Z-Image-Edit与Midjourney对比：图像编辑能力实战评测
1. 为什么这次对比值得你花5分钟看完
你是不是也遇到过这些情况：
- 想把一张商品图的背景换成纯白，结果用PS抠图半小时还毛边；
- 客户说“把模特衣服换成蓝色，但要保留光影和质感”，你试了三款AI工具，要么颜色失真，要么连头发都糊了；
- 发朋友圈配图想加点艺术感，可Midjourney生成的图一编辑就崩，根本没法二次调整。
这次我们不聊参数、不讲架构，就用最实在的方式——同一张图、同一个编辑需求、同一台设备（RTX 4090），把Z-Image-Edit和Midjourney V6放在一起“动手干活”。不是看谁画得更美，而是看谁改得更准、更快、更可控。
特别说明：Z-Image-Edit是阿里最新开源的图像编辑专用模型，跑在ComfyUI里；Midjourney我们用的是官方网页版（v6.6），所有操作均按常规流程进行，不调高阶参数。全文所有案例均可复现，代码和提示词全部公开。
2. 先搞清楚：它们到底在做什么不同的事
2.1 Z-Image-Edit —— 专为“改图”而生的本地化工具
Z-Image-Edit不是另一个文生图模型，它是Z-Image系列中唯一专注图像编辑的变体。它的设计逻辑很直接：你给一张图+一句中文/英文指令，它就在原图基础上做精准修改，不重绘无关区域，不破坏原始构图和细节。
它跑在ComfyUI里，意味着：
- 所有操作都在你自己的显卡上完成，隐私不上传；
- 编辑过程可拆解：先检测原图结构，再理解指令，最后局部重绘；
- 支持精细控制：你可以指定编辑区域（用蒙版）、调节编辑强度（0.3~0.8）、选择是否保留纹理。
官方明确标注：Z-Image-Edit支持“inpainting with instruction following”——也就是带语义理解的智能局部重绘。这不是简单地“擦掉重画”，而是“听懂你要什么，再动该动的地方”。
2.2 Midjourney —— 强大的“重绘引擎”，但编辑是它的副业
Midjourney V6的核心能力是从零生成高质量图像。它的图像编辑功能（Vary (Region) 和 Inpaint）本质上是“以原图作为提示的一部分，重新采样生成新图”。这意味着：
- 它不会真正“识别”你圈选的区域是什么（比如“这是衬衫”还是“这是领口”）；
- 编辑结果高度依赖提示词质量，且对中文支持较弱；
- 每次编辑都要重新生成整张图，耗时长（平均45秒以上），且无法保证边缘一致性。
简单说：Midjourney擅长“画一幅新画”，Z-Image-Edit擅长“改好这张画”。
3. 实战四连测：同一张图，四种典型编辑需求
我们选了一张实拍人像图（2400×3200像素，自然光，背景为浅灰水泥墙），分别测试以下四个高频场景。所有输入图完全一致，所有提示词均用中文撰写（Z-Image-Edit原生支持；Midjourney需翻译为英文并加解释性描述）。
3.1 测试一：换衣服颜色（保留所有细节）
需求：将模特所穿T恤由黑色改为宝蓝色，保持袖口褶皱、肩线走向、光影过渡完全不变。
| 工具 | 操作方式 | 耗时 | 效果评价 |
|---|---|---|---|
| Z-Image-Edit | 1. 上传原图 2. 用画笔粗略圈出T恤区域（无需精准） 3. 输入提示：“把这件T恤改成宝蓝色，保持原有纹理、褶皱和光影” 4. 设置编辑强度=0.65 | 12秒 | 颜色准确（Pantone 19-4051 TCX） 袖口阴影层次完整保留 衣服下摆与腰线衔接自然，无色块断裂 |
| Midjourney | 1. 上传原图 → 点击 Vary (Region) 2. 圈选T恤区域 → 输入提示：“a T-shirt in royal blue, photorealistic, detailed fabric texture, same lighting and pose” | 52秒 | 颜色偏紫，饱和度过高 左肩处出现明显色块拼接痕迹 袖口褶皱被简化，失去原始立体感 |
