Comparaison complète des principaux modèles de génération d’images IA, dont Qwen ImageEdit Plus, Nano Banana, GPT Image 1 et Seadream. Découvrez quel modèle excelle dans différentes tâches de composition d’images.
Le paysage de la génération d’images par intelligence artificielle a évolué de façon spectaculaire, avec de multiples modèles sophistiqués qui rivalisent aujourd’hui pour produire les images composites les plus réalistes et précises dans leur contexte. À mesure que les entreprises et créateurs comptent de plus en plus sur la génération visuelle assistée par IA, comprendre les forces et limites des différents modèles devient essentiel pour choisir le bon outil selon chaque tâche. Cette analyse approfondie examine quatre modèles phares de génération d’images IA — Qwen ImageEdit Plus, Nano Banana, GPT Image 1 et Seadream — à travers des tests rigoureux dans des scénarios variés, allant de la composition environnementale simple à des exigences de précision anatomique complexe. En évaluant ces modèles sur des cas d’usage réels, nous pouvons identifier quelles solutions excellent dans des domaines particuliers et où chaque modèle révèle tout son potentiel.
La génération d’images par IA est passée d’une technologie expérimentale à un outil professionnel concret, permettant aux créateurs de composer plusieurs images, d’ajuster l’éclairage et de créer des scènes réalistes qui nécessitaient autrefois un travail manuel conséquent sous logiciel de design. Au cœur de cette technologie, la génération d’images IA repose sur l’entraînement de réseaux neuronaux à partir de vastes jeux de données visuelles pour apprendre les motifs, la physique de l’éclairage, les relations spatiales et l’esthétique visuelle. Lorsqu’ils reçoivent un prompt et des images sources, ces modèles doivent comprendre non seulement l’apparence des objets, mais aussi leur interaction avec l’environnement : comment la lumière se réfléchit sur les surfaces, comment tombent les ombres, comment les matériaux réagissent à différentes lumières, et comment les objets se positionnent naturellement dans l’espace. La sophistication des modèles modernes réside dans leur capacité à maintenir une cohérence entre plusieurs éléments : l’éclairage d’un objet ajouté doit correspondre à l’environnement d’arrière-plan, les ombres doivent être physiquement plausibles et l’esthétique globale doit être harmonieuse, sans paraître artificielle. Cela exige du modèle qu’il raisonne de façon complexe sur l’espace 3D, la physique et les principes du design visuel, tout en générant des pixels en temps réel sur la base de prédictions probabilistes.
La qualité des images composites générées par IA impacte directement la perception de la marque, l’efficacité marketing et la crédibilité professionnelle. Lorsqu’une entreprise utilise des visuels IA pour ses supports marketing, présentations produits ou travaux de design, le moindre élément artificiel ou irréaliste décrédibilise instantanément son sérieux. Une composition d’image de haute qualité — où les éléments sont intégrés de façon transparente avec un éclairage, des ombres et une cohérence environnementale appropriés — paraît naturelle et professionnelle, tandis qu’une mauvaise composition révèle le caractère artificiel de l’image et nuit à l’image de l’entreprise. Pour l’e-commerce, le marketing immobilier, la visualisation produit ou la publicité, la différence entre une image bien composée et une image ratée peut fortement impacter les taux de conversion et la perception client. De plus, avec la généralisation du contenu généré par IA, le niveau d’exigence ne cesse de s’élever : le public devient expert pour détecter les images artificielles, rendant la qualité technique en matière d’éclairage, d’anatomie et d’intégration environnementale plus cruciale que jamais. Les entreprises qui investissent dans l’identification des modèles les plus performants pour leurs besoins spécifiques bénéficient d’un avantage compétitif en rapidité de production et en régularité de qualité.
