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MODEL COMPARISON

GPT Image 2.5 vs Z-Image Turbo:同一個需求該用哪個

站內兩邊分別有 254 組和 3 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

GPT Image 2.5 更適合長段落場景描述的完整執行;Z-Image Turbo 更適合中英雙語文字渲染。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

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。

Z-Image Turbo

中英雙語文字渲染寫實人像與場景極快的出圖速度指令跟隨穩定
取樣步數少,提示詞寫得越具體越吃香;把畫幅和主體位置放在最前面,風格描述放後面,免得它把風格當成主體去畫。

GPT Image 2.5 的案例

夜間天文鐘修復臺:精密機械提示詞夜間天文鐘修復臺:精密機械提示詞晨霧靛藍紙坊:手工紙製作場景提示詞晨霧靛藍紙坊:手工紙製作場景提示詞雨窗前的圖書館側影,留出一點戒備雨窗前的圖書館側影,留出一點戒備琥珀色漆,在鳳凰木飾上慢慢發亮琥珀色漆,在鳳凰木飾上慢慢發亮巨型檔案階梯,在清晨通向薄霧巨型檔案階梯,在清晨通向薄霧雨落京都,茶地圖留在木窗裡雨落京都,茶地圖留在木窗裡

Z-Image Turbo 的案例

這煙霧裹得挺整挺唬人這煙霧裹得挺整挺唬人寫字的手邊多了一隻爪子寫字的手邊多了一隻爪子這張要是詳情圖,點選率起飛這張要是詳情圖,點選率起飛
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