM ↓ 自动拆 Prompt ↓ ComfyUI Workflow ↓ FLUX ↓ LoRA ↓ ControlNet ↓ 后处理 ↓ 最终图片

这种自由度，是封闭模型无法提供的。

八、Ideogram 4：专门和“文字”死磕

如果你的工作主要是：

• 海报
• Logo
• Banner
• 广告
• 封面
• 带英文文字的设计

Ideogram 一直值得关注。

而到了 2026 年，Ideogram 已经推出Ideogram 4。

更有意思的是：

Ideogram 4 已经走向开放权重。

其官方 GitHub 将 Ideogram 4 定义为公司首个 open-weight 文生图模型，并重点强调：

• 多语言文字渲染
• JSON 结构化 Prompt
• Bounding Box 布局
• 调色板控制
• 原生 2K 输出

等能力。

这背后的方向特别值得关注：

以后 AI 生图 Prompt 可能不只是：

帮我画一个科技海报

而可能逐渐变成：

{"background":"dark technology","title":{"text":"AI AGENT","position":"top-center"},"subject":{"type":"robot","position":"center"}}

也就是说：

AI 生图开始从“抽卡”向结构化设计发展。

这是非常重要的变化。

九、Recraft V3：设计师路线

Recraft 和前面的模型又不太一样。

它不是特别强调：

我要生成宇宙最漂亮的摄影照片。

它更加关注：

设计。

Recraft 官方将其能力覆盖到：

• 矢量生成
• Logo
• Icon
• Mockup
• 广告
• 商品图
• Stock Image
• 图片编辑

甚至可以直接生成 Vector。

这就是一个巨大的差异。

因为对于设计师来说：

一张 1024×1024 PNG 并不一定有用。

他们可能真正需要的是：

SVG。

Recraft V3 还专门强化了文字渲染、文字位置控制和风格一致性。

所以如果做：

• Logo
• UI Icon
• 品牌视觉
• 插画
• 平面设计
• SVG
• 电商物料

Recraft 是一个经常被低估的模型。

十、腾讯 HunyuanImage 3.0

腾讯混元也是国内必须提的一支。

HunyuanImage 3.0 走了一条非常激进的路线：

原生多模态生成模型。

它将多模态理解与图片生成统一到一个自回归框架中。

HunyuanImage 3.0 总参数超过 800 亿，并采用 MoE 架构，推理时激活约 130 亿参数；腾讯公开了相应代码和权重。

这意味着它和早期 Stable Diffusion 的思路已经有很大不同。

以前是：

文字 ↓ Text Encoder ↓ Diffusion ↓ 图片

未来越来越可能是：

文字 + 图片 + 知识 + 推理 ↓ 多模态模型 ↓ 理解 + 生成 + 编辑 ↓ 图片

所以 HunyuanImage 真正值得观察的，是这种架构方向。

十一、Stable Diffusion：老了，但还没死

很多人现在会问：

Stable Diffusion 还有必要玩吗？

我的答案是：

有。

但是它的定位已经变化了。

Stable Diffusion 3.5 Large 拥有 81 亿参数，Stability AI 将其定位为 SD 3.5 家族中能力最强的基础模型之一。

如果只比较：

输入一句 Prompt，谁生成得最好看？

Stable Diffusion 已经很难继续统治第一梯队。

但是如果讨论：

• ComfyUI
• LoRA
• ControlNet
• IPAdapter
• Inpainting
• 本地部署
• 模型微调
• 二次开发
• 工作流

Stable Diffusion 生态依然非常庞大。

所以 SD 今天最大的优势已经不是 Base Model。

而是：

生态。

这很像 Linux。

你很难说 Linux 桌面体验一定比 macOS 好。

但如果你要改系统底层：

Linux 完全是另外一个世界。

十二、快手 Kolors

另外一个国内经常被低估的模型是：

Kolors。

Kolors 来自快手。

它从一开始就特别强调：

• 中文 Prompt
• 中文文字
• 人像
• 摄影
• 中国文化语义

官方开源模型资料显示，Kolors 基于大规模文本图像数据训练，重点增强中英文理解以及中文场景生成能力。

所以它比较适合：

• 电商
• 人像
• 模特
• 穿搭
• 中文广告
• 中国本土场景

尤其快手本身拥有大量短视频、电商和人物内容，因此 Kolors 的产品方向其实非常好理解。

十三、Adobe Firefly：真正的优势不是模型，而是 Photoshop

Adobe Firefly 是另外一种玩法。

单纯讨论：

Firefly 是不是世界最强生图模型？

意义其实不大。

Adobe 真正可怕的是：

Firefly + Photoshop + Illustrator + Premiere + Creative Cloud

这整个生态。

Firefly 目前已经成为一个包含图片、视频、音频以及第三方模型的创意平台。

Adobe 同时一直强调自家 Firefly 模型主要基于授权内容和版权已到期的公共领域内容训练，并结合 Content Credentials 等机制面向商业内容生产。

