AI 生图换模型后要重新验收什么？用固定任务集检查改善与退步

换了一个模型，背景更自然，商品标签却偶尔丢字；整体画面更精致，系列产品的比例又更难保持一致。升级并不总是每个维度一起变好。

对已经有交付流程的团队，问题不是“新模型是不是更强”，而是“哪些任务可以迁移，哪些仍应保留原路径”。这需要固定任务与验收依据，而不是从新旧结果里各挑几张最好看的图。

本文给出测试设计和假设算例，未实际运行任何模型，也不对图叮提供的模型作性能排名。

先冻结任务，再看模型输出

每个测试任务应包含可信输入、修改要求、允许变化、必须保留的信息，以及最终使用规格。测试前写清验收规则，可以减少看到新结果后临时改变标准。

例如，“把商品放到浅色桌面上”仍然太宽。可以进一步说明：商品来自哪份确认素材，标签内容不变，件数不变，桌面与背景允许变化，最终用作正方形列表图。

任务集不要只包含效果容易惊艳的场景。应覆盖团队真正处理的类型，例如密集标签、细结构、透明部件、纹样、低质量输入和不同画幅。对没有参考答案的开放创意任务，可以评价是否符合约定方向，但不要与结构保真混成一个指标。

某项能力在原工具或新工具中不存在时，单独标为“不支持该任务”。不把它伪装成调用失败，也不为了凑可比较样本悄悄删掉。

把开发样本与保留验证样本分开

一部分任务用于调整提示词、参数和工作顺序，另一部分在规则确定后再验证。否则，团队可能只是把提示词调到特别适合那几张熟悉图片，而不是获得可迁移的流程。

样本有限时，也应写明哪些参与过调参。不要把反复看过结果的样本重新叫作“独立测试”，更不要用同一张图片的多个裁剪版本冒充互不相关的商品。

这里没有要求固定多少张就能得出结论。任务差异越大，越需要考虑覆盖范围；少量样本可以暴露具体失败，却不足以证明长期成功率。

先比较同一提示词，再比较适配后的工作流

两种比较回答不同问题。

同一提示词与输入直接迁移，回答旧流程能否少改动继续使用。它有助于发现现有任务是否会退步，但不一定展示新模型经过合理调整后的能力。

分别适配提示词和参数，回答两条工作流在各自合理使用方式下能达到什么结果。此时要记录调试成本和规则变化，不能把结果差异全部归因于模型本身。

如果新旧入口支持的比例、参考图数量或参数不同，应如实记录。可确认模型标识时保存标识；只有界面名称时，就记录实际可见名称和时间，不能从按钮名称猜底层精确版本。

截至 2026-09，图叮香蕉改图与Image-2 生图公开页面提供不同生成或改图入口。它们的页面定位不等于一份完成了同任务测试的性能结论，网页积分规则也不能与 PS 会员混算。

总通过率接近，也可能掩盖不同失败

假设对 20 个相同任务分别运行一次，按预先制定的标准得到以下结果：

配对结果	假设任务数
新旧都通过	15
旧通过、新不通过	1
旧不通过、新通过	2
新旧都不通过	2

旧结果通过 16 个，新结果通过 17 个。新结果多通过一个任务，但同时失去了一个旧流程能完成的任务。

如果退步的那一个涉及必须准确的商品标签，而改善的两个只是背景气氛，不能仅凭 17 大于 16 就宣布全部迁移。这不是给缺陷设置任意加权分数，而是先判断是否触碰本任务的交付底线。

数字只是配对统计示例，不是实测，也不能据此宣称差异显著。真正需要记录的是每个失败对应哪个任务、属于什么问题、有没有合理的处理路径。

首次命中和多次挑选成功，分开报告

若旧模型每个任务只生成一次，新模型每个任务生成四次后挑最好的一张，直接比较最终通过数量并不公平。

至少分别记录：

• 每个任务允许产生多少候选。
• 第一次结果是否通过。
• 在相同候选预算内，是否至少得到一张通过结果。
• 挑选和人工修补花了多少时间。
• 失败重试与未采用结果是否产生费用。

多个候选来自同一任务，彼此通常不是独立的用户或独立商品样本。不能把 20 个任务各生成四张，直接写成“80 个独立任务验证”。

若生成具有随机性，可以在固定预算下重复检查关键任务，但保留全部输出与选择规则。只保存胜出的图片，会让未来复盘看不到失败成本。

让盲看服务观感，让事实核对服务真实性

观感评审可以暂时隐藏模型名称、随机排列结果，减少品牌期待的影响；事实评审则必须提供相同的商品资料和验收要求。两者承担不同职责，不能因为盲评更喜欢，就跳过标签、结构和数量核查。

图叮图片对比可辅助检查允许区域外的变化，使用时需确定对齐规则并按页面要求登录处理或导出。但像素差异不是模型综合评分，也不能替代形变后的结构检查。

放大任务可参考已知原图的真值验证，批量应用则参考抽样框与共因缺陷追踪。不要用一种指标涵盖所有图像任务。

按任务迁移，不急着一次替换全部流程

可以先将已经有足够证据支持的任务迁移，保留需要继续验证的类别。若旧入口已经不可用，保存的旧输出仍可作历史参照，但应明确不是同一时点的实时对比，不虚构回退选项。

迁移记录应包含输入版本、工具或模型标识、提示词、候选预算、失败类型、人工处理和成本。最终比较回到每张验收成片的费用，而不是只看单次调用便宜多少。

只有实际投放实验才能进一步回答点击或转化问题，见小样本 A/B 测试。制作合格率改善，并不自动等于广告效果改善。

一份好的迁移结论可以很具体：“这类背景任务可以采用新路径，标签密集包装继续验证。”它比“新模型全面领先”更克制，也更容易指导下一张图片怎样制作。

参考来源

• 图叮：香蕉改图
• 图叮：Image-2 生图
• 图叮：图片对比

任务集、配对统计与迁移策略为方法建议，没有真实模型运行、投放或成本测量数据。