选择 AI 图像模型全指南：决策框架、风险剖析与积分经济学

在视觉生成式人工智能领域中，没有任何单一基础模型能够在所有创作任务中保持绝对优势。一个擅长处理复杂书法招牌与印刷字体的模型，可能难以捕捉水彩风景中细腻的氛围光感；而另一个能够生成结构严谨、网格对齐的现代几何版式的模型，在渲染人物面部与自然皮肤质感时却可能显得生硬紧绷。不同的研发实验室针对截然不同的视觉审美、艺术风格与训练目标来优化其底层模型架构。

在 ImageGenerator.app 上，创作者无需在不同模型厂商之间来回切换独立账号、配置复杂的开发者 API 密钥，也无需承担分散的多平台订阅支出。我们实时目录中的全部十三款主流基础模型共享同一个提示词输入框，从单一的统一账户积分池中按需扣费，并直接在您的现代 Web 浏览器中顺畅运行。创作者真正需要面对的核心课题绝不是「哪款模型拥有绝对全能的表现」，而是针对当前项目最致命的视觉风险，哪款模型能够提供最高的成功概率。

本指南为基于核心项目风险的模型选型提供了客观系统的决策框架；完整梳理了当前目录中全部十三款在线模型的实时规格与积分梯队；通过详实的阶梯式演算（「低成本构图试水、高规格终稿定格」）解析积分经济学原理；确立了包含明确停运标准的五维成品验收标准；并详细阐明了平台的合规与服务边界。

若需了解关于提示词句法编写与参考图协同的高级操作，欢迎参阅我们的姊妹专题指南：文生图与图生图深度对比 与 AI 图像提示词完全指南。

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平台运营定位与合规考量

在深入探讨技术规格与积分费用之前，有必要首先明确 ImageGenerator.app 的平台运营定位与法律合规属性：

1. 独立第三方生成式演练场： ImageGenerator.app 是一个独立运营的 Web 应用程序。平台绝非 Google DeepMind、ByteDance（字节跳动）、OpenAI 或任何其他基础模型开发机构的官方直属应用、控股子公司或联合实体。平台作为统一的调度编排与前端浏览器交互中枢，为创作者提供对接各厂商云端推理服务的平滑访问通道。
2. 模型厂商产权归属与技术脉络： ImageGenerator.app 本身不参与底层基础模型的预训练工作。所有基础模型的模型权重、底层算法架构及其商标权利均由其对应的母体研发实验室独立所有与维护。关于更详细的厂商底层映射与技术背景，请参阅专题指南 浏览器免配置访问主流图像模型。
3. 单一套餐统一积分池： 用户在平台充值或订阅后获得一份通用的积分余额，该余额可在全目录十三款模型中自由流转使用，无需分别针对各家供应商开设独立账户或承诺最低月消费。
4. 失败生成不扣费结算机制： 因上游服务端网络中断、推理服务超时或底层系统故障导致生成未完成的运行，平台绝不扣除任何账户积分。然而，本地浏览器的标签页关闭或本地网络波动并不直接等同于服务端任务失败。在重复提交提示词之前，请务必先刷新工作区并在「历史生成记录」中核对最新产出，以避免产生不必要的重复扣费。
5. 实时在线目录快照： 本文详细说明的十三款模型代表了本指南发布时的活跃在线规格。随着新模型的发布与检查点升级，目录配置可能会持续扩展；而在创作工作区中位于「生成（Generate）」按钮旁的动态积分指示器，始终代表当前所选分辨率与模型的准确计费标准。
6. 使用条款与商业应用声明： 在将平台生成的视觉素材投放至商业客户项目或公开发行渠道之前，请认真查阅我们的 服务条款 以及相应模型供应商的合规政策。

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全目录十三款模型核心规格与积分阶梯

ImageGenerator.app 上的积分消耗严格由所选模型的目录配置与输出分辨率决定。高定价档位仅代表平台的接入服务费率与分辨率档位差异，绝不代表排他的画质高低保证。为确保创作者拥有完全透明的成本预期，所有积分均在点击生成前明确公示。

