AI 生图工具怎么选？从模型能力到设计场景

“帮我生成一张高级、有设计感的产品海报。”

同样一句提示词，丢给不同的 AI，结果可能差很多。

有的更擅长写实质感和复杂光影，有的图中文字更稳定，有的适合拿参考图继续修改，还有的第一张效果很惊艳，但很难稳定地生成第二张、第三张。

所以设计师刚开始接触 AI 生图时，很容易陷入一个问题：

到底哪个 AI 生图最好？

但真正进入项目以后，你会发现，最终效果通常不只由“模型强不强”决定，而是这几个环节一起作用：

模型能力：决定它大致能做到什么，包括提示词理解、画面质量、文字表现、参考图理解和编辑能力
平台能力：决定你怎么使用这些能力，比如能不能上传参考图、局部修改、扩图、切换模型和管理素材
输入材料：提示词、参考图、品牌色、产品素材和构图要求，决定生成方向准不准
后期处理：筛选结果、修正细节、重新排版和适配尺寸，决定它最后能不能真的进入项目

所以挑工具的时候，与其一直问：“哪个 AI 生图最强？”

不如先想清楚：我到底要生成什么？

快速找视觉灵感、做一张品牌海报、连续生成十几张 Campaign 素材、修改现有产品图，甚至从视觉生成延展到网页和视频，对工具的要求都不一样。

先看任务，再选模型和平台，比追着“最强生图工具”更有用。

一、模型和平台不是一回事

选生图工具之前，先简单分清两个概念。

模型决定生成能力的大致上限，平台决定普通用户怎样使用这些能力。

比如 Seedream 是图像模型，当它被集成到具体产品里之后，我们才能通过网页或 App 上传参考图、生成图片、继续修改和导出结果。

同一个模型可能出现在多个平台里，一个平台也可能同时接入好几个模型。

所以：

想看目前 AI 生图能力能做到什么，看模型
想知道自己实际干活顺不顺手，看平台

所以下文会同时提到模型和平台，因为设计师真正工作时，最终打开使用的通常还是具体产品。

二、目前值得关注的生图模型有哪些？

“最强模型”这件事，现在很难只给一个名字就完事了。

因为 AI 图片其实包含很多不同能力：

从零生图、图片编辑、图中文字、多图融合、人物一致性、产品一致性、复杂构图、参考图理解……

一个模型文生图很强，不代表改图也一定最好；一个模型第一张图很惊艳，也不代表它适合连续做一整套视觉。

所以榜单更适合用来观察目前哪些模型处于头部，而不是直接当成一张永久有效的“战力表”。

根据本文整理时的 2026 年 9 月 Arena 榜单，目前比较值得设计师关注的主要有以下几条路线：

（注：Arena 可以理解成 AI 模型的“公开擂台赛”：同一个任务让不同模型来做，用户不知道谁是谁，只看结果投票，最后根据大量真实用户的选择排出榜单。）

GPT Image 2.5

Arena 表现：Sunburst 文生图第 1、单图编辑第 1、文字生成第 1，目前均为 Preliminary

最擅长：复杂指令、图中文字、海报和商业视觉、精准改图、连续多轮修改

主要入口：ChatGPT Images；API 中为 GPT-Image-2.5 Flare / Sunburst

MAI-Image-2.6

Arena 表现：文生图第 4、单图编辑第 5，目前属于第一梯队

最擅长：写实视觉、商业图片、多图参考、文字生成、基于网络资料生成视觉

主要入口：MAI Playground、Microsoft Foundry

Nano Banana 2

Arena 表现：文生图第 9、单图编辑第 12、文字生成第 9

最擅长：多图理解、人物和物体一致性、知识图解、信息图、结合真实世界知识生成图片

主要入口：Gemini、Google AI Studio

Seedream 5.0 Pro

Arena 表现：文生图第 10、单图编辑第 8

最擅长：商业视觉、复杂构图、信息可视化、写实影像、多图编辑

主要入口：字节系产品与 API 服务

Qwen Image 3.0 Pro

Arena 表现：文生图第 11，目前已经进入综合榜单前列

最擅长：中文和多语言文字、复杂版式、信息图、网页和界面类视觉、多图编辑

主要入口：千问、QwenCloud、阿里云百炼等阿里系平台

这里尤其要注意：Arena 里一些刚上线的模型会标注 Preliminary，表示测试数据还不够充分，后面的排名可能继续变化。所以真正做设计的时候，排名只能帮你缩小范围。

