wan2.7-image 在「金农漆书风格书法生成」的评测结果

这是该 AI 模型在此测试用例上的详细评测结果。

基本信息

  • 模型名称:wan2.7-image
  • 用例名称:金农漆书风格书法生成
  • 测试类型:图像生成
  • 评测维度:书法艺术表现

用户提示词(User Prompt)

这是用户给 AI 模型的具体任务要求:

生成一幅模仿金农漆书风格的书法作品,内容为「寿」字。 风格要求: - 笔画横向极宽且方整,纵向极细 - 墨色浓厚如漆,色泽饱满 - 整体呈现笨拙而奇古的美感

任务要求

AI 模型需要满足以下要求:

  1. 画面中有清晰可辨的「寿」字
  2. 笔画呈现横粗竖细的漆书特征
  3. 墨色浓厚,有如漆刷刷过的质感
  4. 整体风格具有笨拙奇古的书法美感

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为:63.4 分(满分 100 分),已通过

基础难度评测结果

  • 得分:63.4 分
  • 通过状态:已通过

模型生成产物

该模型生成了以下图片:

AI 生成图片,模型:wan2.7-image
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注:图片内容暂不支持屏幕阅读器朗读。您可通过上方链接在浏览器中查看原图,后续我们将持续完善这部分的无障碍支持。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评:

【CLAUDE】该图像生成了一个清晰的「寿」字书法作品,墨色有一定厚重感,但在金农漆书风格的核心特征还原上存在明显不足。最关键的问题是横粗竖细的极端对比未能实现——竖画依然粗壮,未呈现漆书「竖如细线」的特征;同时多处飞白破坏了「墨色如漆」的饱满质感;字形比例也未呈现漆书特有的扁宽压缩感。整体风格更接近普通粗犷楷书或魏碑,与金农漆书的独特美学相距较远。 【GEMINI】这是一张在形体上基本正确但在神采和风格细节上严重欠缺的作品。模型虽然理解了‘浓墨’和‘厚重’,但完全漏掉了金农漆书最核心的‘横向扁平方整、纵向细若游丝’的结构逻辑。整体视觉效果更接近普通的厚重黑体字,而非具有金石气和‘漆刷感’的书法艺术,未能拉开与普通书法模拟的差距。 【KIMI】这幅作品在模仿金农漆书风格上有一定的表现,但在细节上仍有提升空间,特别是在笔画的方整感和古拙感的表现上。

进阶难度评测结果

  • 得分:63.6 分
  • 通过状态:已通过

模型生成产物

该模型生成了以下图片:

AI 生成图片,模型:wan2.7-image
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AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评:

【CLAUDE】该图像在内容完整性和版式构图上基本达标,但在最核心的「金农漆书风格模拟」上严重失败。金农漆书最标志性的「横极宽竖极细」笔画特征在图中完全缺失,呈现的是一幅普通工整楷书作品,与漆书的笨拙奇古、扁平厚重美感毫无关联。这是一次对特殊书法风格理解和还原的根本性失败,仅在背景处理和文字内容方面有所得分。 【GEMINI】本次生成在‘形似’上完成了基础布局,但在‘神似’和‘质感’上遭遇滑铁卢。金农漆书的核心在于‘以漆刷书’的方硬感与极端的横竖对比,AI仅捕捉到了‘横粗’这一表面特征,却丢失了方整的边缘逻辑。最遗憾的是墨色表现,完全忽略了‘漆’的物理特性,导致作品缺乏书法应有的生命力和材料美感。 【KIMI】整体上,这幅作品较好地模拟了金农漆书的风格,但在笔画一致性和版式变化上还有提升空间。

困难难度评测结果

  • 得分:61.6 分
  • 通过状态:已通过

模型生成产物

该模型生成了以下图片:

AI 生成图片,模型:wan2.7-image
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注:图片内容暂不支持屏幕阅读器朗读。您可通过上方链接在浏览器中查看原图,后续我们将持续完善这部分的无障碍支持。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评:

【CLAUDE】这幅作品在构图版式层面完成度尚可,内容正确、款识印章齐备、背景处理得体。然而在最核心的「漆书风格」还原上几乎是全面失败——横粗竖细的标志性笔画特征付之阙如,字形比例未呈现扁平压缩感,墨色缺乏漆面光泽,整体气韵更接近规整楷书而非金农那种笨拙奇古的漆书艺术。这幅作品更像是一幅以楷书书写的对联,而非金农漆书风格的作品。核心风格要求的严重缺失导致整体评分偏低。 【GEMINI】这是一张在通用书法审美上合格、但在专业风格还原上失准的作品。模型对‘金农漆书’这一特定艺术风格的理解仅停留在表面(知道黑、知道横粗),但在核心的笔法逻辑(方整切削感)、空间架构(扁平方正)以及特定的构图指令(款识在右)上出现了明显的偏离。尤其是版式上的低级错误,直接导致了构图维度的低分。建议加强对特定书法流派笔触细节的训练。 【KIMI】这幅AI生成的金农漆书风格书法作品总体上较好地完成了提示词要求,但在某些细节上还有提升空间,如竖画的细度、墨色涨墨效果等。整体构图和版式表现良好,风格气韵也较为契合金农漆书的艺术特点。

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