Les quatre modèles testés dans cette analyse représentent des approches distinctes de la génération d’images IA, chacun avec ses choix architecturaux et ses méthodologies d’entraînement. Qwen ImageEdit Plus, développé par l’équipe Qwen d’Alibaba, incarne la dernière avancée open source en la matière, offrant une excellente intégration environnementale et des effets lumineux puissants. Nano Banana, bien que fonctionnel, est généralement moins performant en précision d’éclairage et cohérence environnementale que ses concurrents. GPT Image 1, la solution d’OpenAI, privilégie la cohérence du style et la précision de l’éclairage, produisant souvent les résultats les plus soignés et professionnels, même s’ils semblent parfois un peu moins photoréalistes. Seadream se distingue dans les effets atmosphériques et le réalisme des textures, notamment pour les éléments complexes comme la brume, l’eau et les ambiances environnementales. Comprendre les forces et faiblesses de chacun permet ainsi de choisir l’outil adapté à chaque besoin, plutôt que de supposer qu’un seul modèle conviendrait à tous les scénarios.
Le premier test consistait à intégrer le portrait d’une femme dans une scène de cascade avec le prompt « composer un portrait dans un décor de cascade avec éclairage naturel assorti et effets de brume ». Ce scénario teste plusieurs capacités clés : le modèle doit positionner la figure humaine de façon naturelle, harmoniser l’éclairage de l’environnement sur le visage et le corps, et générer des effets de brume réalistes qui valorisent la composition sans la masquer. Qwen ImageEdit Plus a produit un résultat convaincant, la femme étant placée devant la cascade, mais l’éclairage semblait un peu plat et peu crédible. Nano Banana a échoué, positionnant la femme dans l’eau plutôt que devant, avec un éclairage très artificiel. Seadream a opté pour une approche différente, ajoutant beaucoup de brume qui masquait les éléments irréalistes en estompant la transition entre la chevelure et l’eau — une astuce efficace pour améliorer le réalisme perçu. GPT Image 1 a livré le meilleur résultat : la femme était placée naturellement devant la cascade, avec un éclairage vraiment réaliste, comme si elle se trouvait réellement sur place. L’éclairage de son visage avait complètement changé par rapport à l’image source, pour s’adapter à la lumière de la cascade, créant une intégration parfaite et authentique.
Le second test environnemental consistait à placer un SUV dans un désert avec le prompt « transporter un SUV dans le désert avec déplacement réaliste du sable, effet de chaleur, brume de chaleur et éclairage intense ». Ce test évalue la capacité du modèle à gérer des conditions extrêmes, à créer des effets de chaleur convaincants, et à intégrer l’éclairage du véhicule avec celui du soleil. Qwen ImageEdit Plus a brillé ici, produisant un effet de lumière intense sur le SUV, un sable déplacé de façon réaliste, et une vraie sensation de mouvement dans le désert. La teinte orangée et la lumière éclatante rendaient l’ambiance désertique authentique. Nano Banana a proposé un résultat correct mais manquant d’intensité et d’intégration environnementale, donnant l’impression que le véhicule était simplement posé sur le décor. Seadream a fourni un rendu solide avec un bon positionnement du soleil et une cohérence des bâtiments, malgré de légères distorsions. GPT Image 1, tout en proposant de belles couleurs et un bon éclairage, n’a pas réussi à générer d’effets de chaleur ni de déplacement du sable convaincants, restant plus stylisé que photoréaliste. Pour ce scénario, Qwen ImageEdit Plus s’est avéré supérieur dans la gestion des conditions extrêmes et des effets physiques.
Le troisième test environnemental intégrait un portrait de cadre dans un bureau moderne avec le prompt « placer un cadre dans un bureau moderne avec un éclairage intérieur parfaitement assorti et un contexte professionnel ». Ce scénario évalue la capacité du modèle à harmoniser les éclairages intérieurs et à créer des visuels professionnels. Qwen ImageEdit Plus a produit un excellent résultat, le cadre étant assis naturellement à un bureau, main posée sur la table, avec un éclairage fidèle à l’environnement. Nano Banana a échoué, superposant simplement la tête sans aucune intégration ni ajustement lumineux. Seadream a aussi échoué, posant le visage sans aucune sophistication de composition. GPT Image 1 n’a pas non plus réussi à convaincre. Ce test met en évidence de fortes variations de performance selon les tâches : Qwen ImageEdit Plus domine ici, alors qu’il n’était pas le meilleur sur d’autres tests, preuve que chaque modèle est optimisé pour des types de composition différents.
