模型即审美：生图模型们正建起自己的“视觉方言”

最近在测试各种 AI 生图模型的时候，我们发现了一个现象：同样一个提示词，丢给不同的模型，出来的图片风格差异大到像是出自不同摄影流派。

Image-2 生成的图就像我昨天随手拍的，但 Nano Banana 生成的图感觉像某个家居品牌的广告大片。有些模型执着于捕捉现实的每一丝瑕疵，有些则痴迷于把日常场景变成精致的艺术品。这背后反映的不是能力差别，而是每个模型对 " 什么值得被看 " 有了不同的商业假设。

这就是 " 模型味 "，也就是这种模型特点的底色——一种被量化、被大规模复制、正在成为下一代视觉内容底色的审美偏执。

Image-2：隐藏于真实世界的间谍

Image-2 的核心逻辑很简单：放弃所有摄影技巧，只生成人眼真实看到的样子。

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从商业角度看，这意味着最低的视觉加工成本。

下雨天的公交站不需要电影级打光——就是淅淅沥沥、萧瑟的样子。

吃了一半的外卖不需要精修——油腻、不怎么美观就是它的真实成本结构。

深夜的便利店黑漆漆一片，只有 711 亮着灯的诡异感。

垃圾桶周围天色微微沙尘，柏油马路有些年头的感觉。

城中村那种根本没有管制，小商小户们一起在小小地方无规则的拥挤的感觉非常真实。

这些 " 不完美 " 其实是成本最低的表达方式——因为它们就是现实本身。

阳台的晾衣杆虽然有点穿帮，但是那种黑云压城城欲摧的低气压感表达的很到位，那些现实的瑕疵、不规则感，别的模型可能视为缺陷要修正，Image-2 却把握得很到位。为什么？因为这些不规则本身就是真实的证明，也是最省算力的渲染方案。它不会给你打光、调色、精心构图，它就是你的眼睛——你瞥到什么，它就生成什么。

这就是 Image-2 的商业密码：看它的输出，你的第一反应永远是 " 这好像是我昨天看过的 "，而不是 " 这是 AI 生的 "。它成功地把自己隐没在了日常生活里，成为最隐形的摄像机。对于需要大量真实素材的产品（比如 Adobe 的设计工具），这种 " 不被认出来 " 反而是最大的价值——用户不需要二次加工，直接可用。

Nano Banana2：楚门世界的艺术总监

Nano 的逻辑完全相反——把现实变成一个被精心摆拍的世界，让每一个物体都配得上被凝视和转化。

同样是垃圾堆，Image-2 给你的是真实的脏乱臭味，Nano 给你的是一个艺术布景。

一杯水在 Image-2 里是一杯普通的水，在 Nano 里就是摆在这里要拍轻松闲适氛围的广告道具。

半个西红柿不是随便切的——二十精挑万选、打了面光、喷了水、特意固定了位置。

一块泥巴也是，有人找了平整的土地，喷了点水，团了一把泥巴，塑了塑形，摆到正当间，调整了构图才拍的。

这个刚起床的卧室根本毫无睡了一夜的杂乱感，而是感觉这是一个卧室家居用品的广告拍摄现场

这几张塑料拖鞋，生锈的铁钉，洗手台上的肥皂，都有一种精心的摆拍感

这不是无用功。Nano Banana 的核心商业假设是：如果要大规模生成内容，不如直接生成 " 已经被设计过的现实 "。对 Google 的 Cosmic 这样的 web 端产品来说，这意味着素材可以直接用，无需二次打磨。售楼处的宣传图就该这样——精致、无暇、充满了 " 生活在这里很舒服 " 的心理暗示。这是一种更直接的商业转化逻辑。

Nano Banana 的世界观很清晰：本该自然无序的一切，股票配资，多空杠杆，全国持牌平台，配资开户都被调教得更适合被观看、被欣赏、被购买。这是一个过度设计的乌托邦，也是互联网产品想要呈现给用户的那个理想世界。

豆包 / 即梦：不太全能的情感阐述高手

字节系的这两个模型遇到了一个典型的商业难题：把大部分算力投给了人物情绪和面部特征，其他维度的成本控制就显得很吃力。

优势很明显。望着窗外的女孩那张，舒适和惬意表达得精准。

流浪猫那张，把可怜无助、还有点惧怕人而保持一点攻击性的感觉表达得很精确。这种对人物细微情绪的洞察力在竞品中很难复现。对于需要 " 打动人 " 的内容场景（比如短视频封面、社交媒体素材），这种能力是真正的稀缺资源。

但短板也很直白。色调比较浓重，暖调和冷调十分失衡。最能暴露问题的是光影处理——光线要么极度强烈，要么几乎没有光影。影子一多了，豆包就干脆只精心生成有光线的地方。在生成智能手机、旧书店角落、黑咖啡这些图片中，这个成本分配的不均衡表现得最突出。

桌面橘子这张图片的背景处理问题更严重。纵深感表达不好，有一种背景要翻上来的感觉。最极端的是智能手机那一张，背景直接变成大白板——这样手机这种狭窄的光影才能比较不费算力地生成。还有个有意思的现象：豆包过于爱渲染 " 氛围 "，有时会按照自己对 " 氛围 " 的理解去改写你的需求，而不是真正听你的。

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这其实反映了一个更大的问题：当模型在某个维度投入过多，就会被迫在其他维度做出妥协。字节的选择是用 " 情感打动 " 来补偿 " 场景还原 " 的不足，这在内容创意场景可能有效，但在需要全方位精致度的场景就会显得单薄。

可灵：追求帧帧充满故事感的好莱坞导演

可灵作为短视频的主力生成工具，遵循的是完全不同的商业逻辑——每一帧都必须在讲故事。

所有的图都被放置在了一个已有的世界观或语境里，每一个画面都在暗示：接下来会发生什么。这种 " 预叙事 " 能力体现在细节里。正在系鞋带的男人，你一看就感觉他发现你在看他了。走廊尽头那张，透视感极强，感觉是高档酒店的短剧现场，你能想象有人会从那头走出来。地下停车场给人安静的诡异感，下一秒灯就会从远处一个个快速熄灭。

这种故事感体现在对摄影技巧的精准运用上。掉在地上的雨伞用侧逆光、死角做了黑暗虚化处理，像案发现场证物。后视镜里的眼睛，构图压迫感极强，直接聚焦在后视镜。空荡的地铁车厢调色真实到电影级别，有《黑客帝国》的感觉。

可灵的成本结构是：用光影、构图、虚化、调色等所有摄影语言服务于叙事，把静止画面转化成正在展开的故事。这对短视频、游戏角色、广告创意这类 " 需要视觉冲击 " 的场景是理想的。但如果你只是想要一张干净的产品图，可灵会强行给你加上故事性——这种 " 过度设计 " 在某些场景反而成了负担。

使用越多，越会发现今天各个模型都有了它自己的一套视觉"方言"，而这些视觉语言都是审美的直接反映，模型逐渐在审美品味上直接区分开来。

而除了各种数据和训练方法带来的审美不同，选择不同模型时，还有不同的成本考量。

需要真实 / 电影级素材用 Image-2 ——现实感强，瑕疵本身就是素材，省去了后期精修的成本。需要 3A 游戏场景或房屋中介宣传图用 Nano Banana 2 ——那种真实华丽但又一眼看出不是现实的感觉，正好适配售楼处 " 理想化呈现 " 的成本结构。需要表达人物情绪和面部特征用豆包或即梦——这两个模型在 " 情感转化 " 上的成本最低。需要游戏人物或短视频素材用可灵——叙事感和视觉冲击力的 ROI 最高。