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图像生成

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多模型 AI 图像工作台,文生图图生图编辑一体

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千问

AI 图像生成工作台 MakeImg 简介

MakeImg 是一个浏览器端的 AI 图像创作工作台,把文生图、图生图、图像编辑、去背景和放大放在同一个界面里,用户按需切换底层模型,生成前就能看到本次要花多少积分。

  • 可选模型:Nano Banana 2.1、GPT Image 2.5、Seedream 5.0 Lite、FLUX.2 Pro、Imagen 4、Ideogram V3
  • 输入方式:文字提示词,或上传参考图(JPG/PNG/WebP,单张最大 5 MB)
  • 核心能力:文生图、图生图、AI 图像编辑、去背景、放大、继续编辑
  • 计费透明:每次生成前在按钮旁显示所需积分
  • 历史管理:生成记录统一在“我的创作”里查看任务状态与结果

同类工具常见的问题是模型固定、结果不满意就只能重开一轮。MakeImg 的做法是把模型选择权交给用户:同一个提示词,可以换模型再出一次,比较哪种风格更接近预期,再决定继续编辑还是下载。

核心功能:一个工作台覆盖出图全流程

  • 文生图:输入主体、场景、光线和构图,选择画幅比例后生成。官方示例给出的写法是具体描述材质、光源方向与背景色,而不是堆形容词。
  • 图生图:上传照片后说明要保留什么、改动什么,适合把实拍图改成另一种视觉风格,或在不改变商品形状的前提下换场景。
  • AI 图像编辑:在已生成的图上继续修改,不必重新写一遍提示词,官方把这一步称为“继续编辑”,可以在同一工作区里迭代多个版本。
  • 去背景与放大:内置独立的背景移除和画质放大能力,处理电商图、头像和社媒素材时不用再跳到别的工具。
  • 创作历史:所有任务在“我的创作”里按状态排列,浏览器超时后可以先来这里确认任务是否仍在跑,避免重复提交浪费积分。

模型矩阵:按用途挑,而不是按新旧挑

站内可选模型覆盖了从通用写实到排版文字的不同取向:

  • Nano Banana 2.1:支持用提示词或参考图生成与编辑 1K 图像,适合快速起稿与改图。
  • GPT Image 2.5:偏重细节丰富的场景与图像编辑,官方提到带 Flare 与 Sunburst 两类效果。
  • Seedream 5.0 Lite:适合探索新的构图、材质与视觉方向。
  • FLUX.2 Pro:偏摄影感场景,光线与质感表现是它的定位。
  • Imagen 4:从详细描述生成摄影类画面。
  • Ideogram V3:擅长带文字与排版的设计类图像。

需要注意,模型选择器会标注每个模型支持哪些输入类型和画幅比例,不是所有模型都同时吃文字和参考图,选之前先看标注能省一轮失败。

使用指南:三步出第一张图

  • 第一步,给输入:写提示词,或上传一张照片并说明改动意图。参考图支持 JPG、PNG、WebP,最大 5 MB。
  • 第二步,选模型与比例:按用途挑模型,再定画幅比例;按钮旁会显示本次消耗的积分。
  • 第三步,生成、微调、下载:结果不满意用“继续编辑”迭代,满意后从工作区直接下载。

使用前需要登录,登录后才能在“我的创作”里看到可用积分与账户奖励。官方说明,确认失败的生成会自动退还积分;如果浏览器超时,先回“我的创作”核对状态,再决定是否重新提交。

适用场景:四类最常见的用法

  • 商品图与电商素材:给产品换背景、换光线、补场景,或用参考图锁住商品形状再改环境,适合没有摄影棚的小团队。
  • 广告与营销视觉:同一句卖点换几个模型出多版,横向比较哪版更有冲击力,再进入精修。
  • 社交内容配图:按平台比例快速出图,配合去背景与放大做封面、头图和插图。
  • 人像与概念图:用参考图保持人物特征一致,生成不同风格的概念视觉。

价格与授权说明

  • 计费方式:按积分消耗,生成前可见单次成本,不同模型消耗不同。
  • 免费额度:登录后可在账户内查看可用积分与奖励,具体数额随账户与当期活动变化。
  • 商业使用:官方说明支持个人与商业项目,但需遵守适用条款,并自行确认所用参考素材的授权,以及所选模型自身的条件。
  • 失败退还:确认失败的生成自动退还积分。

订阅与积分包的具体价格以官网定价页为准。

产品优势与选型建议

MakeImg 的价值在于把“选模型”这件事前置到生成之前,而不是生成之后才发现风格不对。多模型并存加上统一的编辑器与历史管理,让它更像一个工作台而不是单点工具;对需要批量出图、又不想在多个站点之间来回搬素材的人来说,流程损耗明显更低。

选型上建议先明确用途:要摄影质感优先 FLUX.2 Pro 与 Imagen 4,要排版文字优先 Ideogram V3,要快速改图优先 Nano Banana 2.1 与 GPT Image 2.5。同一提示词先各出一版再决定,比在一个模型上反复重试更省积分。

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