工具|Ai以图生图具体化效果之对比

AI 知识库2个月前发布
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工具|Ai以图生图具体化效果之对比
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Ai以图生图具体化效果之对比

文/杨之藏

看到有文章介绍Google Gemini中的Gemini 3模型,可以生成很棒的知识卡片图。于是就想亲手实践一番,看看实际的效果是不是真如文章中所说的那样?
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样本图
不需要科学上网,就能够使用Gemini 3模型的Ai,到底有哪些呢?有文章介绍了ZenMux和Flowith,但一个个尝试才发现,在ZenMux中使用这个模型是需要付费的,而Flowith倒是可以免费使用。
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Flowith平台
注册后,下载了一张知识图谱的样板,然后在Flowith中选中Nano Banana2(Gemini 3)的图片生成模式,将样本提交给它,发送以下提示词:

请参考附件图片中的样式,归纳整理网上资源为《红星照耀中国》这本书做一个相似的知识图片。
阳光之波微信公众号(ID:ygzbweb1)

它出来的图片确实让我有些惊讶!样式、风格都跟样板差不多,但是文字却都是《红星照耀中国》这本书相关的内容,只是有部分图片还需要微调。

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Flowith第一次生成
为了测试一下国内的主流Ai对于相同的提示词,生成的图片效果做个对比,我用了即梦、豆包、Kimi、天工。效果一言难尽。即梦里是选择图片4.5,豆包里是选择Seedream4.5,Kimi和天工里现在都是只给提示了。即梦和豆包里,都大多沿用原来的排版和图片,只有少部分地方替换成了《红星照耀中国》相关的图片。而文字也是大部分沿用原来的,只有少部分替换了。同时生成的几张,即梦里只有一张可用,而豆包没有一张是可以用的。我有点不敢相信,于是就再重新生成了一次,效果仍是如此。
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Flowith第二次微调
看样子,国内主流Ai对于这个方面的图形生成技术还有待提升。这与Google Gemini的Gemini 3模型相比,差距不是一点点大。人家是一次基本成型,只需要细节完善即可。而这些是一次基本不成型,需要大修大改。
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Flowith第三次微调
这几年虽然在使用的过程中,亲身经历国内主流Ai技术的突飞猛进,但我仍然感觉,似乎吹嘘得有些过火了,与国外Ai大模型相比,应该还有很长的路要赶!
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Flowith第四次微调

后来,我用felo Ai里的Nano Banana Pro采用完全一致的提示词生成图片,效果更加惊艳,直接一次成形,根本不用做任何的修改,甚至连水印都没有。
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即梦生成的唯一可用图片
如果一个国外Ai模型要比国内的Ai模型都要表现得更懂中文时,国内的Ai模型提供者不应该好好反思吗?
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豆包生成的
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felo Ai一次生成的
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Flowith里文生图第一次
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Flowith里文生图微调
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