所以如果你的公司是：

• 广告公司
• 品牌设计
• 商业摄影
• 企业市场部

那么 Firefly 的优势会非常明显。

因为设计师可以：

生成 ↓ Photoshop 修改 ↓ Illustrator ↓ 排版 ↓ 商业交付

整个流程不用离开 Adobe。

十四、真正应该怎么比较这些模型？

如果单纯搞一个所谓排行榜：

第一名 XXX 第二名 XXX 第三名 XXX

其实意义已经不大。

我更推荐按照场景选。

1. 综合生图

第一梯队：

GPT Image 2 Gemini Image Seedream Midjourney FLUX

2. 艺术和审美

我会优先：

Midjourney Seedream FLUX GPT Image

Midjourney 依然很难绕开。

3. 图片编辑

优先考虑：

Gemini GPT Image Seedream Qwen-Image

这其实是新一代模型真正拉开差距的地方。

4. 中文海报

优先：

Qwen-Image Seedream GPT Image HunyuanImage

尤其复杂中文场景，国产模型越来越有优势。

5. 英文海报 / Logo

可以考虑：

Ideogram Recraft GPT Image Midjourney

6. 摄影和真人

优先：

Gemini Seedream Midjourney FLUX GPT Image

7. 本地部署

基本就是：

FLUX Qwen-Image HunyuanImage Stable Diffusion Ideogram 4 Kolors

开放权重模型的意义就在这里。

十五、我给这些模型做一个主观能力表

注意：

下面不是官方 Benchmark。

而是按照实际产品定位和能力方向做的一个主观选型参考。

这里的10*不是说 Base Model 本身一定最强。

Stable Diffusion 的编辑来自整个社区工作流。

Firefly 的编辑优势则来自 Photoshop 等 Adobe 产品生态。

十六、2026 年最值得关注的变化：生图模型正在消失

最后说一个我认为很重要的趋势。

未来我们可能不会再单独讨论：

文生图模型。

为什么？

因为它正在被多模态模型吃掉。

以前：

GPT 负责文字 Stable Diffusion 负责图片 Whisper 负责语音 视频模型 负责视频

每一种模态都有一个单独模型。

但是现在的发展方向越来越明显：

多模态大模型 │ ┌─────────┼─────────┐ ↓ ↓ ↓ 文字 图片 视频 ↓ ↓ ↓ 理解 编辑 生成

图片生成会逐渐从：

“根据一句 Prompt 抽一张图”

变成：

“AI 理解你的目标，然后帮助你完成一个视觉任务。”

例如你告诉 AI：

给我的公众号文章设计一张封面，参考苹果发布会风格。标题放左边，不要改变我的人物照片，背景换成科技蓝，并生成横版、竖版和朋友圈三个尺寸。

AI 会自己理解：

• 哪张图是人物
• 哪些元素必须保留
• 什么是苹果风格
• 标题应该放在哪里
• 不同平台需要什么比例
• 怎样修改背景
• 怎样保证三个版本视觉统一

这已经不再是传统意义上的“生图”。

而是：

Visual Agent。

十七、如果让我现在选模型

如果我是普通用户：

GPT Image / Gemini / Midjourney

如果我是设计师：

Midjourney + Recraft + Firefly

如果我是国内自媒体：

Seedream + GPT Image + Qwen-Image

如果我要做中文海报：

Qwen-Image + Seedream

如果我要开发 AI 生图产品：

GPT Image + Gemini + Seedream + FLUX

如果我要自己部署：

FLUX + Qwen-Image + HunyuanImage + Stable Diffusion

如果我要研究 AI Agent：

我反而最关注：

GPT Image、Gemini、Seedream、Qwen-Image。

因为未来真正的竞争，并不是“谁能画一张漂亮图片”。

而是：

谁能够真正理解图片，然后持续地、可控地帮你完成视觉任务。

这才是下一阶段 AI 生图真正有意思的地方。