快手Kling AI近期开放了其图像生成模型 Kolors 2.1 的 API 接口，Kolors 2.1 自 7 月官宣发布以来，凭借卓越性能广受用户好评。近日 Artificial Analysis 官方也指出， Kolors 2.1 在图像生成领域的排名迅速跻身第五，表现出强劲势头。
Kolors 2.1 主要具备以下特点：
- 人像美学升级：突出的个性化和氛围感
- 更具电影感：更强烈的画面构图、更大胆的光影运用、更戏剧化的色调
- 支持 180+ 种视觉风格：从复古动漫到情绪大片
- 改进写作能力：适合海报艺术、品牌设计等带有文本的图像创意
凭借出色的性价比与稳定的出图质量，使 Kolors 2.1 脱颖而出。有人说它是 MJ 的平替，有人称其为国产之光，在往期文章《Kling V2.0 图像生成模型评测——4月发布的模型，如今是否仍宝刀未老？》中我们已经直观了解到了其前序生图模型 Kling V2.0 的能力，那么其迭代版本 Kolors 2.1 是否能带来出人意料的表现呢？
302.AI 目前已接入 Kolors 2.1 模型 API（kling-v2-1），本期测评将围绕 kling 2.1，以及人气生图模型 Midjourney V7，Flux Kontext [Max] 和 Qwen-Image，就多个维度展开实测对比。
I. 实测模型基本信息
（1）各实测模型在 302.AI 的价格：
| 模型名称 | 302.AI内的价格 |
| kling-v2-1 | $ 0.02 /次 |
| Midjourney V7 | $ 0.05 / 次 |
| Flux Kontext [Max] | $ 0.1 / 次 |
| Qwen-Image | $ 0.05 / 次 |
（2）测评工具：
- kling-v2-1 和 Qwen-Image 使用 302.AI 的 API 超市→在线调试功能
- Midjourney V7 和 Flux Kontext [Max] 使用 302.AI 的应用超市→图片竞技场应用
（3）测评方法：
各案例均使用统一的英文提示词进行生成，取第一次生成结果，评测结果仅供参考。
Ⅱ. 测评案例
案例 1：人物写实
提示词：A photograph of an alternative woman with shoulder-length hair and bangs, holding her grey cat in the style of David Lynch’s photography. The image has a polaroid-like aesthetic, with polarized colors, muted tones, reminiscent of natural light and polarization filters often used in Lynch’s work.
一张宝丽来风格肖像照： 展现了一位留着齐肩长发、留着刘海的另类女性，她怀抱一只灰猫，风格参考大卫·林奇的摄影美学。 画面呈现宝丽来照片质感，仿若自然光透过偏振镜的视觉效果，让人联想到林奇作品中常用的偏光滤镜。
kling-v2-1
Midjourney V7
Flux Kontext [Max]
Qwen-Image
| 测评点 | kling-v2-1 | Midjourney V7 | Flux Kontext [Max] | Qwen-Image |
| 拟真度 | ★★★★ | ★★★★★ | ★★★★ | ★★★ |
| 风格理解 | ★★★★ | ★★★★★ | ★★★★ | ★★★★ |
| 画面美感 | ★★★★ | ★★★★ | ★★★ | ★★★★★ |
| 简评 | Midjourney V7 整体最优。拟真度细节（如人物皮肤纹理、蓬松的发丝、猫咪胡须等）处理极佳，画面氛围和质感也更接近提示词要求。kling-v2-1 的画面处理也有自己的美学理解，但写实度还有望提升。 | |||
案例 2：物体场景
提示词：A red Ferrari F80 racing at full speed on the Mugello Circuit, under a cloudy daytime sky. The car bears the racing number 43 on its body, with brake discs glowing red from overheating. The track surface should have rich and realistic texture, capturing the dynamic motion and vivid details of the scene.
一辆红色法拉利 F80 在穆杰罗赛道上疾驰，阴云密布的天幕下，车身 43 号标识醒目。 因高温烧红的刹车盘在轮毂间灼灼发亮，赛道表面纹理丰富而逼真。 完美捕捉了风驰电掣的动感与鲜活细节。
kling-v2-1
Midjourney V7
Flux Kontext [Max]
Qwen-Image
| 测评点 | kling-v2-1 | Midjourney V7 | Flux Kontext [Max] | Qwen-Image |
| 物体还原 | ★★ | ★★ | ★ | ★ |
| 氛围渲染 | ★★★★ | ★★★★ | ★★ | ★★ |
| 画面美感 | ★★★★ | ★★★★★ | ★★ | ★ |
| 简评 | 4款模型生成的车辆形象均不准确，目前的生图模型还不具备实时联网获取最新信息的能力。kling与MJ从语义遵循，车辆细节质感到整体美学氛围，都相对出色，一个胜在写实，一个胜在美学。 | |||
案例 3：风格化绘图
提示词：A surrealist illustration: Depicting a desert landscape where melting clocks drape over cacti, under a violet sky with levitating whales in the distance. Dalí-esque surrealism.
