AI图像生成对比：DALL-E 3 vs Midjourney vs Stable Diffusion vs FLUX

四大图像生成模型的质量、可控性、API 工程化与商业授权对比 | 2026-02

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一、赛道格局

AI 图像生成在 2025-2026 年经历了从"惊艳"到"实用"的转变。企业用户关心的不再只是图像质量，而是可控性、一致性、API 可用性、中文理解力和商业授权。

本文横评 DALL-E 3（OpenAI）、Midjourney V6.1、Stable Diffusion 3.5（Stability AI）和 FLUX.1（Black Forest Labs）四个主流选手。

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二、模型架构与技术路线

2.1 基础信息

维度	DALL-E 3	Midjourney V6.1	SD 3.5	FLUX.1
团队	OpenAI	Midjourney	Stability AI	Black Forest Labs
架构	未公开（推测 DiT）	未公开	MMDiT	Flow Matching + DiT
参数量	未公开	未公开	2B-8B	12B (Pro)
训练数据	未公开	未公开	LAION + 私有	未公开
开源	否	否	是（部分）	是（部分）
文本编码器	T5 + CLIP	未公开	Triple (CLIP x2 + T5)	T5 + CLIP

2.2 架构演进路线

Evolution of Image Generation Architectures

2022: Latent Diffusion (SD 1.x)
      U-Net backbone + CLIP text encoder
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2023: SDXL + DALL-E 3
      Larger U-Net + dual text encoders + ChatGPT prompt rewriting
      |
2024: DiT / MMDiT era
      Transformer replaces U-Net
      +-- SD3: Multi-Modal DiT (joint attention text + image)
      +-- FLUX: Rectified Flow Matching (fewer steps needed)
      |
2025-2026: Convergence on DiT + Flow
      All major players adopting Transformer-based architectures
      Differentiation shifting to: training data + RLHF + control

2.3 FLUX Flow Matching 技术

FLUX 的核心创新是用 Rectified Flow Matching 替代传统 DDPM 扩散：

# Conceptual comparison: Diffusion vs Flow Matching

# Traditional Diffusion (DDPM/DDIM):
# x_t = sqrt(alpha_t) * x_0 + sqrt(1 - alpha_t) * epsilon
# Model predicts: epsilon (noise)
# Sampling: 20-50 steps typical, complex noise schedule

# Rectified Flow Matching (FLUX):
# x_t = (1 - t) * x_0 + t * epsilon    (linear interpolation!)
# Model predicts: velocity (x_1 - x_0)
# Sampling: 4-8 steps sufficient, linear schedule

# Why Flow Matching is better for production:
advantages = {
    "fewer_steps": "4-8 vs 20-50 -> 3-5x faster inference",
    "simpler_math": "Linear ODE vs complex SDE -> easier to tune",
    "better_guidance": "CFG works more predictably",
    "distillation": "Easier to distill to 1-step models",
}

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三、图像质量对比

3.1 综合质量评分

维度	DALL-E 3	Midjourney V6.1	SD 3.5	FLUX.1 Pro
真实感	8.5	9.5	7.5	9.0
艺术风格	7.5	9.5	8.0	8.5
文字渲染	9.0	7.5	7.0	8.5
人物一致性	7.5	9.0	6.5	8.0
空间关系	8.5	8.5	6.5	8.0
手部细节	8.0	8.5	5.5	7.5
多物体组合	8.0	8.0	6.0	7.5

3.2 中文理解力

测试维度	DALL-E 3	Midjourney	SD 3.5	FLUX.1
中文直接输入	良好（GPT翻译）	差（需英文）	差	差
中文文化元素	良好	中等	中等	中等
中文字体渲染	中等	差	差	差
中文提示词遵循	高（GPT理解）	低	低	低

DALL-E 3 的中文优势来自 ChatGPT 前置处理——它先用 GPT-4 理解中文需求，然后生成优化后的英文提示词。

3.3 分辨率与输出格式

维度	DALL-E 3	Midjourney	SD 3.5	FLUX.1
最大分辨率	1024x1792	2048x2048	无限制*	2048x2048
默认分辨率	1024x1024	1024x1024	1024x1024	1024x1024
宽高比支持	3种固定	自由比例	自由比例	自由比例
输出格式	PNG	PNG/JPG/WebP	任意	PNG/JPG
超分辨率	否	内置(2x)	需外部	否

