相同输入评估
保持提示、参考图像和宽高比对齐，以便结果差异反映模型本身，而不是设置。
AI 图片对比
输入提示词，选择模型，一键生成多种风格图片。
多模型对比
同词多图，风格多样
高质量输出
细节丰富，画质更稳
高效创作
一键生成，快速出图
灵活控制
比例可调，风格可控
46/1000
图片比例
风格倾向
预计消耗 140 积分
生成结果
还没有对比任务
选择模型并提交一次 compare，右侧就会生成整组结果卡片。
不同模型在光影、细节、材质和构图上会有明显差异。用同一段 prompt 跑一组，很快就能看出每个模型的偏好。
用一套输入对比多个 AI 图片模型
使用同一段提示词、可选的一张参考图和同一比例，在相同条件下评估多个图片模型。
AI 图片模型对比流程可以更直观地判断不同模型在真实感、提示词遵循度、光影控制、产品细节、文字表现和整体构图上的差异。与其一个模型一个模型地单独修改提示词，不如保持输入一致，直接看输出差别。
这对于广告视觉、产品渲染、社交媒体图片、品牌风格探索和提示词质检都很重要。分组对比页能把最佳结果、失败卡片和积分消耗放在同一个界面里，让你更快从实验走到可生产的模型选择。
为什么使用 AI 图像模型对比工具
并排比较可以更快完成模型筛选，也能减少无效试错。
更快的模型选择
在一次运行中查看多个输出，以便在需要为实际活动、产品页面或创意简报选择最佳模型时。
更好的提示质量控制
检查哪些模型最可靠地遵循主体、构图、光照、文本和样式说明。
减少重复运行的浪费
仅重试失败的图像，而不是重新运行整个批次，因为只有一两个模型的调用出现问题。
AI 图像模型对比的最佳用例
当你需要基于结果做模型选择，而不是只生成一张图时，对比流程最有价值。
产品广告和商业视觉效果
比较哪些模型可以提供更清晰的包装细节、更高级的光泽和更好的品牌可用构图。
排版和文本渲染检查
在您的图像需要标签文本、标志或画布上的文字时，在不同模型上测试相同的提示。
用于活动的风格探索
将相同的想法通过多个模型运行，以快速比较编辑、电影、简约和广告风格。
团队评审和客户确认
共享分组的输出，以便创意团队可以一起审查权衡，然后再为生产选择一个模型。
如何比较 AI 图像模型
使用相同的输入跨多个模型，然后将输出作为一个分组的结果集进行比较。
1
选择模型
选择您希望在同一运行中进行评估的图像模型。
2
添加您的提示
输入一个提示，并可以选择添加一个参考图像，以保持艺术方向的一致性。
3
查看分组输出
并排检查图像，下载最佳结果，或仅重试失败的图像。
AI 图像模型比较常见问题解答
关于对比任务、输入条件和积分计算的常见问题。
一次可以比较多少个模型？
您可以在一个分组请求中比较多达十个图像模型。
可以使用参考图像吗？
是的。您可以运行仅提示的比较，也可以在希望获得更一致的艺术方向时添加一个参考图像。
在模型比较期间，哪些内容应该保持一致？
保持提示、宽高比以及任何参考图像的一致性。这可以更公平地比较模型质量。
如何计算信用额度？
信用额度是根据所选模型进行估算的，在比较组开始时预留，并且仅重试失败的图像会扣除信用额度。