# 免费出图模型横评 —— 把手上所有「0 成本」出图路径跑了一遍

- 日期：2026-09-28
- 主题：同一支 MV 的核心画面（云上仙幻·花海仰望银河），保证横向可比
- 提示词来源：[`../61-MV风格分析-一直很安静/一直很安静-MV风格与提示词分析-grok.md`](../61-MV风格分析-一直很安静/一直很安静-MV风格与提示词分析-grok.md)
- 共 **11 个模型/档位**：即梦 6 档（云）+ 本地开源 5 个（GPU 机）

## 一、积分核对（即梦）

| 时点 | 余额 |
|---|---|
| 开始前 | 1130 |
| 全部跑完 | **1129** |

**11 张图实际只花了 1 积分。** 逐档实测：

| 档位 | 2K 单张消耗 | 权益标识 | submit_id |
|---|---|---|---|
| 4.0 | **0** | `image_basic_generate_piece` | `394b3da4-a601-4ac4-b57d-732c98f8fb87` |
| 4.1 | **0** | `image_basic_v41_2k` | `df0e2458-f1f3-4cf9-9fca-144bcad5dc41` |
| 4.5 | **0** | `image_basic_v4_pro_2k` | `e36f9d65-d554-4c00-b90d-091ac38990e5` |
| 4.6 | **0** | `image_basic_v46_2k` | `48402cb3-4f6d-46f2-9cb6-52055fe0fe38` |
| **4.7** | **1（不是免费档！）** | `image_basic_v43_2k` | `ed60e8c4-e892-4d47-a9f0-96f6b9d94ea7` |
| 5.0 | **0** | `image_basic_v5_2k` | `c839cbe2-2f48-472a-8dc0-f998199efa87` |

> 🔴 **新结论：即梦 4.7 不是免费档**，2K 单张扣 1 积分（此前备忘里记的是「未测」）。
> 备忘 `~/.dsh/AGENTS.md` 的即梦积分表已同步更新。
>
> 位图：**4.0 / 4.1 / 4.5 / 4.6 / 5.0 五个档位是真正免费的**，输出均 2560×1440。

## 二、即梦 6 档（每档 1 张，2560×1440）

参数：`--ratio=16:9 --resolution_type=2k --generate_num=1 --model_version=<档位>`，
同一段中文提示词（`prompts/dreamina-zh.txt`），提交后约 20–30 秒全部 success。

| 档位 | 画面观感 |
|---|---|
| 4.0 | 银河完整清晰、花海密，人物很小；构图"最满" |
| 4.1 | 与 4.0 极像，银河更多被云吃掉，色调略冷 |
| 4.5 | 银河移到右上、画面更暗更"沉"，厚涂味最重（= 内部 4.0 Pro 通道） |
| 4.6 | 云更厚、银河变成带状，整体发灰、对比度最低 |
| 4.7 | 明显不同：暖阳光、彩虹色调、饱和度最高（也是唯一收费档） |
| 5.0 | 最通透干净，空气感最强，人物最小、留白最多 |

总览：`总览-即梦免费档6张.jpg`（上排 4.0/4.1/4.5，下排 4.6/4.7/5.0）

## 三、本地开源 5 个（GPU 机 192.168.31.31，0 成本）

统一 1344×768 / 固定 seed `20260928` / 同一条英文提示词（`prompts/local-en.txt`）。
每档都用各自的官方或社区推荐参数（未刻意削弱）：

| 模型 | 权重 | 步数 / 采样器 | 耗时（含加载） |
|---|---|---|---|
| Krea2 Turbo | `krea2_turbo_fp8_scaled` + `qwen3vl_4b_fp8_scaled` + `qwen_image_vae` | 9 步 `er_sde/simple` cfg1 | 81.5s |
| Boogu Image Turbo | `boogu_image_turbo_hotfix_nvfp4` + `qwen3vl_8b_fp8_scaled` + `ae` | 4 步 `lcm/sgm_uniform` cfg1 | 108.4s |
| Boogu Image Base | `boogu_image_base_fp8_scaled` + `qwen3vl_8b_fp8_scaled` + `ae` | 30 步 `dpmpp_2m/simple` cfg4 | **349.1s** |
| Z-Image Turbo | `z_image_turbo_bf16` + `qwen_3_4b`（lumina2）+ `ae` | 8 步 `res_multistep/simple` cfg1 shift3 | 111.4s |
| Qwen-Image-2.1 | `qwen_image_2.1_int8_convrot` + `qwen3vl_8b_int8_convrot` + `qwen_image_2.1_vae` | 25 步 `euler/simple` cfg1 | **66.3s** |

