AI-billedgenereringsmodeller sammenlignet: Qwen, GPT-4 Vision, Seadream, Nano Banana

Introduktion

Landskabet for AI-billedgenerering har udviklet sig dramatisk, og flere avancerede modeller konkurrerer nu om at levere de mest realistiske og kontekstuelt korrekte sammensatte billeder. I takt med at virksomheder og kreative aktører i stigende grad benytter AI-drevet visuel indholdsgenerering, bliver det afgørende at forstå styrker og begrænsninger ved de forskellige modeller for at kunne træffe kvalificerede valg om, hvilket værktøj der skal bruges til hvilke opgaver. Denne omfattende analyse undersøger fire førende AI-billedgenereringsmodeller – Qwen ImageEdit Plus, Nano Banana, GPT Image 1 og Seadream – gennem grundige tests i forskellige scenarier, fra simpel miljøsammensætning til komplekse krav om anatomisk præcision. Ved at evaluere disse modeller i virkelighedsnære brugssituationer kan vi identificere, hvilke løsninger der excellerer i bestemte domæner, og hvor de enkelte modellers evner kommer særligt til deres ret.

Forståelse af AI-billedgenerering og sammensætning

AI-billedgenerering er gået fra at være eksperimentel teknologi til at blive et praktisk forretningsværktøj, som gør det muligt for brugere at sammensætte flere billeder, justere lyset og skabe realistiske scener, der traditionelt ville kræve omfattende manuelt arbejde i designsoftware. Kernen i AI-billedgenerering er træning af neurale netværk på store billeddatamængder, så modellen lærer mønstre, lysfysik, rumlige relationer og visuelle æstetikker. Når modellen får et prompt og kildebilleder, skal den ikke kun forstå, hvordan objekter ser ud, men også hvordan de interagerer med deres omgivelser – hvordan lys reflekteres fra overflader, hvordan skygger falder, hvordan materialer reagerer på forskellige lysforhold, og hvordan objekter naturligt placerer sig i rummet. De moderne modellers raffinement ligger i evnen til at opretholde konsistens på tværs af flere elementer: Lyset på et indsat objekt skal matche baggrundsmiljøet, skyggerne skal falde i fysisk plausible retninger, og den overordnede æstetik skal føles sammenhængende frem for åbenlyst kunstig. Det kræver, at modellen udfører kompleks ræsonnering om tredimensionelt rum, fysik og visuelle designprincipper, samtidig med at den genererer pixels i realtid baseret på sandsynlighedsberegninger.

Hvorfor kvaliteten af billedsammensætning betyder noget for virksomheder

Kvaliteten af AI-genererede sammensatte billeder påvirker direkte brandets opfattelse, markedsføringens effektivitet og professionel troværdighed. Når en virksomhed bruger AI-genererede billeder til markedsføringsmateriale, produktpræsentationer eller designarbejde, vil enhver åbenlys kunstighed eller urealistiske elementer straks underminere troværdighed og professionalisme. Højkvalitets billedsammensætning – hvor elementer er sømløst integreret med korrekt lys, skygger og miljøkonsistens – fremstår naturlig og professionel, mens dårlig sammensætning afslører det kunstige og virker uprofessionelt. For e-handel, ejendomsmarkedsføring, produktvisualisering og reklame kan forskellen mellem et velkomponeret og et dårligt sammensat billede have stor betydning for konverteringsrater og kundernes opfattelse. Desuden stiger kravene til kvalitet i takt med udbredelsen af AI-genereret indhold; publikum bliver i stigende grad skarpe til at opdage kunstige billeder, hvilket gør teknisk dygtighed i lys, anatomi og miljøintegration vigtigere end nogensinde før. Virksomheder, der forstår, hvilke modeller der leverer de bedste resultater til deres specifikke brugssituationer, opnår fordele i både produktionstempo og kvalitet.

De fire kandidater: Modeloversigt

De fire modeller, der er testet i denne analyse, repræsenterer forskellige tilgange til AI-billedgenerering, hver med sine egne arkitektoniske valg og træningsmetoder. Qwen ImageEdit Plus, udviklet af Alibabas Qwen-team, repræsenterer den nyeste udvikling inden for open source-billedgenerering med imponerende miljøintegration og lyseffekter. Nano Banana kan meget, men underpræsterer generelt på lyssætning og miljøkonsistens i forhold til konkurrenterne. GPT Image 1, OpenAIs model, prioriterer stilmæssig konsistens og præcis lyssætning, og leverer ofte de mest polerede og professionelle resultater, selvom de nogle gange er mindre fotorealistiske. Seadream udmærker sig i atmosfæriske effekter og tekstur-realisme, især ved komplekse miljøelementer som tåge, vand og atmosfæriske forhold. At forstå de enkelte modellers styrker og svagheder gør det muligt for brugere at vælge det rigtige værktøj til deres specifikke behov i stedet for at antage, at én model kan alt.

