Kompleksowe porównanie czołowych modeli generowania obrazów AI, w tym Qwen ImageEdit Plus, Nano Banana, GPT Image 1 i Seadream. Dowiedz się, który model najlepiej radzi sobie z różnymi zadaniami kompozycji obrazów.
Krajobraz generowania obrazów przez sztuczną inteligencję ewoluował dramatycznie – obecnie wiele zaawansowanych modeli konkuruje o to, który z nich dostarczy najbardziej realistyczne i kontekstowo trafne obrazy kompozytowe. W miarę jak firmy i twórcy coraz częściej polegają na generowaniu wizualnych treści przez AI, zrozumienie mocnych i słabych stron poszczególnych modeli staje się kluczowe do podejmowania świadomych decyzji, który z nich wybrać do konkretnych zadań. To kompleksowe opracowanie analizuje cztery wiodące modele generowania obrazów AI — Qwen ImageEdit Plus, Nano Banana, GPT Image 1 oraz Seadream — poprzez rygorystyczne testy w zróżnicowanych scenariuszach, od prostych kompozycji środowiskowych po skomplikowane wymagania dotyczące precyzji anatomicznej. Ocena tych modeli w rzeczywistych zastosowaniach pozwala wskazać, które rozwiązania sprawdzają się najlepiej w poszczególnych dziedzinach oraz gdzie możliwości każdego z modeli błyszczą najmocniej.
Generowanie obrazów przez sztuczną inteligencję przeszło drogę od technologii eksperymentalnej do praktycznego narzędzia biznesowego, pozwalając twórcom łączyć wiele obrazów, dostosowywać oświetlenie i tworzyć realistyczne sceny, które tradycyjnie wymagałyby żmudnej pracy manualnej w programach graficznych. Sednem generowania obrazów przez AI jest trenowanie sieci neuronowych na ogromnych zbiorach danych obrazowych, by nauczyć je rozpoznawania wzorów, fizyki światła, relacji przestrzennych oraz estetyki wizualnej. Po otrzymaniu prompta i obrazów źródłowych, modele te muszą rozumieć nie tylko, jak wyglądają obiekty, ale także jak oddziałują z otoczeniem — jak światło odbija się od powierzchni, jak padają cienie, jak materiały reagują na różne warunki oświetleniowe i jak obiekty naturalnie pozycjonują się w przestrzeni. Zaawansowanie współczesnych modeli polega na umiejętności zachowania spójności między wieloma elementami: oświetlenie na komponowanym obiekcie musi odpowiadać otoczeniu, cienie muszą padać w zgodnych z fizyką kierunkach, a całość powinna wyglądać spójnie, a nie sztucznie. Wymaga to od modelu złożonego rozumowania przestrzeni trójwymiarowej, fizyki i zasad projektowania wizualnego, przy jednoczesnym generowaniu pikseli w czasie rzeczywistym na podstawie predykcji probabilistycznych.
Jakość obrazów kompozytowych generowanych przez AI bezpośrednio wpływa na postrzeganie marki, skuteczność marketingu i profesjonalizm. Gdy firma wykorzystuje obrazy AI w materiałach marketingowych, prezentacjach produktów czy projektach graficznych, jakiekolwiek widoczne sztuczności lub nierealistyczne elementy natychmiast podważają zaufanie i profesjonalizm. Wysokiej jakości kompozycja — gdzie elementy są płynnie zintegrowane z odpowiednim oświetleniem, cieniami i spójnością środowiska — wygląda naturalnie i profesjonalnie, podczas gdy słaba kompozycja uwydatnia sztuczność i wygląda nieprofesjonalnie. W branżach takich jak e-commerce, marketing nieruchomości, wizualizacja produktów czy reklama, różnica między dobrze a źle złożonym obrazem może znacząco wpłynąć na konwersje i postrzeganie przez klientów. Ponadto, wraz z rosnącą powszechnością treści generowanych przez AI, poprzeczka jakości stale się podnosi; odbiorcy są coraz lepsi w wykrywaniu sztuczności, co sprawia, że doskonałość techniczna w kwestii oświetlenia, anatomii i integracji środowiskowej jest ważniejsza niż kiedykolwiek. Firmy, które rozumieją, które modele generują najwyższej jakości rezultaty w ich specyficznych zastosowaniach, zyskują przewagę konkurencyjną w szybkości produkcji treści i spójności jakości.