下表完整列出了我们活跃目录中的全部十三款主流基础模型、各自支持的画质分辨率、每次成功生成的准确积分单价、输入参考图数量上限以及核心创作定位。

模型名称	演练场模型主页	支持分辨率与积分费用	输入参考图上限	核心创作定位
Seedream 5.0 Flash	Seedream 5.0 Flash 概览	1K: 9 积分 · 1.5K: 9 积分 · 2K: 9 积分	最多 10 张输入图片	极速概念探索、灵感草图多批次筛选，以及 2K 分辨率下的统一定价创作。
Seedream 5.0 Pro	Seedream 5.0 Pro 概览	1K: 18 积分 · 1.5K: 18 积分 · 2K: 35 积分	最多 10 张输入图片	极具表现力的绘画风插画、电影感角色艺术、醇厚色彩分级以及多语言文化海报设计。
Seedream 5.0 Lite	Seedream 5.0 Lite 概览	2K: 17 积分 · 3K: 17 积分 · 4K: 17 积分（无 1K 档位）	最多 14 张输入图片	原生从 2K 起步的高分辨率建筑背景、场景原画与统一定价高画质输出。
Seedream 4.5	Seedream 4.5 概览	2K: 16 积分 · 4K: 16 积分（无 1K 档位）	最多 14 张输入图片	超宽画幅全景风光、自然生态概念艺术，统一定价超清生成。
Seedream 4.0	Seedream 4.0 概览	1K: 12 积分 · 2K: 12 积分 · 4K: 12 积分	最多 14 张输入图片	高性价比高分辨率渲染，全档位 12 积分统一定价，成本可控的大图方案。
Nano Banana 2.1	Nano Banana 2.1 概览	1K: 10 积分 · 2K: 15 积分 · 4K: 33 积分	最多 14 张输入图片	锐利清晰的现代图形插画、干净利落的社媒视觉与敏捷高效的提示词微调。
Nano Banana 2 Lite	Nano Banana 2 Lite 概览	1K: 12 积分	最多 14 张输入图片	经济型日常视觉生成，专注于单一 1K 分辨率下的快速原型开发。
Nano Banana 2	Nano Banana 2 概览	0.5K: 20 积分 · 1K: 20 积分 · 2K: 29 积分 · 4K: 44 积分	最多 14 张输入图片	均衡的商业审美质感、多功能主体重塑与灵活的多梯度分辨率档位。
Nano Banana Pro	Nano Banana Pro 概览	1K: 39 积分 · 2K: 39 积分 · 4K: 69 积分	最多 14 张输入图片	复杂多主体空间构图推理、密集人群与街景、微观雕刻细节及清晰可辨的英文字体招牌。
Nano Banana	Nano Banana 概览	1K: 12 积分	最多 14 张输入图片	经典基准模型，适用于单一明确主体的直接视觉呈现与通用测试。
GPT Image 2.5 Flare	GPT Image 2.5 Flare 概览	1K: 16 积分 · 2K: 31 积分 · 4K: 52 积分	最多 16 张输入图片	敏捷的日常视觉迭代、多参考图协同编辑与精准严谨的提示词依从性。
GPT Image 2.5 Sunburst	GPT Image 2.5 Sunburst 概览	1K: 16 积分 · 2K: 31 积分 · 4K: 52 积分	最多 16 张输入图片	细腻真实的物理表面材质、多轮构图增量微调以及结构化商业产品布景。
GPT Image 2	GPT Image 2 概览	1K: 16 积分 · 2K: 31 积分 · 4K: 52 积分	最多 15 张输入图片	极度严谨的负空间留白、严苛的数量逻辑控制、示意图表与瑞士国际主义平面网格版式。

目录定价的核心实战洞察

仔细审阅上表的数据对比，可以清晰破除行业内常见的若干认知误区：

• 积分单价高绝不等于画面综合表现更好： 单次 39 积分的 Nano Banana Pro 专为解决棘手的复杂空间几何、密集排版与印刷级字符识别而设计。如果创作者面对的课题是一幅追求写意光感的抽象水彩风光或早期的概念草图发散，那么单次仅需 9 积分的 Seedream 5.0 Flash 或 10 积分的 Nano Banana 2.1，往往能以几分之一的预算开销呈现出更具艺术感染力的画面。
• GPT Image 家族内部实行统一阶梯费率： GPT Image 2、GPT Image 2.5 Flare 与 GPT Image 2.5 Sunburst 三款模型在 1K、2K 与 4K 档位下的费用完全一致（分别为 16 积分、31 积分与 52 积分）。在它们之间切换并不涉及价格跃迁，而是纯粹在「基准指令依从性（GPT Image 2）」、「敏捷迭代灵活性（Flare）」与「表面物理质感细腻度（Sunburst）」之间做出的专业选型抉择。
• 分辨率档位因模型架构与目录配置而异： 并非所有模型均提供 1K 分辨率档位。例如 Seedream 5.0 Lite 与 Seedream 4.5 原生从 2K 分辨率起步（单次分别为 17 积分与 16 积分）。这些规格完全属于各基础模型在目录配置中的客观事实，无法通过前端用户手动强制设定。
• 输入参考图数量上限仅约束「输入」，不代表「输出」： 无论某款模型标注的参考图上限是 10 张、14 张、15 张还是 16 张，这均仅指创作者单次运行最多允许上传并作为上下文线索的图片文件总数。每一次运行生成，模型产出且仅产出单张图像。