Virkelighedsnær test: Miljøsammensætning

Portræt i vandfaldsmiljø

Den første test bestod i at indsætte et portræt af en kvinde i et vandfaldsmiljø med prompten “sammensæt portræt i vandfaldsmiljø med matchende naturligt lys og tågeeffekter”. Dette scenarie tester flere kritiske evner: Modellen skal forstå, hvordan en menneskefigur naturligt placeres i et landskab, matche lyset fra vandfaldsmiljøet på personens ansigt og krop og skabe realistiske tågeeffekter, der fremhæver snarere end skjuler kompositionen. Qwen ImageEdit Plus leverede et kompetent resultat med kvinden stående foran vandfaldet, dog med lidt fladt og mindre overbevisende lys. Nano Banana fejlede markant i denne test og placerede kvinden underligt i selve vandet i stedet for foran det, med elendig lyssætning, der gjorde resultatet åbenlyst kunstigt. Seadream greb det anderledes an og tilføjede meget tåge, som faktisk hjalp med at skjule de urealistiske elementer ved at udviske, hvordan håret og kroppen gik ud i vandet – en smart løsning, der øgede realismen gennem strategisk sløring. GPT Image 1 leverede det bedste resultat med kvinden naturligt placeret foran vandfaldet og en lyssætning, der var overbevisende, som om hun faktisk stod på stedet. Lyset på hendes ansigt var helt forandret fra kildebilledet og kom tydeligt fra vandfaldsmiljøet frem for fra det oprindelige portræt, hvilket gav en autentisk integration.

SUV i ørkenmiljø

Den anden miljøtest gik ud på at placere en SUV i en ørkenscene med prompten “flyt SUV til ørken med korrekt sandfortrængning, varme, dis og hårdt lys”. Her vurderes modellens evne til at håndtere ekstreme miljøforhold, skabe overbevisende varmeeffekter og integrere bilens lyssætning med kraftigt sollys. Qwen ImageEdit Plus excellerede i denne test og leverede fremragende resultater med intens sol, der reflekterede på bilens overflade, sand, der blev realistisk fortrængt, og en generel følelse af, at bilen bevægede sig i det barske ørkenmiljø. Det orange skær og det solbeskinnede udtryk gav autentiske ørkenforhold. Nano Banana leverede hæderlige resultater, men manglede intensiteten og miljøintegration set hos Qwen, og det så mere ud, som om bilen bare var sat ind i billedet. Seadream leverede solide resultater med god solplacering og baggrundskonsistens, dog med mindre forvrængningsartefakter. GPT Image 1 havde god farve og lyssætning, men manglede overbevisende varmeeffekter og sandfortrængning og virkede mere stiliseret end fotorealistisk. I dette scenarie viste Qwen ImageEdit Plus sig som den stærkeste til ekstreme miljøforhold.

Direktør i moderne kontor

Den tredje miljøtest placerede et direktørportræt i et moderne kontor med prompten “placér direktør i moderne kontor med perfekt interiørbelysning og professionel kontekst”. Dette tester modellens evne til at matche indendørs belysning og skabe professionelle erhvervsbilleder. Qwen ImageEdit Plus leverede fremragende resultater med direktøren siddende naturligt, hånden på bordet og lys, der passede til kontormiljøet. Nano Banana fejlede dramatisk og lagde blot portrættet oven på kontorbilledet uden integration eller lysjustering. Seadream fejlede ligeledes og placerede ansigtet direkte ovenpå uden nogen form for sammensætning. GPT Image 1 kunne heller ikke levere et overbevisende resultat. Denne test viste store forskelle i modellernes præstation, alt efter opgaven – Qwen ImageEdit Plus’ dominans her stod i kontrast til dens præstation i andre tests og antyder, at modellerne er optimeret til forskellige billedtyper.

