Srovnání AI modelů pro generování obrázků: Qwen, GPT-4 Vision, Seadream, Nano Banana

Úvod

Oblast generování obrázků pomocí umělé inteligence zaznamenala v poslední době dramatický rozvoj – nyní mezi sebou soupeří hned několik sofistikovaných modelů o to, kdo dodá nejrealističtější a kontextově nejpřesnější kompozitní obrázky. Jak firmy, tak tvůrci stále častěji spoléhají na AI generování vizuálního obsahu, a proto je pochopení silných a slabých stránek různých modelů klíčové pro informované rozhodování o tom, který nástroj zvolit pro konkrétní úlohy. Tato komplexní analýza zkoumá čtyři přední modely – Qwen ImageEdit Plus, Nano Banana, GPT Image 1 a Seadream – a to na základě důkladného testování v různorodých scénářích od jednoduché environmentální kompozice až po složité požadavky na anatomickou přesnost. Hodnocením těchto modelů na reálných případech můžeme určit, které řešení vyniká v konkrétních oblastech a kde se nejvíce projeví schopnosti každého modelu.

Jak funguje AI generování a kompozice obrázků

Generování obrázků pomocí AI se posunulo od experimentální technologie k praktickému nástroji pro podnikání, který tvůrcům umožňuje komponovat více obrázků, upravovat osvětlení a vytvářet realistické scény, jež by tradičně vyžadovaly rozsáhlou manuální práci v grafických editorech. Základem AI generování je trénink neuronových sítí na obrovských sadách obrázků, díky čemuž se modely učí vzory, fyziku osvětlení, prostorové vztahy a vizuální estetiku. Při zadání promptu a zdrojových obrázků musí model chápat nejen, jak objekty vypadají, ale také jak interagují se svým okolím – jak se světlo odráží od povrchů, jak padají stíny, jak materiály reagují na různé světelné podmínky a jak objekty přirozeně zaujímají pozici v prostoru. Sofistikovanost moderních modelů spočívá v udržení konzistence mezi více prvky: osvětlení na komponovaném objektu musí odpovídat pozadí, stíny musí směřovat fyzikálně věrohodně a celková estetika musí působit soudržně místo zjevně uměle. Model tedy musí komplexně uvažovat o trojrozměrném prostoru, fyzice a zásadách vizuálního designu, to vše přitom generovat pixely v reálném čase na základě pravděpodobnostních predikcí.

Proč je kvalita obrazové kompozice důležitá pro firmy

Kvalita AI generovaných kompozitních obrázků přímo ovlivňuje vnímání značky, efektivitu marketingu i profesionální důvěryhodnost. Pokud firma použije AI generované obrázky v marketingových materiálech, prezentacích produktů či designu, jakýkoli zjevně umělý nebo nereálný prvek okamžitě snižuje důvěru a profesionalitu. Vysoce kvalitní obrazová kompozice – kde jsou prvky bezešvě integrovány se správným osvětlením, stíny a konzistencí prostředí – vypadá přirozeně a profesionálně, zatímco špatná kompozice odhaluje umělost a působí neprofesionálně. V e-commerce, realitním marketingu, produktové vizualizaci i reklamě může rozdíl mezi dobře a špatně komponovaným obrázkem zásadně ovlivnit konverzní poměr i vnímání zákazníků. S rostoucím využitím AI generovaného obsahu se navíc zvyšuje i laťka očekávané kvality – publikum je dnes mnohem citlivější na detekci umělých obrázků, takže technická dokonalost v osvětlení, anatomii i integraci do prostředí je důležitější než kdy dřív. Firmy, které vědí, který model přináší nejvyšší kvalitu pro jejich konkrétní použití, získávají konkurenční výhodu v rychlosti produkce i konzistenci výsledků.

Čtyři soupeřící modely: Přehled

Testované čtyři modely v této analýze představují různé přístupy k AI generování obrázků, každý s odlišnou architekturou a metodikou trénování. Qwen ImageEdit Plus, vyvinutý týmem Alibaba Qwen, je nejnovější otevřený model nabízející působivou integraci do prostředí a světelné efekty. Nano Banana je sice použitelný, ale v přesnosti osvětlení a environmentální konzistenci obecně zaostává za konkurenty. GPT Image 1 od OpenAI upřednostňuje stylovou koherenci a přesnost osvětlení, často přináší nejprofesionálnější výsledky, přestože někdy působí méně fotorealisticky. Seadream vyniká v atmosférických efektech a realistických texturách, zejména při práci s komplexními prvky jako mlha, voda či atmosférické podmínky. Pochopení silných a slabých stránek těchto modelů uživatelům umožňuje vybrat správný nástroj pro konkrétní požadavky místo předpokladu, že jeden model bude nejlepší pro všechny scénáře.