一幅超现实画作： 紫色天幕之下，融化的时钟悬挂在仙人掌上，远处鲸鱼悬浮空中——典型的达利式超现实主义。
kling-v2-1
Midjourney V7
Flux Kontext [Max]
Qwen-Image
| 测评点 | kling-v2-1 | Midjourney V7 | Flux Kontext [Max] | Qwen-Image |
| 提示词理解 | ★★★★★ | ★★★★ | ★★★★★ | ★★★★★ |
| 风格理解 | ★★ | ★★★ | ★★★★ | ★★★★ |
| 画面美感 | ★★★★ | ★★★★★ | ★★★ | ★★★★ |
| 简评 | Flux Kontext [Max] 和 Qwen-Image 的作品更具艺术效果，接近插画风格。kling 和 MJ 则因追求材质表现和细节精密度而丢失了这种插画风格。 | |||
案例 4：风格化文本
提示词：Floating cloud-library with translucent book pages, the mist-word ‘DREAM’ continuously reforming at center — letters evaporate and condense like thought-vapor. Sunlight pierces through, etching fleeting golden letters onto passing cloud surfaces, while vapor trails connect to distant cumulus knowledge-repositories. Soft wind carries pixel-like water droplets spelling micro-poems.
一座漂浮的云端图书馆，半透明的书页清晰可见。 中央由雾气组成的“DREAM”单词不断重组——字母像蒸汽一样蒸发又凝结。 阳光穿透云层，在移动的云面上刻出短暂存在的金色文字。 雾气轨迹连接到远处的积云知识库。微风吹着像素般的水滴，拼出微型诗句。
kling-v2-1
Midjourney V7
Flux Kontext [Max]
Qwen-Image
| 测评点 | kling-v2-1 | Midjourney V7 | Flux Kontext [Max] | Qwen-Image |
| 提示词理解 | ★★★★★ | ★★ | ★★★★ | ★★★ |
| 文本准确性 | ★★★★★ | ★ | ★★★★★ | ★★★★★ |
| 画面美感 | ★★★★★ | ★★★ | ★★★★ | ★★★★ |
| 简评 | kling-v2-1 表现最佳。Kling 在这组对比中出乎意料地显示出了较强的提示词遵循能力，字体材质表现出色，整体美感在线。相比之下 Qwen 未能按提示词生成漂浮的微型字母，而 MJ 则未理解提示词要求。 | |||
III. Kling 2.1生图模型实测结论
根据四组实测效果，Kling 2.1 的表现呈现以下特征：
- 细分场景适应性均衡，提示词理解力出色。 Kling 2.1 在多种风格与场景下均展现出良好的适应性，尤其在提示词理解方面表现突出。无论是写实人像、复杂物体场景，还是极具艺术性的超现实主义插画、文本视觉化等任务，Kling 2.1 均能较好理解并还原提示词语义，在案例 4 的文本生成测试中可见，得益于严谨的提示词遵循力，其在小字号文本的渲染细节上竟略胜于当前最强的文本渲染模型 Qwen-Image，展现出较强的灵活性。
- 画面美学升级，性价比优势突出。 得益于美学算法的升级与对 180+风格的支持，Kling 2.1 生成的画面在观赏性上表现稳定，能高效处理复杂视觉元素以适配多元场景。结合仅 0.02美元/张的价格优势，极大降低了个人创作者的使用门槛，在同类主流模型中具备极高性价比。
- 细节表现尚有提升空间，部分场景仍可优化 尽管提示词遵循力卓越，Kling 2.1 在某些高度写实或需要丰富的美学风格库来支撑绘图需求的场景中——如特定物体还原精度、材质和氛围表现力、艺术风格融合度等，仍有很大提升空间。模型对于复杂物体还原和风格化细腻度的把控，与海外顶级模型还有一定差距。
Kling 2.1 作为国产图像生成模型的代表之一，凭借其优秀的表现力和极高的性价比，在当前主流 AIGC 赛道中确可占据一席之地。随着后续模型的不断优化与生态完善，其表现仍有极大想象空间，值得持续关注和深入体验。
Ⅳ. 如何在 302.AI 上使用快手kling 2.1
302.AI 提供按需付费无订阅的服务模式，用户可以根据自身业务需求灵活选择使用。
获取模型API
相关文档：API超市→图片生成→Kling可灵→kling-v2-1→查看文档；
点击【调试】在线调用 API
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