Cztery testowane w tym opracowaniu modele reprezentują różne podejścia do generowania obrazów przez AI, każdy z własną architekturą i metodologią treningową. Qwen ImageEdit Plus, opracowany przez zespół Qwen z Alibaby, reprezentuje najnowsze osiągnięcia otwartoźródłowej technologii generowania obrazów, oferując imponującą integrację środowiskową i efekty świetlne. Nano Banana, choć funkcjonalny, zazwyczaj wypada gorzej w kwestii dokładności oświetlenia i spójności środowiskowej w porównaniu do konkurencji. GPT Image 1, czyli propozycja OpenAI, stawia na spójność stylu i dokładność oświetlenia, często generując najbardziej dopracowane i profesjonalnie wyglądające obrazy, choć czasem mniej fotorealistyczne. Seadream wyróżnia się efektami atmosferycznymi i realizmem tekstur, zwłaszcza w przypadku złożonych elementów jak mgła, woda czy warunki atmosferyczne. Zrozumienie mocnych i słabych stron każdego z tych modeli pozwala użytkownikom dobrać odpowiednie narzędzie do konkretnych wymagań, zamiast zakładać, że jeden model sprawdzi się wszędzie.
Pierwszy test polegał na wkomponowaniu portretu kobiety w scenerię wodospadu za pomocą prompta „wkomponuj portret w scenerię wodospadu z naturalnym oświetleniem i efektami mgły”. Scenariusz ten testuje wiele kluczowych umiejętności: model musi zrozumieć, jak naturalnie umieścić postać ludzką w krajobrazie, dopasować oświetlenie z otoczenia wodospadu na twarzy i ciele oraz dodać realistyczne efekty mgły, które wzbogacą, a nie zaburzą kompozycję. Qwen ImageEdit Plus wygenerował poprawny rezultat z kobietą stojącą przed wodospadem, choć oświetlenie było nieco płaskie i mało przekonujące. Nano Banana zawiodło, umieszczając kobietę dziwnie w samej wodzie, z fatalnym oświetleniem, co sprawiło, że kompozycja wyglądała wyraźnie sztucznie. Seadream obrało inną strategię, dodając sporo mgły, która zamaskowała nierealistyczne elementy przez rozmycie miejsc łączenia włosów i ciała z wodą — sprytne obejście zwiększające realizm przez celowe zamglenie. GPT Image 1 dał najlepszy efekt: kobieta była naturalnie ustawiona przed wodospadem, a oświetlenie wyglądało autentycznie, jakby rzeczywiście stała w tym miejscu. Światło na jej twarzy całkowicie różniło się od pierwotnego portretu, sprawiając wrażenie, że pochodzi z otoczenia wodospadu — integracja była płynna i przekonująca.
Drugim testem było umieszczenie SUV-a na pustyni za pomocą prompta „przenieś SUV-a na pustynię z realistycznym przemieszczeniem piasku, efektem gorąca, mgiełką i ostrym oświetleniem”. Test ten ocenia zdolność modelu do obsługi ekstremalnych warunków środowiskowych, generowania przekonujących efektów gorąca oraz integracji światła pojazdu z ostrym słońcem. Qwen ImageEdit Plus wypadł w tym scenariuszu fenomenalnie, z intensywnym światłem odbijającym się od powierzchni pojazdu, realistycznym przemieszczeniem piasku i ogólnym wrażeniem ruchu SUV-a przez gorące pustynne otoczenie. Pomarańczowy filtr i efekt „spalonego słońcem” stworzyły autentyczne warunki pustynne. Nano Banana dało akceptowalny rezultat, ale brakowało mu intensywności i integracji środowiskowej — wyglądało to raczej jak wklejenie pojazdu w pustynię, a nie naturalna obecność w niej. Seadream wygenerował solidny efekt z dobrym ustawieniem słońca i spójnością budynków w tle, choć z drobnymi artefaktami zniekształceń. GPT Image 1, mimo dobrego koloru i światła, nie potrafił wygenerować przekonujących efektów mgły cieplnej ani przemieszczenia piasku — obraz był bardziej stylizowany niż fotorealistyczny. W tym przypadku to Qwen ImageEdit Plus najlepiej poradził sobie z ekstremalnymi warunkami środowiskowymi i efektami fizycznymi.
