Seedream/Nano Banana/Gemini 3 Pro:宝宝/情侣/宠物三场景谁更强
周日早上九点，小宇把手机塞到我面前：屏幕上是她家三个月的女儿，旁边并排放着三张 AI 生成版本，每张都"像，又不像"。她问：「这个 best ai model for portrait generation 到底有没有标准答案？我下周要给爸妈做相册，不想再交一次重抽的钱。」
我懂这种心情。做肖像礼盒和珐琅徽章这几年，我和搭档队列里反复出现的就是 3 个名字：Seedream 4、Nano Banana（Gemini 2.5 Flash Image）、Gemini 3 Pro Image。三者计价方式不同、翻车点不同、给到的 prompt 风格也完全不同。光看官方介绍页根本判断不出哪个适合自己家的宝宝。
所以从 4 月中旬到 5 月底，我们用同一组 9 条 prompt，覆盖创作者问得最多的 3 类对象：6 个月大的宝宝、黄昏时刻的情侣、长毛猫。下文给的是真金白银烧出来的可交付成本，不是宣传话术。
评测设定:同样的输入，3 条赛道
最初我们也想偷懒，每家挑几张好的截图发完了事。后来发现这样自己都说服不了——前一周才被一个客户问到"为什么你推荐的模型，我跑出来全是糊的"。所以这次我们硬着头皮把规则写死。
每类对象 1 张参考图，每个场景 1 套 prompt 模板，除模型必须的语法之外，不做针对性调教。每格出 4 张图，再由 2 位编辑按 1-5 分给批次打分。4 分及以上才算"能交付给付费客户"——也就是你敢直接发给宝妈、敢印上珐琅徽章的那种标准。
3 类对象 × 每类 3 个场景 × 3 个模型，等于 27 格、108 张原图。9 个测试用例的同输入三联图存在内部评分表里；下文只挑你真正用得上的规律说，不堆每一帧。
保持一致的输入：
- 参考图分辨率（1024x1024 原图）
- 输出宽高比（肖像 1:1，情侣 3:2）
- 负面 prompt（不填，把模型默认偏好暴露出来）
- 随机种子策略（每格随机 4 张）
不做归一化的，是 prompt 措辞。每个模型用它在线上真正吃的那一套，因为这才是用户在 AI Pin Maker 充值后会真的输入的话。
宝宝肖像回合:身份保真度的考验
去年冬天我们接了一单：客户想给六个月女儿做一本"四季换装"小相册，要 4 套衣服、4 个背景，最重要的是——"还得是我女儿"。我们当时押了 Gemini，结果第三张开始妹妹"变脸"了，最后整组全部重抽。从那以后我对"ai model for baby photo"这件事不敢再凭感觉选。
宝宝脸是最残酷的考题。成人的下颌偏一点没人计较，宝宝脸偏一点，家长立刻不签收。最难的部分是换装时保持身份一致，这也是肖像礼盒被买单的全部理由。
Seedream 4 在"换装不换人"这一项分数最高。4 张一批里，要求换针织衫加换背景的场景中，平均 3 张可交付。皮肤质感保持柔和、眼距稳定，连"婴儿下巴的小肉折"都扛住了风格切换。短板是高引导值下偏向过度平滑——你能看出皮肤"有点假"。
Nano Banana 排第二。它最稳的是棚拍中性背景那张，单一主图想做 AI 生宝宝 (AI baby generator) 的话它最便宜。问题出在第 2 套换装的发际线漂移，以及面部比例略偏成熟——参考是 6 个月，输出时常常拉向 2 岁的轮廓。
Gemini 3 Pro Image 在这一回合意外失利。出乎我们意料的是，它的皮肤和光线都很漂亮，但同批次第 3 张开始身份漂移。单张用没问题；4 张礼盒就得反复重抽——这也是我们去年踩过的同一个坑。
| 模型 | 可交付率（宝宝） | 身份漂移 | 适合场景 |
|---|---|---|---|
| Seedream 4 | 76% | 低 | 换装礼盒 |
| Nano Banana | 58% | 中 | 单张主图 |
| Gemini 3 Pro | 41% | 中偏高 | 情绪向作品 |
情侣肖像回合:构图与化学反应
周六下午，朋友小敏在咖啡馆把笔记本推给我："你看，这是我和男朋友五年纪念，要做一对珐琅徽章当伴手礼。两个人长得都对，可就是看着像同事拍证件照。" 这正是情侣肖像的死穴——它讲究的是负空间和视线。两个人像证件照一样直视镜头，技术上再完美也算失败。我们把"化学反应"和"解剖正确"分开打分。
Gemini 3 Pro Image 在化学反应这一项压倒性领先。给到"黄昏、对视、轻微笑意"时，它能搓出真实的微表情，两张脸的肤色也彼此匹配。弱点在搭肩的手部结构，大约每 6 张就出现一次多指。
Seedream 4 构图最干净。三分法几乎自动成立，参考服装颜色也尊重得很到位，不会自作主张改色。化学反应略偏目录拍摄而不是抓拍。但如果是计划把情侣写真 (AI couple photo) 形象做成珐琅徽章 (enamel pin) 作为婚礼伴手礼，这种"目录感"反而更合用，因为徽章在 1 英寸尺寸里要看得清。
Nano Banana 是预算选项。4 张一批里有 70% 的格子能达到 3 张可交付，量管够，但很少给出真正出彩的封面帧。如果你要从 10 张里挑印刷稿，它是干活的牛马；如果你只要 1 张封面图，去别处。
情侣场景下 seedream vs nano banana 的真问题是：你优先要构图，还是优先要数量。想用自己的参考图当场比一比，可以直接在 eshi 工作室切换模型，prompt 和参考图保持不变，10 分钟内就能拿到自己的数字。
宠物肖像回合:毛发与眼神的细节
宠物肖像 (AI pet portrait) 活在毛丝和瞳孔几何上。猫是最狠的考题，因为竖瞳一画错就破功。