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风险导向型模型选型框架

成熟的艺术指导与数字创作者在面对全新项目简报时，绝不会盲目询问「当前哪个模型综合评分最高」，而是首先严谨剖析：「针对这项具体的视觉 Brief，最容易导致整套方案彻底崩塌的致命风险是什么？」

将具体视觉 Brief 中的核心风险特征与各基础模型的强项能力精准匹配，能够帮助创作者建立清晰合理的候选验证策略，大幅降低盲目试错率，最大限度节省宝贵的计算积分。

风险 1：严苛空间网格、对齐比例与几何示意图

• 核心失效表象： 模型随意打乱主体坐标位置、完全无视负空间留白要求、将原本需要分离排列的陈列道具挤压粘连，或无视编号顺序与方位指示。
• 建议首选测试模型： GPT Image 家族（如 GPT Image 2 或 GPT Image 2.5 Flare）。
• 推荐测试理由： 该系列模型在对结构化自然语言指令的字面严谨依从性方面表现扎实。当提示词明确指定「四步骤横向工序流程示意图」或「主体陶瓷茶杯严格置于画面右下三分之一处，左侧大面积留白以供排版」时，GPT Image 系列能够较为稳定地遵循负空间与空间布局边界。
• 进阶升级路径： 如果骨架版式已经完全符合要求，但画面表面的光影材质显得略微平淡或单薄，可保持提示词与参数不变，无缝切换至 GPT Image 2.5 Sunburst 重新跑图，以换取更具触感的表面纹理与物理光泽。

风险 2：画面印刷字体、门头招牌与排版文字

• 核心失效表象： 标题文字扭曲为无法辨认的伪拉丁火星文、字母笔画相互粘连融合，或路标指示牌上充斥着莫名重复的混乱乱码符号。
• 建议首选测试模型： Nano Banana Pro。
• 推荐测试理由： Google DeepMind 的旗舰级图像生成架构在处理图内印刷英文字符与高辨识度标牌时通常展现出可靠的起步表现。当提示词中包含由半角双引号精准包裹的简短英文词组（通常建议为 1 到 3 个单词），并明确要求全大写字母排版时，Nano Banana Pro 是验证海报主标、商品包装标签与街景霓虹灯招牌的首选测试候选。
• 低成本备选方案： GPT Image 2 同样是一个出色的低成本替代选择（1K 档位仅需 16 积分，相比 Nano Banana Pro 的 39 积分可大幅降低试水成本），适合在定稿前快速验证大字标题的基本物理空间摆放与字号比例。

风险 3：绘画艺术氛围、醇厚色彩科学与叙事人物肖像

• 核心失效表象： 人物面部神态呆滞僵硬、肤质泛着廉价的塑料油光感、环境整体色调泛灰或偏向毫无生气的数码平光，且艺术风格呈现出劣质滤镜涂抹的痕迹。
• 建议首选测试模型： Seedream 5.0 Pro。
• 推荐测试理由： 字节跳动出品的创意视觉模型在艺术表现力、摄影级肖像打光、丰富的手工绘画笔触质感与平衡自然的色彩对比度曲线方面具有鲜明的调优倾向。在为图书封面、影视情绪概念图与叙事插画选型时，Seedream 5.0 Pro 是极具价值的首发验证候选。
• 低成本备选方案： 针对不涉及复杂人物面部特征的大幅宏观自然风光或建筑外观，Seedream 4.5 提供了 2K 分辨率下的统一单价模式（单次 16 积分），能够以高度可控的成本呈现极具沉浸感的辽阔氛围与光影层次。

