在 Rivya 里，最好的 AI 图片生成器不是一个模型通吃所有任务。
如果你需要一个最稳的宽泛起点，可以先看 GPT Image 1.5。如果图片必须像可交付的产品或品牌资产，Flux 2 Pro 可能是更好的首次运行。如果真正难点是审美和氛围，Midjourney 值得认真测试。
这篇解决的是“在 Rivya 里从哪条图片路径开始”，不是脱离产品单纯给模型排座次。
这篇如何评估
这篇指南已在 2026-04-28 按 Rivya 当前已上线图片模型目录复核。这里的“最好”，指的是在 Rivya 里按任务匹配，而不是全网热度排行。
我们检查了：
- 当前图片模型页，包括 GPT Image 1.5、Flux 2 Pro、Midjourney、Nano Banana Pro 和 Z-Image
- 支持的输入模式、参考图行为、积分提示和首次运行场景
- 每个模型更适合探索、产品交付、风格探索、精修，还是低成本草稿测试
- 相关产品文档：图片工作流、模型选择 和 图片参考
快速决策表
| 任务形态 | 推荐起点 | 原因 |
|---|---|---|
| 需求比较宽泛、要求混合 | GPT Image 1.5 | 控制力、prompt 执行和参考图能力比较均衡 |
| 产品图、电商图、品牌资产 | Flux 2 Pro | 更适合先做可用、受控、商业化的图片 |
| 风格探索或 campaign 氛围 | Midjourney | 当审美、氛围和 art direction 最重要时更值得测试 |
| 方向已经成立后的精修 | Nano Banana Pro | 更适合作为 finishing pass，而不是首次运行发现工具 |
| 低风险首次运行测试 | Z-Image | 适合先判断方向是否值得继续投入积分 |
先用这张表做第一层判断，再到模型页检查参考图、使用位置、credit hint 和输出设置。
先看任务形态
选模型前，先用一句话写清图片任务。
例如：
为电商上架创建一张干净产品图。探索一次产品发布 campaign 的高级视觉氛围。生成一张落地页 hero，但产品仍然要清楚。用参考图保持产品形状和构图一致。先做一张便宜草稿，判断方向是否值得继续。
这些不是同一种任务，不应该都从同一个模型开始。
宽泛默认：GPT Image 1.5
当任务真实存在，但还没有窄到某个具体场景时，GPT Image 1.5 是更稳的宽泛默认。
适合这些情况：
- 需要一个均衡第一答案
- 需要更强 prompt 执行
- 参考图比较重要
- 需求比较混合，需要模型不要跑偏太远
- 首次运行结果之后，还要继续收窄工作流
当你不能接受首次运行大幅偏离 brief，但还没确定任务就是电商、广告或风格探索时，可以先从这里开始。
产品交付：Flux 2 Pro
当输出需要像真实资产一样可用时，Flux 2 Pro 会更强。
适合：
- 产品静态图
- 电商视觉
- 包装需要看清的图片
- 品牌商业图片
- 先要求清楚，再考虑戏剧感的素材
如果图片要进入店铺页、落地页或客户审核，交付压力通常比“宽泛能力”更重要。
风格探索：Midjourney
当最难的是审美时，Midjourney 会更有价值。
适合：
- editorial 场景
- 海报感 campaign 视觉
- 氛围驱动的品牌图
- mood-led 概念探索
- art direction 比严格执行更重要的图片
它不一定是最稳的交付模型，但很适合创意探索。
精修：Nano Banana Pro
Nano Banana Pro 更适合方向已经成立之后。
当你开始问这些问题时，可以考虑它：
- 能不能更干净？
- 能不能更高级？
- 是否值得做更高完成度版本？
- 现在需要最终 hero，而不是继续发现方向？
不要用 finishing pass 来发现 brief。先证明方向，再精修。
低风险草稿：Z-Image
Z-Image 的价值在于，不是每个想法都值得首次运行就高成本尝试。
适合先判断：
- 构图是否成立
- 想法是否有潜力
- 是否值得用更强模型做第二轮
- prompt 是否需要换方向
低成本学习，本身就是一个真实工作阶段。
参考图如何改变选择
参考图有时比模型名气更重要。
如果任务依赖参考图，先检查：
- 模型是否接受参考图片
- 能使用多少张参考图
- 参考图要控制产品形状、风格、版式，还是上一轮输出方向
- prompt 是否说明了参考图的作用
参考图很重的任务，建议搭配 Rivya 图片参考用法 和 带参考图的 AI 图片生成器 一起看。
在 Rivya 跑首次运行
一条好的首次运行图片流程通常是：
- 打开模型页，比如 GPT Image 1.5 或 Flux 2 Pro。
- 检查 supported modes、参考支持和 credit hint。
- 判断这次是探索、生产还是精修。
- 写一条范围很窄的 prompt。
- 只有参考图是任务核心时才上传。
- 审核结果后，再决定是否提高质量或换模型。
如果你已经登录并准备执行，可以继续进入图像 Studio。如果还在比较，就先留在公开模型页和图片页。
什么时候缩小选择
当任务已经很具体时，应该看更窄的页面：
- 店铺页或 marketplace 交付
- 产品优先的图片选择
- 付费广告素材
- 落地页视觉系统
- 产品摄影 art direction
- 重参考图工作流
宽泛指南只适合宽泛决策阶段。
怎样测试选择
不要给每个图片模型都换一条 prompt。那样测出来的往往是“哪条 prompt 更好”，不是“哪个模型更适合”。
在 Rivya 里做第一次公平比较时，建议：
- 使用同一条窄任务 brief。
- 保持主体、投放位置、参考图角色和成功标准一致。
- 只跑两到三个最可能合适的候选，不要一上来跑完整个目录。
- 按任务审核结果：需求服从、产品准确性、视觉气质、参考图处理、瑕疵和积分舒适度。
- 只有一个方向已经成立后，再提高质量或进入更贵的一轮。
真正的胜出模型，不是单张图看起来最惊艳的那个，而是用最少返修把当前任务往前推的那个。
下一步建议
- 店铺页执行看 电商 AI 图片生成器怎么选。
- 产品优先选择看 最好的 AI 产品图生成器。
- 付费创意看 广告图 AI 生成器。
- 落地页视觉看 落地页 AI 图片生成器。
- prompt 结构看 Rivya 提示词基础写法。
- 模型字段看 Rivya 模型字段与参数。
