DALL-E 2：深度AI图像生成器评测

模型概览：DALL-E 2

DALL-E 2同样由OpenAI开发，是AI图像生成领域的重要一步，也是首批获得主流关注的模型之一。虽然比DALL-E 3更早推出，但分析其在当前模型面前的表现仍然具有参考意义。它以生成多样化图像的能力著称，至今仍在部分工作流中被使用。

文本到图像表现

简单提示：“一只红苹果放在木桌上。”

整体分析：

考虑到DALL-E 2是一款较早的模型，这样的结果可以理解。该图像准确表现了“红苹果在木桌上”的提示，但在清晰度和细节方面不及新一代模型。画面存在一些畸变，如色差，这类似老相机的效果，反而增添了一种真实的质感。苹果和桌面的纹理表现出乎意料地好，非常逼真。

人工评价得分： 3.3 / 5

复杂提示：“夕阳下有飞行汽车的未来都市景观，采用赛博朋克漫画风格。”

整体分析：

DALL-E 2生成的结果几乎未能满足我们提出的复杂要求。画面中没有都市景观、没有飞行汽车、没有赛博朋克氛围，风格也与漫画毫不相干。这种极差的生成效果突显了模型在面对需要大量细节的复杂提示时的局限性。

人工评价得分： 1 / 5

极端提示：“方形的圆。”

整体分析：

在尝试生成“方形的圆”时，DALL-E 2未能有效表现这个不可能的形状。图像中有一个方形，但没有圆形，展示了该模型在处理悖论或自相矛盾请求时的局限性。

人工评价得分： 1 / 5

复杂提示/极端案例（综合）

整体分析：

通过这些测试可以明显看出，DALL-E 2在面对复杂提示和极端案例时表现不佳。模型在处理这些细致、多层次的提示时，局限性非常明显。它未能满足任何具体要求，也表明其能力已显老旧。

人工评价得分（复杂/极端案例）： 1 / 5

总体印象

总体来看，DALL-E 2是一款较为过时的模型，在刚推出时曾有一定潜力，但已无法与现在更先进的AI图像生成技术竞争。其在复杂提示、风格模仿和抽象概念理解等方面的局限性非常突出。虽然该模型在简单任务和直白请求中仍有一定用处，但对于需要细节和准确性的创意场景来说，显然并不理想。