风险 4：多语言文字排版与跨文化美术指导

• 核心失效表象： 非拉丁字母书写系统（如汉字书法、日文假名或西里尔字母标语）在生成过程中发生严重的笔画缺损、构件错位或直接劣化为无意义的扭曲墨渍。
• 建议首选测试模型： Seedream 5.0 Pro。
• 推荐测试理由： Seedream 5.0 Pro 在产品设计上被定位为多语言商业海报与东方美学视觉设计的重要测试候选。鉴于非拉丁文字对笔画拓扑结构极其敏感，建议创作者将其作为首要尝试对象，并在生成后进行严谨的像素级审视。
• 重点校对规范： 在将带有非拉丁文本的视觉资产交付商用之前，务必在 100% 原始缩放比例下，由母语人士逐字逐笔核验文字结构的准确性。

风险 5：多图参考品牌活动与情绪展板一致性

• 核心失效表象： 在一套由多幅画面构成的营销活动视觉物料或情绪展板中，同一款产品的外轮廓特征发生漂移、不同画面的品牌色调产生严重冷暖偏差，或相邻场景的主光源朝向出现前后矛盾的逆转。
• 建议首选测试模型： Seedream 5.0 Pro 或 GPT Image 2.5 Sunburst。
• 推荐测试理由： 面对要求跨多幅画面保持高度统一视觉基因的项目，结构化的参考图输入能够发挥关键的锚定作用。通过为不同的参考图赋予清晰独立的功能职责——例如使用第一张图锁定产品的核心物理外形与几何轮廓，第二张图指定品牌的代表性配色方案，第三张图指定整体布光色温——创作者可以有效检验模型是否能在整套成片输出中维系连贯的艺术调性。
• 核心验收重点： 创作者不仅需要单独审视每一幅输出，还必须将所有画面平铺拼合比对。严格核验产品轮廓是否产生变形走样、展板全局色彩倾向是否和谐统一、关键物体的质感反射是否保持逻辑连贯。生成式参考图提供的是方向性的视觉线索而非像素级硬性复制，因此整套物料中的每一张产出都必须经过细致的单独把关。

风险 6：海量快速概念筛选与无拘束发散构思

• 核心失效表象： 在项目立项初期尚未确定清晰视觉方向时，盲目调用重型高单价模型进行无目的盲试，导致账户积分在前期构想阶段便被过早耗尽。
• 建议首选测试模型： Seedream 5.0 Flash（1K 仅需 9 积分）或 Nano Banana 2.1（1K 仅需 10 积分）。
• 推荐测试理由： 在创意大范围撒网的探索阶段，生成速度与积分经济性压倒一切。使用 Seedream 5.0 Flash 生成整整 12 组完全不同构图的概念草图总共仅需 108 积分，其成本甚至显著低于在 Nano Banana Pro 上跑 3 次终稿的开销。在明确了最满意的构图大关系之后，再换用高阶模型进行最终精细化打磨，才是专业团队的标准操作范式。

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创作风险与推荐候选模型速查矩阵

下表系统梳理了常见核心项目风险、推荐测试的首发候选模型、备选升级路线以及关键验收切入点：

核心项目视觉风险	建议首选测试模型	备选 / 升级候选模型	首要质量核验切入点
严苛空间网格与平面布局	GPT Image 2 (1K: 16 积分)	GPT Image 2.5 Sunburst (1K: 16 积分)	核验负空间留白比例是否符合要求，主体是否严格位于指定区域。
画面印刷文字与门头招牌	Nano Banana Pro (1K: 39 积分)	GPT Image 2 (1K: 16 积分)	在 100% 缩放下逐字核对拼写，检查字母之间是否存在粘连融合。
绘画艺术氛围与人物肖像	Seedream 5.0 Pro (1K: 18 积分)	Seedream 4.5 (2K: 16 积分)	审视人物眼神光与面部肌肉的自然度，评估色彩冷暖对比是否醇厚。
多语言文化海报与非拉丁文字	Seedream 5.0 Pro (1K: 18 积分)	Nano Banana Pro (1K: 39 积分)	由熟悉该语言的校对人员逐笔核对汉字或特殊字形的结构准确性。
营销看板与活动物料视觉连贯性	Seedream 5.0 Pro (1K: 18 积分)	GPT Image 2.5 Sunburst (1K: 16 积分)	并排平铺检查多幅画面的产品轮廓、品牌色板与光影色温是否统一。
海量概念发散与快速起草	Seedream 5.0 Flash (1K: 9 积分)	Nano Banana 2.1 (1K: 10 积分)	快速评估剪影轮廓的辨识度、画面整体黑白灰分布与大构图节奏。
成本可控的高分辨率大幅渲染	Seedream 4.0 (4K: 12 积分)	Seedream 5.0 Lite (4K: 17 积分)	放大至 4K 画布的细微局部，检查密集线条与微观细节是否平滑清晰。

