文章
本文对字节跳动新上线的豆包视觉大模型 Seed-1.6-vision 进行了深度实测和对比分析。文章首先介绍了 Seed-1.6-vision 内置的 POINT、GROUNDING、ZOOM、ROTATE 四种图像处理工具。随后，通过多组实际案例，如模糊车牌识别、船只地点定位、旋转文字识别和图像找不同，将 Seed-1.6-vision 与 GPT-5 进行了详细对比。测试结果显示，豆包模型在图像细节处理、多步推理和准确性方面均表现出色，尤其在利用图像工具辅助分析上具备明显优势。文章强调了这些内置工具如何降低用户使用门槛，提升模型实用价值。
本文通过与另一款主流开源模型 Nano Banana 的对比，深度评测了腾讯最新开源的混元图像 3.0 模型。文章重点展示了混元图像 3.0 在“世界知识”理解、千字级复杂提示语处理以及精确文字生成方面的强大能力。通过生成古代剑客三视图、学术插图、科普图、多状态场景图、多人物特征图和复杂信息海报等一系列挑战性案例，作者证明了混元图像 3.0 在遵循指令、逻辑推理和美学表现上的显著优势。文章还提及了混元图像 3.0 支持多种尺寸生成，并强调其在教育科普、内容创作等领域的巨大应用潜力，为 AI 图像生成用户提供了丰富的实践案例和直观的模型能力展示。
文章针对 AI 视觉创作中多工具切换、重复操作和修改困难等痛点，提出 Lovart 平台作为局部最优解。作者详细介绍了 Lovart 如何集成 Midjourney V7、Nano Banana、Seedream4.0 等主流 AI 模型，并演示了从构思到海报成品的全流程。通过一个“触摸未来”活动海报的案例，展示了如何在 Lovart 内无缝切换模型进行图像生成、细节融合（Nano Banana）、中文排版（Seedream），并利用 ChatCanvas 功能进行文字和元素的快速修改，以及批量生成系列海报。文章强调了这种集成工作流如何提高效率，减少“提示语焦虑”，并支持视频转化，为创作者提供一站式解决方案。
文章对即梦新推出的数字人模型 OmniHuman 1.5 进行了深度评测。作者通过多个实际案例，从语义理解、动作调度、情绪演绎、群体协同以及多风格表演五个维度，展示了该模型如何突破传统数字人“原地罚坐”的限制。OmniHuman 1.5 能够根据音频情绪和语义生成自然的表情和动作，支持多角色互动，甚至能自主生成场景元素并与之互动。其情绪表达的细腻度和复杂动作的连贯性也得到了显著提升，使得数字人更像可被导演的“数字演员”，极大地拓展了虚拟内容创作的可能性。
本文深度评测了对话式 AI 音乐 Agent Tunee，强调其通过对话式交互极大地降低了音乐创作门槛。作者结合自身痛点，如传统 AI 写歌需专业知识、无法二次修改等，展示了 Tunee 在生成 Citypop 和 Rap 歌曲上的出色表现，包括音色自然、情绪饱满的特点。文章详细介绍了 Tunee 的三种生成模式（极速、联网搜索、双开），并重点演示了联网搜索模式下多风格歌词生成、歌曲二次修改、音轨分离、智能母带处理等核心功能。此外，Tunee 还支持 MV 制作、歌词视频一键导出以及通过图片/视频/音乐复刻风格等创新应用。尽管存在 MV 时长限制和曲式结构控制不足等短板，作者仍认为 Tunee 是一款“好用爱用”的 AI 音乐创作工具，极具实用性和可玩性。