Testování v praxi: Environmentální kompozice

Portrét ve vodopádovém prostředí

První test spočíval v zakomponování portrétu ženy do scény s vodopádem s promptem „komponovat portrét do vodopádové scény s odpovídajícím přirozeným osvětlením a efekty mlhy“. Tento scénář prověřuje několik klíčových schopností: model musí ženu přirozeně umístit do krajiny, sladit světlo z prostředí vodopádu na její tvář a tělo a vytvořit realistickou mlhu, která kompozici podtrhne a nezkazí. Qwen ImageEdit Plus vytvořil solidní výsledek – žena stojí před vodopádem, ale osvětlení působí ploše a nevěrohodně. Nano Banana zde výrazně selhal – ženu umístil zvláštně přímo do vody místo před ni a špatné osvětlení dělá kompozici zjevně umělou. Seadream zvolil jiný přístup: přidal silnou mlhu, která pomohla maskovat nerealistické prvky skrytím vlasů a těla mizících ve vodě – chytrý trik, který zvýšil dojem realismu díky strategickému zakrytí. GPT Image 1 přinesl nejlepší výsledek – žena je přirozeně před vodopádem a světlo na její tváři odpovídá prostředí, jako by tam skutečně stála. Osvětlení se zcela liší od zdrojového obrázku a působí naprosto věrohodně.

SUV v pouštním prostředí

Druhý environmentální test byl o umístění SUV do pouštní scény: prompt „přemístit SUV do pouště s přesným rozptylem písku, efekty horka, mlhou a ostrým osvětlením“. Testuje schopnost modelu zvládnout extrémní podmínky, vytvořit věrohodné efekty horka a sladit osvětlení vozidla s ostrým sluncem. Qwen ImageEdit Plus zde exceloval – výsledky mají intenzivní slunce odrážející se od SUV, písek se realisticky rozptyluje, vůz působí, jako by se skutečně pohyboval v poušti. Oranžový nádech a vypálený vzhled skvěle dotváří autentické pouštní světlo. Nano Banana přinesl ucházející výsledek, ale bez intenzity a environmentální integrace Qwenu – auto vypadá spíš jako vložené do pouště, než že by tam přirozeně stálo. Seadream vytvořil solidní výsledek s dobrou polohou slunce a konzistencí budov na pozadí, ale s menšími artefakty. GPT Image 1 měl dobré barvy a světlo, ale nezvládl efekty horkého vzduchu ani rozptyl písku – výsledek je spíš stylizovaný než fotorealistický. Pro tento scénář měl Qwen ImageEdit Plus jasně navrch v práci s extrémními podmínkami.

Manažer v moderní kanceláři

Třetí environmentální test umístil portrét manažera do moderní kanceláře – prompt „umístit manažera do moderní kanceláře s perfektním sladěním interiérového osvětlení a profesionálním kontextem“. Testuje schopnost modelu sladit podmínky interiérového osvětlení a vytvořit profesionální obchodní vizuál. Qwen ImageEdit Plus přinesl výborný výsledek – manažer přirozeně sedí na židli, ruka na stole, světlo odpovídá prostředí. Nano Banana selhal – pouze překryl portrét na kancelář bez jakéhokoli pokusu o integraci či úpravu světla. Seadream zde naprosto selhal – obličej pouze překryl přes obrázek bez kompoziční promyšlenosti. GPT Image 1 také nepřinesl přesvědčivý výsledek. Tento test ukázal, že výkonnost modelů se výrazně liší dle typu úlohy – dominance Qwen ImageEdit Plus v tomto scénáři kontrastuje s jeho výkonem v jiných, což naznačuje, že různé modely jsou optimalizovány pro různé kompoziční úkoly.