Avanceret test: Modeller på grænsen

Hvalpe på stranden ved solopgang

Den fjerde test gik ud på at placere golden retriever-hvalpe på en strand ved solopgang med prompten “flyt hvalpe til strand ved solopgang med gyldent morgenlys, sandinteraktion og kystatmosfære”. Her vurderes modellens evne til at håndtere varmt, gyldent lys og skabe naturlig interaktion mellem motiv og miljø. Nano Banana fejlede totalt med elendig belysning, der så amatøragtig ud. Qwen ImageEdit Plus leverede gode resultater med realistiske hvalpe og fejlfrit lys, dog så hvalpene ikke helt så realistiske ud som hos de andre modeller. Seadream leverede efter manges mening det bedste resultat med exceptionel realisme i hvalpe, vand og lys, så scenen føltes ægte og professionel. GPT Image 1 leverede solide andenpladsresultater, men nåede ikke Seadreams niveau. Denne test viste, at Seadream excellerer i atmosfære og lysforhold, især i varme, gyldne scenarier.

Kat på møbler med juletema

Den femte test placerede en kat på møbler med prompten “placér kat naturligt på møbler med realistisk fysik og hjemmelys”, med det interessante tvist, at prompten ikke eksplicit nævnte juletræet, som var synligt på et af kildebillederne. Her blev det vurderet, om modellerne inkorporerer kontekstuelle elementer, og hvordan de håndterer hjemlige lysforhold. Interessant nok var det kun én af de fire modeller, der inkluderede juletræet i outputtet, hvilket viser, at modellerne tolker prompts meget bogstaveligt og ikke altid udleder kontekst fra kildebilleder. Qwen ImageEdit Plus leverede en meget realistisk kat med flot sofa og god baggrundssløring, så scenen blev overbevisende. Nano Banana leverede ligeledes gode resultater med en anden lyssætning og sofastil, men også realistisk kat. Seadream leverede pæne resultater, og GPT Image 1 leverede endnu et stærkt output. Alle fire modeller leverede brugbare resultater her, og valget handler mest om æstetik frem for teknik. Hvis man skal vælge, virkede Qwen ImageEdit Plus’ resultat en anelse bedre på grund af den realistiske kat og naturlige placering.

Mekanisk ur på sengebord

Den sjette test gik ud på at placere et mekanisk ur på et sengebord med prompten “vis ur på sengebord som værdigenstand med luksuspræsentation og soveværelseslys”. Her testes modellens evne til at håndtere små objekter, holde skalaen korrekt, og skabe luksuriøse produktbilleder. Seadream fejlede totalt med et ur på størrelse med sengen, hvilket viser total fiasko i skala. Qwen ImageEdit Plus genererede et flot ur, men inkorporerede ikke det rigtige soveværelse fra kildebilledet og lavede i stedet et nyt miljø – teknisk imponerende, men ikke det, der blev bedt om. Nano Banana lavede et ur i en æske på et bord, der matchede originalfotoets bord, men nåede ikke helt den ønskede komposition. GPT Image 1 leverede det bedste resultat, der lå tættest på kildebillederne og inkorporerede både kunst, tæpper og bord fra originalen samt et flot ur i forgrunden. Denne test understregede vigtigheden af præcise prompts og modellernes forskelligartede evner til at balancere realisme og kompositionsnøjagtighed.

FedEx-lastbil i bymiljø

Den syvende test placerede en FedEx-lastbil i et bymiljø med prompten “placér leveringstruck naturligt i bymiljø med trafik og realistiske skygger”. Her vurderes modellens evne til at håndtere store køretøjer, opretholde miljøkonsistens og skabe realistisk skyggefysik. Nano Banana leverede inkonsekvente resultater med god bykonsistens, men overmættet lys på lastbilen, der ikke matchede miljøet. Qwen ImageEdit Plus leverede virkelig gode resultater med synlige bygninger, passende lys og naturlig solplacering. Seadream leverede fantastiske resultater med sollys bag lastbilen og baggrundsbygninger, der passede. GPT Image 1 leverede også fremragende resultater, så valget mellem Qwen ImageEdit Plus og GPT Image 1 var svært. I sidste ende vandt Qwen ImageEdit Plus på den bedste miljøintegration og lyseffekter.

Forreste teknologi: Anatomisk og teknisk præcision

Urplacering med anatomisk præcision

Den ottende test pressede modellerne til det yderste med prompten “placér ur præcis 2,3 centimeter over håndled med anatomisk korrekt huddeformation og præcis skyggefysik”. Her vurderes, om modellerne kan håndtere meget specifikke tekniske krav og anatomisk nøjagtighed. Nano Banana fejlede dramatisk med forkert håndstilling, manglende urrem og forkert orientering. Qwen ImageEdit Plus leverede hæderlige resultater, men personens krop manglede helt – en væsentlig fejl. Seadream forsøgte at gengive målet, men uret blev alt for stort, og hånden var forkert orienteret. GPT Image 1 leverede den klare vinder med korrekt håndstilling, præcist placeret ur med rem og anatomisk plausibel position. Denne test viste, at GPT Image 1 excellerer ved anatomisk præcise krav, mens andre modeller har svært ved teknisk stringente specifikationer.