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Le quatrième test consistait à composer des chiots golden retriever sur une plage au lever du soleil, avec le prompt « déplacer des chiots sur une plage à l’aube avec lumière dorée, interaction avec le sable et ambiance côtière ». Ce scénario teste la gestion d’une lumière chaude et dorée et les interactions naturelles entre les sujets et l’environnement. Nano Banana a totalement raté l’éclairage, rendant le résultat peu crédible. Qwen ImageEdit Plus a livré un rendu réaliste des chiots et une lumière parfaite, même si les chiots paraissaient légèrement moins naturels que sur d’autres modèles. Seadream a produit ce que beaucoup considèrent comme le meilleur résultat, avec un réalisme exceptionnel pour les chiots, l’eau et la lumière, créant une scène cohérente à l’ambiance dorée authentique et professionnelle. GPT Image 1 a livré une bonne seconde place mais sans égaler la qualité globale de Seadream. Ce test montre que Seadream excelle dans les ambiances lumineuses et atmosphériques, notamment en lumière dorée.
Le cinquième test plaçait un chat sur un meuble avec le prompt « positionner le chat naturellement sur un meuble avec physique réaliste et éclairage domestique », mais sans mentionner explicitement le sapin de Noël visible sur une image source. Ce test évalue la capacité des modèles à intégrer des éléments contextuels et à gérer l’éclairage intérieur. Fait intéressant, un seul modèle sur quatre a inclus le sapin de Noël, preuve que les modèles interprètent les prompts très littéralement et n’infèrent pas toujours les éléments du contexte. Qwen ImageEdit Plus a généré un chat très réaliste avec un rendu de canapé impeccable et un joli flou d’arrière-plan, créant une scène domestique crédible. Nano Banana a livré de bons résultats avec un éclairage et un style de canapé différents mais un chat tout aussi réussi. Seadream a proposé un résultat correct, et GPT Image 1 a également produit une sortie solide. Dans ce scénario, les quatre modèles donnent des résultats acceptables, le choix relevant davantage de la préférence esthétique que de l’aspect technique. Si l’on devait choisir, le rendu de Qwen ImageEdit Plus ressort légèrement grâce à la fidélité du chat et du mobilier.
Le sixième test consistait à placer une montre mécanique sur une table de chevet avec le prompt « afficher la montre sur une table de chevet comme pièce de valeur avec présentation luxueuse et éclairage de chambre ». Ce scénario teste la gestion des petits objets, le respect des échelles et la création d’images de présentation haut de gamme. Seadream a totalement échoué avec une montre grosse comme le lit, preuve d’une mécompréhension de l’échelle. Qwen ImageEdit Plus a généré une montre superbe mais sans intégrer la chambre d’origine, créant un nouvel environnement — techniquement impressionnant mais hors sujet. Nano Banana a généré une montre dans un écrin sur une table ressemblant à l’originale, sans atteindre la composition demandée. GPT Image 1 a livré le meilleur résultat, fidèle aux images sources, reprenant le décor, la couverture et la table tout en ajoutant une belle montre au premier plan. Ce test montre l’importance de la précision du prompt et les capacités variables des modèles à équilibrer réalisme et fidélité de composition.
