·Y Build Team
GPT Image 2 vs DALL-E 3 vs Midjourney v7 vs Stable Diffusion 4 (2026年4月基准测试)
OpenAI 的 GPT Image 2 今日发布。我们用相同的 30 个提示词对它和 2026 年最强的三款图像模型进行了测试 —— 本文将揭示各模型的优劣势，以及你究竟该选择哪一个。
GPT Image 2DALL-E 3Midjourney v7Stable Diffusion 4AI图像对比2026
Y
GITL;DR — 2026年图像模型格局
| 模型 | 最擅长 | 每月费用 | 最薄弱项 |
|---|---|---|---|
| GPT Image 2 | Photorealism（写实感）、图像内文字、场景一致性 | 约 $0.04-$0.15/张 | 艺术风格化、动漫 |
| Midjourney v7 | 艺术风格化、绘画感、动漫、电影感 | $10-$120/月 | 图像内文字、信息图表 |
| DALL-E 3 | 快速迭代、可预测的输出 | 包含在 ChatGPT Plus 中 | Photorealism 落后于 GPT Image 2 |
| Stable Diffusion 4 | 开源、本地部署、完全控制 | 免费（硬件自备）/ 托管型 $20-60/月 | 极复杂提示词下的一致性 |
GPT Image 2 今日面世。这是首个在“精美、独特的视觉效果”维度上真正挑战 Midjourney 的模型，同时保留了 DALL-E/GPT 系列的技术优势（文字处理、指令遵循）。以下是我们在对每个模型运行了 30 个相同提示词后的详细拆解。
测试方法
我们测试了以下类别：
- Photorealism（人像、风景、产品）
- 图像内文字（短语、长段落、多语言）
- 场景一致性（多主体、物理规律、光影）
- 风格化（动漫、电影感、绘画感）
- 编辑准确度（“更改 X，保留 Y”）
- 速度（1024x1024 分辨率下生成首张图像的时间）
所有模型均使用默认设置，除了 Midjourney 设为
--stylize 100 以及 Stable Diffusion 4 设为 CFG 7。
1. GPT Image 2 (OpenAI, 2026年4月)
优势
- Photorealism 效果极其出色，一眼看上去真假难辨
- 文字渲染 —— 长段落清晰可见，且字间距（kerned）正确
- 场景一致性 —— 光影、阴影、空间关系均保持连贯
- 编辑功能 —— “更换天空”真的只换天空，不会重新排列其余部分
- 多语言文字 —— 中文、日文、阿拉伯文均能正确渲染
劣势
- 风格化 天花板明显 —— 尝试向“动漫”或“水彩”靠拢时，画面仍会向 photorealism 漂移
- 跨图像的角色一致性 依然有限（Midjourney 经常被诟病的问题在这里同样存在）
- 价格攀升 —— Ultra 档位（$0.15/张）在大批量作业时成本较高
适用场景
写实产品照、带有真实文案的营销图像、App 原型图、信息图表、需要写实感的社论插画。
定价
Standard $0.04，HD $0.08，Ultra $0.15。通过 Y Build：免费版每月 10 张，Pro 版 Standard 档位不限量。
2. Midjourney v7 (2025年12月发布，2026年3月更新)
优势
- 艺术风格化 独一无二 —— 动漫、绘画、概念艺术、电影感
- 色彩与氛围 —— 输出具有一致的美感，看起来经过精心修饰
- 角色一致性 —— 通过
--cref实现的效果是行业内最强的 - Discord 原生社区 —— 意味着提示词灵感无穷无尽
劣势
- 图像内文字 依然不尽如人意 —— 短语可行，超过 5 个单词通常就会乱码
- Photorealism 在我们测试的所有人像中均逊于 GPT Image 2
- 场景物理规律 较弱 —— 不同主体间的光影往往不一致
- 截至2026年4月仍无 API —— 仅限 Discord 或网页版
适用场景
风格化的概念艺术、书籍封面、音乐宣传物料，以及任何“美感”重于“准确性”的场景。
定价
Basic $10/月，Standard $30/月，Pro $60/月，Mega $120/月。Mega 档位提供无限量模式。
3. DALL-E 3 (OpenAI, 2023年10月发布，更新至2025年)
优势
- 速度极快 —— 每张图仅需 3-4 秒
- 极佳的提示词遵循能力 —— DALL-E 依托 ChatGPT 在生成前重写提示词，因此你能得到想要的画面
- ChatGPT Plus 内置免费 —— 无需额外费用
- 对非专家友好 —— 会自动进行提示词扩充
劣势
- Photorealism 明显落后于 GPT Image 2
- 文字渲染 仅适用于短语，长段落会失败
- 缺乏精细控制 —— 除了 3 种预设外无法自定义宽高比
- 视觉感陈旧 —— 2023/2024 年的 AI 艺术审美现在看来已经过时了
适用场景
日常使用、快速迭代、原生 ChatGPT 工作流，以及当 GPT Image 2 额度耗尽时。
定价
包含在 ChatGPT Plus（$20/月）中。API：每张图 $0.04-$0.12。
4. Stable Diffusion 4 (Stability AI, 2026年1月)
优势
- 权重开放 (Open weights) —— 在自有硬件上运行，无 API 限制
- 完全控制 —— ControlNet、IP-Adapter、LoRA 均可完美运行
- 隐私性 —— 图像永远不会离开你的基础设施
- 定制化 —— 可针对你自己的品牌 / 风格 / 角色进行训练
劣势
- 一致性 在复杂的多主体提示词下落后于闭源模型
- 文字渲染 是该组中最弱的
- 上手门槛高 —— 即使是托管版本也需要熟悉采样器（sampler）设置
- 显存 (VRAM) —— 全质量运行 SD4 至少需要 24GB
适用场景
