过去一年，图像生成已经从“能看”进化到“能用”。不同模型在风格一致性、构图可控性和商业输出稳定性上开始拉开明显差距。
测试环境与方法论
我们使用相同提示词、相同尺寸，在 Midjourney v7、Flux 1.1 Pro、DALL·E 3 三款模型上重复生成 60 组图像，并从清晰度、风格统一性、品牌色还原、文字生成、商用风险五个维度打分。
五维实测对比
| 维度 | Midjourney v7 | Flux 1.1 Pro | DALL·E 3 |
|---|---|---|---|
| 清晰度 | 90/100 | 94/100 | 86/100 |
| 风格一致性 | 88/100 | 79/100 | 83/100 |
| 品牌色还原 | 91/100 | 93/100 | 78/100 |
| 文字生成 | 45/100 | 68/100 | 82/100 |
| 商用稳定性 | 89/100 | 74/100 | 87/100 |
2026 年选型建议
- 品牌视觉物料：Midjourney v7
- 产品图与包装设计：Flux 1.1 Pro
- 信息图与社交配图：DALL·E 3
可控生成新趋势
IP-Adapter、ControlNet 与局部重绘插件正在改变工作流。建议把模型当“风格引擎”，用插件做“约束层”。
总结
图像生成工具已进入“组合使用”阶段。建议团队按项目类型分层选型，而不是押注单一模型。
互动提问：你的团队目前在用什么图像生成工具？是“效率优先”还是“风格优先”？欢迎在评论区聊聊你的工作流。
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— IMAI 编辑部 | 2026-10-03