AI 文生图已经不是什么新鲜事了，从 Midjourney 到 Stable Diffusion，再到各种新模型，我们见证了技术如何将想象力变为现实。但玩得多了就会发现一个普遍的痛点：AI 生成的图总有些小瑕疵让人抓狂。多了一根手指、背景里的路人甲太碍眼、想给主角换件衣服… 过去，这些都的靠 Photoshop 大神手动修复，费时费力。
现在，新一代的 AI 图像编辑模型正在改变这个局面。它们能直接理解你的文本指令，对现有图片进行精准修改。这就像是给 AI 配备了像素级别的“手术刀”，让普通人也能轻松实现专业级的图片编辑。
但市面上的模型这么多，到底哪个最好用？为了搞清楚这个问题，我选了几个当前比较有代表性的开源和闭源模型，做了一次横向评测。本文不谈虚的，直接上图看效果，希望能帮你找到最适合你的那款工具。
参赛选手介绍
这次评测我们挑选了三款主流的开源模型，并用一款顶级的闭源模型作为参照基准。
Qwen Image Edit 2509
阿里通义千问团队的作品，基于其强大的 Qwen-Image 基础模型。它的一个特点是文本渲染能力很强，并且通过一个巧妙的架构，同时利用 Qwen2.5-VL 模型理解语义、用 VAE Encoder 保持图像外观一致性。这让它在实现高保真编辑的同时，还能很好地平衡语义和风格。2509 是其升级版，尤其在多图编辑方面有显著提升。
Flux Kontext
来自 Black Forest Labs，发布时曾引起不小的轰动。这是一个拥有 120 亿参数的 Transformer 模型，擅长根据文本指令进行迭代式编辑，并且在保持角色一致性方面做得不错，无论是局部微调还是全局修改，它都能应对。
OmniGen2 & UMO
OmniGen2 是 OmniGen 研究团队较早开源的一款指令引导的图像编辑模型。而 UMO 则是字节跳动提出的一个统一多身份优化框架，可以应用在包括 OmniGen2 在内的多种模型上，旨在提升身份一致性、减少混淆。在本次测试中，我们将使用 UMO 优化后的 OmniGen2。
Gemini Flash 2.5 (代号 Nano Banana)
Google 的闭源大杀器，也是我们这次评测的“参照组”或“控制组”。Nano Banana 在各大图像编辑模型排行榜上都名列前茅，性能极其强悍。虽然我们无法对其进行微调，但它的表现可以作为衡量其他开源模型能力的一个标杆。
评测方法与环境
为了公平对比，我设计了一套统一的测试流程：
基础图像：使用 Hunyuan Image 3.0 模型生成 4 张风格、主题、内容各异的 1024x1024 图像作为编辑的起点。
编辑任务：为每张图像设计 3 个不同的编辑指令，涵盖以下几类常见操作：
风格迁移 (Style Transfer)：改变整张图的艺术风格。
对象修改/添加 (Object Modification/Addition)：给人物添加配饰、改变物体特征。
对象移除 (Object Subtraction)：擦除画面中的某个元素。
主体操控 (Subject Manipulation)：改变主体的姿态或位置。
所有模型都在相同的指令下进行测试，我们直接对比输出结果，进行主观评估。
实战对决：看图说话
废话不多说，我们直接进入四个核心测试场景。
测试一：科幻海报
这张图描绘了一个复古未来主义的宇航员在异星丛林探险。
编辑指令:
风格迁移：应用梵高《星空》的画风。
对象添加：给宇航员加上胡子。
对象移除：去掉底部的文字和 logo 背景。
分析:
风格迁移：Qwen 和 Nano Banana 的表现明显优于其他两者。它们成功地将《星空》的笔触和色彩风格应用到了原图上，同时保留了宇航员和背景的基本结构。相比之下，Flux Kontext 的结果有点糊，而 UMO 几乎没能理解指令。
添加胡子：Nano Banana 和 Qwen 再次胜出，胡子被合理地加在了头盔内部。UMO 和 Kontext 的结果则有些离谱，胡子直接画在了头盔外面。
移除文字：Nano Banana 的表现堪称完美，不仅去掉了文字和背景色块，还智能地补全了被遮挡的丛林细节。Kontext 也成功完成了任务。Qwen 理解了移除文字，但没去掉背景色块。UMO 则在背景补全上做得不太理想。
本轮小结：Nano Banana 展现了极高的精准度和细节处理能力，Qwen 和 Kontext 在多数场景下表现不错。
测试二：字母拼图
这是一张用各种物体拼成的字母表，对模型的文本和空间理解能力是个考验。
编辑指令:
风格迁移：让图片看起来像日本动漫风格。
对象移除：移除代表“B”的火焰字母。
对象修改：把右下角的字母“Z”改成数字“1”。
分析:
