Stable Diffusion vs Midjourney vs DALL‑E 3：AI 图像生成对比

Source: Dev.to

AI 图像生成在不到三年的时间里已从新奇玩意儿变成专业工具。到 2025 年，市场由三个平台主导：Stable Diffusion、Midjourney 和 DALL‑E 3。每个平台都有独特的优势，因此“最佳”选择完全取决于你的使用场景。

想要获取包含视觉示例和定价细节的完整拆解，请访问 AIToolVS 查看完整比较。

功能比较

Stable Diffusion

安装（推荐开发者使用 ComfyUI）

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
cd ComfyUI
pip install -r requirements.txt

下载模型（SDXL 基础版）

wget -P models/checkpoints/ \
  https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0.safetensors

启动服务器

python main.py

使用 Python 生成图像

import requests, base64, io
from PIL import Image

def generate_image(prompt: str, negative_prompt: str = "") -> Image.Image:
    response = requests.post(
        "http://localhost:7860/sdapi/v1/txt2img",
        json={
            "prompt": prompt,
            "negative_prompt": negative_prompt,
            "width": 1024,
            "height": 1024,
            "steps": 30,
            "cfg_scale": 7,
            "sampler_name": "DPM++ 2M Karras"
        },
    )
    image_data = base64.b64decode(response.json()["images"][0])
    return Image.open(io.BytesIO(image_data))

# Example usage
img = generate_image(
    prompt="a photorealistic cat sitting on a laptop, soft lighting, 4k",
    negative_prompt="blurry, low quality, cartoon"
)
img.save("output.png")

优势

• 开源，完全可自行托管。
• 可无限定制（微调、LoRA 训练）。
• 除硬件外无每张图像的额外费用。

劣势

• 需要一定的技术知识。
• 输出质量高度依赖提示词工程和模型选择。

Source: …

Midjourney

提示结构

[subject] [style] [lighting] [camera/view] [quality modifiers]

实际示例

/imagine a futuristic cityscape at dusk, cyberpunk aesthetic,
neon reflections on wet streets, aerial view, --ar 16:9 --v 6 --stylize 750

照片写实示例

/imagine portrait of a software developer, natural light,
coffee shop background, Canon 85mm f/1.8, --ar 3:4 --v 6

风格参考

/imagine [subject] --sref [image_url] --sw 100

Midjourney V6 改进

• 文本渲染显著提升。
• 更精准的提示遵循。
• 面部照片写实效果更佳。
• 风格参考（--sref）用于品牌一致性。

优势

• 只需少量提示即可生成美观的图像。
• 适用于营销、概念艺术以及对视觉冲击力要求高的社交媒体内容。

劣势

• 无本地部署。
• API 访问受限；工作流以 Discord 为中心，可能不适合生产流水线。

DALL‑E 3

使用 OpenAI SDK 的 Python 示例

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

def generate_dalle_image(prompt: str, size: str = "1024x1024") -> str:
    """Generate an image and return its URL."""
    response = client.images.generate(
        model="dall-e-3",
        prompt=prompt,
        size=size,               # "1024x1024", "1792x1024", "1024x1792"
        quality="hd",           # "standard" or "hd"
        n=1,
    )
    return response.data[0].url

# Example
url = generate_dalle_image(
    "A minimalist logo for a tech startup, geometric shapes, blue and white"
)
print(f"Generated: {url}")

费用

• 约 $0.04–$0.08 每张图片（HD 1024×1024）。
• $0.08–$0.12（HD 1792×1024）。

优势

• 与 OpenAI 生态系统（ChatGPT、API）无缝集成。
• 快速原型开发，几乎无需配置。
• 强大的安全过滤器用于内容审核。

劣势

• 大规模使用时每张图片成本最高。
• 与 Midjourney 相比，风格范围较小。
• 无法自行托管。

可扩展的生成，使用 Stable Diffusion 通过 Replicate

import replicate

output = replicate.run(
    "stability-ai/sdxl:39ed52f2319f9b89e86a1866e0b4f6e6e2bc769c12ac5eb36b2c3b7fd56b8b85",
    input={
        "prompt": "product mockup, minimalist design",
        "width": 1024,
        "height": 1024,
    },
)

print(output)  # URL of the generated image

选择合适的工具

• 每次提示的最佳质量: Midjourney V6
• 开发者最佳选择: Stable Diffusion (ComfyUI + API)
• 集成最佳选择: DALL‑E 3 (OpenAI API)
• 最佳免费选项: Stable Diffusion (本地)
• 性价比最高: 通过 Replicate 使用 Stable Diffusion

大多数生产工作流会结合这三种工具中的两种，利用各自的细分优势。

想要更深入的比较，包括 Leonardo AI、Adobe Firefly 以及详细的提示工程指南，请阅读完整的分析，网址为 AIToolVS。