AI 图像生成技术在 2026 年迎来了爆发式增长。从 DiT 架构取代 U-Net，到端侧推理成为现实，我们正站在 AI 创意工具普及化的转折点上。
下图展示了当前主流 AI 图像模型的能力对比：
DiT 架构成为新标准
Stable Diffusion 4 全面转向 Diffusion Transformer 架构，在 2048×2048 原生分辨率生成任务上，相比前代 U-Net 架构提升了 40% 的 FID 分数。
文字渲染不再是难题
2024 年的 AI 生成文字还是满屏乱码，但到了 2026 年，最新模型已经能在一张图中准确渲染超过 200 个中英文字符，彻底告别 "鬼画符" 时代。
端侧 AI 推理落地
得益于 4-bit 量化技术（如 GPTQ、AWQ），一部旗舰手机已经可以本地运行 7B 参数的图像生成模型，生成一张 1024×1024 的图片仅需 3 秒。
这标志着 AI 创作工具真正走向了大众化——不再依赖昂贵的云端 GPU，每个人都可以在口袋里的设备上释放创造力。