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六款AI设计工具横评：可编辑图层才是分水岭

发布于 2026年9月25日 · 8 分钟阅读

上个月我们拆过图像模型的「成本横评」（批次 22），也跑过「AI 视频工作台横评」（批次 33）。这次换一个角度：设计工作流里，出一张好看的图只是起点，能不能继续改、能不能拆图层、能不能自部署，才是决定它能不能进生产线的事。这次参评六款：Ming-Image-0.1-Design+Layer、Midjourney、即梦 AI、Canva、Qwen-Image 2.1、Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）。先把账算清楚，再谈谁适合谁。

一、开篇纪律：本篇比什么、不比什么

动手前先把四条纪律写死，避免被二手转述带偏。

第一，成本与许可形态不可直接横比。六款里有 MIT 开源自部署、有 Qwen Research License 非商用、有闭源 SaaS 订阅，还有按图计费 API。它们的成本分母根本不同：本地跑是显卡折旧加电费，订阅是月费，API 是每次调用。所以本篇每个成本项下都标注口径，不做「谁更便宜」的一刀切结论，也不把不同形态的成本强行相加。

第二，多处基准数字来自厂商或评测口径，非独立复测。Nano Banana 2 的价格、Ming-Image 的「约 20 秒出图」「改字成本仅 GPT-image2 的 1/7」、Crello 对比的「12 项全胜、快 4.3 倍」，均来自 ai-bot 与 orcarouter 等评测口径，本站未独立复测，行文一律标注「厂商/评测口径」。任何把这类数字当硬事实引用的做法，本篇拒绝。

第三，与批次 22「图像模型成本横评」分工：那篇只看价格与画质单价；本篇只看设计工作流、可编辑性、图层、RGBA、许可与自部署，不重比纯画质与单价。两篇互补，不重复。

第四，与批次 33「AI 视频工作台横评」分工：那篇是视频与实时生成；本篇是静态设计图（海报、信息图、UI、Dashboard），不是视频、也不是实时渲染。需要动态与视频能力的，请回头看批次 33。

二、参评对象：六个工具各是谁

Ming-Image-0.1-Design+Layer（蚂蚁 inclusionAI，MIT）。这是本次唯一进入横评的开源设计线。它分两个模型：Design 负责文生设计，端到端产出 UI、Dashboard、信息图、海报等完整视觉；Design-Layer 把一张已扁平化的设计图拆成 2 到 9 个语义独立的 RGBA 透明图层，文字、主体、背景可分别改、移、换。仓库 inclusionAI/Ming-Image 在 GitHub，权重上 HuggingFace 与 ModelScope；MIT 许可经 GitHub API、datanorth.ai、bittide、orcarouter 四源一致确认，可商用、可自部署、可二次开发。这是本批少数可放心写死的事实之一。

Midjourney（闭源 SaaS）。出图审美强、风格化成熟，是概念图与艺术创作的标杆，但它返回的是一张扁平成品图，没有原生图层，文字渲染长期是短板，常需要后期返工修字。

即梦 AI（字节，闭源）。中文语境与社媒配图友好，出图快、门槛低，适合短视频封面与运营配图；版式稳定度中等，同样不提供可编辑图层，定位偏消费级内容生产。

Canva（设计平台，模板化）。它严格说不是「生成模型」而是设计平台：海量模板加 AI 辅助，图层式编辑成熟，但创意来自模板而非端到端生成。适合需要快速套版、团队协作、导出多格式的非设计师。

Qwen-Image 2.1（阿里，Qwen Research License 非商用）。约 7.1B 单流 DiT，原生 RGBA，中英文版式稳定。关键约束是许可：Qwen Research License Agreement 明确为非商用，与 Ming-Image 的 MIT 形成许可红线对比——能力接近，但能不能商用天差地别。

Nano Banana 2 = Google Gemini 3.1 Flash Image（闭源 API）。按图计费，输出至多 4K、带 SynthID 水印、可联网检索。文字渲染与版式稳，但返回「一张图」，无图层。价格口径：约 $0.067/1024²、$0.101/2048²、$0.151/4K，批量约半价，文本输入另计 $0.25/百万 token（均为 orcarouter 厂商口径，非独立复测）。

三、主对比表：六维横评

下面这张表是本篇的骨架，五个维度全部围绕「设计工作流 / 可编辑性」，不比纯画质。

读表要点：只有 Ming-Image 与 Qwen-Image 2.1 提供原生 RGBA，但二者许可相反；Midjourney、即梦、Nano Banana 一律返回扁平单图；Canva 的「可编辑」来自模板而非生成模型。成本列里，本地算力与订阅、按图计费是三种不可直接相加的形态，所以本篇不排「最便宜」。

