gpt-image-2与Gemini文生图实测对比

 

 

我用 20 组文生图 Prompt，对 gpt-image-2 和 gemini-3.1-flash-image-preview 做了一次小样本横向评测，记录输出质量、指令遵循、复杂语义、文字能力、稳定性、生成耗时和实际尺寸。

 

评测摘要

 

这次覆盖商品摄影、人像生活方式、海报文字、复杂组合、风格创意和高分辨率输出 6 类任务，采用统一 Prompt 集、统一接口和人工评分表做横向观察。要说明的是，每组 Prompt 每个模型只生成 1 张图，样本偏小，所以本文更像一个可复现的快速评测记录，用来观察模型在不同任务类型下的表现差异，不作为稳定排名或最终结论。

 

评测方法

 

测试通过 NoneLinear 提供的 OpenAI 兼容图像接口提交，每条 Prompt 分别发给两个模型，记录接口返回状态、生成耗时、下载后的实际图片尺寸，再按下面的维度人工打分。测试日期 2026-07-16，模型为 gpt-image-2 与 gemini-3.1-flash-image-preview，样本为 20 组 Prompt 乘 2 个模型共 40 张图，每组每个模型 1 张，接口成功率 40/40。

 

评分维度

 

总分 25 分，每个维度 1 到 5 分：指令遵循看主体、风格、比例、场景是否符合 Prompt；画面质量看清晰度、构图、光影、细节、审美；复杂语义看多主体、多属性、空间关系、数量是否正确；文字能力看中英文标题、包装字、招牌字是否准确可读；稳定性看是否空图、变形、偏题、尺寸不符、重复失败。另外记录三项不计入总分：生成耗时（请求到返回图片地址的耗时）、实际尺寸（下载后真实宽高）、是否需要重试（空图、报错、严重偏题）。补充说明：对没有文字要求的 Prompt，文字能力按是否出现明显干扰性乱码或错误文字评估，无文字且不影响画面时可给高分；对简单主体 Prompt，复杂语义主要看属性、场景要素和构图要求是否完整。所有评分都基于本次单张样本的人工观察，不能替代多轮统计评测。

 

结果总览

 

40 张图里，gpt-image-2 成功 20/20，平均总分 23.85，指令遵循 4.65、画面质量 4.80、复杂语义 4.60、文字能力 4.80、稳定性 5.00，平均耗时 63.6 秒，实际尺寸有 1024x1024、1024x1536、1536x1024、2048x1152、2160x3840；gemini-3.1-flash-image-preview 成功 20/20，平均总分 24.20，指令遵循 4.80、画面质量 4.85、复杂语义 4.90、文字能力 4.65、稳定性 5.00，平均耗时 14.5 秒，实际尺寸有 1024x1024、896x1200、1200x896、1376x768、2752x1536、3072x5504。因为每个任务只生成 1 张，均分仅代表本次样本，不代表长期稳定表现。

 

分场景观察

 

商品摄影主要考察主体呈现、材质还原、背景控制和商业质感。gpt-image-2 的主体通常更集中，白底运动鞋和香水瓶更接近商品主图；Gemini 的环境信息更丰富，比如保温杯和拉面会主动构建更完整的生活场景。两种都可用，取向不同：前者偏主体明确的商品呈现，后者偏场景化表达。

 

 

人像与生活方式考察人物完整度、姿态自然度、服装表现、环境一致性和摄影感。Gemini 更倾向生成完整环境，雨夜街景、跑步场景和厨房空间信息量更高；gpt-image-2 在棚拍和服装材质上更克制，人物更突出，但部分场景构图偏保守。两者都没出现明显人体结构失败。

 

 

海报与文字考察中英文文字可读性、标题准确性、信息层级和画面完整度。两款都能生成可读的核心文字，比如「春日咖啡节」「云雾绿茶」「LUMA」都体现出来了。gpt-image-2 输出更接近平面设计稿、版式集中；Gemini 信息层级和场景元素更丰富，但也更容易多出小字或补充信息，严格商用文字场景仍需人工复核。

 

 

复杂组合考察属性绑定、空间关系、数量计数和尺度理解。属性绑定里两款基本满足「红色机器人、蓝色雨伞、黄色小狗、绿色围巾」的组合；空间关系上 Gemini 对「立方体在球体左边、圆柱体在球体后面」表达更接近 Prompt；数量计数上 gpt-image-2 的杯子排列更规整、好核对，Gemini 画面更自然但部分杯体重叠、增加计数成本。

 

 

风格创意与高分辨率考察复杂场景组织、风格一致性、图标设计和高分辨率稳定性。奇幻插画和科幻城市任务里两款都能生成完整且细节丰富的画面；图标任务里两者都能输出符合「抽象相机和星光」主题的 1:1 图标；高分辨率竖图上 gpt-image-2 请求 2160x3840 并返回同尺寸，Gemini 请求 aspect_ratio=9:16、size=4K，实际返回 3072x5504，说明两者都能完成高分辨率输出，但尺寸控制机制不同。

 

 

本次样本观察

 

基于这 40 张单次样本：两个模型都没出现接口失败、空图或必须重试，稳定性均分都是 5.00。Gemini 平均耗时明显更短，本次约 14.5 秒，gpt-image-2 约 63.6 秒，耗时差异是本次最显著的客观差别。gpt-image-2 的 size 输出尺寸更直接，实际与请求一致；Gemini 的 aspect_ratio 加 size 会映射到模型侧实际像素，比如 16:9 加 2K 返回 2752x1536，9:16 加 4K 返回 3072x5504。单次评分里 Gemini 平均总分略高但差距很小，由于每组只生成 1 张，不能据此排稳定名次，更严谨的结论需要每组多次采样并统计均值、方差和失败率。

 

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