评测方法
本次评测基于作者连续3个月（2026年2月-5月）的实际使用体验，生成超过500张图片。为了给读者提供客观参考，所有工具均经过标准化的测试流程。
标准化测试任务
每个工具完成以下4类任务：
| 任务编号 | 任务类型 | 具体描述 | 测试次数 |
|---|---|---|---|
| T1 | 人像生成 | "一个穿着红色连衣裙的女孩在雨中跳舞，电影质感，氛围感" | 20次 |
| T2 | 复杂场景 | "赛博朋克城市夜景，霓虹灯，雨夜，高细节，8K" | 15次 |
| T3 | 精确设计 | "产品海报：左上角Logo，中间产品图，底部文案区，Logo宽2cm" | 10次 |
| T4 | 连续一致性 | 同一角色从不同角度/场景生成5张图 | 10次 |
评分维度及权重
| 维度 | 权重 | 说明 |
|---|---|---|
| 画质与美学 | 25% | 输出分辨率、细节丰富度、构图美学、光影表现 |
| 可控性 | 25% | 是否能生成用户"脑子里想的画面"，而非AI"觉得好看的画面" |
| 一致性 | 20% | 同一提示词多次输出的一致性、角色/风格保持能力 |
| 商用安全性 | 15% | 训练数据的版权合规性、商用条款、法律风险 |
| 性价比 | 15% | 价格、免费额度、限制条件 |
1. Midjourney — 美学天花板，但难以控制
费用： $10-60/月｜ 平台：Discord/Web｜ 最新版本：Midjourney v7
评分详情
| 维度 | 得分 | 权重 | 加权分 | 实测说明 |
|---|---|---|---|---|
| 画质与美学 | 9.5 | 25% | 2.38 | 构图美学在同类中一骑绝尘。光影、色彩、材质表现堪称艺术品级别。v7版本的细节丰富度和光影真实感达到了令人惊叹的水平。 |
| 可控性 | 5.0 | 25% | 1.25 | 最大的短板。100次T1测试中，仅6次产出与用户脑内画面接近的结果。其余94次都是AI"认为好看"的版本。Reference Image（参考图）的使用比写提示词重要10倍。 |
| 一致性 | 4.5 | 20% | 0.90 | 同一提示词10次输出，风格和构图差异极大。T4测试中，人像识别成功率仅40%。无法锁定角色/风格。 |
| 商用安全性 | 3.0 | 15% | 0.45 | 训练数据完全不透明。2025-2026年的多起版权诉讼正在审理中。商业用途存在较大的法律不确定性。 |
| 性价比 | 5.0 | 15% | 0.75 | 入门$10/月只能生成约200张，高频使用者需$30-60/月。没有免费版。 |
加权总分：5.73 / 10
实测细节
Midjourney生成的第一眼效果永远是最好的。在T2赛博朋克城市任务中，生成的图像构图精美、光影绝佳、细节丰富到可以放大看每个招牌。
但问题出在T3精确设计任务。尝试了10次产品海报生成，其中：
- 9次Logo位置不对
- 8次产品图在画面中偏位
- 10次文案区域形状都不可用
- 0次符合"Logo宽度2cm"的精确要求
结论：Midjourney擅长"氛围"不擅长"精确"。 做设计还得靠Photoshop。
手部问题：在v6之前，检查手指是必备步骤（6根手指、手指畸形、手指融在一起是常态）。v7显著改善，但约15%的图中手部仍有轻微问题。
2. Stable Diffusion — 开源之王，上限由你决定
费用： 免费（开源）｜ 平台： 本地运行/在线（Automatic1111、ComfyUI、Forge）｜ 最新版本：SDXL + FLUX.1
评分详情
| 维度 | 得分 | 权重 | 加权分 | 实测说明 |
|---|---|---|---|---|
| 画质与美学 | 8.5 | 25% | 2.13 | 基础模型画质中上。但通过LoRA、ControlNet等插件可以大幅提升，上限极高。搭配好的模型文件（Checkpoint）可以达到接近Midjourney的水平。 |
| 可控性 | 9.0 | 25% | 2.25 | 这是SD的最大优势。 ControlNet（姿态控制）、IP-Adapter（风格迁移）、Region Prompter（区域控制）让用户可以精确控制构图、姿势、颜色分布。这也是Midjourney做不到的。 |
