Confronto completo tra i principali modelli di generazione di immagini AI, tra cui Qwen ImageEdit Plus, Nano Banana, GPT Image 1 e Seadream. Scopri quale modello eccelle nei diversi compiti di composizione delle immagini.
Il panorama della generazione di immagini tramite intelligenza artificiale si è evoluto drasticamente, con molteplici modelli sofisticati oggi in competizione per offrire composizioni più realistiche e contestualmente accurate. Poiché aziende e creatori si affidano sempre più alla generazione di contenuti visivi tramite AI, comprendere punti di forza e limiti dei diversi modelli diventa essenziale per scegliere lo strumento giusto per ogni attività. Questa analisi approfondita esamina quattro modelli leader nella generazione di immagini AI—Qwen ImageEdit Plus, Nano Banana, GPT Image 1 e Seadream—testandoli rigorosamente su scenari che spaziano dalla semplice composizione ambientale a richieste di precisione anatomica complessa. Valutando questi modelli su casi reali, possiamo individuare quali soluzioni eccellono in settori specifici e dove le capacità di ciascun modello brillano maggiormente.
La generazione di immagini tramite intelligenza artificiale è passata dall’essere una tecnologia sperimentale a un vero strumento aziendale, consentendo ai creatori di comporre più immagini, regolare l’illuminazione e creare scene realistiche che tradizionalmente richiederebbero molto lavoro manuale in software di design. Alla base, la generazione di immagini AI consiste nell’addestrare reti neurali su enormi dataset di fotografie per apprendere pattern, fisica dell’illuminazione, relazioni spaziali ed estetica visiva. Quando ricevono un prompt e immagini sorgente, questi modelli devono capire non solo come sono fatti gli oggetti, ma anche come interagiscono con l’ambiente: come la luce si riflette sulle superfici, come cadono le ombre, come i materiali rispondono a diverse condizioni di illuminazione e come gli oggetti si posizionano naturalmente nello spazio. La sofisticazione dei modelli moderni si vede nella loro capacità di mantenere coerenza tra più elementi: l’illuminazione su un oggetto compositato deve corrispondere all’ambiente di sfondo, le ombre devono essere fisicamente plausibili e l’estetica generale deve risultare coesa e non palesemente artificiale. Questo richiede al modello ragionamento complesso su spazio tridimensionale, fisica e principi di design visivo, il tutto generando pixel in tempo reale tramite previsioni probabilistiche.
La qualità delle immagini composite generate dall’AI incide direttamente sulla percezione del brand, sull’efficacia del marketing e sulla credibilità professionale. Quando un’azienda utilizza immagini AI per materiali promozionali, presentazioni di prodotto o design, qualsiasi elemento irrealistico o artificiale compromette subito fiducia e professionalità. Un’alta qualità di composizione—dove gli elementi si integrano perfettamente con illuminazione, ombre e coerenza ambientale—appare naturale e professionale, mentre una composizione scadente rivela l’artificialità del lavoro e risulta poco professionale. Per e-commerce, marketing immobiliare, visualizzazione di prodotto e pubblicità, la differenza tra una buona e una cattiva composizione può influenzare notevolmente tassi di conversione e percezione da parte dei clienti. Inoltre, man mano che i contenuti AI diventano più diffusi, il livello di qualità richiesto continua a salire; il pubblico è sempre più abile nel riconoscere immagini artificiali, rendendo eccellenza tecnica in illuminazione, anatomia e integrazione ambientale più importante che mai. Le aziende che investono nel capire quali modelli producono risultati migliori per i propri casi d’uso ottengono vantaggi in velocità di produzione e costanza qualitativa.