Trzeci test polegał na umieszczeniu portretu dyrektora w nowoczesnym biurze za pomocą prompta „umieść dyrektora w nowoczesnym biurze z idealnie dopasowanym oświetleniem wnętrza i profesjonalnym kontekstem”. Scenariusz ten sprawdza zdolność modelu do dopasowania warunków oświetlenia wnętrza i tworzenia profesjonalnych zdjęć biznesowych. Qwen ImageEdit Plus wygenerował świetny efekt: dyrektor naturalnie siedział na krześle, z ręką na biurku i oświetleniem odpowiadającym otoczeniu. Nano Banana całkowicie zawiodło, po prostu nakładając portret na tło biura bez jakiejkolwiek próby realistycznej integracji czy korekty światła. Seadream zupełnie nie poradził sobie z tym zadaniem, umieszczając twarz na tle bez żadnej kompozycji. GPT Image 1 także nie wygenerował przekonującego rezultatu. Test ten pokazał, że skuteczność modeli zależy od konkretnego zadania — Qwen ImageEdit Plus wypadł tu znakomicie, co kontrastuje z jego wynikami w innych scenariuszach i sugeruje, że modele optymalizowane są pod różne typy zadań kompozycyjnych.
Zobacz, jak FlowHunt automatyzuje przepływy treści i generowania obrazów przez AI — od researchu i kompozycji po publikację i analitykę — wszystko w jednym miejscu.
Czwarty test polegał na wkomponowaniu golden retrieverów na plażę o wschodzie słońca z promptem „przenieś szczeniaki na plażę o złotej godzinie, z interakcją z piaskiem i atmosferą wybrzeża”. Testuje to zdolność modelu do obsługi ciepłego, złotego światła i naturalnych interakcji z elementami środowiska. Nano Banana całkowicie zawiodło — światło było fatalne, rezultat amatorski. Qwen ImageEdit Plus dał dobry efekt z realistycznymi szczeniakami i bezbłędnym światłem, choć psy wyglądały trochę mniej naturalnie niż w pracach innych modeli. Seadream wygenerował według wielu najlepszy rezultat — wyjątkowy realizm psów, wody i światła, tworząc spójną scenę plażową o atmosferze złotej godziny, która była autentyczna i profesjonalna. GPT Image 1 dał solidny wynik, ale nie dorównał Seadream pod względem ogólnej jakości. Ten test pokazał, że Seadream wyróżnia się w warunkach atmosferycznych i świetlnych, zwłaszcza podczas „golden hour”.
Piąty test polegał na umieszczeniu kota na meblach za pomocą prompta „umieść kota naturalnie na meblach z realistyczną fizyką i oświetleniem domowym”, z ciekawym twistem — prompt nie wspominał wprost o choince widocznej na jednym ze zdjęć źródłowych. Test oceniał, czy modele uwzględnią kontekstowe elementy i jak poradzą sobie z domowym światłem. Ciekawostką jest, że tylko jeden z czterech modeli uwzględnił choinkę w rezultacie, co sugeruje, że modele bardzo dosłownie interpretują prompt i nie zawsze domyślają się kontekstu ze zdjęć źródłowych. Qwen ImageEdit Plus wygenerował bardzo realistycznego kota z dobrze oddaną kanapą i przyjemnym rozmyciem tła, tworząc przekonującą domową scenę. Nano Banana dał podobnie dobre rezultaty, ale z innym światłem i stylem kanapy — kot również wyglądał realistycznie. Seadream wypadł całkiem nieźle, a GPT Image 1 wygenerował kolejny mocny rezultat. Wszystkie cztery modele dały zadowalające wyniki, a wybór między nimi sprowadza się raczej do estetyki niż do technicznych niedociągnięć. Gdyby wybierać, rezultat Qwen ImageEdit Plus wydawał się nieco lepszy dzięki realistycznemu kotu i naturalnemu ustawieniu na meblach.
Szósty test polegał na umieszczeniu zegarka mechanicznego na szafce nocnej z promptem „wyeksponuj zegarek na szafce nocnej jako cenną rzecz z luksusową prezentacją i światłem sypialnianym”. Scenariusz ten sprawdza umiejętność modelu do obsługi małych obiektów, zachowania właściwych proporcji i tworzenia wizerunków produktów luksusowych. Seadream całkowicie zawiódł — zegarek był wielkości łóżka, co świadczy o totalnym niezrozumieniu skali. Qwen ImageEdit Plus wygenerował świetnie wyglądający zegarek, ale nie uwzględnił oryginalnej sypialni, tworząc nowe otoczenie — technicznie imponujące, ale niezgodne z promptem. Nano Banana wygenerował zegarek w etui na stole zgodnym z oryginalnym zdjęciem, ale nie oddał w pełni zamierzonej kompozycji. GPT Image 1 dał najlepszy rezultat, najbliższy obrazom źródłowym — uwzględnił oryginalne dzieło sztuki, koc i stół, dodając piękny zegarek na pierwszym planie. Test ten podkreślił wagę precyzyjnych promptów i różnice w zdolności modeli do łączenia realizmu z dokładnością kompozycji.