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四、可控性对比

4.1 控制能力矩阵

控制方式	DALL-E 3	Midjourney	SD 3.5	FLUX.1
文本提示词	强	强	中	强
负面提示词	否	是（--no）	是	是
ControlNet	否	否	是（丰富）	是（社区）
IP-Adapter	否	是（--cref）	是	是（社区）
Img2Img	否	是	是	是
Inpainting	是（API）	是	是	是
风格参考	否	是（--sref）	是	是
Seed 固定	否	是	是	是
CFG Scale	否	否	是	是
LoRA 微调	否	否	是	是

4.2 ControlNet / 精确控制

SD 3.5 和 FLUX 在精确控制上有绝对优势：

# FLUX.1 with ControlNet (via diffusers)
from diffusers import FluxControlPipeline
from controlnet_aux import CannyDetector
from PIL import Image
import torch

# Load pipeline
pipe = FluxControlPipeline.from_pretrained(
    "black-forest-labs/FLUX.1-dev",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
)
pipe.enable_model_cpu_offload()

# Extract edge map from reference image
canny = CannyDetector()
reference_image = Image.open("reference.png")
control_image = canny(reference_image)

# Generate with control
result = pipe(
    prompt="A modern office building, glass facade, sunset lighting",
    control_image=control_image,
    controlnet_conditioning_scale=0.7,
    num_inference_steps=28,
    guidance_scale=3.5,
    height=1024,
    width=1024,
).images[0]
result.save("controlled_output.png")

4.3 LoRA 微调生态

维度	DALL-E 3	Midjourney	SD 3.5	FLUX.1
官方微调	否	否	是	是
社区 LoRA	N/A	N/A	海量	快速增长
训练成本	N/A	N/A	低（8GB VRAM）	中（24GB VRAM）
Civitai 模型数	N/A	N/A	100K+	10K+
DreamBooth	N/A	N/A	成熟	支持

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五、API 与工程化

5.1 API 可用性

维度	DALL-E 3	Midjourney	SD 3.5	FLUX.1
官方 API	是（OpenAI）	否（第三方）	是（Stability）	是（BFL API）
API 延迟	10-20s	30-60s	5-15s	5-15s
批量生成	是	否	是	是
并发限制	50 RPM	N/A	按计划	按计划
Webhook	否	否	否	是
自部署	否	否	是	是（dev/schnell）

5.2 API 调用示例

// DALL-E 3 via OpenAI API
import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI();

const response = await openai.images.generate({
  model: "dall-e-3",
  prompt: "A serene Japanese garden with cherry blossoms",
  n: 1,
  size: "1024x1024",
  quality: "hd",      // "standard" or "hd"
  style: "natural",   // "natural" or "vivid"
});
const imageUrl = response.data[0].url;


// FLUX.1 via BFL API
const bflResponse = await fetch("https://api.bfl.ml/v1/flux-pro-1.1", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Content-Type": "application/json",
    "X-Key": process.env.BFL_API_KEY!,
  },
  body: JSON.stringify({
    prompt: "A serene Japanese garden with cherry blossoms",
    width: 1024,
    height: 1024,
    steps: 28,
    guidance: 3.5,
    seed: 42,
    safety_tolerance: 2,
  }),
});
const { id } = await bflResponse.json();
// Poll for result with the task ID

5.3 定价对比

模型	每张图价格	1000 张/月成本	备注
DALL-E 3 Standard	$0.040	$40	1024x1024
DALL-E 3 HD	$0.080	$80	1024x1024
Midjourney Basic	~$0.04	~$40	200张/月/$10
SD3.5 API	$0.035	$35	Stability API
FLUX.1 Pro	$0.055	$55	BFL API
FLUX.1 Dev (自部署)	~$0.005	~$5	A100 按需
SD 3.5 (自部署)	~$0.003	~$3	RTX 4090

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六、商业授权

6.1 授权对比

维度	DALL-E 3	Midjourney	SD 3.5	FLUX.1
生成物版权	用户所有	用户所有（付费版）	用户所有	用户所有
商业使用	是	是（付费版）	是（开源版）	是（部分）
模型权重许可	N/A（闭源）	N/A（闭源）	Stability Community	Apache 2.0 (Schnell)
营收限制	无	无	100万/年以上需商业版	Schnell 无限制
内容政策	严格	严格	宽松（本地）	中等