最终还是要回到：我这一轮最需要它解决什么问题？

三、不同设计场景下，怎么选择工具？

前面看的是模型。但真正工作时，我们一般不会一直研究模型名称，而是直接打开 ChatGPT、Gemini、即梦、Midjourney、Recraft、Higgsfield 这些产品。

下面按照设计师比较常见的工作场景来选。

场景 1：UI、产品原型和网页设计

适合任务

App、Dashboard、后台系统、Web 产品、交互原型、官网

主推

ChatGPT、Figma Make、Framer

严格来说，这一类已经不只是“生图”。过去 AI 做 UI，更多是生成一张看起来像网页或 App 的图片；现在越来越多工具可以直接生成可编辑、可点击甚至可以运行的页面。

所以如果你的最终目标本来就是 UI，不一定要停在“生成一张界面图”。

怎么选

ChatGPT：适合先梳理需求、页面结构、交互逻辑和视觉方向，也可以生成 UI 视觉参考
Figma Make：适合已经在 Figma 工作流里的设计师，把现有设计、组件和 Design System 继续做成交互原型
Framer：更适合官网、Landing Page 和作品集，从页面设计继续做到发布

如果已经进入正式代码项目，再使用 Codex、Claude Code、Cursor 等 Coding Agent 会更合适。

典型工作流举例

比如做一个 SaaS Dashboard：

需求和页面结构梳理

→ 确定视觉参考

→ Figma 建立核心 Design System

→ AI 生成或搭建页面

→ 做成可以实际操作的 Demo

→ 根据真实运行结果继续修改

需要注意

“生成一张 UI 图片”和“完成一个可以使用的 UI”不是一回事。

如果只是找方向，图片生成已经够用。

如果需要真实交互、响应式、组件状态和开发交付，就应该继续进入 Figma、Framer 或 Coding 工具。

场景 2：网站主视觉、品牌调性图和概念视觉

适合任务

官网 Hero、品牌 KV、Moodboard、概念视觉、产品场景图、视觉探索

主推

ChatGPT、Midjourney、Gemini、Recraft、即梦 AI

这类任务主要解决的是视觉方向和素材探索。

怎么选

ChatGPT：适合只有一个模糊想法，希望通过对话慢慢确定构图、材质、摄影方式和视觉方向。
Gemini（Nano Banana 2）：适合已经有人物、产品、服装、环境等多张参考图，需要把它们组合到一个画面里。
Midjourney：适合大量探索不同风格和审美方向。
Recraft：更偏品牌、平面、插画、矢量和系列化视觉，对设计师比较友好。
即梦 AI：国内使用方便，适合人物、产品和商业视觉探索。

典型工作流举例

比如设计一个香氛品牌官网：

收集参考图和品牌关键词

→ ChatGPT / Midjourney 探索视觉方向

→ Gemini 组合产品、花卉和材质参考

→ 回到 Figma / Photoshop 完成正式设计

需要注意

AI 更适合前期找方向和生成素材。

真正进入品牌和网页设计后，Logo、字体、栅格、版式和品牌规范还是需要回到专业设计软件处理。

场景 3：中文海报、信息图和知识配图

适合任务

中文海报、知识图解、信息图、教程配图、简单图表

主推

ChatGPT、Gemini、千问、即梦 AI

对应到前面介绍过的模型，大致是：

ChatGPT → ChatGPT Images 2.5 Gemini → Nano Banana 2 千问 → Qwen Image 3.0 Pro 即梦 AI → Seedream 系列

这一代模型已经开始能处理标题、正文、标注和比较复杂的信息层级。

怎么选

ChatGPT：适合复杂指令、中文文字、图文结合和反复修改。
Gemini：适合先理解资料，再把内容整理成视觉图解。
千问：适合中文、多文字和复杂信息类图片。
即梦 AI：适合中文环境下的商业视觉和快速生成。

典型工作流举例

比如给一篇 AI 教程做知识图解：

把文章内容交给 AI

→ 提炼信息层级

→ 生成第一版信息图

→ 检查文字和结构

→ 回到 Figma / Photoshop 精修

需要注意

AI 生成的是一张“像设计稿”的图片，不是真正可编辑的设计文件。

正式使用前还是需要检查文案、错别字、字体、字号、对齐、品牌规范和输出尺寸。

场景 4：小红书、公众号和日常运营物料

适合任务

小红书封面、公众号配图、活动海报、Banner、日常营销素材

主推

Canva 可画、稿定设计、美图设计室、Figma

这类任务最看重的是后续修改效率。

标题、价格、日期、产品图和尺寸经常都会反复变化，所以编辑型工具通常比单纯生图更实用。

怎么选

Canva 可画：适合模板化运营内容和多尺寸适配。
稿定设计：适合国内电商、营销和运营物料。
美图设计室：适合图片处理、商品和营销素材。
Figma：适合有固定品牌规范、需要长期维护视觉系统的团队。