Siódmy test polegał na umieszczeniu ciężarówki FedEx w środowisku miejskim z promptem „umieść samochód dostawczy naturalnie w mieście z kontekstem ruchu ulicznego i realistycznymi cieniami”. Testuje to zdolność modelu do obsługi dużych pojazdów, zachowania spójności środowiska i generowania realistycznych cieni. Nano Banana dał niespójny efekt — dobre miasto, ale przesycone światło na ciężarówce nie pasowało do tła. Qwen ImageEdit Plus dał bardzo dobre rezultaty — widoczne budynki, odpowiednie światło i naturalne ustawienie słońca. Seadream wygenerował świetny efekt z prześwitującym słońcem za ciężarówką i spójnymi budynkami w tle. GPT Image 1 także dał znakomity rezultat — wybór między Qwen a GPT Image 1 był trudny. Ostatecznie lepsza integracja środowiskowa i efekty świetlne Qwen ImageEdit Plus dały mu minimalną przewagę.
Ósmy test maksymalnie obciążył modele promptem „umieść zegarek dokładnie 2,3 cm nad nadgarstkiem z anatomicznie perfekcyjnym odkształceniem skóry i precyzyjną fizyką cieni”. Scenariusz ten bada, czy modele radzą sobie z bardzo szczegółowymi wymaganiami technicznymi i anatomią. Nano Banana całkowicie zawiodło — błędna pozycja dłoni, brak paska i zła orientacja. Qwen ImageEdit Plus uzyskał przyzwoity efekt, ale ciało postaci zniknęło — poważna wada. Seadream próbował oddać specyfikację pomiaru, ale zegarek był za duży i źle ustawiony. GPT Image 1 był wyraźnym zwycięzcą: poprawna pozycja dłoni, prawidłowo umieszczony zegarek z paskiem i anatomicznie wiarygodne ułożenie. Test pokazał, że GPT Image 1 najlepiej radzi sobie z wymaganiami anatomicznymi, podczas gdy inne modele mają trudności z bardzo specyficznymi wytycznymi technicznymi.
Dziewiąty test polegał na promptcie „ustaw laptop pod kątem 23 stopni tak, aby na ekranie było odbicie pary z kawy” — z cappuccino i osobą pracującą na laptopie. Testuje to zdolność modeli do obsługi precyzyjnych kątów, odbić i złożonych interakcji fizycznych. Wszystkie modele miały trudności, co sugeruje, że precyzyjne specyfikacje kątów i fizyka odbić są wciąż wyzwaniem dla obecnych technologii generowania obrazów AI. Nano Banana wygenerowało połowę laptopa — ewidentna porażka. Qwen ImageEdit Plus dał niezły efekt, ale odbicie było błędne, bo laptop nie był skierowany w stronę cappuccino. W Seadream para wyglądała sztucznie i nieprzekonująco. GPT Image 1 użył starego MacBooka Air, ale także nie wygenerował poprawnych odbić. Spośród porażek, wynik Nano Banana wydawał się najbardziej realistyczny kompozycyjnie, choć był technicznie niepełny. Test potwierdził, że wszystkie modele mają trudności z precyzyjnymi wymaganiami fizycznymi i złożonymi odbiciami.
Dziesiąty test polegał na promptcie „zmień tylko lewą tęczówkę na bursztynową, zachowując każdy rzęs, odbicie źrenicy i mikrodetale rogówki”. Testuje to zdolność modelu do precyzyjnych, lokalnych modyfikacji przy zachowaniu detali. Qwen ImageEdit Plus i Nano Banana zmieniły kolor obu oczu zamiast tylko lewego — nie spełniając głównego wymogu. GPT Image 1 poprawnie zmienił tylko lewą tęczówkę, generując dopracowaną twarz o gładkim wyglądzie. Seadream (nazywany „Cream 4” w transkrypcji) także poprawnie zmienił tylko lewą tęczówkę, zachowując wszystkie detale tekstury, co dało bardziej realistyczny efekt. Spośród dwóch poprawnych modeli, rezultat Seadream był bardziej realistyczny dzięki zachowanym teksturom, a GPT Image 1 bardziej wygładzony i mniej fotorealistyczny. Test pokazał, że Seadream wyróżnia się zachowaniem detali, podczas gdy GPT Image 1 stawia na gładkość i „polish”.
