它们各有各的优势，FLUX 在生成一致性方面没有敌手，而即梦在中文修图方面理解更佳。

　　简单来讲，就是你给模型一张图和提示词，让它改东，它就不能改西。改的风格还得和原图一样，不能带AI味。比如这会儿世超想魔改一下公司的灯牌，把 “差评” 改成 “X.PIN”。我们分别用 FLUX、GPT-4o 和即梦对灯牌进行修改，它们给出的结果是这样的：

　　即梦夹在中间，属于单看不错，和 FLUX 相比还有差距的程度。窗户稍微魔改了一点，外墙材质也变光滑了。

　　只有 FLUX，不该动的一笔没动，该细节的地方，连灯牌支架在 X 的哪个位置都安排的明明白白，前后一致性、对物理世界的理解都强的可怕。

　　而且 FLUX 可能因为用户不多，速度超快。基本半分钟使命必达，体验极佳。

　　没错，这就是差评在海外的。。。其实在进行图片编辑时，世超测试过的绝大部分模型，都对提示词存在理解偏差，能按照指示把分内事做好就不错了，对不该改的地方瞎发挥一通那是很常见的。

　　而 FLUX 就是能根据提示词精准定位到需要修改的位置，其它地方一点不动，非常神奇。

　　这要求大模型不但要对图片内容理解到位，还要懂中文语境，才可能 P 对 P 好。不知道最近某位蔡姓顶流的新歌各位差友听没听，为表这么多年做小黑子的歉意，世超直接掏出编辑部特供表情包，原地爆改坤坤粉丝包。

　　反观 FLUX，在中文理解上做的简直是一坨，原图裁一下就返回来了，一点没动。

　　世超立刻用即梦生成了一组十周年表情包，平均每张图耗时一分钟，再也不用先抠后 P 了。

　　再看看下面这一组 slogan 设计，不得不说，即梦 AI 的审美实属超前。

　　P 图拯救旅游废片找 FLUX，中文表情包制作和字体修改设计找即梦。比较过 FLUX 和即梦，世超觉得现阶段的文生图还是不能既要又要。FLUX 和即梦在一致性和创造力之间，很难兼得。和语言大模型类似，来点幻觉才有创造力，发挥却会变得不稳定。

　　即梦每天都送 60 积分，每次生成图片消耗 1 积分，编辑图片 2 积分。