直接基准测试：FLUX.1 pro 对比 DALL-E 3
1 解剖学上的精确性：手指的挑战
迅速的： “从上方俯视钢琴首页的双手，手指伸向琴键，演奏一段复杂的乐段。”
正如最初的分析“Flux.1 pro vs DALL-E 3”中所指出的那样，手部历来是人工智能的“阿喀琉斯之踵”。
- ✅ FLUX.1 [专业版]： 呈现出惊人的解剖学精准度。关节、指甲以及相对于琴键的空间位置都符合物理规律。
- ❌ 凌晨3点起： 经常产生“怪异”的结果，例如多出手指或手指长度扭曲。
2 排版和文本渲染
迅速的： “2050年的未来主义图书馆。醒目的霓虹灯标语‘知识就是力量’。背景全息屏幕上显示着‘未来已来’。”
排版是人工智能图像生成器的新前沿领域。虽然 DALL-E 3 相较于其前代产品有了显著改进，但它在处理较长的字符串或多层文本时仍然面临挑战。
主要发现： 通量.1 字体清晰度极高，能够准确地渲染主霓虹灯标志和辅助全息背景文字，且无拼写错误。
3 宏观写实与精细细节
迅速的： “超写实的人眼特写。虹膜内包含微缩景观。巩膜内可见细小血管，并倒映着城市景观。”
该测试测量 纹理密度FLUX.1 能够呈现极其精细的微观细节——细小的血管和清晰的反射——看起来就像是用 100mm 微距镜头拍摄的一样。而 DALL-E 3 则倾向于“平滑”这些细节，从而呈现出一种更偏向“绘画”或数码风格的外观，缺乏真实感。
开发人员实施
通过 API 将这些模型集成到您的应用程序中非常简单。以下是一个 Python 代码片段，用于以编程方式比较输出：
进口 请求
url = [https://api.aimlapi.com/images/generations](https://api.aimlapi.com/images/generations)
有效载荷 = {
“迅速的”： “漂浮岛屿构成的超现实景观”，
“模型”： “flux-pro”，
“步骤”：30
}
标题 = {
“授权”： "Bearer YOUR_API_KEY"，
“内容类型”： "application/json"
}
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