wan2.7-image-pro 在「Q版小熊猫法师角色三视图生成」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-pro
- 用例名称：Q版小熊猫法师角色三视图生成
- 测试类型：图像生成
- 评测维度：游戏概念图
用户提示词（User Prompt）
这是用户给 AI 模型的具体任务要求：
生成一个Q版拟人化小熊猫法师的角色设计图。 角色要求： - 头身比为2头身，造型圆润可爱 - 穿着宽大的魔法袍 - 手持竹子法杖 - 保留小熊猫的标志性特征：红棕色毛发、黑白相间的面部花纹、蓬松的环纹尾巴
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 角色为拟人化小熊猫，具备红棕色毛发与黑白面部花纹等标志性特征
- 头身比约为2头身，整体造型圆润可爱
- 角色穿着宽大魔法袍
- 角色手持竹子法杖
- 画面清晰，角色完整呈现
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：83.5 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：83.5 分
- 通过状态：已通过
模型生成产物
该模型生成了以下图片：
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】这是一张完成度很高的Q版拟人化小熊猫法师角色设计图。模型准确把握了提示词的核心要求：小熊猫的标志性特征（红棕色毛发、黑白面部花纹、环纹尾巴）还原精准，2头身的Q版比例控制得当，魔法袍与竹子法杖的设计完整且富有细节。唯一可改进之处在于宽大魔法袍对身体轮廓的遮挡使头身比的视觉呈现略显模糊，但这也是「宽大魔法袍」这一要求的合理代价。整体而言，该图像在角色还原、造型把控和道具设计三方面均达到了较高水准，几乎无明显硬伤。 【GEMINI】作为一名评审员，该作品虽然在视觉美感和色彩上表现尚可，但在遵循特定设计约束方面表现较差。模型未能准确识别‘竹子’与‘普通木杖’的区别，且在处理精确比例（2头身）和特定生物特征（环纹尾巴）时出现了明显的泛化错误，未能达到专业角色设计稿的要求。 【KIMI】整体而言，该图像较好地完成了提示词要求，角色设计符合Q版拟人化小熊猫法师的特征。尽管在表情变化上有提升空间，但整体表现仍然令人满意。
进阶难度评测结果
- 得分：81.9 分
- 通过状态：已通过
模型生成产物
该模型生成了以下图片：
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】这张三视图整体完成度较高，小熊猫法师的Q版拟人化形象可爱生动，服装纹样与角色特征还原较好。最明显的缺陷是侧面视角缺少竹子法杖，这是对提示词明确要求的遗漏，影响了服装道具完整性和三视图一致性的得分。若能补全侧面法杖，整体质量将达到优秀水准。 【GEMINI】这是一张在视觉风格和比例把控上非常成熟的作品，但在作为“生产工具”的严谨性上表现欠佳。角色设计非常可爱且符合提示词的Q版要求，但三视图的核心价值——细节一致性——在服装纹样和道具逻辑上出现了明显断层，无法直接作为模型建模的参考图使用。 【KIMI】整体上，该图像较好地完成了提示词要求，角色的小熊猫特征在三视图中均准确呈现，魔法袍上的星月纹样与竹子法杖在三视图中均完整呈现。但在侧面视角中，袍子的星月纹样略有变形，影响了三视图一致性；在背面视角中，角色的圆润感稍有减弱，影响了Q版造型把控。
困难难度评测结果
- 得分：79.1 分
- 通过状态：已通过
模型生成产物
该模型生成了以下图片：
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】该图像基本完成了Q版小熊猫法师三视图的设计要求，2头身比例准确，小熊猫特征还原度高，正面与背面的服装纹样设计完整。但在三视图一致性方面存在明显问题：尾巴环纹数量与粗细在不同视角下不一致，侧面视角未能体现背面纹样的边缘过渡，腰间挂饰与法杖的空间对应也有待改进。整体画面质量较高，排列规范，线条清晰，具备作为角色设定参考的基本条件，但若要达到专业级三视图标准，需在空间一致性细节上进一步优化。 【GEMINI】这是一张在视觉表现力上很出色，但在‘语义遵循’与‘逻辑一致性’上表现欠佳的作品。作为单体插画它很精美，但作为角色设定参考图，由于背面纹样缺失和尾巴细节不一致，会导致后续建模或动画制作出现歧义。模型对复杂纹样指令（星阵、月轮）的理解深度不足。 【KIMI】整体上，图像质量较高，符合大部分提示词要求。角色特征和服装纹样设计基本完整，三视图排列规范，线条清晰。主要问题在于侧面视角中尾巴的环纹与正面和背面的对应不够精确，需要进一步优化。
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