AI 绘画工具横评:谁画得最好?谁最便宜?谁最懂中文?

发布于 2026年7月17日 · 阅读约 7 分钟 · 作者:AI家AI户

参赛选手

本次横评覆盖当前主流的 4 个 AI 图像生成工具:

  • Midjourney v7——通过 Discord 使用,以艺术性和画面质量闻名全球。$10-$60/月订阅制。
  • DALL-E / GPT Image——集成在 ChatGPT 内的图像生成能力,ChatGPT Plus 订阅即可用。操作最简单:直接对话就能出图。
  • 通义万相——阿里通义千问旗下的图像生成模型。免费使用(有额度限制),中文理解最好。
  • 即梦(Dreamina / Jimeng)——字节跳动出品,国内用户增长最快的 AI 绘图工具之一。免费起步。

维度一:画面质量与艺术性

排名:Midjourney > DALL-E > 通义万相 ≈ 即梦

这个维度 Midjourney 目前仍是行业标杆。它的画面细节丰富度、光影处理和构图审美都明显领先一截。如果你需要的是"能直接拿去发小红书或做海报素材"的高质量图片,Midjourney 是首选。它在写实风格、插画风格、3D 渲染风格上的表现都很稳定。

DALL-E(GPT Image)的画面质量也不错,尤其在照片级真实感方面表现强。但有时候生成的图片会显得"太完美了"——缺少一点艺术感的不对称美。另外 DALL-E 对文字渲染(图片里包含文字)的能力明显弱于竞品。

国产的两个(通义万相和即梦)进步很快。2025 年初它们还在追赶阶段,到 2026 年年中已经能处理大部分日常需求了。差距主要在:复杂场景的多物体一致性、超精细纹理、以及某些特定艺术风格的还原度上。但对于社交媒体配图、公众号头图这类用途,完全够用。

维度二:中文提示词理解

排名:通义万相 > 即梦 > DALL-E > Midjourney

这个维度是国产模型的绝对主场。你用中文描述一个画面——比如"一个穿着汉服的女孩站在樱花树下,远处是传统中式建筑,傍晚的暖色调光线,水彩画风格"——通义万相和即梦几乎每次都能准确理解并呈现所有元素。

Midjourney 虽然也支持中文输入,但它本质上是把中文翻译成英文再理解的,经常会出现理解偏差(比如把"暖色调"理解为橙色滤镜而非整体氛围)。使用 Midjourney 的最佳实践仍然是写英文 prompt,这对英语不好的用户是个门槛。

DALL-E 处于中间位置——中文基本能懂,但在一些文化特有概念上偶尔翻车(比如不理解什么是"赛博朋克风的故宫")。

维度三:易用性与工作流集成

排名:DALL-E(GPT Image)> 通义万相 > 即梦 > Midjourney

DALL-E 的最大优势就是零学习成本。你在 ChatGPT 里说"帮我画一张图",它就直接生成了。不需要学 prompt 写法、不需要切 Discord 界面、不需要调参数。对于"只想快速出一张图"的用户来说,这是最好的选择。

通义万相通过网页和 App 都能用,界面直观。即梦的功能更丰富(除了文生图还有图生图、局部重绘、视频生成等功能),但功能多也意味着学习成本稍高。

Midjourney 的 Discord 操作方式对非技术用户来说确实不够友好——你需要学会用斜杠命令、参数组合、seed 控制等概念。但一旦掌握了这些,它能提供的创作自由度和精细控制也是最高的。

维度四:价格对比

工具免费额度付费方案
Midjourney极少量(新用户试用)$10/60/60 月费
DALL-E (GPT Image)无(需 Plus $20/月)含在 ChatGPT Plus 中
通义万相每日免费额度(约20张/天)免费为主
即梦每日免费额度 + 积分系统积分充值(很便宜)

如果预算为零:通义万相 + 即梦两个配合用,每天免费额度加起来够大多数人的日常需求。

如果愿意花钱买质量:Midjourney的 $10 档位性价比不错(虽然每月只能生成约 200 张),专业设计师可以考虑 $30 或 $60 档位的无限模式。

如果已经在用 ChatGPT Plus:DALL-E 相当于白送,不用额外付费就多了个不错的画图工具。

选购建议

  • 社交媒体运营 / 小红书博主:通义万相或即梦(免费、中文好、够用)。如果预算充足且追求极致画面 → 加一个 Midjourney 做精品内容。
  • 产品经理 / 需要快速出原型:GPT Image(最快,对话即出图)。
  • 专业设计师 / 插画师:Midjourney(质量天花板最高,可精细调控)。
  • 电商卖家 / 需要批量生成商品图:即梦(有批量模式和模板库)+ API 接口支持。
  • 学生 / 个人爱好者:先用免费的通义万相玩起来,觉得不够再考虑付费升级。

更多详细参数请参考本站模型库中的图像模型分类和横向对比表

本文发布于 2026年7月17日。基于作者实际使用各产品的体验撰写,画面效果因具体 prompt 和随机种子而异。

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