2026 年最佳 AI 图像生成器：9,667 张真实作品告诉我们什么
2026 年 9 月模型对比：将当前厂商说明与 9,667 条策展图库样本的提示词规律分开，样本包含外部来源。
本页目录
这份对比基于什么
大多数 AI 生图工具对比是「观点 + 五星评级」。这一篇从一份固定语料快照出发：截至 2026 年 8 月 5 日，LocalBanana 图库共有 9,667 条已发布作品。 每条作品有记录的模型标签，其中 9,599 条的「英文优先规范提示词」超过 20 个字符——仅当英文为空时才回退到中文。这让我们能回答一个更窄的问题——不是「哪个模型最好」，而是各模型标签下的公开样例中，出现了哪些类型的创作要求。
快照给出的结果如下。图片数一列统计该行全部作品；百分比则以该模型中符合文本分析条件的提示词为分母。
| 模型 | 图片数 | 要求画面内出现文字/排版 | 带摄影技术线索（shot on、85mm、f/1.4、film grain） | 要求插画/动漫 |
|---|---|---|---|---|
| Midjourney | 4,305 | 7.9% | 9.6% | 17.0% |
Nano Banana Pro（banana-pro） | 3,305 | 21.8% | 45.5% | 19.4% |
| GPT Image | 2,043 | 51.7% | 28.0% | 36.2% |
三个结论直接从中掉出来：
51.7%
是 Nano Banana 的 2.4 倍、Midjourney 的 6.5 倍
45.5%
是 Midjourney 的 4.7 倍
7.9%
三者中最低，且差距明显
完整方法以及提示词长度、光线和结构统计，见《9,599 条真实 AI 生图提示词里到底写了什么》。
2026 年 9 月：Google Nano Banana、GPT Image 2 与 Midjourney V8.2
产品名字变化得比一篇长期内容快。以下是与这份对比最相关、并于 2026 年 9 月 3 日核对过的当前选项：
| 当前选项 | 精确模型或版本 | 官方当前定位 |
|---|---|---|
| Nano Banana 2 | gemini-3.1-flash-image | 面向速度与规模的高效率图像生成和编辑 |
| Nano Banana Pro | gemini-3-pro-image | 面向复杂设计、版面与高分辨率工作的专业级生成和编辑 |
| GPT Image 2 | gpt-image-2 | 支持灵活尺寸和高保真图片输入的快速、高质量生成与编辑 |
| Midjourney V8.2 | --v 8.2 | 当前默认版本，重点是审美、画质、个性化与新的 Edit Model |
| Grok Imagine Image 2.0 | grok-imagine-image-2.0 | 图像生成与精确编辑，覆盖排版、版面和多参考图工作流 |
Google 还提供面向低延迟、大规模任务的 Nano Banana 2 Lite（gemini-3.1-flash-lite-image）；Grok Imagine Image 2.0 则发布于快照之后。两者在 8 月都没有足够样本，所以本文不会硬凑比较结果。
这张表写的是各家官方定位，不是我们的跑分。下面的语料早于或跨越了多次版本更新——Midjourney 尤其如此——因此百分比描述的是使用方式，不能被偷换成当前某个精确版本的能力结论。
Google Nano Banana 2 与 Pro：同一家族的两条路线
在 8 月快照里，banana-pro 图库样本中近一半提示词带摄影技术语言——镜头、光圈、胶片型号、布光方式，比例远高于另外两个样本。这说明人们会把「像相机一样写」的任务派给 Nano Banana；它不能证明两个当前 Google 模型在每一次摄影测试里都会赢。
动态人流中保持静止的主体——这是导演式指令，不是风格词。
一张极具电影质感的街头肖像，一位年轻女子静立于熙熙攘攘的城市街道，镜头清晰聚焦于她平静而专注的面部表情。长曝光效果使周围人群的移动形成强烈的方向性运动模糊，而主体则保持静止。柔和的自然日光，浅景深，奶油般的散景，逼真的肌肤纹理，淡淡的雀斑，自然的妆容，深色冬装外套和围巾。画面充满情感，引人深思，展现了都市叙事摄影的精髓，媲美单反相机的画质，85mm镜头视角，f/1.8光圈，高动态范围，8K分辨率，专业调色。
Google 现在把这个家族分成两条主路线：Nano Banana 2 面向速度与规模，Nano Banana Pro 面向复杂版面与更高分辨率的专业制作。两者都支持生成与编辑，但具体限制和价格并不相同。
建议先从这里试：人像与生活方式摄影、胶片模拟、需要看起来真实的产品图，以及要求细节在多次编辑中保留下来的参考图任务。可以先浏览 Nano Banana 提示词库，或在批量生成前看角色一致性指南。
入口与费用：通过 Google 的 Gemini 产品与 API 使用。免费额度、速率限制和单图成本都会变化，请查Google 当前价格，不要复制本文里的旧数字。
GPT Image 2：版面型模型