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积分经济学：分阶段渐进式工作流实战测算

在图像生成实践中，创作者极易陷入一种「暴力硬刷」的误区：一开始就无脑选择单价最高昂的模型并拉满至最高分辨率，随后反复连续点击生成，寄希望于运气撞出一张可用素材。这种毫无策略的试错方式往往会在极短时间内造成严重的积分浪费。

遵循专业工作流的创作者通常采用分阶段渐进式选型方案：首先在 1K 分辨率下借助极具性价比的模型进行快速草图测试以锁定大构图，随后仅针对最终挑出的理想方案换用高阶重型模型或高分辨率档位进行最终成品渲染。

实战测算场景 1：商业宣传海报设计（1K 目标分辨率）

• 创意 Brief： 产出一张用于商业推广的高质感静物海报，画面包含一把手工紫砂茶壶、严谨整洁的顶部大字英文主标以及质感细腻的专业影棚侧逆光布景（1K 分辨率）。

以下测算数据仅代表一种假设性成本对比案例，其前提是假设每次探索性运行均能顺利产出符合预期的有效画面。在实际创意制作中，不同模型之间的视觉产出质量无法保证完全等同，后续环节可能因具体需求而需要追加精修微调。

测算方案 A：全程无脑使用重型模型

• 创作者在所有构图探索与细节打磨阶段全程选用 Nano Banana Pro。
• 假设经过 6 次成功的 1K 分辨率生成拿到满意方案：6 × 39 积分 = 234 积分。

测算方案 B：分阶段渐进式选型与终稿定格

• 阶段一（构图与光影发散）： 使用 Seedream 5.0 Flash 在 1K 分辨率下连续跑 4 次，快速摸索茶壶造型大轮廓与布光角度：4 × 9 积分 = 36 积分。
• 阶段二（排版与负空间验证）： 使用 GPT Image 2 在 1K 分辨率下跑 1 次，测试顶部标题留白与边距对齐关系：1 × 16 积分 = 16 积分。
• 阶段三（终稿细节打磨）： 选定理想构图后，换用 Nano Banana Pro 在 1K 分辨率下完成 1 次最终商业级表面细节与字形渲染：1 × 39 积分 = 39 积分。
• 假设总积分消耗： 36 + 16 + 39 = 91 积分。
• 成本对比分析： 在此假设情境下，分阶段选型使整体积分消耗大幅降低了约 61.1%（91 积分相比 234 积分）。当然，若前期发散探索需要更多微调轮次或更换匹配模型，实际总支出会有所波动。

实战测算场景 2：大幅超清全景场景插画（2K 目标分辨率）

• 创意 Brief： 为网站首页全宽横幅（Hero Banner）绘制一幅极富意境的 2K 大画幅山水自然风光原画。
• 执行策略：
  1. 首先在 Seedream 5.0 Flash 上以 2K 分辨率（享受 9 积分固定费率）快速测试三组地平线高低比例、远山层次与近景树木剪影大关系：3 × 9 积分 = 27 积分。
  2. 从中挑选构图最出彩的一张，将其作为输入参考图上传至 Seedream 5.0 Pro，在 2K 分辨率下（单次 35 积分）配合精准的增量提示词注入细腻的传统手绘水墨笔触与温润光感。
• 假设总积分消耗： 27 + 35 = 62 积分（假设构图发散与终稿精修各阶段均一次达成预期；真实项目的最终花费将取决于具体迭代修正的轮次多寡）。

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输入参考图上限与高效参考图配置策略

在各模型的参数配置中，输入参考图上限（根据模型不同在 10 至 16 张之间浮动）经常引发新手的误解。

参数所代表的真实含义

输入参考图上限严格指代创作者单次发起生成任务时，最多允许上传多少个本地图像文件作为上下文引导线索。这一指标绝不意味着模型单次能够批量输出多张图像。无论上传了多少张参考图，每一次运行都产出且仅产出单张图像。

为何少即是多（少而精的参考原则）

尽管具备 14 或 16 个参考图卡槽为极其复杂的工业级创作提供了充足的发挥空间（例如同时导入产品工程透视图、品牌标准色卡、建筑环境参考与打光布景示意图），但在常规创作中盲目堆砌过多参考素材往往会导致画面失控与崩坏：

