工具|Ai以圖生圖具體化效果之對比

Ai以圖生圖具體化效果之對比

文/楊之藏

看到有文章介紹Google Gemini中的Gemini 3模型，可以生成很棒的知識卡片圖。于是就想親手實踐一番，看看實際的效果是不是真如文章中所說的那樣？

樣本圖

不需要科學上網，就能夠使用Gemini 3模型的Ai，到底有哪些呢？有文章介紹了ZenMux和Flowith，但一個個嘗試才發現，在ZenMux中使用這個模型是需要付費的，而Flowith倒是可以免費使用。

Flowith平臺

注冊后，下載了一張知識圖譜的樣板，然后在Flowith中選中Nano Banana2（Gemini 3）的圖片生成模式，將樣本提交給它，發送以下提示詞：

請參考附件圖片中的樣式，歸納整理網上資源為《紅星照耀中國》這本書做一個相似的知識圖片。 陽光之波微信公眾號（ID:ygzbweb1）

它出來的圖片確實讓我有些驚訝！樣式、風格都跟樣板差不多，但是文字卻都是《紅星照耀中國》這本書相關的內容，只是有部分圖片還需要微調。

Flowith第一次生成

為了測試一下國內的主流Ai對于相同的提示詞，生成的圖片效果做個對比，我用了即夢、豆包、Kimi、天工。效果一言難盡。即夢里是選擇圖片4.5，豆包里是選擇Seedream4.5，Kimi和天工里現在都是只給提示了。即夢和豆包里，都大多沿用原來的排版和圖片，只有少部分地方替換成了《紅星照耀中國》相關的圖片。而文字也是大部分沿用原來的，只有少部分替換了。同時生成的幾張，即夢里只有一張可用，而豆包沒有一張是可以用的。我有點不敢相信，于是就再重新生成了一次，效果仍是如此。

Flowith第二次微調

看樣子，國內主流Ai對于這個方面的圖形生成技術還有待提升。這與Google Gemini的Gemini 3模型相比，差距不是一點點大。人家是一次基本成型，只需要細節完善即可。而這些是一次基本不成型，需要大修大改。

Flowith第三次微調

這幾年雖然在使用的過程中，親身經歷國內主流Ai技術的突飛猛進，但我仍然感覺，似乎吹噓得有些過火了，與國外Ai大模型相比，應該還有很長的路要趕！

Flowith第四次微調

后來，我用felo Ai里的Nano Banana Pro采用完全一致的提示詞生成圖片，效果更加驚艷，直接一次成形，根本不用做任何的修改，甚至連水印都沒有。

即夢生成的唯一可用圖片

如果一個國外Ai模型要比國內的Ai模型都要表現得更懂中文時，國內的Ai模型提供者不應該好好反思嗎？

豆包生成的

felo Ai一次生成的

Flowith里文生圖第一次

Flowith里文生圖微調

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