四、文字渲染与图层可编辑性（设计工作流核心）

设计图和「好看一张图」最大的不同，是设计图里通常有字、有版式、有层级。这一节是整篇的重心。

文字渲染。 海报、信息图、UI 最怕 AI 把字写飞、把排版打乱。Ming-Image 的做法是把需求自动组织为「文案 / 模块 / 布局 / 视觉风格」四维度结构化输入，支持 8K 长结构化提示词，超长信息被完整理解，从模型卡与 README 描述看文字与版式稳定（标注：模型卡口径，未独立复测）。Nano Banana 2 的文字与版式同样稳，且能联网检索，适合需要真实素材参照的配图。Qwen-Image 2.1 中英文版式稳。Midjourney 审美强但文字仍是老短板，运营图里出现错字概率偏高，通常需要后期修。即梦中文友好但复杂版式一般。Canva 不靠生成，文字天然可控，代价是创意受模板约束。

图层可编辑性，这是真正的分水岭。 一张图交付后，客户说「把标题往左挪、把背景换了、把这个图标单独导出」，能不能做到，决定它能不能进生产线。Ming-Image 的 Design-Layer 用 Type Token 显式约束每个图层的设计角色，Alpha-Aware Layer Optimization 处理透明边缘，Composite-Layer Stack Consistency 约束叠加后还原原图，最终给出 2 到 9 个可分别操作的 RGBA 图层。配合 PPT Skill，设计图还能一键还原成可编辑 PPT——这条交付链路是别家没有的。其余五款里，Midjourney、即梦、Nano Banana 都只返回一张扁平图，改一个字往往要整张重生成；Canva 的图层编辑成熟，但前提是它自己的模板体系，不是 AI 生成的语义图层；Qwen-Image 2.1 有原生 RGBA，但公开信息未提类似 Layer 的自动分层（以官方公告为准）。

一句话：如果工作流里「改图改字」是高频动作，原生 RGBA + 自动分层是不可替代的能力；如果只是要一张氛围图，扁平输出也够用。

五、自部署、许可与成本形态

这一节把「能不能自己掌控」和「要花多少钱、以什么名义花」讲清楚。

自部署与许可红线。 Ming-Image 是六款里唯一明确 MIT、可自部署、可商用的。仓库 GitHub API 实核（2026-09-24 快照）显示 91 星、6 fork、主语言 Python、license 字段 MIT，且四源一致确认商用允许。Qwen-Image 2.1 虽也能本地跑，但许可是 Qwen Research License（非商用），研究可以、商用要先解决许可。Midjourney、即梦、Canva、Nano Banana 均为闭源，数据与控制权在厂商侧。许可的差别不是小事：同样能出 RGBA 图，一个能直接卖、一个只能研究，落地路径完全不同。

硬件门槛（模型卡明确）。 Ming-Image 默认且最小验证部署是单张 ≥80 GiB 显存 GPU、BF16，该配置端到端跑通两族模型；24 GiB 消费卡无官方指引，社区量化（INT4/INT8/FP8/GGUF/ComfyUI）数小时内出现，属社区方案非官方背书。权重约 49.25 GiB、仓库约 52.88 GB（orcarouter 口径）。对中小团队，这意味着要么借云上大卡，要么等社区量化成熟。

成本形态不可横比，逐列口径。 本地部署的成本是显卡折旧加电费，边际成本低但前置门槛高；Midjourney/Canva 是月费订阅，适合持续使用；即梦是会员加积分；Nano Banana 2 按图计费（$0.067/1024² 起，厂商口径，非独立复测），用多少付多少、零前置但量大就贵。把「月费」和「单次 API」和「显卡折旧」直接比大小没有意义，本篇只列口径。

# Ming-Image 推理命令（来自官方 README，可直接引用） export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 git clone https://github.com/inclusionAI/Ming-Image cd Ming-Image && pip install -r requirements.txt # 文生设计：steps 12，CFG 1.0，推荐分辨率 2048 python infer.py --model inclusionAI/Ming-Image-0.1-Design --task text-to-image \   --prompt "your prompt" --resolution 2048 --output-dir outputs/t2i # 图层拆解：steps 12，CFG 2.0，推荐分辨率 1024，输出 2-9 个 RGBA 图层 python infer.py --model inclusionAI/Ming-Image-0.1-Design-Layer --task layer \   --prompt "Decompose this image into N layers ..." --resolution 1024

