这篇是给这种情况准备的：你已经知道图片一定是产品中心，但还没确定它真正更像电商图、产品摄影、落地页视觉，还是广告创意。
这也是它有价值的地方。它处在更广的图片页和更窄的专项页之间，不是在问一个“万能冠军”，而是在帮你先把产品图这条路径本身收窄。
这篇是给“广义产品图”做路由判断的
在 Rivya 里，product image 这件事，比电商更宽，但又比整条 image 路径更窄。
多数产品中心的图片需求，最后都会落到下面几种任务之一：
- 一张真正可交付的产品资产
- 一整组要保持一致的产品图系统
- 方向已经成立后需要高规格精修的产品 hero
- 实际上更看重品牌氛围和气质的产品场景
这些任务互相关联，但并不是同一个决策。
如果产品图先要能交付
Flux 2 Pro 仍然是最稳的第一答案，只要图片首先要像一条真实产品资产，而不是先有艺术感。
它更适合这些情况：
- 干净的产品静态图
- 产品主导的 hero 视觉
- 需要看清标签、包装或 logo 的素材
- 交付压力先于氛围感的商业产品图
这是最接近“马上能交付”的产品图路径。
如果真正难的是整套产品系统要稳
GPT Image 1.5 会更有价值，只要任务已经不是“一张产品图”，而是一整套需要保持一致的产品图系统。
通常包括：
- 更多参考图
- 不同变体之间位置要稳定
- 一整组产品图结构不能散掉
- 需要更强的执行度来维持系统一致
只要问题开始变成系统级，而不是单张级，它通常就是更好的路径。
如果产品方向已经成立，现在需要更强的 hero
Nano Banana Pro 会更有价值，只要产品方向已经没问题，问题开始变成“能不能把它做得更像高规格最终成片”。
它更适合：
- 高规格产品 hero
- 值得做更精修的上新视觉
- 更锐利的品牌产品静帧
- 已经脱离探索、进入 refinement 的阶段
这就是“方向没问题，现在把它做得更像最终成片”的阶段。
如果产品场景真正承担的是品牌氛围
Midjourney 会更值得认真测，只要产品图真正承担的是品牌气质、调性和氛围。
这通常包括：
- 更看重 mood 的产品场景
- 更 editorial 的品牌图
- 更像海报的产品艺术指导
- 本质上在传递 campaign tone 的产品视觉
一旦产品图开始承担氛围工作，它就不再是普通交付资产。
什么时候该继续往下收窄
只要真实任务已经变成下面这些之一，这篇就不是最优答案了：
- 店铺交付
- 付费广告创意
- 落地页转化视觉
- 更窄的产品摄影艺术指导
到了这里，更窄的页面会给你更锋利的判断规则，因为问题已经不再是“广义产品图怎么选”，而是更具体、更贵、也更容易选错的任务。
接下来最适合看什么
- 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？。
- 如果真实任务是付费创意，继续读 AI 广告图片生成器怎么选？。
- 如果真实任务是落地页视觉，继续读 AI 落地页图片生成器怎么选？。
- 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？。
- 如果你还需要更广的图片总览页，继续读 2026 年最好用的 AI 图片生成器。
- 如果你要看工作流说明，继续读 Rivya 的图片工作流 和 模型。
先定义产品图任务
产品图工作一旦被准确命名，选型就会清楚很多。
先写清：
- 交付渠道：电商、广告、落地页、上新 deck，还是品牌系统
- 不能改变的产品事实
- 哪些参考图控制身份、摆位、风格，或上一轮输出方向
- 这是单张 hero，还是可重复的一组图
- 当前阶段需要的完成度
- 哪些问题会让图片不可用，即使它看起来很好看
这份 brief 会决定你更需要交付完成度、参考控制、风格探索，还是更便宜的学习轮。
扩量前先审核产品适配度
继续生成更多图片前，先确认第一张是否真的适合这个产品任务。
重点看：
- 产品形状和材质是否准确
- 包装、标签或视觉身份有没有漂移
- 裁切和摆位是否适合目标渠道
- 是否能和下一批资产保持一致
- 图片是在解释产品，还是只是看起来好看
- 当前失败到底来自 prompt、参考图，还是模型适配度
只有产品稳定后才适合扩量。好的产品图工作流应该减少后续返修，而不是生成一组更好看但不一致的素材。
