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MODEL COMPARISON

DALL-E vs GPT Image 2.5:同一个需求该用哪个

站内两边分别有 23 组和 254 组可复现案例。下面从擅长场景、提示词写法到实际成图逐项对照。

一句话结论

DALL-E 更适合自然語言描述友好;GPT Image 2.5 更适合長段落場景描述的完整執行。同一个想法在两边各跑一次往往更划算——它们"听话的方式"不一样,提示词的写法也要跟着调。

擅长场景与写法对照

DALL-E

自然語言描述友好概念組合與創意腦洞插畫與卡通風格上手門檻低
像描述一幅畫那樣寫完整句子,比堆砌關鍵詞更有效;想要特定風格時說清楚"什麼感覺的畫"而不是報一串風格術語。

GPT Image 2.5

長段落場景描述的完整執行材質與光影的細膩層次畫面內文字與排版的字形穩定商品圖與靜物的質感還原
把畫面拆成"主體 / 環境 / 光線 / 相機"四段分別寫,比堆砌風格詞有效得多;它對"只改某一處、其餘保持不變"這類區域性指令的響應比上一代更可靠。

DALL-E 的案例

長曝光拖出的懸浮車流光軌長曝光拖出的懸浮車流光軌暗調光裡她藏著沒說的秘密暗調光裡她藏著沒說的秘密偵探事務所,光影切出舊年代偵探事務所,光影切出舊年代紅頭巾下,一雙彩虹色的眼睛紅頭巾下,一雙彩虹色的眼睛霓虹巷戰,追逐戲定格瞬間霓虹巷戰,追逐戲定格瞬間手賬拼貼配這張城堡圖剛好手賬拼貼配這張城堡圖剛好

GPT Image 2.5 的案例

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