I quattro modelli testati in questa analisi rappresentano approcci diversi alla generazione di immagini AI, ciascuno con scelte architetturali e metodologie di addestramento peculiari. Qwen ImageEdit Plus, sviluppato dal team Qwen di Alibaba, rappresenta un’avanzata open source nella generazione di immagini, offrendo notevole integrazione ambientale ed effetti di illuminazione. Nano Banana, pur essendo utilizzabile, generalmente si comporta peggio nella precisione dell’illuminazione e nella coerenza ambientale rispetto ai concorrenti. GPT Image 1 di OpenAI privilegia la coerenza dello stile e l’accuratezza dell’illuminazione, producendo spesso risultati più raffinati e professionali, anche se a volte meno fotorealistici. Seadream eccelle negli effetti atmosferici e nella resa delle texture, specialmente con elementi ambientali complessi come nebbia, acqua e condizioni atmosferiche. Comprendere punti di forza e debolezze di questi modelli permette di scegliere lo strumento giusto per ogni esigenza, invece di supporre che un unico modello vada bene per tutto.
Il primo test ha coinvolto la composizione di un ritratto femminile in una scena con cascata, tramite il prompt “componi ritratto in ambiente cascata con illuminazione naturale e effetti di nebbia coerenti”. Questo scenario mette alla prova diverse capacità critiche: il modello deve posizionare la figura umana in modo naturale nel paesaggio, abbinare l’illuminazione ambientale della cascata a volto e corpo e creare effetti di nebbia realistici che valorizzino la composizione senza oscurarla. Qwen ImageEdit Plus ha prodotto un risultato discreto, con la donna davanti alla cascata, anche se con illuminazione un po’ piatta e poco convincente. Nano Banana ha fallito collocando la donna nell’acqua invece che davanti, con illuminazione pessima che rendeva il risultato palesemente artificiale. Seadream ha adottato un approccio differente, aggiungendo molta nebbia che ha aiutato a mascherare gli elementi meno realistici oscurando la transizione di capelli e corpo nell’acqua—un espediente intelligente che ha migliorato il realismo percepito tramite l’occultamento strategico. GPT Image 1 ha dato il risultato migliore: donna posizionata in modo naturale davanti alla cascata e illuminazione credibile, come se fosse davvero lì. La luce sul volto era completamente diversa rispetto all’immagine originale, risultando coerente con l’ambiente, per un’integrazione autentica.
Il secondo test ambientale prevedeva il posizionamento di un SUV in uno scenario desertico con il prompt “trasporta SUV nel deserto con spostamento realistico della sabbia, effetti di calore, bagliore e illuminazione intensa”. Questo scenario valuta la capacità del modello di gestire condizioni ambientali estreme, creare effetti di calore convincenti e integrare le luci del veicolo con la forte luce solare. Qwen ImageEdit Plus ha fatto un lavoro eccezionale con luce intensa che si rifletteva sulla superficie del SUV, sabbia che sembrava spostarsi realisticamente e una sensazione generale di movimento nel deserto. La tinta arancione e la luce fortissima hanno creato condizioni desertiche autentiche. Nano Banana ha prodotto risultati accettabili ma meno intensi e meno integrati con l’ambiente rispetto a Qwen, sembra più che il veicolo sia semplicemente appoggiato sul deserto. Seadream ha dato risultati solidi con buona posizione del sole e coerenza degli edifici sullo sfondo, pur con qualche distorsione. GPT Image 1, pur con buona colorazione e illuminazione, non è riuscito a generare effetti di calore o spostamenti della sabbia convincenti, risultando più stilizzato che fotorealistico. In questo scenario, Qwen ImageEdit Plus ha dimostrato la migliore capacità di gestire condizioni ambientali estreme ed effetti fisici.
Il terzo test ambientale ha inserito un headshot di un dirigente in un ufficio moderno con il prompt “posiziona dirigente in ufficio moderno con illuminazione interna perfettamente abbinata e contesto professionale”. Qui si valuta la capacità di abbinare condizioni di luce interna e creare immagini aziendali professionali. Qwen ImageEdit Plus ha prodotto un risultato eccellente con il dirigente seduto in modo naturale, mano sulla scrivania e illuminazione coerente con l’ambiente. Nano Banana ha fallito, sovrapponendo semplicemente l’headshot senza alcuna integrazione o adattamento della luce. Seadream ha completamente sbagliato, posizionando il volto direttamente sull’immagine senza composizione. Anche GPT Image 1 non è riuscito a ottenere un risultato convincente. Questo test ha mostrato una grande variabilità tra i modelli: la supremazia di Qwen ImageEdit Plus in questo caso contrasta con altri test, suggerendo che i modelli siano ottimizzati per compiti diversi.