Le septième test plaçait un camion FedEx en ville avec le prompt « positionner un camion de livraison naturellement en ville avec contexte de circulation et ombres réalistes ». Il s’agit de tester la gestion des grands véhicules, la cohérence de l’environnement et la physique des ombres. Nano Banana a donné des résultats inégaux : bonne cohérence urbaine mais éclairage du camion trop saturé. Qwen ImageEdit Plus a produit un rendu très convaincant, avec bâtiments visibles, éclairage et position du soleil naturels. Seadream a livré un résultat fantastique, avec le soleil passant derrière le camion et des bâtiments d’arrière-plan harmonieux. GPT Image 1 a également proposé un excellent résultat, rendant le choix difficile entre Qwen et GPT Image 1. Finalement, la supériorité de Qwen ImageEdit Plus en intégration environnementale et effets lumineux lui donne un léger avantage.
Le huitième test poussait les modèles à leur limite avec le prompt « positionner la montre exactement à 2,3 centimètres au-dessus du poignet avec déformation anatomique parfaite de la peau et ombre précise ». Ce scénario teste la capacité à répondre à des exigences techniques et anatomiques très précises. Nano Banana a échoué avec une main mal positionnée, un bracelet manquant et une orientation erronée. Qwen ImageEdit Plus a donné un résultat correct mais le corps du sujet avait disparu — un échec majeur. Seadream a tenté de respecter la mesure mais a généré une montre trop grosse et une orientation de main incorrecte. GPT Image 1 a été le seul à fournir la bonne orientation, une montre correctement positionnée et une pose anatomiquement plausible. Ce test montre que GPT Image 1 excelle sur les tâches exigeant une grande précision anatomique, alors que les autres modèles peinent avec les spécifications techniques poussées.
Le neuvième test utilisait le prompt « positionner l’ordinateur portable à exactement 23 degrés pour refléter la vapeur du café sur l’écran », avec un cappuccino et une personne travaillant sur l’ordinateur. Ce scénario teste la gestion d’angles précis, de réflexions et d’interactions physiques complexes. Les quatre modèles ont peiné, preuve que les spécifications d’angle et la physique des réflexions restent difficiles à gérer pour la génération d’images IA actuelle. Nano Banana a produit un demi-ordinateur, échec évident. Qwen ImageEdit Plus a proposé un bon rendu mais la réflexion était incorrecte, l’ordinateur n’étant pas orienté vers le café. La vapeur de Seadream semblait fausse. GPT Image 1 utilisait un vieux MacBook Air mais n’a pas réussi de réflexion convaincante. Parmi ces échecs, le résultat de Nano Banana semblait le plus réaliste en composition, malgré son incomplétude. Ce test démontre la difficulté de tous les modèles sur les spécifications physiques précises et la gestion des réflexions.
Le dixième test portait sur le prompt « changer uniquement l’iris gauche en ambre en préservant chaque cil, reflet de la pupille et micro-détail cornéen ». Ce scénario teste la capacité à effectuer des modifications précises et localisées tout en préservant les détails fins. Qwen ImageEdit Plus et Nano Banana ont changé les deux yeux au lieu du seul gauche, ne respectant pas la consigne. GPT Image 1 a correctement modifié l’iris gauche, produisant un visage lisse et soigné. Seadream (appelé « Cream 4 » dans la transcription) a également modifié uniquement l’iris gauche, préservant tous les détails de texture et créant un rendu plus réaliste. Entre ces deux, Seadream se démarque par le réalisme des textures, tandis que GPT Image 1 offre un rendu plus lisse mais moins photoréaliste. Ce test montre que Seadream excelle dans la préservation du détail, tandis que GPT Image 1 privilégie la finition et la douceur.
Le onzième test utilisait le prompt « créer un visage à double identité en préservant chaque identité complète sans fusion ni morphing », l’objectif étant de composer deux visages distincts dans une même image. Ce scénario teste la capacité à respecter des exigences de composition complexes sans perdre les caractéristiques de chaque identité. Les résultats ont été mitigés, les modèles peinant à préserver les deux identités sans les fusionner. Qwen ImageEdit Plus s’est rapproché du résultat attendu, mais avec des incohérences de taille. Seadream a essentiellement fait ressembler un visage à l’autre, perdant l’identité féminine d’origine. Ce test montre que maintenir plusieurs identités distinctes dans une composition reste un défi pour les modèles de génération d’images IA actuels.