• 视觉信号冲突与光影混乱： 当模型需要同时解析多达十几张互不相干的参考图片时，不同图片中相互矛盾的色温倾向、迥异的视平线角度与不兼容的质感风格会在画面中产生严重干扰，最终导致生成结果色彩泛脏或几何形态严重变形。
• 推荐最佳实战准则： 优先从一套精简且目的高度明确的参考图组合（通常建议为 1 到 3 张）开始起步，确保每一张上传的素材都承担着独一无二的明确使命：
  • 参考图 1：明确核心主体的物理形状与结构轮廓。
  • 参考图 2：指定主体表面的微观材质与反光质感。
  • 参考图 3：提供背景环境基调与全局布光色温参考。
• 在这套精炼组合的生成结果确认受控之后，再根据具体局部缺陷决定是否引入额外辅助素材。

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停运标准与五维成品质量审查标准

在生成式创作中，创作者非常容易陷入一种类似于「玩老虎机」的心理陷阱——在已经拿到相当不错的画面后，仍然忍不住一次次微调词句并连续刷新，期待下一张能碰出所谓的「绝对完美」。设立明确客观的质量审查标准与停运规则，是遏制无谓积分消耗、保障项目按期交付的根本防线。

五维成品质量审计清单

在正式将一张生成的图像打包交付客户或接入排版流程之前，请严格按照以下五个维度进行逐一核验：

1. 实际交付尺度全局视检： 绝不要仅仅局限在手机屏幕或将画面强制放大到 400% 的极细微像素去主观评判整张图。务必将画面缩放至最终实际应用的 100% 物理尺寸（例如网页全宽横幅、社媒信息流封面或印刷展架）。在正常的视觉距离下，画面的主体大关系是否一目了然且富有视觉冲击力？
2. 主体外轮廓与几何准确性： 仔细检查核心主体的边缘轮廓是否规整自然。对于工业产品或几何道具，严格核验圆形是否保持正圆、直角边缘是否发生诡异的波浪状弯曲。
3. 接触阴影与空间遮挡关系： 将视线聚焦在物体与承载平面的接触边缘。物体底部是否存在合理真实的接触阴影？还是由于缺乏阴影投影而产生不自然的浮空感或虚假悬浮？
4. 布光逻辑与高光反射一致性： 观察金属器具、玻璃器皿或反光表面上的高光点。这些高光的角度与冷暖色温是否与画面中设定的主光源物理方向保持严谨一致？
5. 印刷文字与字形符号校对： 若画面包含英文标题或招牌，必须逐个字母检查拼写。若包含汉字、日文或其他非拉丁字符，必须仔细核对笔画结构是否完整清晰。

终止继续生成的明确信号

当满足以下三个条件时，请果断停止点击生成按钮，进入后期交付环节：

• 画面顺利通过上述五维审计清单中的所有指标，未出现任何明显的结构性畸变。
• 画面中残留的偶发微小瑕疵（例如一处极小的噪点、轻微的局部对比度不足或细微的色温微调）可以在主流修图软件中相对直接地手工修饰完毕。
• 如果继续修改提示词重新跑图，将不可避免地导致整体构图大关系发生剧烈位移，而无法仅仅精准修正该处微小瑕疵。

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建立本地实验日志与资产档案

由于完整的视觉创意项目往往跨越多个工作日且涉及多种模型的交替调用，随手维护一份简明扼要的本地测试日志能够有效避免重蹈覆辙，从根本上节约团队积分。

一份规范的本地 Markdown 文档或电子表格应忠实记录以下关键字段：

• 运行序号与生成时间： 标示当前属于第几轮测试及发生时间。
• 选定模型： 例如标注 Seedream 5.0 Flash 或 Nano Banana Pro。
• 选定分辨率与积分费用： 例如标注 1K (9 积分) 或 2K (39 积分)。
• 输入参考图文件名： 记录本轮上传的所有源素材文件名称。
• 完整提示词字符串： 完整保存本轮点击生成时所使用的中英文提示词。
• 观察结果与缺陷记录： 记录本轮产出在构图、文字可读性或色彩表现上的优缺点。
• 下一步操作决策： 例如标注「大轮廓已锁定；下一轮保持提示词不变，切换至 Nano Banana Pro 渲染高精度招牌文字」。

