2026上半年AI图片视频模型盘点及下半年趋势

2026年的上半场已经落幕，AI生成模型赛道也从年初的概念爆发，逐步走向了真实的生产落地。这半年里，无论是图片生成还是视频创作领域，都有大量重磅模型迭代更新，不仅刷新了生成效果的上限，更改变了创作者的工作流程。接下来我们就来系统性梳理这半年的核心动态。

免责声明：本文仅代表个人实测体验与行业观察，不构成权威行业结论，不同模型的实际表现会因使用场景、提示词优化程度有所差异，欢迎读者在评论区补充更多真实使用反馈。本文以模型本身为核心讨论对象，仅会在模型关联产品时顺带提及，不单独做产品测评。

一、上半年核心模型发布时间线

1-2月：赛道爆发的起点

1月上旬，Midjourney推出的Niji 7正式上线，这款专注动漫风格的生成模型相比前代有了全面升级：角色眼部反光、背景细节等微小元素的还原度大幅提升，动漫角色一致性、指令理解能力与风格迁移效果都有明显优化，成为细分赛道的标杆产品。不过官方宣传的文字渲染优化实际效果有限，并未形成核心竞争力，但聚焦单一赛道的定位让它拥有了稳定的用户群体。

1月中旬，谷歌升级Veo 3.1版本，新增“Ingredients to Video”功能，支持通过参考图控制角色、背景、物体与纹理，强化了角色与场景的一致性，还支持原生竖屏输出，并可通过相关渠道升级采样至1080P或4K分辨率。该模型在海外获得了不少好评，为广告、电商、角色短片等领域提供了更多创作可能，其“食材式”输入的命名也预示了全年视频模型交互方式的进化方向——从文字描述转向多素材参考。

1月中旬，智谱发布开源图片模型GLM-Image，采用16B混合架构（9B自回归+7B diffusion），最高支持2048px分辨率，重点强化了文字渲染、语义对齐与图生图能力，主打工业级生成效果。

1月下旬，Luma AI发布Ray 3.14视频模型，支持原生1080P分辨率，官方数据显示其相比前代快4倍、成本降低3倍，同时优化了视频稳定性与运动一致性，其视频编辑功能获得了不少创作者的认可。

同日，腾讯混元发布开源图片模型HunyuanImage-3.0-Instruct-Distil，其中Instruct版本支持推理式提示词增强与图生图创意编辑，Distil版本则面向轻量化部署，官方推荐8步采样，但该模型整体体积较大，对显存要求较高，更适合高端硬件用户使用。

1月底，生数科技发布Vidu Q3视频模型，支持原生音频与视频同步生成，最长可生成16秒视频，可实现对话、旁白、音效与音乐的同步创作，强调镜头控制与叙事连续性，适合短剧、动画改编等场景，原生音频也在这一年成为视频模型的基础标配能力。

2月上旬，快手推出Kling AI 3.0模型系列，同步上线图片与视频模型，以“人人都能当导演”为核心宣传点，图片模型支持2K、4K分辨率与专业资产输出，视频模型则优化了叙事控制与一致性，支持多镜头与原生音频，成为国内视频模型产品化的代表作品。

2月中旬，阿里发布Qwen-Image-2.0模型，支持高保真生成与精准图像编辑，可处理最长1K token的指令，针对文本密集型内容如PPT、海报、信息图等做了专项优化，多语言文字表现与编辑能力都有明显提升，目前已广泛应用于各类工作流场景。

2月12日，字节跳动发布Seedance 2.0视频创作模型，这款模型实现了统一多模态音视频联合生成架构，支持文字、图片、音频、视频四类输入，最多可参考9张图片、3段视频与3段音频，可生成最长15秒的多镜头音视频内容，在动作物理、电影语言与多镜头衔接上都有出色表现，但上线后因版权、IP与真人内容生成问题引发了广泛讨论。

同日，字节跳动还推出Seedream 5.0 Lite智能图像创作模型，主打“更深度思考、更精确生成”，优化了理解推理与生成能力，支持实时搜索增强、信息可视化、风格迁移与复杂指令编辑，但部分用户反馈其细节表现不如前代，后续仍有优化空间。

2月底，谷歌发布Nano Banana 2图片模型，定位“Pro级能力+Flash级速度”，强调高级世界知识、生产级配置与主体一致性，相比前代Pro版本速度更快、成本更低，但细节表现并未超越Pro版本，该模型的推出也预示着行业开始向低成本、高吞吐方向倾斜。