风格迁移：所有模型都成功切换到了动漫风格。主观上，Qwen 的画风可能最接近我们通常理解的“日漫”。
移除字母 B：Flux Kontext 是这一轮的明确赢家。它像手术刀一样精准地移除了“B”，且丝毫没有影响旁边的“A”和“C”。Qwen 也很不错，但顺手把旁边的“A”也给干掉了。Nano Banana 的理解似乎出了偏差，直接移除了一整排字母。UMO 只是把“B”换成了另一个形状的“B”，理解了任务但执行失败。
修改字母 Z：Kontext、Qwen 和 Nano Banana 都轻松完成了任务，这可能得益于我们在 prompt 中精确描述了位置。UMO 则完全失败。
本轮小结：在需要精细局部操作和一定空间理解力的任务上，Flux Kontext 展示了它的优势。
测试三：餐厅场景
图中一对男女在庆祝，背景里有一群小丑在表演。
编辑指令:
风格迁移：让场景和人物变成某个著名美国黄色皮肤卡通片的风格。
对象移除：移除背景中的所有小丑。
对象添加：给前景的男士画上悲伤的小丑妆。
分析:
风格迁移：Qwen 在这个任务上完胜。它准确抓住了“辛普森一家”的画风精髓。Kontext 似乎也理解了指令并做了尝试。Nano Banana 的结果过于写实，而 UMO 好像知识库里没有这个卡通片的例子。
移除小丑：所有模型都成功移除了背景物体，但 Qwen 的处理方式更胜一筹。它不仅移除了小丑，还用非常自然的餐桌和环境填充了空白区域，让整个画面看起来更真实。
添加小丑妆：Nano Banana 和 Qwen 的效果最好。我个人更倾向于 Nano Banana，因为它没有改变旁边女士的面部表情。Qwen 虽然也完成了任务，但似乎对女士的表情也做了轻微修改。UMO 和 Kontext 则把妆容错误地应用到了两位主角身上，显示出对指令的理解不够精确。
本轮小结：Qwen 在风格理解和智能背景填充方面表现出色。Nano Banana 在指令遵循的严格性上更可靠。
测试四：水墨画猴子
一张中国传统水墨画风格的猴子爬树图。
编辑指令:
风格迁移：将整个场景变成一张真实的照片。
对象添加：给猴子戴上礼帽、单片眼镜和一套花哨的西装。
主体操控：把猴子翻转过来，让它头朝下倒着爬树。
分析:
风格迁移：Qwen Image Edit 2509 的表现再次碾压全场。它令人信服地将水墨画彻底转换成了照片风格。Flux Kontext 似乎理解了任务并进行了尝试，但效果相去甚远。
添加服饰：Qwen 的结果最真实，也最符合 prompt 描述。Nano Banana 紧随其后。Flux Kontext 还算可以，但把单片眼镜画成了普通眼镜。UMO 则完全失败，猴子甚至离开了树。
翻转猴子：Qwen 和 Nano Banana 的编辑效果明显更好，都成功将猴子倒置。我尤其喜欢 Qwen 的版本，猴子变成了悬挂在树枝上，非常生动。UMO 可能是没理解指令，直接把猴子删了。Flux Kontext 则没有任何变化。
本轮小结：在大幅度的风格转换和复杂的对象添加任务上，Qwen 的能力边界似乎更宽。
最终裁决：谁是真正的全能选手？
根据这次不算特别详尽但覆盖了核心场景的测试，我个人的主观看法如下：
Qwen Image Edit 2509 是目前最出色、最全能的开源图像编辑工具。
它不仅在绝大多数任务中表现优异，甚至在某些方面（如特定风格迁移、智能填充）超越了作为基准的 Nano Banana。更重要的是，它支持多图编辑，并且作为开源模型，可以被微调和定制。这让它在商业应用和专业工作流中的潜力巨大。
Nano Banana 依然是闭源模型中的王者，表现极其稳定和强大，尤其在指令的精准理解和细节保真度上几乎无可挑剔。对于追求简单易用和极致效果的普通用户来说，它是个不错的选择。
Flux Kontext 算是一个合格的竞争者，在某些精细操作上表现亮眼，但整体稳定性和能力上限不如 Qwen。
至于 UMO OmniGen2，在这次的对比中，它的表现与其他几位选手相比有明显差距，可能不太适合处理复杂的编辑任务。
总的来说，如果你正在寻找一个强大、灵活且免费的 AI 图像编辑方案，我强烈推荐你去试试 Qwen Image Edit 2509。它的表现确实给我留下了深刻的印象。
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作者：eimoon.com
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💡 关键要点
AI 文生图已经不是什么新鲜事了，从 Midjourney 到 Stable Diffusion，再到各种新模型，我们见证了技术如何将想象力变为现实。但玩得多了就会发现