回答：
这是一个很有趣的问题，涉及到人工智能在不同领域的表现差异。以下是一些可能的原因：
1. 技术成熟度
- 图像生成：近年来，生成对抗网络（GANs）等技术在图像生成方面取得了显著进展。GANs可以生成高质量、细节丰富的图像，这些图像在视觉上可以��人类艺术作品相媲美。
- 文本生成：虽然自然语言处理（NLP）技术也在快速发展，但生成高质量的长篇文本（如寓言故事）仍然是一个复杂的任务。文本生成需要考虑语法、语义、一致性、情感等多方面因素，这比生成图像要复杂得多。
2. 评价标准
- 图像：人类对图像的评价往往基于视觉直观感受，细节、色彩、构图等方面。如果这些方面都做得很好，人们就很难区分出是AI生成的还是人类创作的。
- 文本：人类对文本的评价不仅仅是基于表面的语法和词汇，还包括深层次的逻辑、情感、创意和文化背景。AI在这些方面还不如人类敏感和灵活。
3. 数据和训练
- 图像数据：AI可以通过大量的高质量图像数据进行训练，��些数据可以涵盖各种风格和主题，使得AI能够生成多样化的图像。
- 文本数据：虽然也有大量的文本数据，但生成有创意、有深度的故事需要更复杂的训练和更高质量的数据。AI在生成长篇文本时，容易出现逻辑不一致、情感缺乏等问题。
4. 创意和情感
- 图像：AI可以通过模仿和组合已有的艺术风格和元素来生成新的图像，这在一定程度上可以被认为是“创意”。
- 文本：创作一个有深度、有情��的故事需要理解人类的情感和经验，这对于目前的AI来说仍然是一个巨大的挑战。AI生成的故事往往缺乏人类作家那种细腻��情感和独特的创意。
5. 复杂性和多样性
- 图像：虽然图像也有复杂性，但在一定程度上，视觉艺术的评价标准相对统一。
- 文本：语言是高度复杂和多样化的，不同的文化、背景、情感和逻辑都需要被考虑进去。AI在处理这些多样性时，往往显得力不从心。
综上所述，AI在图像生成和文本生成方面的表现差异主要是由于技术成熟度、评价标准、数据和训练、创意和情感以及复杂性和多样性等