同期，昆仑万维发布SkyReels-V4视频模型，支持统一多模态视频-音频生成、局部重绘与编辑，可通过文本、图像、视频、mask与音频参考生成内容，最高支持1080P、32fps与15秒时长，主打AI短剧创作方向。

3-6月：赛道细化与全面落地

3月上旬，Lightricks发布LTX-2.3开源音视频生成模型，强化了细节、音频与竖屏生成能力，并推出可本地运行的LTX Desktop，标志着开源视频模型开始向本地部署方向发展。

3月中旬，Midjourney开放V8 Alpha社区测试，相比V7版本，其指令跟随能力与复杂细节还原精度都有提升，文本渲染质量明显改善，生成速度约为V7的5倍，新增原生2K输出与高质量模式，但整体视觉风格的进步幅度已趋于平缓。

3月下旬，Luma AI发布Uni-1图像模型，定位为统一智能家族的第一代图像模型，支持创建与修改双模式，最多可参考9张图片，支持种子复现与角色一致性，文字细节与种子复现功能获得了不少用户的好评。

同期，腾讯混元发布OmniWeaving技术报告并开源代码与权重，支持通过文字、图片与参考素材一键生成视频，可对视频、首尾帧与关键帧进行编辑续写，搭配推理大模型优化提示词，成为开源视频模型向“推理+多任务统一”方向发展的重要节点。

3月底，PixVerse发布V6模型，优化了镜头执行力与角色表演能力，支持多镜头音视频同步生成与原生音频，面向创意创作、商业拍摄与智能体工作流，在海外拥有较高的用户认可度，模板丰富且生成速度快。

4月上旬，阿里发布Wan2.7-Image图片模型，针对专业设计场景做了专项优化，支持多语言多组图、调色盘色彩控制、捏脸式提示词、Alpha通道与1:8超长比例输出，解决了AI生成中的文字稳定性与设计痛点。

同日，阿里还发布Wan2.7-Video系列模型，涵盖文生视频、图生视频、参考生视频与视频编辑四大方向，全系支持720P/1080P分辨率，时长2-15秒可自定义，支持局部修改与台词替换匹配口型，最多可参考5个视频主体。

4月中旬，生数科技发布Vidu Q3参考生视频功能，支持上传1-7张参考图保持角色、物体与场景的一致性，面向故事驱动型创作。

4月下旬，Midjourney发布V8.1 Alpha版本，保留了V7的视觉风格，优化了情绪板与风格引用功能，高清模式速度提升3倍、成本降低3倍，标准模式速度提升50%、成本降低25%，新增图像提示词与提示词精简器功能，但整体画面细节与V8版本差异不大。

同期，百度开源ERNIE-Image图片模型，采用8B参数DiT架构，自带轻量提示词增强器，支持海报、漫画与多格分镜生成，Turbo模式可加快出图速度，支持Apache-2.0协议，消费级显卡即可运行，降低了开源图像模型的部署门槛。

4月21日，OpenAI发布ChatGPT Images 2.0，这款模型在文本渲染、多语言支持、复杂指令理解、编辑能力与信息图生成上都有全面领先，强调“思考后生成”，依托ChatGPT的用户入口优势，成为新一代图像生成标杆产品。

4月底，OpenAI停用Sora Web与App体验，仅保留API接入，而谷歌则将Gemini Omni覆盖至Gemini App、Flow与YouTube Shorts三大渠道，开启了消费端视频模型的入口竞争。

5月上旬，Luma AI发布Uni-1.1 API，将Uni系列图像模型开放给开发者与企业工作流，推动其向综合性创意平台发展。

5月中旬，Krea 2闭源图片模型上线，主打审美与风格控制，后续开放Raw与Turbo权重版本，在社区获得了较高评价。

5月下旬，谷歌发布Gemini Omni Flash视频模型，支持文字、图片、音频、视频任意组合输入，核心卖点为对话式视频编辑，可保持角色一致性与物理逻辑，虽然初期在国内反响平平，但后续凭借局部修改与人物一致性功能获得了大量用户认可。

同期，Runway发布Aleph 2.0与Edit Studio，支持单帧修改扩散至整段视频，最长支持30秒1080P素材，适合服装替换、场景修改与绿幕处理，但可控性与长视频稳定性仍有提升空间。