6.2 企业合规建议

Enterprise Compliance Checklist

[ ] Output ownership
    DALL-E 3:  User owns all outputs (OpenAI TOS)
    Midjourney: User owns (paid plans)
    SD 3.5:    User owns (open model)
    FLUX:      User owns (all tiers)

[ ] Content moderation
    DALL-E 3:  Built-in, cannot bypass
    Midjourney: Built-in, cannot bypass
    SD 3.5:    User-controlled (self-hosted)
    FLUX:      safety_tolerance parameter (API)

[ ] Data privacy
    DALL-E 3:  Prompts may be used for training (opt-out via API)
    Midjourney: Prompts visible on Discord (unless Stealth)
    SD 3.5:    Full privacy (self-hosted)
    FLUX:      BFL API has standard terms; self-hosted = full privacy

[ ] Audit trail
    DALL-E 3:  API logs available
    Midjourney: Discord history only
    SD 3.5:    User manages (self-hosted)
    FLUX:      API logs + self-hosted option

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七、部署与基础设施

7.1 自部署硬件需求

模型	最低 VRAM	推荐 VRAM	生成速度	量化支持
DALL-E 3	N/A	N/A	N/A（仅 API）	N/A
Midjourney	N/A	N/A	N/A（仅 API）	N/A
SD 3.5 Medium (2B)	8GB	12GB	4-6s / 张	FP16/BF16
SD 3.5 Large (8B)	16GB	24GB	8-12s / 张	FP16/BF16/NF4
FLUX.1 Schnell	12GB	16GB	2-4s / 张	FP16/BF16/NF4
FLUX.1 Dev	16GB	24GB	8-12s / 张	FP16/BF16
FLUX.1 Pro	N/A	N/A	N/A（仅 API）	N/A

7.2 ComfyUI 工作流集成

# ComfyUI API workflow example (SD3.5 / FLUX)
import json
import requests

COMFYUI_URL = "http://localhost:8188"

workflow = {
    "3": {
        "class_type": "KSampler",
        "inputs": {
            "seed": 42,
            "steps": 28,
            "cfg": 3.5,
            "sampler_name": "euler",
            "scheduler": "simple",
            "denoise": 1.0,
            "model": ["4", 0],
            "positive": ["6", 0],
            "negative": ["7", 0],
            "latent_image": ["5", 0],
        },
    },
    "4": {
        "class_type": "CheckpointLoaderSimple",
        "inputs": {"ckpt_name": "flux1-dev.safetensors"},
    },
    # ... additional nodes for CLIP, VAE decode, etc.
}

# Queue the workflow
response = requests.post(
    f"{COMFYUI_URL}/prompt",
    json={"prompt": workflow},
)
prompt_id = response.json()["prompt_id"]
# Poll /history/{prompt_id} for results

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八、选型决策

8.1 按场景推荐

场景	首选	理由
内容营销配图	DALL-E 3	中文理解好，API 简单
艺术创作 / 设计	Midjourney	美学质量最高
电商产品图	FLUX.1 Pro	真实感强，可控性好
批量生成（>1000/天）	SD 3.5 自部署	成本最低
品牌视觉一致性	SD 3.5 / FLUX + LoRA	可微调，风格固定
中文 PPT / 文档配图	DALL-E 3	中文提示词直接可用
游戏美术 / 概念设计	Midjourney + SD 3.5	MJ 概念设计 + SD 精调

8.2 综合评分

维度（权重）	DALL-E 3	Midjourney	SD 3.5	FLUX.1
图像质量（25%）	8.5	9.5	7.5	9.0
可控性（20%）	5.0	7.0	9.5	8.5
API 工程化（20%）	9.0	3.0	7.0	8.0
成本效率（15%）	7.0	6.0	9.5	8.0
中文能力（10%）	9.0	3.0	3.0	3.0
商业授权（10%）	8.0	7.0	9.0	8.5
加权总分	7.5	6.8	7.8	8.0

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九、总结

图像生成领域正在从"闭源 API"向"开源可控"转变。FLUX.1 以 Flow Matching 架构和开源策略成为综合实力最强的选手；SD 3.5 在自部署和精细控制上仍然是标杆；DALL-E 3 在中文场景和 API 简洁性上有不可替代的优势；Midjourney 在纯艺术质量上保持领先但工程化严重不足。

生产环境的最优策略是组合使用：DALL-E 3 处理中文需求和快速原型，FLUX/SD 处理批量生产和品牌一致性需求。

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Maurice | maurice_wen@proton.me