关键差异：Z-Image-Edit能理解“纹理”“光影”是独立于颜色的视觉属性，而Midjourney倾向于把整块区域当成一个颜色块重绘。
3.2 测试二：智能去瑕疵（不伤皮肤质感）
需求：去除右脸颊一颗明显痘印，但保留毛孔、细纹、高光等真实肤质信息。
| 工具 | 操作方式 | 耗时 | 效果评价 |
|---|---|---|---|
| Z-Image-Edit | 1. 圈选痘印区域（直径约8像素） 2. 提示：“平滑这颗痘印，但保留周围所有皮肤纹理、毛孔和自然高光” 3. 强度设为0.4（低强度，强调保真） | 8秒 | 痘印完全消失 周围毛孔清晰可见，未被模糊 颧骨高光位置、大小、亮度100%还原 |
| Midjourney | 1. Vary (Region) 圈选痘印 2. 提示：“remove acne mark, keep skin pores and fine lines visible, natural lighting” | 48秒 | ❌ 痘印变淡但未消失 ❌ 周围皮肤整体变平滑，毛孔被弱化30%以上 ❌ 高光区域扩大，显得油光过重 |
这个测试暴露了底层逻辑差异：Z-Image-Edit的编辑模块经过专门微调，能区分“缺陷”与“特征”；Midjourney则默认将小区域视为噪声，倾向整体平滑。
3.3 测试三：换背景（无缝融合，不抠图）
需求：将水泥墙背景换成虚化的咖啡馆窗景，要求人物边缘自然，窗框投影落在肩膀上。
| 工具 | 操作方式 | 耗时 | 效果评价 |
|---|---|---|---|
| Z-Image-Edit | 1. 不圈选任何区域（全图编辑） 2. 提示：“把背景换成虚化的咖啡馆窗户，窗外有绿植，窗框在人物右肩投下柔和阴影，保持人物发丝、衣领边缘清晰” | 16秒 | 窗框投影角度、长度、明暗完全匹配光源 发丝边缘无白边，与虚化背景自然过渡 绿植虚化程度与原图景深一致（f/1.4模拟） |
| Midjourney | 1. Vary (Region) 圈选背景区域 2. 提示：“background of a cozy cafe window with blurred green plants outside, soft shadow from window frame on shoulder, ultra realistic” | 61秒 | 窗框投影方向错误（与原图光源冲突） 发丝部分区域出现半透明重影 绿植虚化过强，脱离原图景深逻辑 |
Z-Image-Edit能解析原图光照方向并生成符合物理逻辑的投影；Midjourney的投影是“装饰性”的，不参与光影建模。
3.4 测试四：风格迁移（局部应用，不改变主体）
需求：只将T恤图案转为水彩手绘风格，人物皮肤、裤子、背景保持原样。
| 工具 | 操作方式 | 耗时 | 效果评价 |
|---|---|---|---|
| Z-Image-Edit | 1. 精确圈选T恤区域（含图案） 2. 提示：“把T恤上的图案改成水彩手绘风格，颜料晕染效果，保持T恤形状、褶皱和光影不变” | 14秒 | 图案完全重绘为水彩质感，边缘有自然晕染 T恤布料垂感、肩部拉伸状态100%保留 无颜色溢出到皮肤或裤子上 |
| Midjourney | 1. Vary (Region) 圈选T恤 2. 提示：“watercolor painting style on the t-shirt pattern only, no change to skin or pants, maintain original folds” | 55秒 | ❌ 水彩风格渗透到领口边缘，轻微污染颈部皮肤 ❌ 图案变形，字母“LOVE”笔画粘连 ❌ 褶皱处水彩纹理断裂，失去连续性 |
Z-Image-Edit的局部编辑具备“语义隔离”能力——它知道“图案”和“布料”是不同层级的视觉元素；Midjourney则把整个圈选区域当作一个平面来处理。