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Il quarto test prevedeva la composizione di cuccioli golden retriever in una scena di spiaggia all’alba con il prompt “sposta cuccioli su spiaggia all’alba con luce dorata, interazione con la sabbia e atmosfera costiera”. Questo scenario valuta la gestione della luce calda e dorata e l’interazione naturale tra soggetti e ambiente. Nano Banana ha completamente fallito con luce pessima e poco realistica. Qwen ImageEdit Plus ha prodotto risultati buoni con cuccioli realistici e illuminazione impeccabile, anche se leggermente meno realistici rispetto ad altri modelli. Seadream ha dato quello che molti considererebbero il miglior risultato, con eccezionale realismo nei cuccioli, nell’acqua e nella luce, creando una scena di spiaggia autentica e professionale. GPT Image 1 ha dato un buon secondo posto, ma senza raggiungere la qualità di Seadream. Questo test dimostra che Seadream eccelle in condizioni atmosferiche e di illuminazione calda.
Il quinto test ha visto protagonista un gatto su un divano con il prompt “posiziona il gatto naturalmente su un mobile con fisica realistica e illuminazione domestica”, con una particolarità: il prompt non menzionava l’albero di Natale presente in una delle immagini sorgente. Si è valutato se i modelli includessero elementi contestuali e come gestissero scenari domestici. Solo uno dei quattro modelli ha incluso l’albero di Natale, a conferma che i modelli interpretano i prompt letteralmente e non sempre deducono elementi dal contesto. Qwen ImageEdit Plus ha prodotto un gatto molto realistico con ottima resa del divano e piacevole sfocatura dello sfondo, per una scena domestica convincente. Nano Banana ha dato risultati altrettanto buoni con illuminazione e stile diversi ma con un gatto ugualmente realistico. Seadream ha prodotto risultati discreti, mentre GPT Image 1 ha dato un’altra uscita solida. In questo caso, tutti e quattro i modelli hanno prodotto risultati validi, la scelta dipende più dal gusto estetico che da limiti tecnici. Se si dovesse scegliere, il risultato di Qwen ImageEdit Plus appare leggermente superiore per la resa realistica del gatto e la posizione naturale sul mobile.
Il sesto test prevedeva il posizionamento di un orologio meccanico su un comodino con il prompt “mostra orologio su comodino come oggetto di valore con presentazione di lusso e illuminazione da camera da letto”. Qui si valuta la gestione di oggetti piccoli, rapporti di scala e immagini di prodotto di lusso. Seadream ha completamente fallito presentando un orologio grande quanto il letto, dimostrando incapacità nel comprendere la scala. Qwen ImageEdit Plus ha generato un orologio bellissimo ma non ha utilizzato la camera delle immagini sorgente, creando invece un nuovo ambiente—tecnicamente notevole, ma non quanto richiesto. Nano Banana ha prodotto un orologio in una scatola su un tavolino simile alla foto originale, ma senza centrare pienamente la composizione desiderata. GPT Image 1 ha dato il risultato migliore, il più vicino alle immagini di partenza, incorporando quadro, lenzuola e tavolino originali con un bell’orologio in primo piano. Questo test mette in evidenza l’importanza della specificità dei prompt e la diversa capacità dei modelli di bilanciare realismo e accuratezza compositiva.