品牌特定微调（训练一次产品/角色，永久生成）、隐私敏感型工作、API 成本过高的大批量生成场景。
定价
若自建服务器则免费（需要 GPU）。托管平台：Replicate 约 $0.003/步，RunPod 约 $0.40/小时。
强强对决测试
测试项：“咖啡师正在制作拉花爱心，晨光透过咖啡馆窗户，细腻的蒸汽，背景可见价格清晰的价目表”
- GPT Image 2: 蒸汽物理效果正确，光照角度一致，价目表价格清晰可读。★★★★★
- Midjourney v7: 审美极佳，但价目表上的文字是乱码。★★★★☆
- DALL-E 3: 构图良好，光影平淡，价目表不可读。★★★☆☆
- Stable Diffusion 4: 咖啡师画得不错，但蒸汽看起来不自然。★★★☆☆
测试项：“动漫风格的红发年轻女子在雪林中，电影感光效”
- Midjourney v7: 华丽，正是你想要的动漫风格。★★★★★
- Stable Diffusion 4: 配合动漫 LoRA 表现扎实。★★★★☆
- GPT Image 2: 出现 Photorealism 漂移 —— 看起来像个穿 Cosplay 服装的真人。★★☆☆☆
- DALL-E 3: 平庸的动漫风，画面较扁平。★★★☆☆
测试项：“显示 ‘Weekly Growth: 24%’ 的信息图，使用整洁的无衬线字体”
- GPT Image 2: 完美。排版整洁，对齐准确。★★★★★
- DALL-E 3: 可读但字间距有偏离。★★★★☆
- Midjourney v7: “weebly growith: 24%” —— 乱码。★★☆☆☆
- Stable Diffusion 4: 文字表现比 Midjourney 还差。★★☆☆☆
测试项：“将这张图中的红车改为蓝色，保持其他部分完全一致”
- GPT Image 2: 准确更改了车辆，其余部分完全保留。★★★★★
- DALL-E 3: 整个图像重新生成了，构图发生了变化。★★☆☆☆
- Midjourney v7: 需要使用
--vary (region)工作流，虽然可行但步骤较多。★★★★☆ - Stable Diffusion 4: ControlNet/局部重绘（inpainting）在此场景下表现完美。★★★★★
测试项：速度 (1024x1024，首次尝试)
- DALL-E 3: 3.2s
- GPT Image 2: 4.8s
- Stable Diffusion 4 (托管型): 5.5s
- Midjourney v7: 11-15s (Discord)
按使用场景选择
| 你的需求... | 最佳模型 |
|---|---|
| 生成带有真实文案的营销视觉图 | GPT Image 2 |
| 制作电商产品照 | GPT Image 2 |
| 制作书籍封面或专辑封面 | Midjourney v7 |
| 绘制动漫 / 漫画 / 连环画 | Midjourney v7 或 Stable Diffusion 4 + 动漫 LoRA |
| 训练自有品牌角色 | Stable Diffusion 4 (微调) |
| 在自有硬件上私密生成 | Stable Diffusion 4 |
| 在 ChatGPT 中快速迭代 | DALL-E 3 |
| 通过语言编辑现有图像 | GPT Image 2 |
| 高吞吐量大批量生成 | Stable Diffusion 4 自托管 |
模型组合使用（我们的实际做法）
没有单一模型能通吃所有场景。一个真实的 2026 年图像工作流如下：
- 概念与氛围：使用 Midjourney v7 进行探索 —— 这是寻找视觉方向最快的方法。
- 最终写实输出：使用 GPT Image 2 生成需要准确性和可读文字的生产级图像。
- 批量 / 重复性任务：自托管 Stable Diffusion 4 以实现规模化（如数千张产品图）。
- 快速迭代：在 ChatGPT 中使用 DALL-E 3 处理日常琐事。
GPT Image 2 × Y Build
Y Build 已在今日（T+0）集成 GPT Image 2。如果你想在不维护四个账号的情况下，将它与其他三个模型进行对比测试：
@Designer 用 gpt-image-2, dalle-3, midjourney (通过代理), 和 sd4-hosted 运行同一个提示词。给我一个四格对比。
Designer 智能体会并行运行这四个模型，返回一张合成图，并将每个原件保存到你的工作区。这正是我们撰写本文时使用的测试工作流。
免费试用 Y Build — 免费版提供 10 次 GPT Image 2 生成额度，无需信用卡。FAQ
我应该取消 Midjourney 订阅吗？
目前还不建议。如果你的工作偏向艺术风格化，Midjourney v7 仍然保持着显著的领先优势。目前建议两者兼顾；等到 Midjourney v8 发布时（预计 3-6 个月后）再重新评估。GPT Image 2 能取代图库订阅吗？
对于头图（hero images）、功能插画和博客视觉效果，答案是肯定的。但对于非常具体的现实世界摄影（例如“某特定建筑的无人机航拍”），图库依然更胜一筹。GPT Image 2 在发布首日是否在美国以外地区可用？
是的 —— OpenAI 的推行是全球同步的，除了常规的受限地区。体验 GPT Image 2 最好的免费途径是什么？
- Y Build 免费版（每月 10 次）—— 无需信用卡
- 如果你已经在付费使用 ChatGPT Plus
- OpenAI API 赠送额度（注册时通常有 $5 免费额度）
图像是否有可见水印？
图像嵌入了不可见的 C2PA 元数据（metadata）。输出图像中没有可见水印。哪个模型的角色一致性最好？
带有--cref 的 Midjourney v7 在保持多张图像中角色一致方面依然胜出。GPT Image 2 的一致性正在提高，但尚未达到顶尖水平。对于特定训练过的角色，使用定制 LoRA 的 Stable Diffusion 4 表现最强。