我把一城烟火、千里江山，交给了一个5B开源模型
作者实测开源的 MOSS-Image（基于 5B DiT 主干）文生图模型，创作宋城市集、汴京灯市、青绿千里江山等中国风作品。文中分享了通过 JSON Layout 控制构图、中文店招直出、参考布局改材质（丝绸、青瓷、墨金）等玩法，并给出具体参数与工作流：先写场景拆布局，再生成、放大核对、迭代修改。模型 Base/SFT 权重与代码已开源，支持 4K tokens 提示词与微调。
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原来在“做设计”这件事上，超越 MidJourney 的大模型就在国内
作者用 4 段相同提示词对比测试了蚂蚁百灵开源的 Ming-Image-0.1-Design 与 MidJourney 在 SaaS Dashboard、中文活动海报、透明背景产品素材、中文信息图四个设计场景下的表现。结论是两者定位不同：Ming 中文文字渲染准确、布局执行力强、原生支持 RGBA 透明背景输出且免费开源（MIT 协议），适合直接生成可用的 UI 稿、海报和信息图底稿；MidJourney 则在视觉质感、光影氛围和风格多样性上明显占优，适合概念效果图和产品渲染。文中还介绍了 Ming 的 Design-Layer 拆层能力，可拆成多个透明图层并转为可编辑 PPT。最终建议按需求选择：要能直接用的图选 Ming，要好看的图选 MJ。
GPT Image 2 让图文并茂不再稀罕
文章作者实测了 OpenAI 发布的 GPT Image 2 模型，发现其在中文文本渲染方面取得了突破性进展。通过生成笔记卡片、书法作品（隶书、草书）、社交媒体界面以及学术海报等案例，展示了该模型在指令遵从度、中文准确性及风格迁移上的强大能力。作者认为，这一技术大幅降低了设计门槛，使得高质量的图文创作变得像说话一样简单。
GPT-image-2全量开放！狂刷几百张后，我整理了13个必看案例！
本文作者分享了GPT-image-2全量开放后的实测体验，整理了13个高质量应用案例，涵盖中文书法、图鉴拆解、科普百科、电商设计、健身计划等领域。文章详细介绍了该工具在中文渲染、Agent化工作流及极简Prompt方面的突破，并提供了通用提示词模板，展示了AI在图文生成与设计领域的强大潜力。
阿里Qwen-Image-2.0发布实测：超长上下文与精准中文渲染
本文是对阿里最新发布的千问图像模型 Qwen-Image-2.0 的深度实测报告。文章详细介绍了该模型在提示词长度支持（1k token）、中文文字渲染准确性、指令遵循能力以及2K高清直出等方面的显著提升。作者通过水煮肉片菜谱、人物写真、PPT制作、信息图生成等12个具体场景的实测案例，展示了模型在复杂排版和中文语义理解上的优势，同时也指出了相较于Banana Pro在自主审美和推理能力上的不足。
