夜雨聆风会展人实测
不同 AI 做展台设计对比
同一套展台需求，看不同 AI 适合哪一步
最近我用同一套展台需求，试了几款常用 AI 生图工具。
豆包、Midjourney、即梦、Nano Banana，都放进来跑了一遍。
后来又拿 LEOR 做了一组展台设计案例。
这篇不想写成“谁吊打谁”。
做了 20 多年展台设计搭建，我更关心的是另一件事：
AI 生成的这张图，能不能真的进入展台项目。
因为展台不是普通效果图。
一张图好看，只是第一步。
后面还要看入口、动线、展示面、接待区、品牌露出、材料、灯光、客户提案，以及后续能不能继续改。
所以我这次看的不是“哪张图最炫”，而是这几个问题：
它能不能听懂展台需求？
画面有没有专业展位的感觉？
空间逻辑能不能继续往下聊？
后续能不能变成提案材料？
四款 AI 工具同一套提示词出场
豆包：门槛低，但要多试几次
豆包的优势是门槛低。
中文描述直接，出图也快，适合先把一个模糊想法变成画面。
但从展台设计角度看，它更像灵感工具。
有些画面第一眼可以，细看空间关系、展示面和接待区，会发现还需要设计师再筛一遍。
所以它适合起方向，不太适合直接当提案图。
豆包生成结果截图
Midjourney：审美在线，但控制成本高
Midjourney 的审美还是在线。
光影、材质、空间氛围，通常会比很多工具更稳。
如果只是看第一眼的高级感，它很容易出好图。
问题是，它对提示词要求比较高。
镜头、构图、材质、风格都要调，设计师可以慢慢试，但业务员、项目经理未必愿意学这一套。
所以它适合出高质量视觉方向，但团队日常使用门槛会高一点。
Midjourney 生成结果截图
即梦：中文场景友好，效果取决于提示词
即梦的好处是中文沟通更顺。
你不用先把需求翻译成英文提示词，也能比较快跑出一个展台方向。
但展台行业里的很多中文词，背后其实有专业含义。
比如主通道侧展示、开放式洽谈、门头识别、材料样板区。
如果工具只理解字面意思，画面会有感觉，但展位结构未必真的站得住。
所以即梦适合快速试方向，后面还要靠行业判断。
即梦生成结果截图
Nano Banana：出图惊艳，但仍要回到项目判断
Nano Banana 的画面最容易抓人。
展台气势、现场氛围、视觉冲击力，都比较强。
如果是给客户看第一版方向，或者做短视频展示，它很有优势。
但展台设计不能只看惊艳。
结构能不能搭、动线会不会堵、预算能不能支撑，这些还得回到项目判断。
所以它适合做强视觉方向，但不能替代会展人的专业筛选。
Nano Banana 生成结果截图
再看 LEOR：它更像专业场景里的补测
前面四个工具，我会把它们归到“通用 AI 生图工具”。
它们各有优势，也都能帮展台团队节省前期出图时间。
但展台设计搭建公司真正用工具时，需求通常不是“一张漂亮图”就结束。
项目会继续往下走。
客户会继续问。
团队内部也要继续沟通。
这就是我为什么把 LEOR 也放进这次对比。
不是因为它一定要替代前面这些工具。
而是它一开始就不是按通用生图工具来设计的。
它更接近一个面向展台设计搭建团队的 AI 展台设计工作台。
最明显的差别，是它尽量让你用行业语言描述需求。
比如开放式展位、双开口、接待台、主通道展示面、材料样板区、产品体验区、洽谈区、门头识别、灯光层次。
这些是会展人平时就会说的话。
如果一个工具能听懂这些词，就不只是“会画图”，而是更容易进入真实项目协作。
LEOR 生成的主展台方向图
LEOR 的强项，是一张图之后还能继续
这组 LEOR 案例里，第一张图已经把展位主结构、门头、接待台、材料展示、洽谈区和现场氛围放出来了。
它不是最适合拿来跟通用 AI 比“谁更会画”的那种图。
它的价值更在于后续。
同一个方案，可以继续转角度。
这对展台设计很实用。
正面图只能说明第一印象。
换一个角度以后，侧面展示、空间厚度、动线关系、展馆现场感，才更容易看出来。
LEOR 同一方案转角度渲染
它还可以继续做场景氛围图。
这类图不是为了多几张好看的配图。
它能帮助团队判断：这个展位在现场会不会有高级感，哪些细节值得保留，哪些区域可以拿来讲品牌体验。
客户提案时，单张主效果图有时讲不透。
一组细节和氛围图，更容易把方案讲完整。
LEOR 同一方案场景氛围图
材料、结构、提案，这些才是展台项目里的硬需求
展台项目往后走，最容易卡住的地方，不一定是“有没有图”。
很多时候是图出来以后，怎么解释。
为什么用这个材料？
为什么这里要做灯带？
为什么这个区域适合接待，那个区域适合展示？
客户看到图觉得好看，但你还要把空间逻辑讲清楚。
这时材料分析图就有用了。
它把石材、木纹、金属、屏幕蓝、灯光、绿植这些元素拆开，让方案不只是“看起来不错”，而是能拿来讨论材料和空间逻辑。
LEOR 展位设计与材质分析图
再往后，还能整理成提案海报图。
这张图的价值不是“更像广告”。
而是把一个展位方向整理成客户更容易理解的表达素材。
设计师看效果。
业务员看沟通重点。
项目经理看结构和材料。
客户看品牌呈现和现场感觉。
同一个展台方案，要给不同角色看，表达方式本来就不一样。
LEOR 展位方案提案海报图
我的结论：不是谁替代谁，而是用在不同环节
如果只做灵感探索，豆包这类工具足够轻。
如果追求画面审美，Midjourney 依然很强。
如果想用中文快速跑方向，即梦很顺手。
如果想要强视觉冲击，Nano Banana 很容易出惊喜。
这些工具都有价值。
但如果你是展台设计搭建团队，真正要把 AI 放进项目流程里，我会多看几件事：
它能不能听懂行业语言？
它能不能围绕同一个展位继续延展？
它能不能辅助材料、结构、角度、提案表达？
它能不能让业务员、设计师、项目经理在同一套图上沟通？
这就是 LEOR 和通用 AI 生图工具的区别。
通用 AI 更像一支很快的画笔。
LEOR 更像一个围绕展台项目设计的工作台。
哪个更好，不应该脱离使用场景来讲。
前期找灵感，可以用通用 AI。
要把展位方案继续往客户沟通、内部协作、提案表达里推，就要看工具有没有展台行业能力。
这也是我作为一个会展人，而不是单纯作为 AI 工具用户，最在意的地方。
会展人视角
这篇只讨论展台设计前期方向图、方案沟通和提案表达，不把 AI 图片直接等同于施工图或最终落地方案。