Pokročilé testování: Hranice možností modelů

Štěňata na pláži za úsvitu

Čtvrtý test spočíval v kompozici štěňat zlatého retrívra do scény pláže při východu slunce s promptem „přesunout štěňata na pláž za úsvitu se zlatavým světlem, interakcí s pískem a pobřežní atmosférou“. Testuje schopnost modelu zvládnout teplé, zlatavé světelné podmínky a vytvořit přirozenou interakci subjektů s prostředím. Nano Banana naprosto selhal – špatné osvětlení působí amatérsky a nevěrohodně. Qwen ImageEdit Plus přinesl dobrý výsledek s realistickými štěňaty a bezchybným osvětlením, i když štěňata působila méně realisticky než u jiných modelů. Seadream vytvořil pravděpodobně nejlepší výsledek – výjimečný realismus štěňat, vody i světla, soudržná plážová scéna se zlatou atmosférou odpovídající realitě i profesionalitě. GPT Image 1 přinesl solidní druhé místo, ale na celkovou kvalitu Seadreamu nestačil. Tento test ukazuje, že Seadream exceluje v atmosférických a světelných podmínkách, zejména ve zlaté hodině.

Kočka na nábytku s vánočním kontextem

Pátý test umístil kočku na nábytek s promptem „umístit kočku přirozeně na nábytek s realistickou fyzikou a domácím osvětlením“, přičemž v jednom zdrojovém obrázku byl viditelný vánoční stromek – prompt to ale explicitně nezmiňoval. Testoval, zda modely zahrnou kontextové prvky a jak zvládnou domácí světelné podmínky. Zajímavé je, že pouze jeden ze čtyř modelů zahrnul vánoční stromek, což naznačuje, že modely prompty interpretují doslova a nevnímají všechny kontextové prvky. Qwen ImageEdit Plus vytvořil velmi realistickou kočku s perfektním zobrazením gauče a pěkným rozostřením pozadí, scéna působila věrohodně. Nano Banana přinesl podobně dobrý výsledek s jiným osvětlením a stylem gauče, kočka byla také realistická. Seadream vytvořil docela dobrý výsledek, stejně jako GPT Image 1. Ve všech případech byly výsledky přijatelné, rozhodovala estetická preference, nikoli technické selhání. Pokud bychom museli vybrat nejlepší, Qwen ImageEdit Plus byl mírně lepší díky realistickému ztvárnění kočky a přirozenému usazení na nábytku.

Mechanické hodinky na nočním stolku

Šestý test byl o umístění mechanických hodinek na noční stolek s promptem „zobraz hodinky na nočním stolku jako cenný předmět s luxusní prezentací a osvětlením ložnice“. Testuje schopnost modelu zvládnout malé předměty, zachovat správné měřítko a vytvořit luxusní produktovou scénu. Seadream zde naprosto selhal, hodinky byly obří – velikosti postele, což je zásadní chyba v pochopení měřítka. Qwen ImageEdit Plus vytvořil skvěle vypadající hodinky, ale nevložil je do původní ložnice – místo toho vygeneroval nové prostředí, což je sice technicky působivé, ale neodpovídá zadání. Nano Banana vytvořil hodinky v pouzdře na stolku odpovídajícím původnímu, ale kompozice nebyla ideální. GPT Image 1 přinesl nejlepší výsledek – zachoval původní obrázek, deku i stolek a přidal krásné hodinky v popředí. Tento test ukázal důležitost přesnosti promptu a rozdílné schopnosti modelů balancovat realismus a přesnost kompozice.

FedEx náklaďák v městském prostředí

Sedmý test umístil FedEx náklaďák do městské scény s promptem „umístit dodávku přirozeně do městského prostředí s kontextem dopravy a realistickými stíny“. Testuje schopnost modelu pracovat s velkými vozidly, zachovat konzistenci prostředí a vytvořit realistickou fyziku stínů. Nano Banana měl nekonzistentní výsledky – dobré město, ale přesvětlený náklaďák neodpovídal prostředí. Qwen ImageEdit Plus přinesl velmi dobrý výsledek – viditelné budovy, odpovídající světlo a slunce ve správné pozici. Seadream vytvořil výborný výsledek se sluncem za náklaďákem a správnými budovami na pozadí. GPT Image 1 také přinesl skvělý výsledek, rozhodování mezi Qwen ImageEdit Plus a GPT Image 1 bylo těžké. Nakonec měl Qwen ImageEdit Plus díky lepší integraci do prostředí a světelným efektům mírně navrch.

