真实测评！大家来看看换装最丑的大模型是哪家？

每到季度末，各家大模型就要开始发布新品和榜单了。从榜单上看，每家大模型都说自己是最能打的。到底能不能打？还是需要拉出来比一下。

因此，社区新增了AI评测实验室板块，专门帮大家来测试大模型能力。我们不进行那些玄乎且不落地的表格，而只关注AI真正的落地力。

今天我们来发布实验室的第一个测评，一个非常接地气的功能：AI换装能力。简单来说，就是用户提供服装图和模特图，要求大模型把模特的穿着改为提供的服装图。

话不多说，直接开评。

本次参与评测的模特由SAGE studio提供：

模特原图

SAGE studio给我们提供了10种不同的衣服，涵盖了各种不同的类型、材质和风格。

我们会一件件地交给大模型来执行任务，并且把实测成果拿出来进行测评。本次参加测试的大模型为以下：Chatgpt、豆包seeddream 4.0、即梦、可灵、通义千问、Gemini 2.5、Nano banana、百度文心4.5.

结果如何呢？

我们先从一件较为简单的任务开始测起：

军绿色撞色波浪针织衫

我们来看看ChatGPT的表现

ChatGPT

总体来说，ChatGPT表现还是不错的，准确地反映出了材质的颜色和细微的变化，但在领口合扣的处理上出现了偏差。

我们再来看豆包：

豆包 Seedream 4.0

豆包的表现非常好，准确地还原了整个衣服材质和细节，GPT没有处理好的领口合扣，它也完满地处理好了。唯一的问题是调整了模特的姿态，没有保持和原图一样的角度。

我们再来看即梦：

即梦

即梦的表现也非常好，完美地还原了整个衣服材质和细节。模特的表情和姿势也和参考图片保持了一致。唯一的问题是，因为原图并不是全身图，所以它给模特延长了双腿，但是没有把脚画出来……但是，裁一下图的话，应该也是很好用的吧。

再看可灵：

可灵

可灵大体上也还不错，但扣子的颜色错了，另外……给模特改成了长发。

以上，可以说是差强人意，但下面其他模型表现地就较为离谱了……

Gemini 2.5

NanoBanana

谷歌的两个模型，在人物形态上还是很准确的，但是对于服装颜色的理解，似乎并不在线，它们俩不约而同地给这件针织衫添加了黑色格子图案……。

和谷歌不同，千问的理解问题，似乎不是颜色，而是材质。看下图：

qwen

大概是千问觉得自己无法复制“真针织感”，于是就把服装的材质感去除，直接用ps填上了绿色吧。

最离谱的来自百度。看下图：

百度文心 4.5 Turbo

百度丝毫没有在意我提出的换装任务，衣服它是一点没换，只是让模特改了发型，并且走了两步。

在上面的第一个任务中，GPT、豆包、即梦、可灵，这四个模型表现较好，我们可以分在一个组别里。然后再把另外四个分为第二个组别。这样成组别地对比，可以更快地看到效果。

现在开始第二个任务。

注意：我们的评测跟大模型厂商自己发布的结果不同，我们并不会对单一任务进行反复执行从而选出“看起来比较好的那个”（业界称之为抽卡）。我们会通过多任务的执行来反映模型的平均水平表现。

换底衫：

卡其色纱网高领打底衫

这个任务比上一个提升了难度。我们可以看到这件衣服的材质特征更复杂：作为纱网材质，不仅要表现本身的材质特性，而且会带有透明属性。

我们先来看第一个组别的表现(点开可以看大图)：

豆包 SeedDream 4.0

ChatGPT

即梦

可灵

总体而言，以上四个模型都考虑到了纱网材质的“透明属性”。虽然在透明度的表现上存在区别，从而造成了在材质还原度上差异性，但总体都遵循了基本的换装指令。当然，在遵循指令上，只有可灵有点问题，它自作主张地给模特换了条裤子。

那么第二个组别呢？

通义千问

Gemini2.5

Nano Banana

表现依然不太行。

跟第一个任务类似，千问没有很好地理解“材质”的概念，没表现出纱网的透明特性，只是换了个颜色涂在身上。

而谷歌旗下的两个模型，虽然理解到了材质的透明概念，但都没能稳定地遵循指令：Gemeini2.5给模特穿上了马甲……，而NanoBanana不但给模特换了姿势，还给她换上了牛仔裤。也许它觉得这个穿搭更酷？