6月上旬，Ideogram 4.0开源图片模型，采用9.3B单流DiT架构，支持商业许可，重点强化了文字渲染、层级化生成与结构化JSON prompt控制，面向专业设计场景，但其审美风格更偏向西化，适配国内主流场景仍有空间。

6月中旬，Midjourney将默认模型更新为V8.1。

同期，美图发布MiracleVision V6模型，基于MoE架构，支持多模态输入，强化了视觉决策与生成一致性，依托美图产品的用户场景实现了自研模型的落地。

6月下旬，阿里云发布HappyHorse 1.1视频模型，优化了运动表现、一致性与视觉质量，覆盖文生视频、图生视频与视频编辑场景。

同日，Seedance 2.0原生4K分辨率上线，标志着AI视频向广告级专业交付迈出重要一步，4K分辨率虽然成本较高，但满足了广告与品牌客户的画质验收标准。

6月底，谷歌发布Nano Banana 2 Lite图片模型，定位为Gemini Image家族中最快、成本最低的版本，适合高吞吐批量创意生成，同时将Gemini Omni Flash开放给开发者，完成了从C端到B端的布局。

二、行业趋势观察

回顾上半年的模型发布动态，可以发现整个赛道已经从单点的效果竞争，转向了生产链路的全面渗透。图片模型从单纯的审美生成转向视觉资产生产，视频模型从短片Demo转向可控镜头创作，两者开始在同一生产链路中实现融合。

一个明显的行业转向是，各大模型的宣传关键词已经从“更强”转向“更快、更便宜”：从Ray 3.14的速度提升与成本降低，到Nano Banana 2的低成本定位，再到V8.1的性价比优化，都标志着行业开始从追求质量边际提升，转向推理经济学的竞争，这也意味着当前技术的质量曲线已经进入平台期。

图片模型：从审美到资产生产

上半年的图片模型赛道中，文字渲染能力成为核心竞争点，从GLM-Image到ChatGPT Images 2.0，几乎所有主流模型都将其作为重点优化方向。这是因为文字渲染是模型像素控制精度的直观体现，汉字的准确还原直接反映了模型的可控性，而文字错误是无法被接受的硬伤，能够率先稳定实现高质量文字渲染的模型，更容易获得B端客户的认可。

关于图片模型是否会走向赢者通吃的格局，个人观点认为并不会出现绝对垄断。赛道将形成三层竞争格局：入口层依托超级应用的用户基础，赢在分发而非参数；管线层稳定适配工作流与API，赢在可控性与稳定性；廉价层则将边际成本压至最低，满足批量生成需求。不同层级的模型可以共存于同一生产链路中，满足不同场景的创作需求。

视频模型：从片段到可控创作

视频模型在上半年已经完成了从惊艳片段到可控创作的转型，主流模型开始支持多参考、多镜头、原生音频、高分辨率与精细化编辑，逐步向更长时长、更稳定、更可交付的方向发展。

上半年的行业信号主要有两个：一是输入方式的变化，从文字描述转向多素材投喂，创作者可以像传统影视制片一样通过准备素材完成视频生成，这也让AI创作加速了传统流程的迭代；二是合规性成为产品设计的核心要素，从Seedance 2.0的版权争议到谷歌的真人分身防伪机制，模型的合规能力将成为后续竞争的关键基础设施。

Agent：放大模型价值的调度层

随着模型能力的提升，Agent作为调度层的作用日益凸显，可以帮助创作者自动化完成创意工作流。底层模型的能力越强，Agent的调度效果就越好，其核心价值在于通过合理调度放大模型的整体价值，让创作者可以更高效地组织创意生产。

不过Agent的普及也会带来一个变化：模型将从独立产品退化为工作流中的零件，模型之间的竞争会更加直接，用户忠诚度会更容易被竞品替代，未来创意Agent平台中的模型竞争将更加残酷与透明。

三、下半年展望与待发布动态

上半年的行业动态已经清晰展示了AI生成模型的发展方向：从单点效果到全链路生产，从独立工具到集成工作流。下半年的赛道将继续围绕落地生产展开，更多模型将聚焦于合规性、可控性与场景适配。

目前已经有部分待发布模型放出预告，比如Seedance 2.5视频模型将主打最长30秒单段原生视频、50个全模态素材联合生成与一致性局部编辑，还将支持3D白模生成流程；Seedream 5.0 Pro图像模型则将强化交互式精准编辑、多图层分离、高密度信息图生成与可编辑分层设计图输出，这些功能都将为专业创作者提供更强大的工具支持。

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