AI 绘画已经不是什么新鲜事了。但"用哪个工具"这个问题，在 2026 年反而变得更难回答了——因为每个工具都在快速进化，三个月前的结论很可能已经过时。
我们用一周时间，用同一组 Prompt 在三大平台上生成了超过 500 张图片，从多个维度进行了系统对比。以下是我们的发现。
参赛选手
| 工具 | 当前版本 | 定价 | 特点 |
|---|---|---|---|
| Midjourney | V7 | $10-60/月 | 美学天花板，社区驱动 |
| DALL·E | DALL·E 4 | ChatGPT Plus $20/月含 | 文字理解最强，OpenAI 生态 |
| Stable Diffusion | SD 3.5 / SDXL Turbo | 免费（开源）/ API 按量 | 完全可控，本地部署 |
为了公平起见，我们在三个平台上使用了完全相同的英文 Prompt，每个 Prompt 生成 4 张图片，取最佳结果进行比较。
测试一：摄影级人像
Prompt: “Portrait of a 30-year-old East Asian woman in soft golden hour light, wearing a linen shirt, shallow depth of field, shot on Hasselblad, natural skin texture”
Midjourney V7
Midjourney 在人像方面的表现依然是教科书级别的。皮肤质感自然，光影过渡细腻，构图感极强。V7 版本修复了之前"所有人长得像模特"的问题，现在生成的面孔更加多样化和真实。
优点： 光影和质感无可挑剔，色彩分级堪比专业后期 缺点： 手部偶尔仍有瑕疵，但比 V6 好了很多
DALL·E 4
DALL·E 4 的人像质量有了巨大飞跃。它不再生成那种"AI 味十足"的过于光滑的皮肤，而是开始呈现毛孔、细纹等真实皮肤纹理。但在整体美学上，仍然不如 Midjourney 那么"有氛围感"。
优点： Prompt 遵循度最高，“linen shirt”、“golden hour”、“Hasselblad” 等关键词都能准确反映 缺点： 色彩略显平淡，缺少 Midjourney 那种"一眼惊艳"的感觉
Stable Diffusion 3.5
使用 Juggernaut XL 检查点模型 + 适当的负面提示词，SD 也能生成相当不错的人像。但需要更多的参数调整——Sampler 选择、CFG Scale、步数等都会显著影响结果。
优点： 完全可控，可以通过 ControlNet 精确控制姿势和构图 缺点： 开箱体验差，需要大量调参才能达到好效果
本轮评分
| 维度 | Midjourney | DALL·E | Stable Diffusion |
|---|---|---|---|
| 画质 | 10 | 8.5 | 8（调参后 9） |
| Prompt 遵循 | 8 | 9.5 | 7 |
| 美学感 | 10 | 7.5 | 7 |
| 易用性 | 9 | 10 | 5 |
测试二：概念插画
Prompt: “A massive ancient tree growing out of a floating island in the sky, with waterfalls cascading into clouds below, bioluminescent mushrooms on the trunk, fantasy digital art style”
Midjourney V7
这类幻想场景是 Midjourney 的舒适区。生成的图片有一种"大片海报"的感觉——光源设计合理，构图有层次感，细节丰富但不杂乱。
DALL·E 4
DALL·E 在概念插画上的表现出乎意料地好。它对"floating island"、“bioluminescent mushrooms”、“waterfalls cascading into clouds"等复杂空间关系的理解比 Midjourney 更准确。但整体风格偏向"数字插画"而非"电影概念设计”。
Stable Diffusion 3.5
在幻想场景方面，SD 的社区检查点模型（如 DreamShaper、RealisticVision）各有风格，可以根据需求选择。但默认的 SD 3.5 在复杂场景构图上仍然落后。