厂商速度口径提示：ai-bot 称工程优化后约 20 秒出图、改字成本仅为 GPT-image2 的 1/7；ai-bot 对比表称 Ming-Image-Layer 6B 对 Qwen-Image-Layered 20B，Crello-Test 12 项指标全部第一、单次推理 183s 对 795s（快约 4.3 倍）。以上均标「厂商/评测口径，非独立复测」，榜单与 Crello 数字据模型卡以图表呈现、无可引用数字，本站未独立复测。

六、谁该用哪个：分工建议与收尾

把前面五节压成一张「分工表」，对应不同角色直接取用。

收尾点一句：设计工具的 competed 不在「谁出图更惊艳」，而在「出图之后你能不能继续掌控它」。本篇六款里，只有 Ming-Image 把「可编辑图层」做成了原生能力并配上 MIT 与自部署，这是它区别于闭源扁平输出的根本；Qwen-Image 2.1 有 RGBA 但受非商用许可束缚；其余四款更适合「一次性出图」而非「生产级反复迭代」。需要看价格与画质单价的，请回 /zh/posts/open-vs-closed-image-model-review；需要视频与实时能力的，请看 /zh/posts/ai-video-workspace-comparison-review。

常见问题

Q1：Ming-Image 真的 MIT、可以商用吗？

A1：可以。MIT 许可经 GitHub API、datanorth.ai、bittide、orcarouter 四源一致确认，且明确 commercial use allowed，可自部署、可二次开发。这是本批少数能直接写死的事实。但要注意它的硬件门槛是单张 ≥80GiB 显存，24GiB 消费卡无官方指引。

Q2：没有图层的设计工具能不能进生产工作流？

A2：能做「一次性出图」，难做「反复迭代」。Midjourney、即梦、Nano Banana 都返回扁平单图，改一个字往往整张重生成，成本高、可控性差。如果工作流里改图改字是高频动作，原生 RGBA 加自动分层（如 Ming-Image）几乎是必选项；如果只是要氛围图，扁平输出也够用。

Q3：本地部署 Ming-Image 到底要什么硬件？

A3：模型卡明确的最小验证配置是单张 ≥80GiB 显存 GPU、BF16，权重约 49.25GiB。24GiB 消费卡没有官方部署指引，社区量化（INT4/INT8/FP8/GGUF）属社区路线非官方背书。中小团队要么借云上大卡，要么等社区量化方案成熟。

Q4：Nano Banana 2 和 Ming-Image 谁更便宜？

A4：不能直接比。Nano Banana 2 按图计费，约 $0.067/1024² 起（厂商口径，非独立复测），零前置但量大就贵；Ming-Image 是本地算力，前置是 ≥80GiB 显卡的折旧加电费，边际成本低但门槛高。二者成本分母不同，本篇不排「最便宜」，只列口径。

Q5：即梦、Midjourney、Canva 这三款闭源工具为什么没给精确价格？

A5：为避免编造数字。它们的订阅/积分价格属官方公布项且常变动，精确档位以官方公告为准，本篇只标「以官方为准」的口径，不做未经复测的硬性报价。需要比单价请回批次 22 成本横评。

参考来源

• - GitHub 仓库 inclusionAI/Ming-Image（README 与 API 快照，2026-09-24：91 星 / 6 fork / Python / MIT）
• - 模型卡与 README：原生 RGBA VAE、Design-Layer 2–9 图层、8K 结构化提示、PPT Skill 交付链路
• - ai-bot.cn：Ming-Image 速度口径（约 20 秒出图、改字成本 1/7）、Crello 对比（12 项全胜、183s 对 795s，快 4.3 倍），均标厂商/评测口径，非独立复测
• - orcarouter.ai：Nano Banana 2 价格（$0.067/1024² 起）、Qwen-Image 2.1（7.1B DiT、Qwen Research License 非商用、原生 RGBA），均标厂商/评测口径
• - datanorth.ai、bittide.aicompass.dev：MIT 四源一致确认
• - 关联阅读：/zh/posts/open-vs-closed-image-model-review、/zh/posts/ai-video-workspace-comparison-review

本文基于公开模型卡、README 与厂商/评测口径梳理（截至 2026-09 月），价格与速度数字均未独立复测，请以各官方公告为准。

AI 声明：本文由 AI 辅助生成，经人工审核编辑。文中涉及第三方模型与服务，请以官方说明为准。互动：六款设计工具，你认为「能继续改」比「出图好看」更重要吗？ 

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