只需输入一句描述，AI就能生成令人惊叹的图像——这种被称为“文生图”的技术已席卷创意领域。但面对众多选择，究竟哪些大模型在驱动这场视觉革命?
一、 国际主流阵营:技术与创意的领跑者
OpenAI DALL·E3集成于ChatGPT，擅长理解复杂指令并生成高度符合语义的图像，细节处理能力尤其突出。
MidJourney艺术家群体首选，以油画质感、电影级光影和艺术化风格著称，适合概念设计、插画创作。
Stable Diffusion 系列（如SDXL）开源生态的基石，支持本地部署与深度定制，衍生出无数社区模型(如国风、科幻等垂直风格)。
二、 中国力量崛起:本土化创新与应用
百度·文心一格依托中文语义理解优势，在古风、水墨画等场景表现亮眼，与企业设计场景深度结合。
阿里·通义万相强调多风格生成与商业化落地，电商产品图、营销素材生成是其重点方向。
昆仑万维·天工支持长文本生成连贯图像，在动态分镜、多角色场景中展现出独特潜力。
三、 垂直领域新势力
- Adobe Firefly:深度集成PS设计流程，支持以图生图、扩展画布等生产力功能。
- Runway ML:视频创作者利器，支持文本生成动态影像，革新短片制作流程。
如何高效探索这些模型?
面对如此丰富的选择，一个关键痛点是:如何快速对比模型特性、访问渠道和生成效果? 这正是专业工具的价值所在。惊喜的是，现在已有平台将主流文生图模型集中呈现，支持按风格类型、开源协议、热门程度等维度筛选。例如在AIbase的AI模型广场中，你可一键直达FLUX.1的体验入口，或发现某款小众开源模型恰好契合你的创作需求。
行业观察:2024年文生图技术已从“实验性生成”转向“生产级应用”。设计师利用MidJourney加速灵感草图，电商团队通过通义万相批量生成商品海报，独立开发者则基于Stable Diffusion训练专属画风模型。工具选择的核心，在于匹配创作场景与技术可控性。
未来之眼:下一代模型正突破分辨率与逻辑一致性限制。Google的Imagen2已实现文本-图像-视频的跨模态生成，而开源社区聚焦于“可控生成”工具（如ComfyUI节点式工作流），让AI真正成为创作者的延伸。
结语
从DALL·E3的精准语义到Stable Diffusion的无限可能，文生图大模型正重塑视觉创作边界。若想系统性探索这些工具，不妨善用聚合平台——高效比对，方能找到属于你的最佳“数字画笔”。
（举报）