AI 生圖與影片

AI 文生圖模型怎麼選：同題同種子對照法＋鏡頭語言 8 維提示詞範本

換個題材就翻車，是因為你比的是運氣不是模型。把題目、種子、解析度鎖死，只留模型這一個變數，並排看，三十分鐘就能用證據選出預設模型。

2026/10/05 ｜ 3 分鐘閱讀 ｜ 適用 ComfyUI、各家生圖 App，約 15 分鐘讀完

一個核心觀念

比較模型時，只能讓「模型」這一個變數動，其他全部鎖死。

多數人比模型的方式是：A 模型生一張、B 模型生一張，覺得 B 順眼就選 B。但這兩張可能題目不同、隨機種子不同、尺寸不同，你比的是「運氣加設定」，不是模型。把題目、種子（seed）、解析度固定成一樣再並排看，才是在比模型本身。

按步驟做

Step 1　準備 3 個代表真實用途的測試題。別用「一隻貓」這種空泛題。挑你真的會生的內容：一張人物特寫、一個場景、一張產品圖。

Step 2　把每題寫成「鏡頭語言」提示詞。陽春提示詞測不出高下，範本在下面。

Step 3　固定種子和解析度。seed 隨便設一個固定數字（例如 42），所有模型、所有題目都用同一個；解析度也統一（例如 768×1344 直式）。

Step 4　每個模型乘每個題目各生一張。檔名標好「題目_模型」。

Step 5　做一張並排對照表。一列一個題目、一欄一個模型，一次看整列。人腦記不住上一張長怎樣，別一張一張切換著看。

Step 6　用固定標準打分。看四點：是否做到你指定的鏡頭語言（遵從度）、寫實質感、五官手部有沒有壞、出圖速度。再決定預設用哪個。

鏡頭語言 8 維提示詞範本

結構：主體 → 動作 → 環境 → 光影 → 相機參數 → 風格。把下面 8 個維度填進去：

填好的範例（人物特寫）：

Close-up portrait of a focused young woman data scientist, a glowing
holographic chart reflected in her glasses, modern dark office at night,
85mm lens, f/1.8 shallow depth of field, Rembrandt key light with a cyan
rim light, cool teal and orange tone, tack sharp eyes, photorealistic
skin texture, moody Fincher-style cinematography, ultra detailed

提醒：「推、拉、搖、移、環繞」這種運鏡動作詞不要放進生圖提示詞。生圖是靜態的，那些詞留到圖生影片那一層才有用。

後記：7 月底的實測更新

我後來另外做了控制變因實測（同 seed 只改寫法），發現上面 8 維裡的焦段數字在 Z-Image Turbo 上經常被忽略。比較可靠的是：

• 機位寫成「相機放在哪個實體位置」，不要只寫焦段。
• 動作寫「看得見的結果」，不要寫「轉折中」。
• 一個畫面最多放一個複雜姿勢的角色。
• 否定式構圖指令（例如 no sky visible）擋不住東西入鏡。

所以 8 維是檢查清單，不是每一格都會被每個模型照做。要靠同題同種子對照，自己驗你的模型吃哪幾格。

你一定會踩的坑

坑①　用陽春提示詞測，以為模型都差不多。模型的差距要在高資訊量的提示詞下才會顯現。先把話講到位，再談選型。

坑②　沒鎖種子，比到的是運氣。同一個模型多按幾次都會出不同結果，跨模型比較毫無意義。

坑③　選了「非商用」模型才發現不能變現。內容會商用（接案、賣課、經營變現帳號），選型前一定查授權：

• 可商用：Apache 2.0、MIT 類。我這次對照的五個都是：FLUX.1-schnell、FLUX.2-klein（4B）、Qwen-Image、Z-Image-Turbo、Sana。
• 要認版本：FLUX.2-klein 的 4B 是 Apache 2.0，9B 是非商用。
• 危險：flux-dev、ideogram 這類非商用模型；還有做人臉一致性的 InsightFace 系列（PuLID、IP-Adapter FaceID、InstantID 幾乎都依賴它），好用但商用會出事。

坑④　把結論寫死。做成「預設加可切換選單」，換題材或需求時只換選項，不用整條流程重來。

我的五模型結果（供參考，請用你的題目重測）

阿里的 Z-Image-Turbo 是黑馬：約 11 秒出一張，比同級快 7 到 8 倍；品質打平 FLUX.2-klein 和 Qwen-Image；還能把中文字渲染進畫面，做中文字卡是剛需。至今我本機生圖仍以它當預設。

卡住時怎麼問 AI

我是 AI 生圖新手，用的是 <ComfyUI / 你的工具>，系統是 <Windows / Mac>。我想確認模型「<模型名稱>」的授權能不能用在會賺錢的商業內容上。請幫我：1) 找出它的官方授權是什麼 2) 白話解釋能不能商用 3) 如果不能，推薦 2 個功能類似但可商用（Apache 2.0 或 MIT）的替代模型。請一步一步、用我聽得懂的話講。

一句話總結

選模型靠對照法（鎖變因加鏡頭語言提示詞），不靠感覺；選型留活口（預設加選單），不寫死。