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MODEL COMPARISON

DALL-E vs GPT Image 2:同一個需求該用哪個

站內兩邊分別有 23 組和 562 組可復現案例。下面從擅長場景、提示詞寫法到實際成圖逐項對照。

一句話結論

DALL-E 更適合自然語言描述友好;GPT Image 2 更適合對話式連續修圖。同一個想法在兩邊各跑一次往往更划算——它們"聽話的方式"不一樣,提示詞的寫法也要跟著調。

擅長場景與寫法對照

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

對話式連續修圖自然語言描述的理解照片風格化與區域性替換中文提示詞直接可用
它更吃"像跟人說話一樣"的描述,不需要堆砌引數詞;改圖時直接說"把背景換成…"比重寫整段提示詞更高效。

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 的案例

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