Hranice možností: Anatomická a technická přesnost

Umístění hodinek s anatomickou přesností

Osmý test prověřil modely promptem „umístit hodinky přesně 2,3 cm nad zápěstí s anatomicky dokonalou deformací kůže a precizními stíny“. Testuje, zda modely zvládnou extrémně specifické technické požadavky a anatomickou přesnost. Nano Banana naprosto selhal – špatné držení ruky, chybějící pásek i špatná orientace. Qwen ImageEdit Plus měl slušný výsledek, ale chybělo celé tělo subjektu – zásadní selhání. Seadream prompt částečně opsal, ale hodinky byly příliš velké a ruka špatně orientovaná. GPT Image 1 byl jasným vítězem: správná orientace ruky, hodinky s páskem přesně umístěné a anatomicky věrohodné. Tento test ukázal, že GPT Image 1 zvládá anatomicky přesné požadavky nejlépe, ostatní modely mají s velmi specifickými technickými zadáními potíže.

Odrážející se pára z kávy na displeji notebooku

Devátý test byl na prompt „umístit notebook v přesném úhlu 23° s odrazem páry z kávy na displeji“ – šlo o kapučíno a někoho pracujícího na notebooku. Testuje schopnost modelů zvládnout přesné úhly, odrazy a komplexní fyzické interakce. Všechny čtyři modely s tímto scénářem bojovaly, což naznačuje, že přesné úhly a fyzika odrazů jsou pro dnešní AI stále výzvou. Nano Banana vytvořil jen půl notebooku – jasné selhání. Qwen ImageEdit Plus přinesl docela dobrý výsledek, ale odraz nebyl správný, protože notebook nesměřoval ke kávě. Seadream měl falešně působící páru. GPT Image 1 použil starý MacBook Air, ale ani zde nebyl odraz přesvědčivý. Mezi neúspěšnými byl výsledek Nano Banana nejrealističtější v celkové kompozici, byť technicky neúplný. Tento test ukazuje, že všechny modely mají potíže s přesnou fyzikou odrazů a úhly.

Selektivní změna barvy duhovky

Desátý test měl prompt „změň pouze levou duhovku na jantarovou, zachovej každý řas, odraz zornice a mikrodetaily rohovky“. Testuje schopnost modelu provádět přesné, lokalizované úpravy při zachování detailů. Qwen ImageEdit Plus i Nano Banana změnily barvu obou očí místo jen levého – nesplnily zadání. GPT Image 1 správně změnil jen levou duhovku, výsledek je uhlazený a působí hladce. Seadream („Cream 4“) také změnil jen levou duhovku a zachoval všechny textury, výsledek je realističtější. Mezi dvěma úspěšnými je Seadream realističtější díky zachování textury, GPT Image 1 je uhlazenější, ale méně fotorealistický. Test ukazuje, že Seadream vyniká v zachování detailů, GPT Image 1 v uhlazenosti.

Kompozice tváře s dvojí identitou

Jedenáctý test měl prompt „vytvoř tvář se dvěma identitami zachovávající obě kompletní identity bez prolínání či morphingu“ – cílem bylo složit dvě různé tváře do jednoho obrázku. Testuje schopnost modelu zvládnout komplexní kompoziční požadavky bez ztráty individuálních rysů. Výsledky byly smíšené – modely měly potíže zachovat obě identity bez slévání. Qwen ImageEdit Plus byl nejblíže požadovanému výsledku, ale s nekonzistentní velikostí. Seadream jednu tvář převedl na druhou a původní identita ženy zanikla. Test ukazuje, že zachování více identit je pro dnešní AI modely stále velkou výzvou.

Přístup FlowHunt k workflow generování obrázků AI

FlowHunt chápe, že různé AI modely pro generování obrázků vynikají v různých scénářích – místo nutnosti volit jen jeden umožňuje platforma bezproblémovou integraci více modelů současně. Automatizací odesílání promptů a zdrojových obrázků do více modelů a porovnáváním výsledků mohou uživatelé vybrat nejlepší výstup pro konkrétní potřeby bez nutnosti ručního přepínání mezi rozhraními. Tento přístup vychází ze zjištění komplexního testování: neexistuje univerzálně nejlepší model, ale modely s různými silnými stránkami, které excelují v určitých doménách. Automatizace ve FlowHunt jde dále než jen prosté porovnávání – umožňuje optimalizaci workflow, kde lze nastavit pravidla pro automatické směrování určitých typů úloh na modely, u kterých je největší šance na špičkový výsledek. Pro firmy generující velký objem kompozitních obrázků to znamená vyšší kvalitu výstupů a méně ručních úprav. Navíc integrace více modelů přináší redundanci – pokud jeden model selže, automaticky se vyzkouší další, takže uživatel není omezen limity jediného modelu.