FlowHunt reconnaît que différents modèles excellent dans des scénarios différents, et plutôt que d’obliger l’utilisateur à choisir un seul modèle, la plateforme permet d’intégrer plusieurs modèles simultanément. En automatisant l’envoi de prompts et d’images sources à plusieurs modèles et en comparant les résultats, FlowHunt permet de sélectionner la meilleure sortie pour chaque besoin sans avoir à jongler entre les interfaces. Cette approche reflète la réalité constatée lors des tests : il n’existe pas de modèle universellement supérieur, mais des modèles aux forces différentes selon les domaines. Les capacités d’automatisation de FlowHunt vont au-delà de la simple comparaison : elles permettent d’optimiser les workflows, en routant automatiquement certains types de tâches vers les modèles les plus adaptés. Pour les entreprises générant de gros volumes de compositions, ce routage intelligent améliore la qualité tout en réduisant le temps de relecture et de retouche. De plus, l’intégration de modèles multiples assure une redondance : si un modèle échoue, les autres sont automatiquement testés, garantissant toujours une alternative viable sans être bloqué par les limites d’un seul modèle.
Au vu des tests sur des scénarios variés, des tendances claires se dégagent quant aux domaines d’excellence des modèles. Pour la composition environnementale nécessitant cohérence lumineuse et style homogène, GPT Image 1 produit constamment les meilleurs résultats, idéal pour le design professionnel où l’esthétique prime sur le réalisme pur. Pour les conditions extrêmes, les effets de chaleur et le déplacement du sable, Qwen ImageEdit Plus se distingue, parfait pour la photographie produit en extérieur et la composition environnementale. Pour les effets atmosphériques, le réalisme des textures et les lumières chaudes, Seadream excelle, idéal pour les scènes de plage, les couchers de soleil et les ambiances atmosphériques. Nano Banana, bien qu’acceptable, reste en retrait par rapport à ses concurrents et doit être considéré comme une solution de secours. Pour les exigences anatomiques précises et les modifications détaillées, GPT Image 1 reprend l’avantage, même si tous les modèles peinent avec les spécifications techniques très pointues comme les angles précis ou la physique des réflexions.
La leçon pour les entreprises est que le choix du modèle doit être adapté à la tâche, et non dicté par l’idée qu’un modèle unique conviendrait à tout. Une entreprise produisant des images variées doit avoir accès à plusieurs modèles et router chaque type de tâche vers le modèle le plus efficace. Cela suppose de connaître les forces et limites de chaque modèle, ce que fournit une analyse comme celle-ci. De plus, il faut reconnaître que tous les modèles actuels ont leurs limites : angles précis, réflexions complexes, maintien de plusieurs identités distinctes dans une même composition restent difficiles. Pour ces cas extrêmes, une retouche manuelle ou d’autres approches peuvent s’avérer nécessaires.
Tous les modèles testés affichent des capacités impressionnantes mais révèlent aussi des limites constantes qu’il faut connaître avant de les utiliser en production. D’abord, tous peinent avec les spécifications techniques précises — quand le prompt inclut des mesures exactes, des angles ou des exigences physiques spécifiques, ils interprètent souvent ces consignes de façon approximative ou les ignorent. Ensuite, tous ont du mal avec la physique des réflexions complexes et le calcul précis de l’éclairage, surtout quand il faut représenter fidèlement des angles ou des propriétés de surface. Troisième point, les modèles peinent à maintenir plusieurs identités distinctes ou à gérer des compositions complexes avec plusieurs sujets aux relations spatiales précises. Quatrièmement, la cohérence lumineuse n’est pas toujours assurée quand les images sources présentent des conditions très différentes — les modèles ajustent parfois mal l’éclairage à l’environnement. Enfin, le respect des échelles pose problème, surtout avec de petits objets comme les montres ou bijoux, qui peuvent être générés hors proportion.
