wan2.7-image-pro 在「人体内环境成分交换示意图生成」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:人体内环境成分交换示意图生成
  • 测试类型:图像生成
  • 评测维度:教材插图

用户提示词(User Prompt)

这是用户给 AI 模型的具体任务要求:

生成一张人体内环境成分交换示意图。 要求: - 画面中包含三个核心结构:毛细血管、组织细胞、淋巴管 - 用箭头表示水分和营养物质在血浆、组织液、细胞之间的流动方向 - 各结构和液体区域标注中文名称(如「血浆」「组织液」「淋巴」) - 整体布局清晰,结构可辨识

任务要求

AI 模型需要满足以下要求:

  1. 画面中可识别毛细血管结构
  2. 画面中可识别组织细胞结构
  3. 画面中可识别淋巴管结构
  4. 有箭头表示液体或物质的流动方向
  5. 关键区域标注了中文术语(如「血浆」「组织液」「淋巴」)

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为:80.7 分(满分 100 分),已通过

基础难度评测结果

  • 得分:80.7 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-pro
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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】这是一张高质量的人体内环境成分交换示意图,完整满足了提示词的所有核心要求。三大结构清晰可辨,箭头流向生理学准确,中文标注规范详尽。图像在提示词要求之上还额外提供了具体物质名称、驱动机制说明、中英双语标注等增值内容,整体科学性与可读性俱佳。仅存在极细微的视觉拥挤问题,不影响整体评价。 【GEMINI】该图像在视觉表现力上尚可,但在科学准确性和指令执行力上表现糟糕。作为一张生理学示意图,它丢失了三分之一的核心结构(淋巴管),且最关键的中文标注完全不可读。流向箭头的逻辑混乱使其失去了教学参考价值,属于典型的‘形似神散’的AI生成失败案例。 【KIMI】图像基本符合提示词要求,结构完整,标注规范,但部分箭头的指向可以进一步优化以提高准确性。

进阶难度评测结果

  • 得分:71.5 分
  • 通过状态:已通过

模型生成产物

该模型生成了以下图片:

AI 生成图片,模型:wan2.7-image-pro
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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】该图整体完成了提示词的主要要求,三大结构清晰,颜色编码系统合理,教材风格突出。主要扣分点集中在流向表达的准确性上:左侧血浆区域错误放置了绿色箭头(本应代表组织液-细胞交换),导致流向逻辑出现混乱;同时部分标注重复冗余。若修正箭头位置错误,整体质量可达到较高水平。 【GEMINI】这是一张典型的‘形似神散’的 AI 生成图。虽然在视觉构图上模仿了生物教材的排版,但在核心的科学逻辑和文字表达上完全不合格。解剖结构不严谨,流向箭头严重违背生理学事实,特别是中文标注的彻底溃败,使其完全失去了作为教学示意图的实用价值。模型在处理复杂逻辑关系和特定语言字符渲染上存在明显短板。 【KIMI】整体上,图像较好地完成了提示词的要求,结构和流向表达较为准确,标注清晰。但在组织液与淋巴之间的流向表达上可以更明确一些。

困难难度评测结果

  • 得分:77.9 分
  • 通过状态:已通过

模型生成产物

该模型生成了以下图片:

AI 生成图片,模型:wan2.7-image-pro
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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】该图像高质量地完成了提示词的核心要求,五条流向路径全部准确呈现,三大结构形态基本正确,中文标注规范,整体视觉风格符合高中生物教材插图标准,可直接用于教学。主要不足在于血浆与组织液之间的渗出/回渗箭头空间位置区分不够清晰,以及淋巴管瓣膜形态的专业性略有欠缺。综合来看,这是一张质量较高的教学示意图,属于「基本完成要求,存在少量可改进之处」的水平。 【GEMINI】这张图像在视觉美感和色调上成功模仿了教材插画,但在核心的『科学严谨性』和『中文表达』上完全不及格。作为教学课件,其逻辑漏洞和标注错误属于致命伤,必须修正文字引擎并手动补全交换箭头。模型对复杂生物学逻辑的理解仍停留于表面模仿,未能理解内环境稳态的动态平衡本质。 【KIMI】图像整体符合要求,结构和流向表达较为准确,但在细节和图题位置上有改进空间。

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