AI 图片模型怎么选？用统一 Brief 做 5 步品牌视觉压力测试

Images 2.6、Recraft V4.1 Pro 和其他图像模型同时更新后，最容易陷入的误区是拿几张热门样片就决定工具。真正可靠的选择，应来自同一品牌 Brief 下的压力测试。

边界说明：本文依据 OpenAI、Recraft 与 Figma 的公开资料整理测试方法，示例提示词与评分表由本站编写。本文不把厂商样片当成本站实测，也不承诺任何模型在你的品牌、地区、语言或授权场景中必然表现相同。

准备：先写“不可变化项”，再写想探索的风格

把品牌色、Logo 安全区、产品结构、人物身份、必需文字、禁用元素、渠道尺寸和授权要求分成硬约束；把构图、镜头、材质和氛围放进可探索项。若两类内容混在一起，模型失误和创意变化就无法区分。

提示词：

你是品牌视觉测试负责人。先不要生成图片。
请把以下 Brief 拆成：
1. 不可变化的品牌与产品事实；
2. 可以探索的视觉变量；
3. 必须拒绝的内容；
4. 交付尺寸、格式和文字要求；
5. 需要人工或法务确认的未知项。
任何 Brief 中没有写明的事实标记为“待确认”，不要自行补齐。

【粘贴 Brief】

第一步：建立 6 格测试矩阵，不用一条提示词决定胜负

建议至少测试：主视觉、产品结构、中文与英文文字、同一主体的多轮编辑、不同尺寸重构、失败恢复。每一格固定参考图、尺寸、轮次和输出数量，避免某个模型因为多抽了几次而占便宜。

提示词：

基于已确认的品牌约束，为同一项目建立 6 组测试任务：
主视觉、产品准确性、文字排版、局部编辑、跨比例重构、连续三轮修改。
每组只改变一个变量，并写明：输入、固定参数、期望输出、失败条件、人工检查点。
不要把模型名称写进任务，确保所有模型收到完全相同的测试。

第二步：分开跑“探索轮”和“定稿轮”

探索轮看每分钟产生多少个可用方向；定稿轮看主体、文字、材质和构图在多次编辑后是否保持。Images 2.6 的 Flare 与 Sunburst 正好提醒我们：快并不自动等于更适合最终交付。

提示词：

请为同一 Brief 输出两个阶段的执行表：
A. 探索轮：低成本、快速、多方向，只评估构图与概念价值；
B. 定稿轮：固定主体与品牌元素，连续修改三次，评估一致性和可控性。
记录每张图的模型、版本、参数、耗时、成本、提示词、参考图和淘汰原因。

第三步：用可观察证据评分，不用“更有感觉”

评分维度可设为：Brief 准确 25%、主体一致 20%、文字与排版 15%、局部编辑 15%、速度成本 10%、版权与风险 15%。每个分数必须附截图、差异图或失败样例。

提示词：

把测试结果整理成评分卡。每项 0–5 分，但没有证据不得打分。
对每个模型列出：通过样例、失败样例、与基线图的变化、文字错误、主体漂移、不可控新增元素、耗时、成本、授权或隐私风险。
最后按项目权重计算总分，并单独列出“一票否决项”。

第四步：专门做三轮局部编辑，检查“越改越不像”

连续编辑是品牌生产中最常见也最容易翻车的环节。第一轮只换背景，第二轮调整光线，第三轮改文案；每轮都与最初基线比较产品比例、Logo、人物、色值与未指定区域。

提示词：

对基线图依次执行三轮编辑，每轮只改一个变量：
1. 仅更换背景；
2. 仅调整光线方向和强度；
3. 仅替换指定文案。
禁止改变产品结构、人物身份、Logo、品牌色和未选区域。
每轮结束后列出实际变化与意外变化；若出现漂移，停止并保留失败证据。

第五步：形成可追溯的模型决策记录

不要只在群聊里说“以后用这个模型”。交付包至少应包含 Brief 版本、测试矩阵、原始输出、评分证据、模型与参数、成本、授权说明、禁止用途、复测日期和负责人。

提示词：

生成一份模型选择记录，不删除失败样例。
包含：项目目标、Brief 版本、候选模型与版本、测试条件、评分与证据、一票否决项、最终选择、备用方案、成本上限、授权/隐私限制、何时必须重新测试、负责人签字。
明确写出：此次结论只适用于当前 Brief 和测试日期。

本站判断：模型排行榜不如团队自己的基准集

厂商更新速度越来越快，今天的第一名很快会变化。真正能复用的是你自己的品牌基准集、失败样例和评分规则。它们让每次换模型都能在相同条件下复测，而不是从审美争论重新开始。

成本、版权与限制

• 记录每次生成和编辑的真实费用，避免只比较单张标价。
• 确认输入图片、字体、Logo、人物肖像和模型输出的授权范围。
• 保密产品图不要上传到未经批准的服务；企业项目先核对数据保留政策。
• 人工检查中文文字、商标、产品结构、人物身份和敏感内容，不把自动评分当最终批准。

本文由「设计创意1984」整理编辑，转载请注明出处。

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via：OpenAI：Introducing Images 2.6、Recraft：GPT Image 2.6 comparison、Figma：Workflow Lab