AI 图片模型怎么选：六类场景对号入座指南
先界定讨论范围：本文只谈模型的定位差异，不涉及具体版本号、跑分数据这类需要持续更新才准确的信息，相关内容以官方公开说明为准。目前站内主要案例来自 Google 系的 Nano Banana / Nano Banana Pro 和 OpenAI 系的 GPT Image 2，市面上另有 Midjourney、Flux、即梦等模型，各有各的擅长方向，但因不在站内案例库覆盖范围内，本文不做具体展开。以下按六类常见场景分别说明，仅代表基于站内案例的观察结论。
判断该用哪一种，先问自己两个问题：这次需求是"一次成型"还是"需要反复调整"，画面里有没有必须精确出现的文字或多张参考图。前者偏向结构化长提示词，后者偏向自然语言加多轮对话，这条判断标准贯穿以下六类场景，比单纯记"谁更强"这种笼统印象更实用。
关于电商产品图，选择建议如下
产品图的核心诉求是"稳"——同一件商品换角度、换背景，产品本身的形态和材质不能跑偏。这类需求对结构化提示词的响应更敏感，Nano Banana Pro 在这条上的表现相对稳定，尤其是需要批量出多角度图的场景。
这张精华瓶产品图瓶身的磨砂质感和悬浮阴影是结构化提示词里逐条交代出来的，这类需求可以参考电商产品分类里的其他案例。
关于人像写真，选择建议如下
人像写真分两种诉求：一种是"要精细控制"，姿态、光线、道具都提前想好，这种适合一次性把结构化长提示词写全，交给Nano Banana Pro；另一种是"边看边改"，先出一版再逐步调整表情和细节，这种更适合GPT Image 2的对话式流程，不用重写整段提示词。
这张咖啡馆人像走的是第一种路线，姿态和道具在提示词里定得很细，这类人像写真需求的具体写法，可以参考Nano Banana 修图改图指南。
关于插画创作，选择建议如下
插画类需求对"自然语言理解"的要求更高，角色的表情、动作、构图关系用一句话说清楚，比堆砌风格关键词更有效，这条上 GPT Image 2 的对话式修图逻辑同样适用——先出草稿，再逐轮调整线条和配色。如果是需要固定角色三视图、多姿势合集这类要求高度一致性的插画需求，结构化写法配合Nano Banana Pro会更省心，两条路线看具体需求而定，不必二选一。
这张双联插画案例是分两次调整定下最终配色的，插画艺术分类里还有更多类似需求的案例可以参考。
关于信息图与图表排版，选择建议如下
信息图的难点在于多个区块既要独立又要整体对齐，字段化的提示词写法在这条上优势明显——每个区块的内容、字体、留白单独交代，比让模型自由发挥排版稳。这类精细排版需求，Nano Banana Pro 的指令跟随能力表现相对突出。
这张信息图表案例同一套内容切出五种视觉风格，区块结构没有因为风格切换而错位，具体的字段拆解写法可以参考结构化提示词写法一文。
关于修图改图，选择建议如下
修图改图这条赛道，两个模型各有分工。旧照片修复、身份一致性要求高的场景（比如同一张脸修复后还得是同一张脸），结构化描述配合Nano Banana Pro相对稳妥；局部替换、去除元素这类"改一小块，其他别动"的需求，GPT Image 2的对话式流程效率更高，不用每次重新描述整张图。批量处理同一批照片时，前者的稳定性优势会更明显，因为每张图的提示词结构可以复用，只替换主体信息。
这张老照片修复案例对身份一致性的要求很高，属于结构化描述更占优势的场景，更多同类需求可查阅修图改图分类，具体的换背景、去路人写法在ChatGPT修图指令大全一文里有更详细的说明。
关于文字海报设计，选择建议如下
画面里需要出现准确文字的场景（促销海报、标题卡、产品标签），这条上模型之间的差异比较明显——文字内容必须用引号在提示词里写死，且不宜堆砌过多文字块，这条建议对结构化写法更友好的模型同样适用。同一版面里如果要出现中英文混排，建议分两次分别锁定各自的文案内容，一次性混着写容易造成字体和语种互相干扰。
这张时装周海报左右分屏的版式和文字区域是分开交代的，设计素材分类里还有更多文字排版类案例。
结论
以上六类场景的选择建议，核心逻辑就一条：需求越偏向"一次性精细控制、多图参考一致、画面文字精确"，越适合结构化长提示词这条路线；需求越偏向"边看边改、局部调整、自然语言描述即可"，越适合对话式修图这条路线。两条路线不是谁比谁强，是分工不同。想看两个模型的直接对比数据，可参考GPT Image 2 对比 Nano Banana Pro、GPT Image 2 对比 Nano Banana、Nano Banana 对比 Nano Banana Pro这三篇，模型百科首页汇总了每个模型的定位说明，对比专题页面还有更多组合可查。想直接照着案例练手，首页[image.faxianai.com](/)有完整的提示词案例库。以上结论均为基于站内案例的个人观察，不构成对任何产品或订阅方案的推荐意见。