Il settimo test ha posizionato un camion FedEx in uno scenario urbano con il prompt “posiziona camion delle consegne in ambiente urbano con traffico e ombre realistiche”. Si valuta la gestione di veicoli grandi, coerenza ambientale e fisica delle ombre. Nano Banana ha prodotto risultati incoerenti, con buona coerenza della città ma illuminazione troppo satura sul camion. Qwen ImageEdit Plus ha dato ottimi risultati con edifici visibili, illuminazione e posizione del sole naturali. Seadream ha prodotto risultati fantastici con luce solare dietro il camion e coerenza degli edifici. GPT Image 1 ha dato anch’esso ottimi risultati, rendendo difficile scegliere tra Qwen ImageEdit Plus e GPT Image 1. Alla fine, la migliore integrazione ambientale ed effetti di luce di Qwen ImageEdit Plus gli hanno dato un leggero vantaggio.
L’ottavo test spinge i modelli al limite con il prompt “posiziona orologio esattamente 2,3 centimetri sopra il polso con deformazione della pelle anatomicamente perfetta e ombre precise”. Si testa la gestione di requisiti tecnici e anatomici estremamente specifici. Nano Banana ha fallito con posizione della mano errata, cinturino mancante e orientamento sbagliato. Qwen ImageEdit Plus ha dato risultati discreti ma mancava completamente il corpo del soggetto—un errore grave. Seadream ha cercato di rispettare la specifica di misura ma la dimensione dell’orologio era errata e l’orientamento della mano sbagliato. GPT Image 1 è il chiaro vincitore, con mano orientata correttamente, orologio nella posizione giusta con cinturino e posizionamento anatomicamente plausibile. Questo test mostra che GPT Image 1 eccelle nei requisiti anatomici precisi, mentre gli altri modelli faticano con specifiche tecniche molto dettagliate.
Il nono test ha utilizzato il prompt “posiziona laptop con angolo esatto di 23 gradi mostrando riflesso del vapore del caffè sulla superficie dello schermo” con cappuccino e persona al PC. Si testa la capacità di gestire angoli precisi, riflessi e interazioni fisiche complesse. Tutti e quattro i modelli hanno avuto difficoltà, segno che specifiche di angolo e fisica dei riflessi sono ancora una sfida. Nano Banana ha prodotto mezzo laptop—un fallimento evidente. Qwen ImageEdit Plus ha dato un buon risultato ma il riflesso non era corretto perché il laptop non era rivolto verso il cappuccino. Il vapore di Seadream era finto e poco convincente. GPT Image 1 ha utilizzato un vecchio MacBook Air ma senza riflessi credibili. Tra i fallimenti, il risultato di Nano Banana era il più realistico come composizione generale, sebbene tecnicamente incompleto. Questo test mostra che tutti i modelli hanno difficoltà con specifiche fisiche e riflessi complessi.
Il decimo test ha previsto il prompt “cambia solo l’iride sinistra in ambra mantenendo tutte le ciglia, riflessi della pupilla e micro-dettagli corneali”. Si valuta la capacità di modificare in modo preciso e localizzato senza perdere dettagli fini. Qwen ImageEdit Plus e Nano Banana hanno cambiato entrambe le iridi invece che solo la sinistra, fallendo il requisito base. GPT Image 1 ha cambiato correttamente solo l’iride sinistra, producendo un volto levigato e uniforme. Seadream (chiamato “Cream 4” nella trascrizione) ha anch’esso modificato solo la sinistra preservando tutti i dettagli di texture, per un risultato più realistico. Tra i due modelli che hanno avuto successo, quello di Seadream appare più realistico per la texture, mentre GPT Image 1 più levigato ma meno fotorealistico. Questo test dimostra che Seadream eccelle nella conservazione dei dettagli mentre GPT Image 1 privilegia la pulizia e la levigatezza.
L’undicesimo test prevedeva il prompt “crea volto a doppia identità mantenendo entrambe le identità complete senza fusione o morphing”, tentando di fondere due volti diversi in un’unica immagine. Si valuta la gestione di requisiti compositivi complessi senza perdere le caratteristiche identitarie. I risultati sono stati misti, con i modelli che hanno faticato a mantenere entrambe le identità senza fusione. Qwen ImageEdit Plus si è avvicinato al risultato desiderato ma con incongruenze di dimensioni. Seadream ha sostanzialmente fatto assomigliare un volto all’altro, perdendo l’identità originaria della donna. Questo mostra che mantenere identità distinte in una singola composizione resta una sfida per i modelli attuali.