常见工作流举例

ChatGPT / Gemini / Midjourney / 即梦生成主视觉

→ Canva / Figma / Photoshop 完成排版

→ 批量适配小红书、公众号、Banner 等不同尺寸

需要注意

日常运营不一定需要最强的生图模型，更重要的是方便改、方便复用、方便批量适配。

场景 5：品牌 Campaign、社交媒体和成套视觉

适合任务

Campaign KV、系列海报、社交媒体、Banner、产品图、短视频

主推

TapNow、Recraft、Lovart

当需求从“一张图”变成“一整套视觉”，判断标准就发生了变化。

这个时候除了单张效果，还要考虑：

风格能不能统一
产品能不能保持一致
人物能不能连续出现
同一个视觉方向能不能延展十几张
图片、视频和不同尺寸之间能不能继续复用

怎么选

TapNow：适合图片、视频、音频和多个模型一起使用，可以通过节点式 Canvas 把流程串起来。
Recraft：更偏平面和品牌设计，适合插画、矢量、系列视觉和统一风格资产。
Lovart：适合把 Brief 和参考图交给 AI，快速尝试不同 Campaign 方向，再延展成多种营销物料。

典型工作流举例

比如做一个新品 Campaign：

上传产品素材

→ 生成主 KV

→ 延展社交媒体视觉

→ 生成 Banner

→ 继续生成短视频

需要注意

这类平台可以明显提高探索和视觉延展效率。

但真正严格的 Brand Guideline、精准版式和最终商业交付，依然需要设计师继续把关。

场景 6：电商商品图、模特图和详情页

适合任务

商品主图、场景图、AI 模特、试衣、详情页、A+、批量商品素材

主推

国内：美图设计室、稿定设计

海外：Photoroom

电商场景最重要的是商品准确度、批量处理和后续编辑。

怎么选

美图设计室：适合商品图、AI 模特、试衣、商品场景和带货素材。
稿定设计：适合主图、商品精修、场景图、模特试衣、详情页、多语言和多尺寸。
Photoroom：更适合 Shopify、Amazon 和海外独立站，重点围绕真实商品生成背景、模特和营销图片。

典型工作流举例

比如给一双鞋做电商素材：

上传真实产品图

→ AI 去背景

→ 更换不同场景

→ 加入 AI 模特

→ 批量生成不同尺寸

→ 制作详情页

需要注意

只要产品形状、Logo 和包装文字必须准确，就尽量保留真实商品素材，让 AI 主要负责背景、环境、人物和氛围。

场景 7：分镜、TVC 和 AI 视频

很多设计师现在已经不只做静态图片，探索 AI 视频、商业广告的不在少数。

这时候图片生成通常只是第一步。

适合任务

Storyboard、广告分镜、TVC、MV、产品短片、多镜头视觉

可以了解

Runway、LibTV、Higgsfield、TapNow

这些工具解决的重点已经从：“生成一张图”

逐渐变成：把人物、场景和关键帧继续组织成连续镜头。

一个比较常见的流程是：

脚本

→ 人物和场景设定

→ 生成关键帧

→ Storyboard

→ 图片转视频 / 文生视频

→ 多镜头生成

→ 剪辑和声音

所以如果你只是偶尔让一张海报动起来，不需要马上学习完整的视频工作流。

但如果未来想进入广告、短片或 AI Video，这类平台值得提前知道。

总而言之，没有一个工具能包办所有视觉任务。

真正要看的，不是它“是不是最强”，而是它能不能在你的具体任务里稳定生成、顺利修改，并最终交付合格的结果。

这才是选择 AI 生图工具更重要的判断标准。

本文更新于 2026 年 9 月 9 日。模型表现主要参考 Arena Text-to-Image / Image Edit 公共榜单。Arena 采用用户盲测投票，可以帮助观察模型能力变化，但榜单会持续更新，新模型还可能标记为 Preliminary，因此本文不把某一天的排名直接等同于“最好用”。产品功能主要通过 OpenAI、Google DeepMind、ByteDance Seed、Alibaba Cloud、Midjourney、Ideogram、Recraft、Lovart、TapNow、Higgsfield、LibTV、Runway 等官方资料核对。厂商披露的用户量、生成量与第三方 MAU 不是同一口径，不做直接比较