wan2.7-image 在「工笔拼贴「成都」字体艺术生成」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：工笔拼贴「成都」字体艺术生成
- 测试类型：图像生成
- 评测维度：文字渲染
用户提示词（User Prompt）
这是用户给 AI 模型的具体任务要求：
请生成一幅工笔风格的汉字艺术图，主体为「成都」二字。 要求： - 「成」字由竹叶元素拼装构成 - 「都」字由青砖元素拼装构成 - 字形清晰可读 - 整体为工笔画风格，线条细腻 - 背景为宣纸留白，无其他文字
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 画面主体为汉字「成都」，字形清晰可读
- 「成」字由竹叶元素拼装构成
- 「都」字由青砖元素拼装构成
- 整体呈现工笔画风格，线条细腻
- 背景为宣纸留白，画面无其他文字
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：76.5 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：76.5 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】该图像较好地完成了「成都」二字以竹叶和青砖元素拼装的核心创意要求，字形清晰可读，元素质感有一定细节。主要不足在于工笔画风格的还原程度——整体更偏向现代插画风格，缺乏工笔画特有的细线勾勒和分染技法，这是与提示词要求最明显的偏差。元素拼装在转折处的衔接也有提升空间。综合来看，图像创意执行到位，但风格准确性有所欠缺。 【GEMINI】本次生成尝试在创意构思上符合要求，但在执行层面存在严重技术瑕疵。作为书法艺术图，最核心的‘字形可读性’受到拼装元素的干扰而变得模糊；在质感表达上，青砖元素的缺失使得‘成都’二字的文化意象表达打折。工笔风格仅停留在色彩表象，缺乏细腻的线条支撑，属于典型的‘形似而神散’。 【KIMI】整体上，图像较好地完成了提示词的要求，字形清晰，元素拼装较为成功，工笔风格明显。但在青砖拼装的细节处理上还有提升空间。
进阶难度评测结果
- 得分：69.2 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】图像在字形可读性方面表现尚可，「成都」二字结构清晰。「都」字的青砖水纹叠层效果有一定完成度。但核心失分在于元素拼装精度：「成」字所用叶片并非竹叶而是阔叶植物，且熊猫毛绒细丝质感完全缺失，这两项是提示词的明确要求却均未实现。工笔风格的线条极细特征也未能充分体现，整体更接近现代数字插画风格。综合来看，图像完成了部分要求，但关键元素的缺失和风格偏差使其与提示词预期存在明显差距。 【GEMINI】本次生成尝试在宏观构图上勉强遵循了提示词，但在微观质感和汉字结构的严谨性上表现较差。作为工笔风格作品，其线条精度完全不达标，核心元素（熊猫毛、水纹叠层）的质感表达流于表面，未能实现提示词要求的‘多种元素精准拼装’。字形结构的稳定性在复杂元素干扰下表现脆弱，尤其是「都」字的识别度问题属于严重的逻辑失误。 【KIMI】整体表现良好，符合工笔画风格要求，细节处理较为精细，但在字形可读性方面有轻微不足。
困难难度评测结果
- 得分：78.2 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「成都」拼贴字体艺术的核心任务，字形清晰可读，成都特色元素（竹叶、熊猫、青砖、水纹）均有体现且与对应笔画存在对应关系。主要不足在于：工笔技法表现偏弱，整体更接近数字插画而非严格工笔重彩；元素与笔画走势的精细吻合度有待提升，尤其是水纹走势与竖画方向的呼应、毛丝精细度；「都」字元素多样性略显单一，竹节元素占比过重。综合来看，这是一幅有创意且基本达标的作品，但在技法精度和细节完成度上与提示词的高标准要求仍有差距。 【GEMINI】这是一幅视觉冲击力尚可但经不起推敲的作品。作为设计师，我认可其色彩审美，但作为评审员，该模型在逻辑理解与细节执行上存在明显短板。它未能理解书法笔势与材质纹理之间的动态关系，只是机械地进行元素填充。特别是在「都」字的结构处理和「捺」画的毛发走向对应上，严重偏离了提示词的精细化要求。 【KIMI】整体上，这幅AI生成的图像较好地完成了提示词的要求，字形清晰，元素质感和工笔技法表现较为出色。但在某些细节上，如元素与笔画的对应和融合上，还有提升空间。
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