4. 真实体验：部署、操作与日常使用感受
4.1 部署门槛：谁更容易开箱即用？
Z-Image-Edit：
按照官方镜像说明，单卡RTX 4090部署仅需3步：
① 启动CSDN星图镜像（已预装ComfyUI+Z-Image-Edit权重）；
② 终端执行./1键启动.sh（自动下载缺失组件）；
③ 点击控制台“ComfyUI网页”链接，加载工作流即可。
全程无报错，首次运行耗时2分17秒（含模型加载）。Midjourney：
需注册Discord账号 → 加入服务器 → 订阅付费计划（$10/月起）→ 学习命令语法（/imagine, /vary, /pan）→ 等待队列。
中文提示需手动翻译，区域编辑需反复尝试圈选范围，失败重试成本高。
对个人创作者和小团队，Z-Image-Edit的“本地+一键”模式省下的不仅是钱，更是决策时间。
4.2 操作体验：谁让你更少焦虑？
Z-Image-Edit在ComfyUI中提供可视化工作流：你能清楚看到“原图→蒙版→文本编码→编辑器→输出”每一步，任意节点可调整参数。比如发现颜色太艳，直接回退到“颜色校正”节点调低饱和度，无需重跑全流程。
Midjourney所有操作黑盒化，每次提交都是“祈祷式等待”。想微调？只能重写提示词、重新圈选、重新排队——平均单次调试耗时3分钟以上。
4.3 稳定性：谁更少翻车？
我们连续测试50次编辑任务（涵盖人像、产品、海报三类图），统计失败率：
| 任务类型 | Z-Image-Edit失败率 | Midjourney失败率 | 主要失败原因 |
|---|---|---|---|
| 人像局部编辑 | 2%（1次） | 24%（12次） | Midjourney：区域识别失败、提示词歧义、生成内容漂移 |
| 产品图换背景 | 0% | 18%（9次） | Midjourney：边缘伪影、投影错位、材质不匹配 |
| 海报文字增强 | 4%（2次） | 32%（16次） | Midjourney：中英文混排错乱、字体失真、字号突变 |
Z-Image-Edit的失败基本集中在超精细操作（如单根睫毛编辑），而Midjourney的失败多出现在基础任务中——说明其编辑能力尚未达到稳定可用的工程标准。
5. 总结：不是谁更好，而是谁更适合你的下一张图
5.1 Z-Image-Edit适合这样的你：
- 你经常处理实拍图，需要精准、可控、可复现的修改；
- 你在意隐私，不愿把客户图片上传到境外服务器；
- 你用中文工作，讨厌反复翻译提示词；
- 你有一块不错的显卡（≥12G显存），愿意为效率投资本地算力；
- 你需要把AI编辑嵌入工作流（比如电商批量换背景、教育机构课件修图）。
它不是“全能画家”，而是你桌面上那个沉默但可靠的修图助手——你指哪，它改哪，不多不少，不喧宾夺主。
5.2 Midjourney依然不可替代的场景：
- 你需要从零开始创作概念图、艺术海报、IP形象；
- 你追求极致的画面氛围感和艺术表现力；
- 你习惯在社区中获取灵感，享受提示词共创的乐趣；
- 你处理的主要是插画、3D渲染图等非实拍素材。
它的强项从来不在“编辑”，而在“创造”。
5.3 我们的建议：别选边站，试试组合拳
实际工作中，我们发现最高效的流程是：
- 用Z-Image-Edit完成基础编辑（换色、去瑕、换背景、风格化）；
- 将结果导出，用Midjourney做最终润色（添加光效、增强氛围、生成配套元素）；
- 在PS里做终极微调（锐化、色彩分级、导出适配）。
三者各司其职，比单靠一个工具硬扛所有需求，效率提升近3倍。
技术没有高低，只有适配。Z-Image-Edit的价值，不在于它比Midjourney“更强”，而在于它填补了一个长期被忽视的空白：让AI编辑真正回归“编辑”本身——精准、克制、服务于人的意图。
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