FlowHunt riconosce che i vari modelli di generazione immagini AI eccellono in scenari diversi e, invece di costringere l’utente a sceglierne uno solo, permette l’integrazione simultanea di più modelli. Automatizzando l’invio di prompt e immagini sorgente a tutti i modelli e confrontando i risultati, FlowHunt consente di scegliere il miglior output per ogni esigenza senza dover passare manualmente da un’interfaccia all’altra. Questo approccio riflette quanto emerso dai test: non esiste un modello universalmente superiore, ma modelli con punti di forza diversi che brillano in specifici domini. Le funzionalità di automazione di FlowHunt non si limitano al confronto tra modelli: ottimizzano i flussi di lavoro, consentendo la creazione di regole che indirizzano automaticamente i compiti di composizione ai modelli più adatti. Per le aziende che generano grandi volumi di immagini composite, questo instradamento intelligente migliora la qualità dell’output e riduce il tempo di revisione e correzione manuale. Inoltre, l’integrazione multipla offre ridondanza—se un modello fallisce su un compito, gli altri vengono testati automaticamente, garantendo sempre opzioni valide senza essere bloccati dai limiti di un solo modello.
Dai test su diversi scenari emergono schemi chiari su quali modelli eccellano in determinati ambiti. Per composizioni ambientali con enfasi su coerenza dell’illuminazione e dello stile, GPT Image 1 si distingue costantemente, rendendolo la scelta preferita per lavori professionali dove la pulizia estetica conta più del puro fotorealismo. Per condizioni ambientali estreme, effetti di calore e spostamento della sabbia, Qwen ImageEdit Plus mostra capacità superiori: ideale per fotografia di prodotto outdoor e composizioni ambientali. Per effetti atmosferici, realismo delle texture e luce calda, Seadream è il migliore, perfetto per scene in spiaggia, immagini al tramonto e contesti che valorizzano la qualità dell’atmosfera. Nano Banana, pur producendo risultati accettabili, è generalmente meno performante rispetto agli altri e dovrebbe essere considerato un’opzione di riserva. Per richieste di precisione anatomica e modifiche dettagliate, GPT Image 1 torna a primeggiare, sebbene tutti i modelli abbiano difficoltà con specifiche tecniche estremamente dettagliate come angoli precisi e riflessi fisici.
La conseguenza pratica per le aziende è che la scelta del modello va fatta in base al compito, non presumendo che uno solo sia adatto a tutto. Un’azienda che produce immagini diversificate dovrebbe poter accedere a più modelli e instradare i vari compiti a quello più adatto. Questo richiede la comprensione di punti di forza e limiti di ciascuno, che emergono solo grazie a test approfonditi come questo. Bisogna anche accettare che tutti i modelli attuali hanno difficoltà con certi tipi di richieste—specifiche di angolo, riflessi complessi e composizioni con più identità distinte sono sfide comuni. Per questi casi limite può essere necessario un intervento manuale o strategie alternative.
Tutti i modelli testati mostrano capacità notevoli ma anche limiti ricorrenti che vanno conosciuti prima di usarli in produzione. Primo, tutti faticano con specifiche tecniche precise—quando i prompt includono misure esatte, angoli o requisiti fisici dettagliati, i modelli tendono a interpretarle liberamente o ignorarle. Secondo, hanno difficoltà con la fisica dei riflessi e calcoli illuminotecnici precisi, soprattutto se i riflessi devono rappresentare angoli e superfici specifiche. Terzo, la gestione di più identità distinte o composizioni complesse con soggetti multipli e rapporti spaziali specifici è problematica. Quarto, la coerenza dell’illuminazione resta difficile quando le immagini sorgente hanno condizioni molto diverse: talvolta i modelli non riescono ad adattare correttamente la luce. Quinto, i rapporti di scala possono essere errati, specie con oggetti piccoli come orologi o gioielli, che talvolta vengono generati troppo grandi o piccoli.
