2026 年最佳 AI 图生图工具对比

从一个具体的成本问题说起

在大多数平台上，基于现有的 1024x1024 参考图生成变体既要花积分，到第三次处理时面部细节还是会变。当用户需要同一个角色出现在五帧画面中、又不想从头重画时，就会碰上这道坎。

常见的变通做法是把图片上传到新的文本提示词会话中，但迭代两次后，有 70% 的情况会丢失原始构图。这就迫使用户增加手动蒙版步骤，每个素材要多花 15 分钟。

Midjourney 的 remix 模式即使在低强度设置下也会进行全局风格改动。DALL-E 的变体功能除了简单的矩形区域外，会忽略精确的蒙版输入。两者都需要单独的放大处理，积分消耗随之翻倍。

Flixly 的专属工作流程在图生图页面接受一张源图和可选蒙版。默认情况下任务会交给 GPT-Image 2.0 处理，它支持 2048 像素输入，标准任务在 8 秒内即可返回结果。

用户可以把模型选择器切换到 FLUX Kontext，以在线稿上获得更高的边缘还原度。将强度设为 0.65 运行一次，即可保留 92% 的原始像素位置，同时允许有针对性地更换颜色。

模型	最大输入尺寸	常规积分	蒙版支持	输出格式
GPT-Image 2.0	2048 px	应用内报价	完整	PNG, JPG, WebP
FLUX Kontext	1536 px	应用内报价	仅边缘	PNG, TIFF
Gemini 3.1 Flash	1024 px	应用内报价	矩形	JPG, WebP

该表格展示了分辨率与成本之间的取舍。对大多数角色创作而言，GPT-Image 2.0 能兼顾两者。

当参考图中含有细小文字或标志时，强度低于 0.4 时即使是 FLUX Kontext 也会丧失可读性。这种情况下，可以通过 AI 照片特效流程在之后单独进行一次锐化处理。

透明背景会触发额外的合成步骤，费用会计入报价。只有当源文件本身带有 Alpha 通道时，系统才会返回 Alpha 通道。

使用入门积分包时，频繁上传的长时间会话在 40 个任务后会达到每日生成上限。付费方案可将上限提高到 200。

将基础帧上传到图生图。打开参考锁定开关。以 0.55 强度生成三个变体，然后把效果最好的一张连同新的服装蒙版再次送入图生图。在下一轮之前，在文件名后加上 _v02 以便跟踪版本。

对于产品图，同样的流程也适用，最后一步使用产品样机将编辑好的商品放到中性背景上。

常见问题

为了保持角色一致性，应该从什么分辨率开始？▾

测试时先从 1024x1024 开始。确认模型在较低设置下能完整保留面部特征点后，再提高到 1536 或 2048。

在 GPT-Image 2.0 上做一次蒙版编辑要消耗多少积分？▾

一个蒙版面积为 40% 的 1024 方形任务，按模型和设置计价，提前报价，6-9 秒内返回结果。

能否在多次图生图处理中保持同一个种子？▾

可以。种子字段支持手动输入，并会一直保持不变直到你修改，从而可以在同一参考图上进行可复现的编辑。

FLUX Kontext 处理动漫线稿是否比 GPT-Image 2.0 更好？▾

在强度 0.7 下，FLUX Kontext 能让黑白草图保持干净的边缘，而 GPT-Image 2.0 若不做后期处理，线条往往会变软。

参考图支持哪些文件格式？▾

支持 10 MB 以内的 PNG、JPG 和 WebP。TIFF 仅在 FLUX Kontext 通道中支持。