Comprendre ces limites est crucial pour ajuster ses attentes et concevoir des prompts adaptés à chaque modèle. Plutôt que de lutter contre les limites, il vaut mieux les contourner, en formulant des prompts qui mettent en avant les points forts de chaque modèle et évitent les scénarios problématiques. Par exemple, au lieu de demander des angles précis, on peut décrire la composition de façon plus générale, laissant au modèle une marge d’interprétation. Au lieu de réclamer des réflexions complexes, on peut accepter des conditions lumineuses plus simples, mieux gérées par les modèles. Cette approche pragmatique du prompt engineering améliore sensiblement les résultats.
Les tests approfondis de Qwen ImageEdit Plus, Nano Banana, GPT Image 1 et Seadream montrent qu’aucun modèle ne domine tous les scénarios de composition d’images. Chacun excelle dans un domaine : GPT Image 1 pour la cohérence lumineuse et la précision anatomique, Qwen ImageEdit Plus pour l’intégration environnementale et les conditions extrêmes, Seadream pour les effets atmosphériques et le réalisme des textures, et Nano Banana comme solution correcte mais généralement moins performante. Le succès dans la génération d’images IA passe donc par la compréhension de ces distinctions et le routage des tâches vers les modèles les plus adaptés. En utilisant plusieurs modèles intelligemment grâce à des plateformes comme FlowHunt, les entreprises maximisent la qualité tout en maintenant l’efficacité, garantissant que chaque tâche bénéficie du modèle optimal plutôt que d’imposer un outil unique à toutes les situations.
Il n'existe pas de modèle « meilleur » en toutes circonstances — chaque modèle excelle dans des scénarios différents. GPT Image 1 est le meilleur pour la cohérence de l'éclairage et du style, Qwen ImageEdit Plus se distingue dans l'intégration environnementale et les effets de chaleur, Seadream produit des textures réalistes et des effets atmosphériques, tandis que Nano Banana offre des résultats corrects mais généralement moins performants en précision d'éclairage.
Les modèles diffèrent dans leur gestion de la cohérence de l'éclairage, de l'intégration environnementale, de la précision anatomique et de la préservation des détails. GPT Image 1 privilégie la cohérence du style, Qwen ImageEdit Plus met l'accent sur le réalisme environnemental, Seadream excelle dans les effets atmosphériques, et Nano Banana adopte une approche plus basique de la composition d'images.
Les prompts complexes avec des spécifications précises (comme des angles exacts, des mesures ou des détails anatomiques) sont un défi pour tous les modèles. GPT Image 1 s'en sort le mieux pour les exigences anatomiques précises, tandis que Qwen ImageEdit Plus gère bien les spécifications environnementales. Des prompts plus simples et descriptifs donnent généralement de meilleurs résultats avec tous les modèles.
Oui, mais avec des réserves. GPT Image 1 et Qwen ImageEdit Plus produisent des résultats de qualité professionnelle dans la plupart des cas. Cependant, des exigences techniques très spécifiques ou une précision anatomique peuvent nécessiter une retouche manuelle. Ces modèles sont idéaux comme points de départ que les designers peuvent ensuite améliorer.
La précision de l'éclairage est cruciale pour le réalisme. Les modèles qui n'arrivent pas à harmoniser l'éclairage entre les images sources et les éléments composités produisent des résultats évidemment artificiels. GPT Image 1 et Qwen ImageEdit Plus excellent dans ce domaine, alors que Nano Banana a souvent du mal à maintenir une cohérence lumineuse.
Arshia est ingénieure en workflows d'IA chez FlowHunt. Avec une formation en informatique et une passion pour l’IA, elle se spécialise dans la création de workflows efficaces intégrant des outils d'IA aux tâches quotidiennes, afin d’accroître la productivité et la créativité.
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