Conoscere questi limiti è fondamentale per impostare aspettative realistiche e progettare prompt che funzionino con le capacità del modello. Invece di combattere i limiti, gli utenti di successo li aggirano, scrivendo prompt che valorizzano i punti di forza di ciascun modello ed evitando gli scenari dove falliscono. Ad esempio, invece di richiedere angoli precisi, si può descrivere la composizione più in generale; invece di richiedere riflessi complessi, si può accettare un’illuminazione più semplice. Questo approccio pragmatico all’ingegneria dei prompt migliora notevolmente i risultati con tutti i modelli.
I test approfonditi su Qwen ImageEdit Plus, Nano Banana, GPT Image 1 e Seadream mostrano che nessun modello domina in tutti gli scenari di composizione immagini. Ognuno eccelle in ambiti specifici: GPT Image 1 per coerenza dell’illuminazione e precisione anatomica, Qwen ImageEdit Plus per integrazione ambientale e condizioni estreme, Seadream per effetti atmosferici e realismo delle texture, e Nano Banana come opzione valida ma generalmente meno performante. Un uso efficace della generazione immagini AI richiede la comprensione di queste differenze e l’instradamento dei compiti verso il modello più adatto. Sfruttando più modelli in modo intelligente tramite piattaforme come FlowHunt, le aziende possono massimizzare la qualità dell’output mantenendo efficienza produttiva, assicurando che ogni compito riceva il modello ottimale invece di forzare tutto su un solo strumento a prescindere dalla sua idoneità.
Non esiste un unico modello 'migliore'—ognuno eccelle in scenari diversi. GPT Image 1 si distingue per coerenza dell’illuminazione e dello stile, Qwen ImageEdit Plus eccelle nell’integrazione ambientale e negli effetti di calore, Seadream produce texture realistiche ed effetti atmosferici, mentre Nano Banana offre risultati discreti ma in genere meno precisi nell’illuminazione.
I modelli differiscono per come gestiscono coerenza dell’illuminazione, integrazione ambientale, accuratezza anatomica e conservazione dei dettagli. GPT Image 1 privilegia la coerenza dello stile, Qwen ImageEdit Plus si concentra sul realismo ambientale, Seadream eccelle negli effetti atmosferici, mentre Nano Banana adotta un approccio più basilare alla composizione delle immagini.
Prompt complessi con specifiche dettagliate (come angoli esatti, misurazioni o dettagli anatomici) rappresentano una sfida per tutti i modelli. GPT Image 1 è il migliore con richieste anatomicamente precise, mentre Qwen ImageEdit Plus gestisce bene le specifiche ambientali. Prompt più semplici e descrittivi generalmente producono risultati migliori con tutti i modelli.
Sì, ma con alcune riserve. GPT Image 1 e Qwen ImageEdit Plus producono risultati di qualità professionale nella maggior parte dei casi d’uso. Tuttavia, requisiti tecnici molto specifici o precisione anatomica possono richiedere aggiustamenti manuali. Questi modelli sono ideali come punto di partenza che i designer possono poi perfezionare.
La precisione dell’illuminazione è fondamentale per il realismo. Modelli che non riescono ad abbinare l’illuminazione tra immagini sorgente ed elementi compositi generano risultati palesemente artificiali. GPT Image 1 e Qwen ImageEdit Plus eccellono in questo, mentre Nano Banana fatica spesso con la coerenza dell’illuminazione.
Arshia è una AI Workflow Engineer presso FlowHunt. Con una formazione in informatica e una passione per l'IA, è specializzata nella creazione di workflow efficienti che integrano strumenti di intelligenza artificiale nelle attività quotidiane, migliorando produttività e creatività.
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