Kaffedamprefleksion på laptopskærm

Den niende test handlede om prompten “placér laptop i præcis 23 graders vinkel med kaffedamprefleksion på skærmen” med en cappuccino og en person ved computeren. Her vurderes modellens evne til at håndtere præcise vinkler, reflekser og komplekse fysiske interaktioner. Alle fire modeller havde problemer med denne test, hvilket antyder, at præcise vinkelspecifikationer og refleksfysik stadig er udfordrende for nuværende AI-teknologi. Nano Banana lavede en halv laptop – åbenlys fiasko. Qwen ImageEdit Plus leverede et hæderligt resultat, men refleksionen var forkert, fordi computeren ikke vendte mod cappuccinoen. Seadreams damp så falsk ud. GPT Image 1 brugte en ældre MacBook Air, men kunne heller ikke lave overbevisende reflekser. Blandt de fejlede resultater virkede Nano Bananas komposition mest realistisk, men var teknisk ufuldstændig. Testen viste, at alle modeller har svært ved præcise fysiske krav og refleksionsfysik.

Selektiv ændring af øjenfarve

Den tiende test lød “skift kun venstre iris til ravfarvet og bevar alle øjenvipper, pupilrefleksion og hornhindens mikrodetaljer”. Her vurderes modellens evne til at foretage præcise, lokaliserede ændringer og samtidig bevare fine detaljer. Qwen ImageEdit Plus og Nano Banana ændrede begge øjne i stedet for kun venstre, og fejlede dermed kernekravet. GPT Image 1 ændrede korrekt kun venstre iris og leverede et poleret ansigt med glat finish. Seadream (omtalt som “Cream 4” i transskriptionen) ændrede også kun venstre iris og bevarede alle teksturdetaljer, hvilket gav et mere realistisk resultat. Blandt de to succesfulde modeller fremstod Seadreams resultat mest realistisk pga. teksturbevarelse, mens GPT Image 1 var glattere og mere poleret. Testen viste, at Seadream er stærk til detaljebevarelse, mens GPT Image 1 prioriterer finish og glathed.

Sammensætning af dobbelt identitet

Den ellevte test lød “lav dobbelt identitets-ansigt, hvor begge identiteter bevares fuldstændigt uden sammenblanding eller morphing”, altså at sammensætte to forskellige ansigter i ét billede. Her vurderes modellens evne til at håndtere komplekse kompositionskrav uden at miste de individuelle karakteristika. Resultaterne var blandede, og modellerne havde svært ved at bevare begge identiteter uden sammenblanding. Qwen ImageEdit Plus leverede resultater, der lå tættest på det ønskede, men med størrelsesforskelle. Seadream fik det ene ansigt til at ligne det andet, så kvindens identitet gik tabt. Testen viste, at det stadig er en stor udfordring for nuværende AI-modeller at bevare flere distinkte identiteter i én komposition.

FlowHunts tilgang til AI-billedgenererings-workflows

FlowHunt anerkender, at forskellige AI-billedgenereringsmodeller er bedst i forskellige scenarier, og platformen gør det derfor muligt at integrere flere modeller samtidigt. Ved at automatisere processen med at sende prompts og kildebilleder til flere modeller og sammenligne resultater, kan brugere vælge det bedste output til deres behov uden at skulle skifte manuelt mellem forskellige interfaces. Denne tilgang bygger på testresultaternes realitet: Der findes ikke én universelt overlegen model, men modeller med forskellige styrker, der excellerer på hver deres område. FlowHunts automationsfunktioner rækker ud over simpel modelsammenligning og inkluderer workflowoptimering, så brugere kan opsætte regler for automatisk at sende bestemte opgavetyper til de modeller, der sandsynligvis leverer det bedste resultat. For virksomheder, der genererer store mængder sammensatte billeder, kan denne intelligente routing markant forbedre outputkvaliteten og reducere manuel eftersynstid. Desuden giver FlowHunts integration med flere modeller redundans – hvis én model fejler på en opgave, testes alternativer automatisk, så brugerne aldrig blokeres af en enkelt models begrænsninger.

