AI 圖片模型怎麼選：六類場景對號入座指南
先界定討論範圍：本文只談模型的定位差異，不涉及具體版本號、跑分資料這類需要持續更新才準確的資訊，相關內容以官方公開說明為準。目前站內主要案例來自 Google 系的 Nano Banana / Nano Banana Pro 和 OpenAI 系的 GPT Image 2，市面上另有 Midjourney、Flux、即夢等模型，各有各的擅長方向，但因不在站內案例庫覆蓋範圍內，本文不做具體展開。以下按六類常見場景分別說明，僅代表基於站內案例的觀察結論。
判斷該用哪一種，先問自己兩個問題：這次需求是"一次成型"還是"需要反覆調整"，畫面裡有沒有必須精確出現的文字或多張參考圖。前者偏向結構化長提示詞，後者偏向自然語言加多輪對話，這條判斷標準貫穿以下六類場景，比單純記"誰更強"這種籠統印象更實用。
關於電商產品圖，選擇建議如下
產品圖的核心訴求是"穩"——同一件商品換角度、換背景，產品本身的形態和材質不能跑偏。這類需求對結構化提示詞的響應更敏感，Nano Banana Pro 在這條上的表現相對穩定，尤其是需要批次出多角度圖的場景。
這張精華瓶產品圖瓶身的磨砂質感和懸浮陰影是結構化提示詞裡逐條交代出來的，這類需求可以參考電商產品分類裡的其他案例。
關於人像寫真，選擇建議如下
人像寫真分兩種訴求：一種是"要精細控制"，姿態、光線、道具都提前想好，這種適合一次性把結構化長提示詞寫全，交給Nano Banana Pro；另一種是"邊看邊改"，先出一版再逐步調整表情和細節，這種更適合GPT Image 2的對話式流程，不用重寫整段提示詞。
這張咖啡館人像走的是第一種路線，姿態和道具在提示詞裡定得很細，這類人像寫真需求的具體寫法，可以參考Nano Banana 修圖改圖指南。
關於插畫創作，選擇建議如下
插畫類需求對"自然語言理解"的要求更高，角色的表情、動作、構圖關係用一句話說清楚，比堆砌風格關鍵詞更有效，這條上 GPT Image 2 的對話式修圖邏輯同樣適用——先出草稿，再逐輪調整線條和配色。如果是需要固定角色三檢視、多姿勢合集這類要求高度一致性的插畫需求，結構化寫法配合Nano Banana Pro會更省心，兩條路線看具體需求而定，不必二選一。
這張雙聯插畫案例是分兩次調整定下最終配色的，插畫藝術分類裡還有更多類似需求的案例可以參考。
關於資訊圖與圖表排版，選擇建議如下
資訊圖的難點在於多個區塊既要獨立又要整體對齊，欄位化的提示詞寫法在這條上優勢明顯——每個區塊的內容、字型、留白單獨交代，比讓模型自由發揮排版穩。這類精細排版需求，Nano Banana Pro 的指令跟隨能力表現相對突出。
這張資訊圖表案例同一套內容切出五種視覺風格，區塊結構沒有因為風格切換而錯位，具體的欄位拆解寫法可以參考結構化提示詞寫法一文。
關於修圖改圖，選擇建議如下
修圖改圖這條賽道，兩個模型各有分工。舊照片修復、身份一致性要求高的場景（比如同一張臉修復後還得是同一張臉），結構化描述配合Nano Banana Pro相對穩妥；區域性替換、去除元素這類"改一小塊，其他別動"的需求，GPT Image 2的對話式流程效率更高，不用每次重新描述整張圖。批次處理同一批照片時，前者的穩定性優勢會更明顯，因為每張圖的提示詞結構可以複用，只替換主體資訊。
這張老照片修復案例對身份一致性的要求很高，屬於結構化描述更佔優勢的場景，更多同類需求可查閱修圖改圖分類，具體的換背景、去路人寫法在ChatGPT修圖指令大全一文裡有更詳細的說明。
關於文字海報設計，選擇建議如下
畫面裡需要出現準確文字的場景（促銷海報、標題卡、產品標籤），這條上模型之間的差異比較明顯——文字內容必須用引號在提示詞裡寫死，且不宜堆砌過多文字塊，這條建議對結構化寫法更友好的模型同樣適用。同一版面裡如果要出現中英文混排，建議分兩次分別鎖定各自的文案內容，一次性混著寫容易造成字型和語種互相干擾。
這張時裝週海報左右分屏的版式和文字區域是分開交代的，設計素材分類裡還有更多文字排版類案例。
結論
以上六類場景的選擇建議，核心邏輯就一條：需求越偏向"一次性精細控制、多圖參考一致、畫面文字精確"，越適合結構化長提示詞這條路線；需求越偏向"邊看邊改、區域性調整、自然語言描述即可"，越適合對話式修圖這條路線。兩條路線不是誰比誰強，是分工不同。想看兩個模型的直接對比資料，可參考GPT Image 2 對比 Nano Banana Pro、GPT Image 2 對比 Nano Banana、Nano Banana 對比 Nano Banana Pro這三篇，模型百科首頁彙總了每個模型的定位說明，對比專題頁面還有更多組合可查。想直接照著案例練手，首頁image.faxianai.com有完整的提示詞案例庫。以上結論均為基於站內案例的個人觀察，不構成對任何產品或訂閱方案的推薦意見。