Nano Banana 在这里完胜。长毛猫的毛发反光带方向感，毛簇按真实分布聚拢，4 张里瞳孔形状全部稳得住。我们试了一只玳瑁色，橘黑斑块边界没糊成一团。
Seedream 4 在狗的肖像上紧跟其后，但猫眼时常翻车，把明明是竖瞳的参考画成圆瞳。做狗的肖像和大多数徽章样机 (pin mockup) 流程，它仍是稳的默认值。
Gemini 3 Pro Image 给的画面最有艺术味，但宠物图里大约 1/4 会出现"动漫眼"伪影，这对付费订单不可接受。它的赛道仍是情绪片和风格化插画。
这一轮各模型的翻车清单：
- Seedream 4：猫圆瞳、黑毛过度平滑、偶尔双排胡须。
- Nano Banana：深色毛上项圈细节丢失、背景虚化偶尔过猛、耳尖绒毛简化。
- Gemini 3 Pro：拟人化眼形、过度风格化的鼻子、偶尔缺脚垫。
每张可交付图的积分成本
讲到这里，朋友里学财务的那位会立刻发问："那你给我个总账啊。" 很多 gemini 3 pro image generation review 到这里就停了，大家只报单图价格，却忘了重抽成本。一个聪明客户跟我说过一句话至今记得：「我不是在为图付费，我是在为'能用的图'付费。」所以真正诚实的指标是"每张可交付图的积分"，等于单价除以可交付率。这也是我们判断 best ai model for portrait generation 时最看重的那一栏。
AI Pin Maker 2026 年 6 月的大致计费：
- Seedream 4：8 积分 / 张
- Nano Banana：4 积分 / 张
- Gemini 3 Pro Image：12 积分 / 张
乘以可交付率，就得到每张可用图的真实成本。简化成表：
| 模型 | 宝宝（积分/可用张） | 情侣 | 宠物 |
|---|---|---|---|
| Seedream 4 | 10.5 | 11.4 | 12.3 |
| Nano Banana | 6.9 | 7.0 | 5.0 |
| Gemini 3 Pro | 29.3 | 17.1 | 24.5 |
Nano Banana 在绝对账面上 3 类对象通吃。Seedream 4 是"可交付率比花费更重要"时的稳健选项，付费客户的活基本都属于这一档。Gemini 3 Pro Image 的溢价只有在化学反应或情绪是交付物本身时才划得来，大致是 5 个项目里的 1 个。
一个项目里何时该混用多个模型
我们队列里最聪明的创作者不押单一模型。他们把每个对象路由到该回合最强的模型。
数百个订单里反复出现的工作流：
1. 用 Nano Banana 跑量：背景、服装变体、那 10 张客户从不选但需要"有得选"的图。 2. 用 Seedream 4 做主图，尤其是交付物是实物产品时——比如珐琅徽章或印刷相册。 3. 把 Gemini 3 Pro Image 留给那 1 张情绪帧：抓拍、笑意、电影感的近景。
同一套混搭思路适用于文生图 (text-to-image) 资产之后要变成图生视频 (image-to-video) 产品揭示视频时：主图留给 Seedream，便于动起来的变体由 Nano Banana 出，电影感大全景交给 Gemini 3 Pro。
具体到 AI 徽章设计 (AI Badge Design) 与徽章样机流程，Seedream 4 在小尺寸下的边缘最干净，这件事很重要，因为设计稿最终要在 1 英寸尺寸内被识读。我们另有一篇专门讲 AI 绘图工具 (AI image generator) 怎么处理矢量友好输出的复盘，但对"肖像转徽章"管线，上述混搭规则已经覆盖大多数情况。
决策树:30 秒选对模型
3 个问题，3 个答案。按顺序问，遇到第 1 个"是"就停。
1. 交付物是单张情绪向主图，预算不是约束？选 Gemini 3 Pro Image。 2. 交付物是 4 张及以上可交付的变体礼盒，比如宝宝换装组合或情侣相册？选 Seedream 4。 3. 交付物是走量、宠物肖像批量、或要"最便宜的可用结果"？选 Nano Banana。
可以直接复制进 AI Pin Maker 的 prompt 模板：
``` 对象：[宝宝 | 情侣 | 宠物] 参考图：[上传] 场景：棚拍，柔和窗光，中性背景 风格：照片级真实，浅景深，50mm 等效 服装：[描述 或 "沿用参考图"] 情绪：抓拍式微表情，不要摆拍 ```
每个模型跑 1 次，自己给 4 张打分，10 分钟你就知道剩下的积分预算该砸给谁。如果想并排对比而不重建项目，可以直接在 eshi 工作室切换模型，参考图和 prompt 保持不变——这也是 seedream vs nano banana 之外，那些更小众场景（比如全家福、宠物纪念徽章）最快的验证路径。
说回开头那位小宇。我们陪她把女儿的照片跑了一遍这 9 格，她最后选了 Seedream 4 做主图、Nano Banana 跑背景变体，相册周三就交付了。她爸妈打开那本相册时说的第一句是"这就是我们家小公主"——这句话比任何评分表都更值得当本文的落点。
所谓 best ai model for portrait generation，从来不是一个一锤定音的名字，而是"对象匹配模型、只为真正会出货的图付费"的那种小小纪律。下次接付费项目之前，给自己留 10 分钟，在自己的参考图上跑一遍这 9 格。再有人问你 AI baby generator 该用哪家，你手里有的就是自己的数字，而不是我们的。
本文制作说明: AI 协助初稿, 由 AI Pin Maker 编辑团队事实核查与终审.
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