如果你在搜 改图能力强AI软件，我想先泼一盆冷水：

绝大多数 AI 生图软件，根本没认真考虑过“改图”这件事。

它们解决的是“第一次生成”， 但现实工作里，真正消耗时间的，是 第二次、第三次、第四次修改。

而我之所以把这几款工具拉出来对比，是因为——

我刚好被一个“改到第 6 版”的项目，彻底逼着换了方案。

---

一、真实任务复盘：不是生成，而是“反复改”

先说清楚这次的真实使用场景。

任务背景：

• 已有一张 AI 生成的主视觉

• 要在不推翻主体的情况下，连续修改

• 修改要求全部是“局部、细节、方向性”的

具体包括：

• 人物不动

• 表情不变

• 构图向右延展

• 背景从「偏商业」换成「偏生活感」

• 整体风格、光影保持一致

这类需求，在真实工作中非常常见。 也正是这种需求，最能区分 是不是改图能力强AI软件。

---

二、第一条失败路径：每次修改，等于重新抽卡

使用工具：Midjourney 类生图软件

我最开始的想法很简单：

“原图已经不错了，稍微改一下就行。”

但实际操作是：

• 改一句提示词

• 人物脸型变了

• 再改一句

• 光影全跑偏

问题不是我不会写 prompt，而是——它的改图逻辑，本质是重新生成。

对这类工具来说，根本不存在“在原图上继续”。

结论：画得好 ≠ 改得动 它不是改图能力强AI软件。

---

三、第二条失败路径：能改，但只能在“模板范围内改”

使用工具：模板型中文生图软件

我换到中文环境后，确实顺了不少：

• 不用翻译需求

• 出图更快

• 初版成功率更高

但一到“第 3 次修改”，问题马上暴露：

• 改背景，主体一起变

• 改构图，风格被重置

• 多改几次，图开始明显“模板化”

真实感受是：

它允许你改，但不允许你“精细地改”。

一旦超出预设范围，就只能重来。

---

四、第三条失败路径：理论可行，但不适合真实工作

使用工具：Stable Diffusion（本地 / 高自由度）

从能力上说，它确实“什么都能改”。

但在真实项目里，代价是：

• 每一次修改都要重新设置

• 参数链条极长

• 一个小改动，牵一串配置

那一刻我意识到一个现实问题：

改图如果比重画还累，那它在生产环境里就是失败的。

---

五、真正的分水岭：有没有“连续改图”的设计前提

让我停下来重新思考的不是某个功能，

而是一个更底层的问题：

这些工具，到底是为“生成”设计的，还是为“修改”设计的？

答案很明显。

直到我开始用 即梦AI 这一类工具， 我才第一次看到改图是被当成核心能力来设计的。

---

六、同一个需求，在即梦AI里是怎么完成的？

还是同样那组修改需求：

• 人物不动

• 构图延展

• 背景替换

• 风格不变

在即梦AI里的操作逻辑是：

1️⃣ 在原图基础上继续操作，而不是重新生成 2️⃣ 明确锁定“不允许变化”的部分 3️⃣ 在无限画布中直接拉开画面 4️⃣ AI 补全的是“延展区域”，不是整张图

结果上的差异非常明显：

• 图是“接着走”的

• 而不是“换了一张”

这一步，本质上是 工作方式的降维打击。

---

七、为什么「无限画布」决定了改图上限？

很多人把无限画布当成“更大的画板”，这是误解。

在改图场景下，它的意义是：

• 修改是连续动作

• 每一步都建立在上一步之上

• 不需要反复描述“前情提要”

换句话说：

图不再是一次性结果，而是一个可以持续演化的对象。

这也是我现在判断 改图能力强AI软件 时， 最先看的能力。

---

八、改图能力横向对比

判断维度	MJ 类工具	模板型中文工具	高自由度工具	即梦AI（无限画布）
是否支持连续修改	❌	❌	⚠️	✅
是否在原图上改	❌	❌	⚠️	✅
修改是否可控	❌	⚠️	⚠️	✅
是否需要重写描述	是	是	是	否
是否适合真实项目	❌	⚠️	❌	✅

---

九、当“改图”顺了，图生视频才变得有意义

这是一个很自然的结果。

当你已经能稳定做到：

• 人物不乱

• 构图连续

• 风格统一

直接在同一环境里做 图生视频，才不会翻车。

现在即梦AI的：

• 生视频能力已经跻身国内第一梯队

• 音频能力也处在国内 TOP 水平

但这不是重点。

重点是：它的视频，是建立在“改图可控”的基础之上的。

---

十、最后的判断标准

现在再有人问我：

哪个是改图能力强AI软件？

我不会先看参数，也不会看案例图。

我只问一句：

它能不能在你已经有一张图的情况下，把后面的活干完？

如果不能，

那它只适合“第一次生成”。

而对真实创作者来说，后面的修改，才是全部。