FLUX与即梦3.0：文生图模型在不同场景的卓越表现

近期，文生图领域出现了两个强劲的模型：FLUX和即梦3.0。这两个模型在P图界表现出色，各有独特优势。

FLUX模型 以生成一致性强著称。所谓生成一致性，指的是按照用户提示修改图片时，风格与原图保持一致，且无AI痕迹。例如修改公司灯牌，与GPT -4o和即梦3.0相比，FLUX在前后一致性和对物理世界的理解上表现优异，不该动的部分丝毫不改，细节处理精准，且因用户少，处理速度快，半分钟左右即可完成。此外，FLUX还有一键消除功能，能去除旅游照片中的人群，生成效果几乎与原图无异。不过，该模型在中文创作环境中表现不佳。目前，BlackForest Labs开源了部分FLUX.1版本，但最新的FLUX.1 Context [pro]需收费，官网新用户注册送200积分，可供使用一段时间。

即梦3.0模型在中文修图方面表现突出。在制作表情包、进行字体修改设计时，它不仅能准确理解图片内容，还能把握中文语境。比如制作蔡姓顶流相关表情包，即梦3.0能保持编辑前后字体一致，并添加创意元素。为庆祝差评十周年制作表情包时，即梦3.0平均每张耗时一分钟，无需先抠图后P图。即梦是闭源模型，每天送60积分，可用于生成和编辑图片。

综上所述，对于文生图模型，现阶段很难同时兼顾一致性和创造力。建议P图拯救旅游废片选用FLUX，中文表情包制作和字体修改设计选择即梦3.0。