能——AI 可以给你已有的照片加圣诞帽，而且我们测试的 8 个模型在每张照片上都做到了。 每个模型拿到同样的 6 张照片和同一句指令，48 个结果全部保留，并测量每张照片其余部分保留了多少。各模型的差别不在帽子本身，而在它们还重画了什么。
- 最划算： Seedream 5.0 Flash 和 GPT Image 2.5——6 张都每项合格，每张 15 点数。
- 同价位里原图保留最多： Nano Banana 2.1——6 张都每项合格，25 点数，原图几乎原样。
- 改动最多： GPT Image 2 和 FLUX 3 重画了更多背景，GPT Image 2 还把一张照片拉远了。
结果
| # | 模型 | 可用 | 每项合格 | 脸部相似度 | 原图保留 | 点数 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Nano Banana 2.1 | 6 张里 6 张 | 6 张里 6 张 | 0.94 | 0.91 | 25 |
| 2 | Nano Banana Pro | 6 张里 6 张 | 6 张里 6 张 | 0.93 | 0.92 | 75 |
| 3 | Seedream 5.0 Pro | 6 张里 6 张 | 6 张里 6 张 | 0.93 | 0.89 | 35 |
| 4 | GPT Image 2.5 | 6 张里 6 张 | 6 张里 6 张 | 0.93 | 0.87 | 15 |
| 5 | Seedream 5.0 Flash | 6 张里 6 张 | 6 张里 6 张 | 0.92 | 0.90 | 15 |
| 6 | Nano Banana 2 | 6 张里 6 张 | 6 张里 5 张 | 0.93 | 0.91 | 40 |
| 7 | FLUX 3 | 6 张里 6 张 | 6 张里 1 张 | 0.90 | 0.74 | 25 |
| 8 | GPT Image 2 | 6 张里 6 张 | 6 张里 0 张 | 0.92 | 0.66 | 40 |
「可用」数的是没有一项不合格的照片，「每项合格」数的是四项都完全合格的照片，不算平均分。脸部相似度比较结果和原图里同一个人的脸（1.00 表示完全相同）。原图保留比较整张结果和原图；帽子本身一定会拉低一点。
怎么测的
按访客使用 PicYep 的方式测：上传照片，写一句话，选一个模型。每个模型用同样的 6 张照片和同一句话，各跑一次，不修图、不重跑。
- 测试时间
- 2026-10-15，在 PicYep 上按访客的用法进行
- 模型
- Nano Banana 2.1, Nano Banana 2, Nano Banana Pro, Seedream 5.0 Pro, FLUX 3, GPT Image 2.5, GPT Image 2, Seedream 5.0 Flash
- 设置
- 1K，4:5，每次一张，各模型的默认质量，描述原样发送、不改写
- 测试规模
- 6 个用例，48 次请求，每个只跑一次，所有结果都保留
每张照片检查什么
- 每个头上都有帽子。 照片里每个人或宠物都戴上圣诞帽，每人一顶。
- 帽子看起来真实。 大小和角度贴合头部，有照片里的光线和阴影。
- 照片其余部分不变。 背景、衣服、姿势和构图都和输入一样。
- 脸保持不变。 每张脸都是输入里的那张，表情也一样。
每项检查记为合格、部分合格或不合格，不加分，也不算平均分。没有任何一项不合格的照片算作可用；表里数的是可用的张数，和每项都合格的张数。没出图的请求算作不可用。每个结果都列在下面，都附原图链接。
脸部相似度是测出来的，不是看出来的：用 FaceNet（在 VGGFace2 上训练的 InceptionResnetV1）把每张脸转成一组数字，计算结果里的脸和输入照片里的脸之间的余弦相似度，逐人对应。1.00 表示同一张脸；我们几位不同的输入人物彼此之间在 -0.22 到 0.22 之间。
原图保留用的是 SSIM（衡量两张图有多相似的常用指标），在输入照片的尺寸上比较结果和输入。帽子本身一定会拉低一点，所以到不了 1.00；数字低说明照片的其余部分被重画了。
指令原文：
Add a red Santa hat to the person in this photo. Keep everything else exactly the same.
（意思是：给照片里的人加一顶红色圣诞帽，其他一切保持不变。）狗、猫和合照的版本里，the person 换成了 the dog、the cat 或 each person。
逐张照片
一个人
每个模型都画了一顶大小合适、跟着头部倾斜的帽子，头发自然地垂在帽檐下。FLUX 3 和 GPT Image 2 对背景重画得比其他模型多。
Add a red Santa hat to the person in this photo. Keep everything else exactly the same.
两个人
8 个结果里两个人都戴上了帽子，各自按自己的头型调整大小。
Add a red Santa hat to each person in this photo. Keep everything else exactly the same.
一只狗
8 顶帽子都戴在狗的头上，在两耳之间或压着耳朵。Nano Banana 2 的帽子明显偏小，卡在两耳之间。
Add a red Santa hat to the dog in this photo. Keep everything else exactly the same.
一只猫
每个结果里猫的花纹和姿势都保持不变，只是帽子大小不同。
Add a red Santa hat to the cat in this photo. Keep everything else exactly the same.
职业照
素色背景的职业照最简单：每个模型都保留了脸、毛衣和背景，GPT Image 2 依然改动最多。
Add a red Santa hat to the person in this photo. Keep everything else exactly the same.
五人合照
每个结果里五个人都戴上了帽子。GPT Image 2 还把照片拉远了，人在画面里变小。
Add a red Santa hat to each person in this photo. Keep everything else exactly the same.
