广告图不是“颜色更炸一点的产品图”。
它是一种更窄的商业任务。真正的问题不是哪一个图片模型总体最强，而是这张广告到底要在页面、信息流或 campaign 系统里完成什么工作。
广告图首先是在解决投放约束
多数广告图需求，真正落在下面几件事里：
- 先把人停下来
- 同时保住产品和品牌可读性
- 让整套 campaign 变体保持一致
- 承担文案、优惠信息或促销版式
- 把 campaign 的调性和氛围做出来
这些问题和电商图、落地页图相邻，但不是同一个决策。
如果广告图仍然要像一条产品资产
Flux 2 Pro 仍然是最稳的第一答案，只要广告必须保住产品真实感、细节可读性和商业清晰度。
它更适合这些情况：
- 产品导向的 paid social 广告
- 包装和 logo 需要看清的上新图
- 可读性比 mood 更重要的商业创意
- 仍然非常接近可交付产品资产的广告图
这条路径适合的是：广告首先还是在传递产品，而不是先做 campaign 艺术。
如果真正难的是整套 campaign 系统要稳
GPT Image 1.5 会更有价值，只要问题已经不是“一张广告图”，而是一整套可重复的 campaign 视觉系统。
通常包括：
- 更多参考图
- 多轮广告变体
- 整个 campaign 里都要稳定的版式逻辑
- 结构和构图上更强的执行度
一旦问题变成“怎么让整个 campaign 不散掉”，系统控制力就会比单张冲击力更重要。
如果广告本质上是文案和版式问题
Ideogram V3 会变成更好的答案，只要广告不只是画面问题，而是标题、优惠信息和版式要一起成立。
它更适合这些场景：
- 标题驱动的广告图
- 优惠信息很重的促销素材
- 更像海报的社媒版式
- 文案可读性和图像同样重要的广告图
到了这里，问题已经不只是图像生成，而是设计感沟通。
如果广告真正承担的是 campaign 氛围
Midjourney 会更值得认真测，只要广告创意真正承担的是审美、调性和氛围。
这通常包括：
- 更看重 mood 的广告概念图
- 更 editorial 的 campaign 视觉
- 品牌审美比严格结构执行更重要的广告图
只要广告主要在传递“方向和感觉”，这条氛围路径就会更强。
什么时候这已经不是广告页了
只要真实任务开始变成下面这些之一，这篇就不再是最优答案：
- 店铺交付
- 落地页 hero 设计
- 更广义的产品图路由判断
- 更窄的产品摄影艺术指导
到了这里，问题已经不够 ad-specific 了，继续停在这篇反而会绕。
接下来最适合看什么
- 如果真实任务是落地页设计，继续读 AI 落地页图片生成器怎么选？。
- 如果真实任务是店铺交付，继续读 电商最适合用哪种 AI 图片生成器？。
- 如果真实任务是更广义的产品图选择，继续读 最适合做产品图的 AI 图片生成器怎么选？。
- 如果真实任务是更窄的产品摄影艺术指导，继续读 AI 产品摄影生成器怎么选？。
- 如果你要看工作流说明，继续读 Rivya 的图片工作流 和 Rivya 里的参考文件与上传。
先写清广告创意 brief
生成前，先把广告图当成业务素材，而不是一个松散的图片想法。
需要写清：
- offer 和目标受众
- 产品或服务的核心证明点
- 渠道和裁切，比如付费社媒、展示广告或上新创意
- 素材是否需要可读文案，还是只承担视觉方向
- 如果产品或品牌系统必须稳定，参考图要起什么作用
- 哪个承诺不能被夸大
这份 brief 会让模型有明确标准可以满足，也能帮你判断下一轮到底该换模型、改文案结构，还是调整 campaign 角度。
做变体前先审核广告图
第一张广告图没有回答核心任务前，不要急着扩成一整组变体。
重点检查：
- 产品是否清楚
- offer 是否可读
- 承诺是否安全
- 裁切和平台是否适配
- 可能扩成变体时，品牌是否还能保持一致
- 离开 prompt 之后，这张图是否仍然说得通
如果概念成立，先保存再做变体。如果失败，先修最弱的约束，不要直接要求“多来几个风格”。