| 模型 | 画面观感 |
|---|---|
| Krea2 Turbo | 人物小、色调偏灰蓝，最"电影感"；云和花较克制 |
| Boogu Turbo | 4 步就出，星空加了大量十字星芒（略"AI 味"），戏剧性最强 |
| Boogu Base | **细节与体积感最好**，人物最立体、银河最"史诗"，代价是 349s |
| Z-Image Turbo | 偏插画/绘画感，银河暖金，柔和 |
| Qwen-Image-2.1 | 最明亮通透、偏写实摄影感（与 62 目录结论一致：它默认不吃"厚涂"） |

总览：`总览-本地5模型.jpg`（上排 Krea2 / Boogu Turbo / Boogu Base，下排 Z-Image / Qwen-2.1）

## 四、11 个模型一张图看全

`总览-11个免费模型.jpg` —— 第一行即梦 4.0/4.1/4.5/4.6，第二行 4.7/5.0/Krea2/Boogu Turbo，
第三行 Boogu Base/Z-Image/Qwen-2.1。

**结论：11 个免费模型全部命中了「花海 + 仰望 + 云中银河」这个核心画面**，没有出现主体丢失
（对比 34 目录里 SDXL 那种"主语整个消失"的情况）。差异集中在审美方言与细节密度上。

## 五、选型建议

| 需求 | 用哪个 | 理由 |
|---|---|---|
| 出图快、贴合这支 MV 的画风 | **即梦 5.0** | 0 积分、2560×1440、20–30s，默认就是那个味 |
| 国风人像 / 瓷肌特写 | 即梦 5.0 > 4.5 | 花钿、步摇、蓝光斑背景最准 |
| 完全离线、要负面词与参数控制 | **Qwen-Image-2.1** | 本地最快（66s）、可控性最好 |
| 单张要极致画面量 | Boogu Image Base | 细节最强，但 349s/张 |
| 快速试构图 | Boogu Turbo（4 步）/ Z-Image（8 步） | 十几步以内出稿 |
| 明确避开 | **即梦 4.7** | 唯一收费档，1 积分/张，性价比不如免费的 5.0 |

## 六、归档

- 相册 http://192.168.31.76:8900
  - 即梦 6 张 → family `Seedream 4.0 / 4.1 / 4.5 / 4.6 / 4.7 / 5.0`，目录 `dreamina/`
  - 本地 5 张 → family `Krea 2` / `Boogu` / `Z-Image Turbo` / `Qwen-Image-2.1`
  - 全部带提示词全文、积分消耗、采样参数与备注
- 下载中心：http://192.168.31.76:8899/64-免费模型横评-云上仙幻/

## 七、复现

```bash
# 即梦某档（免费档：4.0 / 4.1 / 4.5 / 4.6 / 5.0）
dreamina text2image --prompt="$(cat prompts/dreamina-zh.txt)" --ratio=16:9 \
  --resolution_type=2k --model_version=5.0 --generate_num=1
dreamina query_result --submit_id=<id> --download_dir=01-即梦/5.0

# 本地 5 个模型（ComfyUI 在 8189 运行时；脚本走局域网直连）
python3 gen_local.py prompts/local-en.txt 02-本地模型
python3 gen_local.py prompts/local-en.txt 02-本地模型 --models qwen21   # 只跑单个
```

⚠️ 跑本地模型前确认没有 LLM 常驻（`bash ~/stop-ridge.sh` / `lms unload --all`），否则 OOM。

## 八、坑

1. **即梦 CLI 会把 SQL 慢查询日志混进 stdout**，直接 `json.load` 会失败；本次改成从
   `dreamina list_task` 反查 submit_id（靠 `commerce_info.benefit_type` 对应档位），最稳。
2. 本地模型耗时大头是**模型加载**不是采样：Boogu Turbo 只有 4 步却要 108s（`--lowvram` 下 5.8GB UNet
   + 10.6GB TE 换入换出）；连出同模型第二张会快得多。
3. 即梦 4.7 收费这一点**不能靠 `-h` 的帮助文本判断**（帮助里 4.7 与免费档并列），只能实测积分差。