同一个请求跑三次
上面每张照片都只试了一次。为了看模型稳不稳，我们把其中两段描述用同样的照片和设置，再发给 PicYep 的默认模型 Nano Banana 2.1 各两次，按同样的标准检查（2026 年 10 月 15 日）。6 次都可用，每项都合格：每次每个头都戴上了帽子，照片其余部分也保住了（原图保留 0.85 到 0.88）。每个场景的第一次就已经可用。
| # | 第几次 | 可用 | 每项合格 | 脸部相似度 | 原图保留 | 点数 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 第 1 次 | 2 张里 2 张 | 2 张里 2 张 | 0.93 | 0.87 | 25 |
| 2 | 第 2 次 | 2 张里 2 张 | 2 张里 2 张 | 0.92 | 0.87 | 25 |
| 3 | 第 3 次 | 2 张里 2 张 | 2 张里 2 张 | 0.92 | 0.88 | 25 |
Add a red Santa hat to the person in this photo. Keep everything else exactly the same.
Add a red Santa hat to each person in this photo. Keep everything else exactly the same.
逐个模型
- Nano Banana 2.1（25 点数）——6 张都每项合格。每个头都有帽子，在便宜的模型里对照片其余部分保留得最好。它是 PicYep 的默认模型。
- Nano Banana 2（40 点数）——6 张都可用，5 张每项合格。和 2.1 一样忠实于原图，但狗的帽子画得太小。
- Nano Banana Pro（75 点数）——6 张都每项合格。所有模型里原图保留最多，比 Nano Banana 2.1 略好一点，价格是它的三倍。
- Seedream 5.0 Pro（35 点数）——6 张都每项合格。帽子自然，照片非常接近原图。
- Seedream 5.0 Flash（15 点数）——6 张都每项合格。几乎和 Nano Banana 系列一样忠实，价格最低。
- GPT Image 2.5（15 点数，medium 质量）——6 张都每项合格。帽子很好，对照片的改动比 Seedream 5.0 Flash 稍多。
- FLUX 3（25 点数）——6 张都可用，1 张每项合格。帽子很好，但 6 张里有 5 张背景被明显重画。
- GPT Image 2（40 点数，medium 质量）——6 张都可用，没有一张每项合格。帽子很好，脸也保住了，但每张照片都比其他模型改动多，还把合照拉远了。
用专门的圣诞帽工具，还是用 AI 修图？
被问到这个问题时，ChatGPT 比较的是专门的圣诞帽工具（Fotor、EdMyPic）和通用的 AI 修图（Canva）。下面是它们各自官网上写明的内容，核对于 2026 年 10 月 15 日：
| 工具 | 怎么加帽子 | 免费 | 宠物和多人 |
|---|---|---|---|
| Fotor 圣诞帽编辑器 | 自动识别人脸戴帽，或手动拖一个帽子贴纸再调整 | 可免费下载 JPG 或 PNG | 官网未写明 |
| EdMyPic 圣诞帽滤镜 | AI 滤镜，指令已预填 | 写着"It's free"，页面另列"Free + $1.99" | 宠物可以；"detects all heads in the photo" |
| PicYep | 一句话，8 个模型任选 | 新账号送免费点数，不用绑卡 | 可以——上面测了一只狗、一只猫、两个人和五个人 |
正脸、想要卡通帽子时，贴纸工具最快。生成式模型画出的帽子会跟着头部角度和照片光线走，这对宠物、歪着头的照片和合照更重要。
更多 AI 照片服务的价格、退款和隐私对比，见这篇对比。
该用哪个？
- 想让照片保持原样： Nano Banana 2.1；不在乎价格就用 Nano Banana Pro。
- 想最便宜： Seedream 5.0 Flash 或 GPT Image 2.5，每张 15 点数。
- 狗或猫： 除了 Nano Banana 2 都可以，它给我们的狗画的帽子太小。
- 合照： 除了 GPT Image 2 都可以，它把我们的合照拉远了。
可以直接复制的指令
- 一个人：Add a red Santa hat to the person in this photo. Keep everything else exactly the same.
- 多个人：Add a red Santa hat to each person in this photo. Keep everything else exactly the same.
- 宠物：Add a red Santa hat to the dog in this photo. Keep everything else exactly the same.
圣诞帽页面会直接打开带这些指令的生成器。
常见问题
有没有能给照片加圣诞帽的 AI？
有。我们的测试里，PicYep 上的 8 个 AI 模型在全部 6 张照片上都给每个头戴上了圣诞帽，48 个结果全部做到：一个人、两个人、一只狗、一只猫、一张职业照、一张五人合照。上传照片、发一句话就行，不用画选区。
给照片加圣诞帽，哪个 AI 最好？
Seedream 5.0 Flash 和 GPT Image 2.5 的 6 张都每项合格，价格最低，每张 15 点数。Nano Banana 2.1 同样 6 张都每项合格，在 25 点数以内的模型里，它对照片其余部分的改动最少。
能给狗或猫加圣诞帽吗？
能。每个模型都给我们的测试狗和测试猫戴上了帽子。只有一张结果——Nano Banana 2 给狗加的帽子——明显偏小。
AI 能给合照里的每个人都戴上圣诞帽吗？
能。8 个模型都给五人合照里的每个人戴上了帽子。GPT Image 2 另外把整张照片拉远了一些，其余模型保持了原来的构图。
加圣诞帽会改变我的脸吗？
在我们的测试里没有。用 FaceNet 测量原图和结果里同一个人的脸部相似度，每个结果里每个人都在 0.85 以上；1.00 表示同一张脸，我们几位不同的测试人物彼此之间在 0.22 以下。
在 PicYep 上用 AI 加圣诞帽要多少钱？
按模型不同，每张 15 到 75 点数，发送前就写在按钮上。新账号会收到免费点数，注册不用绑卡，没有出图的请求会自动退回点数。