Praktické důsledky a doporučení pro výběr modelu

Na základě rozsáhlého testování v různých scénářích se jasně ukazuje, který model vyniká v konkrétních oblastech. Pro environmentální kompozici s důrazem na konzistenci osvětlení a stylovou koherenci je GPT Image 1 nejlepší volbou pro profesionální design, kde je estetická uhlazenost přednější než fotorealistická přesnost. Pro extrémní podmínky, efekty horka a rozptyl písku je Qwen ImageEdit Plus nejvýkonnější – ideální pro produktovou fotografii venku a environmentální scény. Pro atmosférické efekty, realismus textur a teplé světlo je nejlepší Seadream – hodí se pro plážové scény, západy slunce a úlohy s důrazem na atmosféru. Nano Banana, ač použitelný, obecně zaostává za konkurenty a měl by být spíše záložní volbou. Pro anatomicky přesné požadavky a detailní úpravy je opět nejlepší GPT Image 1, i když všechny modely mají potíže s extrémně přesnými technickými zadáními jako úhly nebo reflexe.

Praktickým důsledkem pro firmy je, že výběr modelu by měl být úkolově specifický, ne univerzální. Firma generující různorodé obrázky by měla mít přístup k více modelům a směrovat různé typy úloh na ty, které mají nejvyšší šanci na špičkový výsledek. To vyžaduje znalost silných a slabých stránek každého modelu – právě to poskytuje tato analýza. Uživatelé by také měli počítat s tím, že všechny dnešní modely mají své limity – přesné úhly, komplexní reflexe a zachování více identit v jediné kompozici zůstávají výzvou. Pro tyto případy může být nutné ruční doladění nebo alternativní přístup.

Technické aspekty a limity

Všechny testované modely ukazují působivé schopnosti, ale i jasná omezení, která by měl uživatel znát před nasazením do produkce. Zaprvé, všechny modely mají potíže s přesnými technickými specifikacemi – pokud prompt obsahuje přesné míry, úhly či fyzikální požadavky, modely je často interpretují volně či ignorují. Zadruhé, mají obtíže s komplexní fyzikou reflexí a přesnými světelnými výpočty, zvlášť když reflexe musí přesně odpovídat určitému úhlu či vlastnostem povrchu. Zatřetí, modely mají potíže udržet více samostatných identit nebo zvládnout komplexní kompozici s více subjekty ve specifických prostorových vztazích. Začtvrté, konzistence osvětlení je problém, pokud mají zdrojové obrázky diametrálně odlišné světelné podmínky – modely někdy neadekvátně upraví osvětlení. Zapáté, vztahy měřítek mohou být problematické, zejména u malých objektů jako hodinky nebo šperky, kde modely generují předměty neadekvátně velké či malé.

Pochopení těchto limitů je zásadní pro realistické nastavení očekávání a tvorbu promptů odpovídajících možnostem modelu. Místo boje s limity modelů je úspěšné využití založeno na práci s nimi – tvořit prompty, které zdůrazňují silné stránky modelu a vyhýbají se scénářům, kde často selhávají. Například místo specifikace přesných úhlů raději popsat požadovanou kompozici obecněji, aby model měl prostor pro vlastní interpretaci. Místo složitých reflexí akceptovat jednodušší světelné podmínky, které model zvládá spolehlivě. Takový pragmatický přístup k prompt engineeringu významně zlepšuje výsledky u všech modelů.

Závěr

Komplexní testování Qwen ImageEdit Plus, Nano Banana, GPT Image 1 a Seadream ukazuje, že žádný model nedominuje ve všech scénářích obrazové kompozice. Každý model exceluje v určité oblasti: GPT Image 1 v konzistenci osvětlení a anatomické přesnosti, Qwen ImageEdit Plus v integraci do prostředí a extrémních podmínkách, Seadream v atmosférických efektech a texturách, Nano Banana je schopný, ale většinou za konkurencí zaostává. Úspěšné nasazení AI generování obrázků vyžaduje znalost těchto rozdílů a směrování různých úloh na modely, které mají největší šanci na výborný výsledek. Díky inteligentnímu využití více modelů přes platformy jako FlowHunt mohou firmy maximalizovat kvalitu výstupů při zachování efektivity produkce – každá úloha tak dostane optimální model podle svých potřeb, místo aby se všechno tlačilo přes jeden nástroj bez ohledu na vhodnost.