Praktiske implikationer og retningslinjer for modelvalg

Baseret på omfattende tests i mange forskellige scenarier tegner der sig klare mønstre for, hvilke modeller der excellerer hvor. Til miljøsammensætning med fokus på lyssætning og stilkonsistens leverer GPT Image 1 konsekvent de bedste resultater og er derfor førstevalg til professionelt designarbejde, hvor æstetik vægtes højere end fotorealisme. Til ekstreme miljøforhold, varmeeffekter og sandfortrængning viser Qwen ImageEdit Plus overlegenhed og er ideel til udendørs produktfotos og miljøsammensætning. Til atmosfæriske effekter, teksturrealisme og varmt lys er Seadream bedst, fx til strandscener, solnedgangsbilleder og motiver med fokus på stemning. Nano Banana kan levere acceptable resultater, men er generelt svagere end konkurrenterne og bør kun bruges som alternativ. Til anatomisk præcise krav og detaljerede ændringer er GPT Image 1 igen bedst, selvom alle modeller har svært ved meget specifikke tekniske krav som præcise vinkler og refleksionsfysik.

For virksomheder betyder det i praksis, at modelvalget bør være opgavebestemt i stedet for at tro, at én model kan alt. En virksomhed, der genererer forskelligt billedmateriale, bør have adgang til flere modeller og sende de enkelte opgaver til den model, der sandsynligvis leverer det bedste resultat. Det kræver, at man forstår hver models styrker og begrænsninger, hvilket denne analyse giver indblik i. Brugere bør også erkende, at alle nuværende modeller har svært ved visse krav – præcise vinkelspecifikationer, kompleks refleksionsfysik og bevarelse af flere identiteter i én komposition er stadig en udfordring. Ved sådanne grænsetilfælde kan manuel efterbearbejdning eller alternative metoder være nødvendige.

Tekniske overvejelser og begrænsninger

Alle testede modeller viser imponerende evner, men også konstante begrænsninger, som brugere bør kende, før de tages i brug i produktionen. For det første har alle modeller svært ved præcise tekniske specifikationer – når prompts indeholder nøjagtige mål, vinkler eller fysiske krav, tolker modellerne dette ofte løst eller ignorerer det. For det andet har alle modeller udfordringer med kompleks refleksionsfysik og præcis lyssætning, især når refleksioner skal gengive specifikke vinkler eller overflader korrekt. For det tredje har modellerne svært ved at bevare flere distinkte identiteter eller komplekse kompositioner med flere motiver og bestemte rumlige relationer. For det fjerde er lyssætning udfordrende, når kildebilleder har meget forskellige lysforhold – modellerne justerer ikke altid lyset korrekt til miljøet. For det femte kan skala være et problem, især ved små objekter som ure eller smykker, hvor modellerne nogle gange laver objekter, der er uforholdsmæssigt store eller små.

At forstå disse begrænsninger er afgørende for at sætte realistiske forventninger og designe prompts, der matcher hver models evner. I stedet for at kæmpe mod modellerne bør brugerne arbejde med dem og skrive prompts, der lægger vægt på de områder, hver model klarer bedst, og undgå scenarier, hvor de fejler. Fx kan man undlade at bede om præcise vinkelspecifikationer og i stedet beskrive ønsket komposition mere generelt, så modellen har fleksibilitet. I stedet for at bede om komplekse refleksioner kan man vælge enklere lysforhold, som modellerne bedre kan håndtere. Denne pragmatiske tilgang til prompt engineering giver bedre resultater med alle modeller.

Konklusion

Den omfattende test af Qwen ImageEdit Plus, Nano Banana, GPT Image 1 og Seadream viser, at ingen model dominerer i alle billedsammensætninger. I stedet excellerer hver model på specifikke områder: GPT Image 1 til lyssætning og anatomisk præcision, Qwen ImageEdit Plus til miljøintegration og ekstreme forhold, Seadream til atmosfæriske effekter og teksturrealisme, og Nano Banana som et brugbart, men generelt svagere alternativ. Succesfuld brug af AI-billedgenerering kræver forståelse for disse forskelle og en workflow, hvor de enkelte opgaver sendes til den model, der sandsynligvis leverer det bedste resultat. Ved intelligent at udnytte flere modeller gennem platforme som FlowHunt kan virksomheder maksimere outputkvaliteten og samtidig bevare produktionseffektiviteten, så hver billedopgave får den optimale model frem for at tvinge alle opgaver gennem ét værktøj uanset egnethed.