快照里最锐利的一个数字：超过一半的 GPT Image 提示词要求文字——标题、说明、招牌、排版——对比 Nano Banana 的 21.8%、Midjourney 的 7.9%。它同时也是三个样本中最偏插画的（36.2%）。
这个组合描述的是人们如何使用它：把它当设计工具，而不是相机。这不等于每一次文字生成都会成功。OpenAI 当前把 GPT Image 2 定义为支持灵活尺寸与高保真图片输入的生成和编辑模型；真正要发布的文字与版式，仍应拿原文实测。
多人合影需要同时保住许多张脸——这首先是版面问题，其次才是布光问题。
以 REFERENCE_2 作为人物、服装和课堂道具的参考，重新生成一张更整洁、最终版的课堂抓拍合影。画面中仍为那四位女性和经过调整的协调服装，但将她们的姿势改为站在课桌后方，而非坐着。保留随意的“剪刀手”活力和日本学校教室的场景，同时将背景调整为右侧有一块大型深色黑板，左侧为门口/柜子区域。摄像机角度需略微倾斜、近景、广角，呈现出闪光灯拍摄的效果，带有轻微的运动模糊和真实的智能手机/一次性相机质感。保持面部匿名/模糊处理，与参考图一致。画面中必须包含 4 位女性：左侧女性身穿白色开衫内搭米色上衣，下着浅色牛仔短裙；第二位女性身穿粉色上衣，搭配米色百褶裙，腰间系着毛衣；第三位女性身穿深色西装外套，内搭黄色上衣，下着黑色短裙；右侧女性身穿蓝色衬衫，系红色领带，搭配米色百褶裙。前景课桌需摆放杂乱的学习和个人用品，包括贴满贴纸的笔记本电脑、银色笔记本电脑、杂志/书籍、小型数码相机、米色托特包、小型化妆品/文具以及蓝色水杯。最终效果应呈现为经过体型和服装优化后的精修图，同时保留参考图中俏皮的合影氛围。
建议先从这里试：海报与营销物料、信息图、任何画面内需要可读文字的场景、插画与角色设计。GPT Image 提示词库会把完整提示词和真实结果放在一起。
入口与费用：可通过 OpenAI 图像 API 与 ChatGPT 图像体验使用。套餐和 API 价格会变化，请按你实际使用的入口查看当前 API 文档。
Midjourney V8.2：艺术指导型模型
按两个口径衡量，Midjourney 的提示词都是快照里技术信息最少的——9.6% 带摄影线索、7.9% 提到文字。这不是缺点，它描述的是另一种协作关系：用户写更短、更有画面感的提示词，把更多审美决策交给模型。
一个世界而不是一个场景——Midjourney 提示词常处的语域。
Cinematic establishing shot, ultra wide angle, 2.35:1 anamorphic. An unimaginably colossal celestial whale, larger than mountain ranges, glides through an endless radiant cloud ocean. Its back is a thriving world: rolling hills, sacred forests, rivers, waterfalls, spirit trees, and lush gardens. Monumental East Asian imperial architecture grows organically from the terrain - endless palace complexes, towering pagodas, golden glazed roofs, crimson lacquered columns, jade terraces, hanging gardens. Thousands of suspension bridges, skywalks, and multi level streets form a vertical labyrinth. Crimson silk banners, glowing lanterns, bustling markets, robed figures, spirit beast caravans, and flying boats emphasize impossible scale. The whale has translucent jade skin, glowing ancient runes, bioluminescent veins, and crystalline fins. Its breaths lift the floating continent; massive fins push aside clouds, creating vortices. City occupies only a small portion of its back. Distant herds of equally colossal celestial whales drift beyond the horizon. Warm golden volumetric god rays, HDR, atmospheric scattering, PBR, ultra realistic cinematic fantasy, hyper detailed concept art, 8K, no text, no watermark. --chaos 80 --ar 9:16 --exp 100 --hd --profile novas9i --profile tgnnslq