假以时日，这份持续积累的本地记录将演变为专属于您或团队的高价值实战提示词与模型调优资产库。

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常见问题解答 (FAQ)

中途切换模型是否会保留我输入的提示词？

是的，在工作区顶部的模型下拉菜单中自由切换不同模型时，输入框中现有的提示词文本内容会被完整保留。然而，在切换模型后请务必重新核对下方的所有控制面板项：如果您新选择的模型无法原生支持之前勾选的画幅比例或输出分辨率，前端界面会自动将对应选项重置为该模型支持的默认值；此外，如果新选模型的参考图输入上限低于当前已上传的图片数量，多出的参考图可能会被系统自动裁剪剔除。点击生成前请务必确认各项配置符合预期。

为什么部分模型缺少某些分辨率选项？

平台目录中的具体参数完全对应各基础模型原生配置所支持的分辨率范围。例如 Seedream 5.0 Lite 与 Seedream 4.5 原生从 2K 起步（单次分别为 17 积分与 16 积分），并未提供 1K 档位。创作者在工作区中展开分辨率选择器时，所看到的选项均为当前激活模型能够真实支持的合法档位。

生成失败会退还已扣除的积分吗？

是的。在 ImageGenerator.app 上，凡是由于上游模型推理集群报错或底层网络基础设施超时等不可抗力导致的失败生成，系统绝不扣除您的账户积分。然而需要注意的是，若在生成任务进行过程中您的本地浏览器异常关闭或本地 Wi-Fi 偶发中断，该本地断连状态并不直接等同于服务端任务失败。在重新点击生成之前，请务必先刷新并在工作区的「历史生成记录」中检查是否已有成片顺利入库，以避免提交冗余任务。

积分单价越高，生成的画面就一定越好看吗？

不是。积分消耗严格反映各模型在目录中的接入服务费率及所选分辨率档位，绝非排他的综合画质优劣排行榜。单次仅需 9 积分的 Seedream 5.0 Flash 在抒情水彩风光方面足以呈现出极具视觉冲击力的神级杰作，而单次 39 积分的 Nano Banana Pro 则是专门针对极其复杂的多主体几何排布、高密度人群与超清印刷文字等硬骨头场景进行了定向强化。根据项目最核心的风险特征匹配最合适的技术引擎，才是最具性价比的创作之道。

在 ImageGenerator.app 上生成的图片可以用于商业项目吗？

商业使用的合规性取决于适用的平台服务协议、底层模型服务商政策以及您所在地区的知识产权法律法规。在平台上生成图片并不代表该素材自动完成了商业法务清理：如果您在生成过程中使用了外部参考图片，您必须确保自身拥有对该参考图的合法授权或必要权利；同时应确保生成内容不侵犯任何第三方的商标权利或他人肖像权，并严格遵守我们的服务条款与底层供应商合规指引。创作者有责任独立评估最终交付物在商用场景下的法律适格性。

如何获取更多的图片生成积分？

您可以随时访问我们的官方 价格页面，详细查阅不同档位的积分套餐权益与订阅计划，并根据团队当前的创作体量直接在线订购更多计算积分。

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结语：构建战略性模型调用管线

在 2026 年的高效 AI 视觉创作体系中，真正的专业素养不再是押宝某一款全能工具，而是建立一套灵活、敏锐且兼顾成本效益的多模型协同生产管线：

• 善用极速起草模型： 如 Seedream 5.0 Flash（1K 仅需 9 积分）或 Nano Banana 2.1（1K 仅需 10 积分），在早期发散阶段以极低成本探索广泛的视觉可能性。
• 善用严谨依从模型： 如 GPT Image 2 或 GPT Image 2.5 Flare（1K 均为 16 积分），在面对严苛空间网格、严格计数要求与大面积负空间留白时稳健推进。
• 善用高精排版模型： 如 Nano Banana Pro（1K 39 积分），当印刷级英文字体、极细微机械雕刻或密集街景成为项目成败的关键瓶颈时坚决切入。
• 善用艺术质感模型： 如 Seedream 5.0 Pro（1K 18 积分），为富有神采的叙事肖像、浓郁色彩分级与跨文化海报设计提供深厚的美学支撑。

通过科学规划分阶段选型流程，并将每一个具体的创意 Brief 精准交付给最擅长该领域的模型，创作者便能在牢牢守住预算底线的同时，持续稳定地输出高水准的商业级视觉成果。

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