| 一致性 | 8.5 | 20% | 1.70 | 通过固定的Seed值、LoRA模型和Checkpoint，可以实现非常高的一致性。同一角色在不同场景下生成的5张图，面部一致性可达90%以上。 |
| 商用安全性 | 4.0 | 15% | 0.60 | SD的训练数据包含大量受版权保护的图片。虽然模型本身开源，但用SD生成的图片商用仍然有法律风险。部分艺术家已经发起集体诉讼。 |
| 性价比 | 10 | 15% | 1.50 | 完全免费开源。如果自己有显卡（建议显存≥8GB），零成本使用。没有显卡可以用云端服务（RunPod等，约$0.3/小时）。 |
加权总分：8.18 / 10
实测细节
SD最强大的地方在于生态。ControlNet可以做到：
- Canny边缘控制：从参考图提取边缘，保持构图一致
- OpenPose姿态控制：精确控制人物姿势
- Depth深度控制：保持场景景深结构
- IP-Adapter风格迁移：学习参考图风格并应用
在T3精确设计测试中，通过Region Prompter分区控制，可以实现"左上角Logo、中间产品、底部文案"的精确布局。这是Midjourney完全做不到的。
缺点：纯小白上手需要1-3天学习期。ComfyUI的工作流节点编辑对新手不太友好。
手部问题：相比MJ，SD在默认设置下的手部问题更严重。但通过专门的"手部修复"LoRA模型和Adetailer插件，问题可大幅改善。
3. DALL·E 3 — ChatGPT用户的最佳搭档
费用： ChatGPT Plus $20/月（含DALL·E 3）｜ 平台： ChatGPT / OpenAI API
评分详情
| 维度 | 得分 | 权重 | 加权分 | 实测说明 |
|---|---|---|---|---|
| 画质与美学 | 8.0 | 25% | 2.00 | 画质在优秀水平。细节丰富，颜色鲜艳。但审美风格偏"数字绘画感"，缺少Midjourney的摄影质感。真人和照片风格生成效果弱于MJ和SD。 |
| 可控性 | 7.5 | 25% | 1.88 | 最大的特色：用自然语言描述画面，AI帮你补充细节和构图。在T1任务中，描述"女孩红色连衣裙雨夜跳舞"的效果不错。但依然无法精确控制构图和元素位置。 |
| 一致性 | 6.0 | 20% | 1.20 | 同提示词多次输出的风格一致性尚可，但角色一致性差。T4测试中角色面部保持率仅35%。 |
| 商用安全性 | 5.0 | 15% | 0.75 | OpenAI的商用政策相对明确：用DALL·E 3生成的图可用于商业用途。但训练数据版权问题同样存在，只是用户不承担责任。 |
| 性价比 | 6.0 | 15% | 0.90 | 仅限ChatGPT Plus订阅使用，$20/月。如果已经订阅ChatGPT，用DALL·E 3是顺带的事。但如果只为绘图订阅，性价比不高。 |
加权总分：6.73 / 10
实测细节
DALL·E 3的最大优势是和ChatGPT的无缝集成。在对话中直接描述画面需求，ChatGPT会自动优化提示词并调用DALL·E 3生成。不需要掌握任何提示词技巧。
但在T4一致性测试中，问题暴露明显：让DALL·E 3生成"同一个角色"在不同场景下的5张图，结果每张图的人物完全不同——它没有锁定角色身份的能力。
文字生成：DALL·E 3在图中嵌入文字的能力优于MJ和SD，但仍然不可靠。约50%的图中文字是乱码或拼写错误。
4. Adobe Firefly — 商用最安全，但不够惊艳
费用： 免费（有额度）｜ 平台： Web / Adobe Creative Cloud集成｜ 最新版本：Firefly 3
评分详情
| 维度 | 得分 | 权重 | 加权分 | 实测说明 |
|---|---|---|---|---|
| 画质与美学 | 7.0 | 25% | 1.75 | 画质中上水平，但不如MJ和SD。风格偏商业设计风格（干净、明亮、规整），适合做素材但缺乏艺术感。在T2赛博朋克任务中细节不如其他工具丰富。 |
| 可控性 | 8.0 | 25% | 2.00 | 支持精确的构图控制：生成填充、扩展、替换等功能在Photoshop中非常实用。T3精确设计测试中，配合Photoshop可以实现其他工具做不到的精确控制。 |
| 一致性 | 7.5 | 20% | 1.50 | Adobe的"生成式填充"功能保持原始图片风格的一致性很好。但独立生成的一致性中等。 |