那么，百度呢？请看下图：

百度文心 4.5 Turbo

文心一言跟上个任务的表现一样……它完全没有执行换装任务，只是给模特换了个发型，然后再换了个pose。

我们可以继续深化这个任务，换成另一个颜色的纱网打底衫，再执行一次，看看会有什么区别。

黑色纱网高领打底衫

第一组来了：

豆包 SeedDream 4.0

ChatGPT

即梦

可灵

同样地，第一组别在“材质理解”上表现较好，分别都展示出了“透明性”（虽然尺度有差异）。

那么，第二组呢？

通义千问

Gemini2.5

Nano Banana

第二组的缺点和刚才也基本一致：

• 通义千问依然不理解材质，只是一味地PS填色。
• 谷歌依然喜欢给模特换裤子，但这次是gemini做了这件事。
• nano banana终于表现好了一次。

至于百度的表现，请看：

百度文心 4.5 Turbo

它终于开始换装了。但它并不仅仅是换装，而是直接换了个人……

接下来，我们再来执行一下换厚衣服的任务。厚衣服的难度点有所不同：

• 从材质感上看，厚衣服需要表现“暖和”这个概念；
• 另外，因为厚衣服本身有“重量感”，因此衣服的松垮和变形与人体形态的结合表现需要更加细微。

我们来执行这件衣服的换装任务：

驼色格纹毛领短外套

然后先来看第一组别的结果：

SeedDream 4.0

ChatGPT

即梦

可灵

粗看一眼，这一组的表现尚可：除了GPT对于原服装的颜色和材质的还原度有偏差，另外三个模型都相对准确地完成了这件短外套在材质和颜色上的替换。

但如果仔细观察，我们会发现各种问题了：

• 豆包和即梦，并没有考虑人体穿上外套之后的衣服形态变化，在换装后衣服形态和原图几乎完全一致，并没有体现出衣服本身的物理属性和重量感。
• 而GPT和可灵则展现出来穿了衣服之后的一个细微的“腰线”变化，这使得衣服的物理“实感”强了很多。
• 但可灵还是犯了一个错误，它把袖子和高度和衣服底部改为齐平了，这就使得模特穿上衣服后，显得很不合身。

那么，第二组呢？看下图：

通义千问

Gemini2.5

Nano Banana

这三个模型的表现就相对较差了。

• 谷歌的两个模型都没有处理好衣服的颜色和形态问题，对于领口的细节还原是完全错误的；
• 当然他们也延续了自由创作的风格，gemini自作主张地给模特设计了白色打底衣；
• 至于通义千问，它给模特换上的，大概完全是另外一件毫不相干的衣服把……

最后，还是百度：

百度文心 4.5 Turbo

这……，百度，你真的不是从图库里随便搜了一张图片发过来的吗？

为了观察多样性，在这个“厚衣服”换装任务里，我们再选一件，给各家模型再执行一次吧。

灰色毛领袖口外套

先看第一组别的执行结果：

SeedDream 4.0

ChatGPT

即梦

可灵

各家表现总体跟上一个任务的结果差不多。豆包和即梦还是没能处理好衣服和身体曲线之间的物理关系，衣服显得比较呆板。而可灵这次发挥不稳定，效果不是很好。

我们再来看下第二个组别：

通义千问

Gemini2.5

Nano Banana

问题也和刚才一样：

• 千问依然不太在意材质这件事，给了一件很“糊”的衣服。
• 而谷歌家的模型，总有一款会放飞自我，这次轮到了nano banana（只换了个袖套是什么意思）

最后，再来看百度：

百度文心 4.5 Turbo

百度又一次展示了自家的图库能力……

以上，都是上衣的任务。我们为了增加多样性，再执行一个裤子的换装任务。

橄榄绿系带阔腿裤

我们可以看到，这条裤子有一个复杂的带有很多细节的腰带设计，同时因为本身模特照片的下半身不全，这将是一个考验各家模型在细节处理能力和理解任务能力的任务。

还是先看第一组别的测试结果吧：

SeedDream 4.0

ChatGPT

即梦

可灵

粗看好像都换上了裤子。但仔细看的话，这次的测试结果，几乎全军覆没。

• 豆包是唯一把腰带的细节设计准确还原的模型，但在裤缝线上却错误地添加了纽扣；
• GPT打错了腰带结；
• 即梦对于腰带结的还原出现了奇怪的情况（只有断裂的一半）；
• 而可灵，干脆遮住了难以被表现的腰带部分（不得不说，很投机取巧）。

那么，下一个组别会不会在这次任务中逆袭呢？请看：

通义千问

Gemini2.5

Nano Banana

谷歌的两个模型这次没有放飞自我，和第一组别的还原水平差不多。粗看没问题，但仔细看的话，也打错了结。

而千问，不得不说，反而是这次任务中唯一一个完全正确地复原了裤子细节的模型，但大概是它太想表现这个细节了，于是它把模特的上半身都去除了……

那么，令人期待的，百度的表现又会是怎样呢？请看下图：

百度文心 4.5 Turbo

收手吧，彦宏。

鉴于篇幅，本文就不一一点评所有的测试结果了，感兴趣的同学可以在后台留言，我们会开源本次测评的提示词、图源和测试结果。

当然，以上只是小编的点评，不同人对于各种细节点的见解，可能是多种多样的。为了确保打分的公平性和广泛性，我们设计了一个完整的打分系统。

每一个细分项都有类似如下的得分细节：

最后，我们开发了一个评测系统，把八个大模型的试卷发送给200个社区成员进行匿名阅卷评审，在以上选项中进行得分统计，最终把大模型评测的权力交给社区。

本次经过了超百名社区成员综合打分和计算之后，测评的结果如下：

我们关注AI落地力，后续还会开展一个个具体落地场景和能力的测试。那么，大家还对哪些AI能力或者具体场景感兴趣呢？不妨在下方留言，下一个测试的，也许就是你提供的场景。

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