本轮赢家： Midjourney 在美学上胜出，DALL·E 在准确性上胜出。各取所需。
测试三：文字渲染
Prompt: “A neon sign in a rainy cyberpunk alley that reads ‘AIEII’ in both English and Chinese characters ‘人工智能’”
这一直是 AI 绘画的"阿喀琉斯之踵"——准确地在图片中渲染文字。
结果
| 工具 | 英文 “AIEII” | 中文 “人工智能” |
|---|---|---|
| Midjourney V7 | 基本正确（偶尔多/少字母） | 经常出错 |
| DALL·E 4 | 几乎完美 | 可辨认（仍有瑕疵） |
| Stable Diffusion | 频繁出错 | 几乎不可用 |
本轮赢家：DALL·E 4。OpenAI 在文字渲染上的领先优势非常明显，这得益于他们在训练数据和模型架构上的针对性优化。
测试四：风格多样性
我们用同一个基础场景（“一只猫坐在窗台上”），分别要求五种不同风格：水彩、油画、像素艺术、浮世绘、赛博朋克。
综合评价
Midjourney 在所有艺术风格上都表现出色，尤其擅长油画和电影感的风格。但它的"Midjourney 味"有时会盖过你要求的特定风格。
DALL·E 在风格切换上更加灵活和准确。如果你说"浮世绘"，它真的会给你一张像浮世绘的图，而不是"带点浮世绘感觉的数字插画"。
Stable Diffusion 的风格多样性完全取决于你使用的检查点模型和 LoRA。理论上它的风格范围最广（因为社区创建了数以千计的风格模型），但需要花时间寻找和测试。
测试五：实用场景对比
除了艺术创作，我们还测试了几个实际应用场景：
产品图
为一个虚构的运动水壶生成产品展示图。DALL·E 4 胜出——产品细节更清晰，背景更干净，最适合直接用在电商页面上。
UI/UX 设计稿
生成一个手机 App 的界面设计稿。Midjourney 胜出——虽然不能直接用在开发中，但作为设计探索和灵感参考非常有价值。
Logo 设计
三个工具在 Logo 设计上都有明显局限。生成的结果可以作为灵感，但几乎不能直接使用——矢量化、色彩标准化等都需要在专业设计工具中完成。
批量生成
如果你需要生成大量图片（例如为一篇文章配 20 张插图），Stable Diffusion 的本地部署方案成本最低（只需要电费），DALL·E 的 API 性价比最高（通过程序批量调用），Midjourney 最贵但质量最稳定。
最终总评
| 维度 | Midjourney V7 | DALL·E 4 | Stable Diffusion 3.5 |
|---|---|---|---|
| 画质上限 | 10 | 8.5 | 9（需调参） |
| Prompt 理解 | 8 | 9.5 | 7 |
| 文字渲染 | 6 | 9 | 4 |
| 风格多样性 | 9 | 8.5 | 10（含社区模型） |
| 易用性 | 9 | 10 | 4 |
| 性价比 | 7 | 8 | 10 |
| 可控性 | 6 | 7 | 10 |
| 综合推荐 | 创意工作首选 | 通用场景首选 | 技术用户首选 |
我们的建议
如果你是设计师或创意工作者： 首选 Midjourney。它的美学水平是目前最高的，生成的图片经过最少的后期处理就可以使用。
如果你是内容创作者或产品经理： 首选 DALL·E 4。它的 Prompt 遵循度最高，和 ChatGPT 的集成让你可以用对话方式迭代图片，学习成本最低。
如果你是开发者或有特殊需求： 首选 Stable Diffusion。完全的控制力和零边际成本是它最大的优势，但你需要投入时间学习。
终极方案： 用 Midjourney 做灵感探索，用 DALL·E 做日常生产，用 Stable Diffusion 做需要精确控制的项目。三者并不互斥。
AI 绘画工具的进化速度比任何人预期的都快。这篇文章中的每一个结论都可能在三个月后过时。但有一件事不会变：选择工具的标准不是"哪个最强"，而是"哪个最适合你的工作流"。
本文由 AIEII 编辑部撰写。所有测试基于 2026 年 2 月的最新版本。