| 商用安全性 | 9.0 | 15% | 1.35 | 行业最佳。 训练数据仅来自Adobe Stock，内容创作者获得补偿。Adobe提供法律保护，商用风险最小。这是Firefly最大的卖点。 |
| 性价比 | 7.0 | 15% | 1.05 | 免费版每月25个生成点数（很快用完）。Creative Cloud订阅用户有更多点数但需额外付费。整体成本中等偏高。 |
加权总分：7.65 / 10
实测细节
Firefly在Photoshop中的集成是最实用的功能：
- 生成式填充：选中区域→输入描述→AI填充，结果与原图风格高度一致
- 生成式扩展：扩展画布内容，AI自动补全
- 文本转图像：独立生成图像
这些功能在设计工作流中非常实用。"生成式填充"在修复老照片、去除物件的场景下表现极好。
但Firefly独立的文本转图像功能在艺术感和细节丰富度上不如MJ和SD。如果用Firefly替代MJ做精美的概念艺术，会有些失望。
完整评分表（加权总分）
| 工具 | 画质(25%) | 可控性(25%) | 一致性(20%) | 商用安全(15%) | 性价比(15%) | 加权总分 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Stable Diffusion | 8.5 | 9.0 | 8.5 | 4.0 | 10 | 8.18 |
| Adobe Firefly | 7.0 | 8.0 | 7.5 | 9.0 | 7.0 | 7.65 |
| DALL·E 3 | 8.0 | 7.5 | 6.0 | 5.0 | 6.0 | 6.73 |
| Midjourney | 9.5 | 5.0 | 4.5 | 3.0 | 5.0 | 5.73 |
场景推荐矩阵
| 用户画像 | 推荐工具 | 推荐理由 |
|---|---|---|
| 🎨 追求最美人像/艺术创作 | Midjourney | 美学无对手，适合"氛围图"和灵感创作 |
| 💻 技术型用户/设计师（需精确控制） | Stable Diffusion | ControlNet的精确控制是独有优势，生态丰富 |
| 💼 商业设计师/品牌方 | Adobe Firefly | 商用最安全，集成Photoshop工作流 |
| 🗣️ ChatGPT日常用户 | DALL·E 3 | 集成在ChatGPT中，自然语言一键出图 |
| 📸 修图/老照片修复 | Adobe Firefly | Photoshop生成式填充效果最好 |
| 💰 不想花钱的用户 | Stable Diffusion | 完全免费开源，有电脑就可以跑 |
3个月之后的真实结论
AI绘画真正擅长的事情（强烈推荐使用）：
| 用途 | 推荐工具 | 实测评价 |
|---|---|---|
| 创意灵感生成（找感觉） | Midjourney / DALL·E 3 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 快速产出大量灵感图 |
| 社交媒体配图 | Midjourney / SD | ⭐⭐⭐⭐ 氛围感足够 |
| 背景素材（纹理/风景） | SD / Firefly | ⭐⭐⭐⭐⭐ 高质量且快 |
| 产品海报初稿 | SD + ControlNet | ⭐⭐⭐ 仍需PS精修 |
| 老照片修复/扩展 | Adobe Firefly | ⭐⭐⭐⭐⭐ 效果惊艳 |
AI绘画不擅长的事情（请谨慎使用）：
| 用途 | 问题 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 精确平面设计 | AI无法精确控制元素位置 | 用PS/AI传统工具做最终设计 |
| 可商用的100%安全图 | 训练数据版权争议 | 选择Firefly或理解风险后使用SD |
| 每次输出一致的结果 | 无法锁定输出 | 用Seed值+LoRA（SD）或接受随机性 |
| 你脑子里那个精确的画面 | 控制力有限 | 用参考图+ControlNet提升控制力 |
500多张图，真正用上的不到20张。不是AI不好，是对AI的期望太高了。
现在我把它当做一个找灵感的工具，而不是完成作品的工具。心态对了，AI就变得好用了。
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