Midjourney 官方在 2026 年 7 月 24 日把 V8.2 设为默认版本，并引入新的 Edit Model。语料里的 4,305 条作品跨越了更早版本，不能据此断言 V8.2 单独改善了多少提示词遵循或编辑能力。实际差异可先看 Nano Banana vs Midjourney，再浏览 Midjourney 提示词库。
建议先从这里试：概念设计、编辑类插画、世界观构建，以及主要任务就是艺术指导的需求。Midjourney 销售的是含 GPU 时间的订阅计划，不应把套餐价格直接写成单图价格。
Stable Diffusion 与开源权重家族
这是另一个类别，值得单独说清楚：Stable Diffusion、FLUX、Qwen-Image、Z-Image 是可以下载到本机运行的模型。它们带来的是隐私、离线和不再向供应商支付单图费用——代价是配置、合适的硬件，以及你自己承担的运行成本。
如果你在权衡的正是这笔账，我们写过一篇详细的，含真实显存需求：Nano Banana 能本地运行吗？
按任务选，不要按分数选
| 如果你需要… | 用 | 理由 |
|---|---|---|
| 一张可信的照片 | 先试 Nano Banana Pro 或 2 | 8 月样本中摄影导向的提示词占比最高；仍要用当前版本实测你的主体 |
| 画面里有可读文字 | 先试 GPT Image 2 | 8 月样本中 51.7% 是文字类任务；发布前必须核对实际拼写 |
| 一张有冲击力的风格化图 | 先试 Midjourney V8.2 | 它的样本把更多审美决定交给模型 |
| 同一角色贯穿多张画面 | 先试 Nano Banana | 关键是参考图编辑工作流；要检查整组而非只看第一张 |
| 海报、信息图、片头卡 | GPT Image 2 或 Nano Banana Pro | 两者都面向设计任务；用真实文案和版式各跑一次 |
| 隐私、离线、或固定成本跑量 | 本地 FLUX / Z-Image | 数据不出本机，没有单张账单 |
诚实的结论是：对大多数人来说答案不是某一个模型。8 月图库样本把摄影 brief 与 Nano Banana、文字与版面任务与 GPT Image、开放式艺术指导与 Midjourney 联系起来；当前版本仍可能移动这些边界。可以根据作例选择用自己的需求测试什么，但这份样本不能证明哪个模型最适合你。
Grok Imagine Image 2.0 被有意留在推荐表之外：它发布于固定快照之后。官方功能把它放进了生成与编辑的候选名单，但在分配「最适合的任务」之前，我们还需要一轮注明日期、输入完全一致的实测。
自己验证
解决对比争议最快的方式，是把同一份 brief 丢进不同模型跑一遍。下面的图库示例各自使用不同提示词，只能展示范围，不是受控结果。打开任意一张复制完整提示词，再把未经修改的同一份 brief 交给你正在考虑的模型：
每个生成器用不同提示词，哪张顺眼就判哪个更好
在每个生成器里运行完全相同的主体、构图、文字和参考图任务；先比较指令遵循，再比较审美
常见问题
2026 年哪个 AI 生图工具最好？
没有唯一答案。任何点名永久赢家的文章，都藏起了任务和版本。固定的 8 月快照显示三个模型家族被用于可测量地不同的任务；9 月版本表则给出当前具体型号。先按任务选择，再测试那个精确版本。
Google 的 AI 生图模型和 GPT Image 2、Midjourney V8.2 有什么区别？
Google 当前有两条主路线：Nano Banana 2 优先速度与规模，Nano Banana Pro 面向复杂设计和更高分辨率工作。GPT Image 2 同样面向生成与编辑，支持灵活尺寸和高保真图片输入。Midjourney V8.2 则仍是带有独立提示词语法与 Edit Model 的订阅式艺术指导工作流。这些是产品差异；8 月百分比衡量的是用户把什么任务交给谁，不是正面对跑的分数。
哪个最适合写实照片？
在 8 月使用数据里，Nano Banana 样本的差距最明显：45.5% 的合格提示词带明确摄影指令，约为 Midjourney 的 4.7 倍。这是很强的起始信号，但不能证明每一个当前 Nano Banana 版本都会赢下每条摄影提示词。
哪个能正确渲染文字？
先试 GPT Image 2，再核对实际结果。在 2,043 条 GPT Image 样本中，超过一半的合格提示词是文字类任务。这是整理后样本中的模式，不是普遍用户偏好的证明，也不保证每一次生成的拼写与版面都完美。
Midjourney V8.2 还值得订阅吗？
如果你的活偏风格化或概念性，可能值得。语料显示的是一种把更多审美决定交给 Midjourney 的工作方式。如果任务有很多硬规格，订阅前先拿一条真实 brief 与 Nano Banana 或 GPT Image 对跑。
