在人工智能浪潮席卷全球的當下，AI大模型不再只是生成文本的語言工具，而是已擴展至圖像、音頻、視頻等多個模態。特別是在“AI大模型做圖”這一細分領域，越來越多的從業者、設計師、品牌商、甚至普通用戶，都開始依賴AI來生成高質量圖片，節省時間、提升創意表達。

那么，什么是“AI大模型做圖”?

它有哪些主流模型可選?

實際表現如何?

一、AI大模型做圖是什么？為什么成為新趨勢？

“AI大模型做圖”，顧名思義，是指依靠大規模訓練的人工智能模型，通過輸入提示詞(prompt)、參考圖片或者其他語義信息，自動生成符合預期的圖像內容。這種方式又被稱為文本生成圖像（Text-to-Image）、AI繪畫或智能圖像合成。

1.1 為什么AI做圖技術近年來迅猛發展？

模型架構進化：從最初的GAN到現今的擴散模型(Diffusion Model)、Transformer架構，生成圖像質量顯著提升;

算力增強：GPU、TPU 等硬件加速器的廣泛部署為模型訓練和圖像生成提供支撐;

數據集開放：如LAION、COCO、ImageNet等開源圖像數據加快模型訓練進程;

用戶需求暴漲：營銷設計、電商展示、社媒傳播、游戲原畫等領域對快速制圖需求巨大。

二、主流AI大模型做圖工具推薦（2025年最新版）

以下為目前全球范圍內最具代表性和實用價值的AI做圖模型/平臺推薦：

2.1 Midjourney

模型類型：基于擴散模型(Diffusion)和生成對抗網絡的混合架構

交互方式：通過Discord輸入Prompt生成

圖像風格：極具藝術感，偏幻想、插畫風

推薦人群：插畫師、游戲原畫、藝術創作者

優點：生成速度快，風格一致性強;社區活躍

缺點：不支持上傳自定義模型，需訂閱

Midjourney 的美術風格廣受歡迎，適合創造概念圖、角色設計、風格化插畫等內容。

2.2 DALL·E 3（OpenAI）

模型類型：多模態大模型，集成在GPT-4中

交互方式：通過ChatGPT輸入文字即可生成圖像

圖像風格：現實寫實與插畫兼容

推薦人群：內容創作者、教育工作者、初學者

優點：操作簡單，支持修圖(inpainting)、變體生成

缺點：對特定復雜風格支持有限

DALL·E 3 是 OpenAI 在圖像生成領域的重要代表，特點是對文字指令的理解能力極強，即便是復雜構圖也能精準執行。

2.3 Stable Diffusion

模型類型：開源擴散模型

交互方式：支持本地部署、Web UI、API調用

圖像風格：靈活多樣，支持自定義模型(LoRA、Checkpoint)

推薦人群：AI開發者、需要私有部署的機構

優點：完全開源，自主訓練，插件豐富

缺點：上手門檻高，需一定AI知識儲備

Stable Diffusion 是開源界的明星項目。通過它，可以訓練屬于自己的風格模型，如中國水墨畫、動漫風、寫實風等，非常適合企業級深度定制需求。

2.4 Adobe Firefly

模型類型：Adobe 自研生成模型

交互方式：網頁輸入文字，生成圖片或圖層素材

圖像風格：商業化、清晰、風格成熟

推薦人群：設計師、品牌方、電商營銷

優點：與Photoshop、Illustrator無縫整合

缺點：部分功能需訂閱Creative Cloud

Firefly 更注重合規性和商用授權，尤其適合設計從業者使用圖像生成、文字轉圖像、背景移除等功能，構建快速視覺草圖。

2.5 Bing Image Creator（由DALL·E驅動）

模型類型：OpenAI模型集成在微軟生態

交互方式：通過微軟Bing或Edge瀏覽器直接使用

圖像風格：輕量級、通用型

推薦人群：普通用戶、辦公人士

優點：免費使用，集成搜索和圖片生成

缺點：生成精度略低于Midjourney和DALL·E 3

適合快速獲取配圖、簡單視覺內容，對于日常辦公文檔、社交媒體帖子制作非常便利。

三、AI大模型做圖的核心原理解析

雖然不同模型采用的算法架構各異，但整體流程基本遵循以下步驟：

3.1 文本編碼（Prompt Embedding）

輸入的文本指令會被轉化為向量形式，使模型理解語義結構與圖像構圖意圖。

3.2 噪聲注入與擴散過程

初始圖像由“純噪聲”構成，模型逐步反向生成圖像內容，使細節逐步清晰。

3.3 圖像生成輸出

模型生成最終圖像，部分平臺支持調整分辨率、風格、變體等參數優化輸出。

這種方式類似于“從混亂中恢復圖像”的過程，技術底層復雜但實際操作簡單。

四、如何提升AI做圖的效果？實用技巧分享

4.1 提示詞技巧（Prompt Engineering）

使用具體、明確的描述詞(如“blue futuristic cyberpunk city at night”)

添加風格標簽(如“in the style of Studio Ghibli”)

加入參數控制(如分辨率、比例、焦點)

4.2 多語言支持

多數模型支持中英文混合，但英文Prompt往往更精確，建議用英語寫核心指令。

4.3 圖像參考（ControlNet、img2img）

部分模型支持以圖生圖，可上傳草圖、構圖圖像，作為參考輔助生成。

4.4 后處理建議

即使AI圖像生成效果已非常高質量，仍建議使用PS、美圖秀秀等進行微調，增強色彩、銳度、適應場景需求。

五、AI大模型做圖的實際應用場景

六、AI圖像生成走向何方？

多模態融合：圖+文+音+動圖的綜合表達將更普遍;

實時生成：生成速度越來越快，逐步邁入實時渲染階段;

個性化模型訓練：AI將根據用戶風格喜好提供定制化建議;

合規與版權明晰：未來商用圖像將更注重授權與合法使用;

總結

“AI大模型做圖”并非設計師的敵人，而是他們的加速器。它減少了重復性勞動，讓創作者把更多時間投入到創意本身。無論你是初入門檻的美術生，還是經驗豐富的藝術總監，在AI的輔助下，都能用更高的效率創作出令人驚艷的視覺作品。