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?
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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。
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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。
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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。
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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。
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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!
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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。
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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?
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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里文生圖第一次
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Flowith里文生圖微調
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