Ai以图生图具体化效果之对比
文/杨之藏
看到有文章介绍Google Gemini中的Gemini 3模型，可以生成很棒的知识卡片图。于是就想亲手实践一番，看看实际的效果是不是真如文章中所说的那样？
样本图
不需要科学上网，就能够使用Gemini 3模型的Ai，到底有哪些呢？有文章介绍了ZenMux和Flowith，但一个个尝试才发现，在ZenMux中使用这个模型是需要付费的，而Flowith倒是可以免费使用。
Flowith平台
注册后，下载了一张知识图谱的样板，然后在Flowith中选中Nano Banana2（Gemini 3）的图片生成模式，将样本提交给它，发送以下提示词：
请参考附件图片中的样式，归纳整理网上资源为《红星照耀中国》这本书做一个相似的知识图片。 阳光之波微信公众号（ID:ygzbweb1）
它出来的图片确实让我有些惊讶！样式、风格都跟样板差不多，但是文字却都是《红星照耀中国》这本书相关的内容，只是有部分图片还需要微调。
Flowith第一次生成
为了测试一下国内的主流Ai对于相同的提示词，生成的图片效果做个对比，我用了即梦、豆包、Kimi、天工。效果一言难尽。即梦里是选择图片4.5，豆包里是选择Seedream4.5，Kimi和天工里现在都是只给提示了。即梦和豆包里，都大多沿用原来的排版和图片，只有少部分地方替换成了《红星照耀中国》相关的图片。而文字也是大部分沿用原来的，只有少部分替换了。同时生成的几张，即梦里只有一张可用，而豆包没有一张是可以用的。我有点不敢相信，于是就再重新生成了一次，效果仍是如此。
Flowith第二次微调
看样子，国内主流Ai对于这个方面的图形生成技术还有待提升。这与Google Gemini的Gemini 3模型相比，差距不是一点点大。人家是一次基本成型，只需要细节完善即可。而这些是一次基本不成型，需要大修大改。
Flowith第三次微调
这几年虽然在使用的过程中，亲身经历国内主流Ai技术的突飞猛进，但我仍然感觉，似乎吹嘘得有些过火了，与国外Ai大模型相比，应该还有很长的路要赶！
Flowith第四次微调
后来，我用felo Ai里的Nano Banana Pro采用完全一致的提示词生成图片，效果更加惊艳，直接一次成形，根本不用做任何的修改，甚至连水印都没有。
即梦生成的唯一可用图片
如果一个国外Ai模型要比国内的Ai模型都要表现得更懂中文时，国内的Ai模型提供者不应该好好反思吗？
豆包生成的
felo Ai一次生成的
Flowith里文生图第一次
Flowith里文生图微调
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