Jedenasty test polegał na promptcie „stwórz twarz o podwójnej tożsamości, zachowując obie tożsamości bez łączenia lub morfowania”, próbując połączyć dwa różne oblicza w jednym obrazie. Testuje to zdolność modeli do obsługi złożonych wymagań kompozycyjnych bez utraty cech indywidualnych. Wyniki były mieszane — modele miały kłopoty z zachowaniem obu tożsamości bez łączenia lub zamazywania. Qwen ImageEdit Plus był najbliżej zamierzonego efektu, ale pojawiły się problemy z proporcjami. Seadream sprawił, że jedna twarz upodobniła się do drugiej, przez co utracono pierwotną tożsamość kobiety. Test pokazał, że zachowanie wielu wyraźnych tożsamości w jednej kompozycji nadal stanowi poważne wyzwanie dla obecnych modeli AI.
FlowHunt rozumie, że różne modele generowania obrazów AI sprawdzają się w różnych scenariuszach, dlatego zamiast zmuszać użytkowników do wyboru jednego modelu, platforma umożliwia jednoczesną integrację z wieloma modelami. Automatyzując wysyłanie promptów i obrazów źródłowych do kilku modeli oraz porównując rezultaty, FlowHunt pozwala użytkownikom wybierać najlepszy efekt bez konieczności ręcznego przełączania się między interfejsami. Takie podejście uwzględnia rzeczywistość ujawnioną w testach: nie istnieje jeden uniwersalnie najlepszy model, lecz modele o różnych mocnych stronach, które sprawdzają się w określonych dziedzinach. Automatyzacja w FlowHunt wykracza poza proste porównanie modeli — obejmuje także optymalizację workflow, gdzie użytkownik może ustalić reguły automatycznego kierowania określonych typów zadań do modeli najbardziej rokujących na uzyskanie najlepszych wyników. Dla firm generujących duże ilości obrazów kompozytowych taka inteligentna dystrybucja istotnie podnosi jakość wyników i skraca czas ręcznego przeglądu i korekty. Dodatkowo, integracja z wieloma modelami zapewnia redundancję — jeśli jeden model zawiedzie w danym zadaniu, alternatywy są testowane automatycznie, dzięki czemu użytkownik nie jest blokowany ograniczeniami pojedynczego modelu.
Na podstawie kompleksowych testów w różnych scenariuszach wyłaniają się jasne wzorce, które modele sprawdzają się najlepiej w konkretnych dziedzinach. Do kompozycji środowiskowych, gdzie najważniejsza jest spójność oświetlenia i stylu, GPT Image 1 konsekwentnie dostarcza najlepsze rezultaty, co czyni go preferowanym wyborem do profesjonalnych projektów graficznych, gdzie liczy się estetyka bardziej niż fotorealizm. Do ekstremalnych warunków środowiskowych, efektów ciepła i przemieszczenia piasku, Qwen ImageEdit Plus wykazuje przewagę, stając się idealnym narzędziem do zdjęć produktów na zewnątrz czy kompozycji krajobrazowych. W przypadku efektów atmosferycznych, realizmu tekstur i ciepłego światła, Seadream sprawdza się najlepiej — jest idealny do scen plażowych, zdjęć o zachodzie słońca czy kompozycji z naciskiem na klimat. Nano Banana, choć potrafi wygenerować akceptowalne rezultaty, zazwyczaj wypada gorzej od konkurentów i powinien być traktowany jako opcja zapasowa, a nie podstawowy wybór. Do precyzyjnych wymagań anatomicznych i szczegółowych modyfikacji, ponownie GPT Image 1 pokazuje przewagę, choć wszystkie modele mają trudności z bardzo specyficznymi wymaganiami technicznymi, jak precyzyjne kąty czy fizyka odbić.
W praktyce oznacza to, że firmy powinny dobierać model do zadania, a nie zakładać, że jeden sprawdzi się wszędzie. Organizacje generujące zróżnicowane obrazy powinny mieć dostęp do kilku modeli i kierować różne typy zadań kompozycyjnych do tych modeli, które mają największą szansę na najlepsze efekty. Wymaga to poznania mocnych i słabych stron każdego modelu — czego dostarczają właśnie takie analizy. Warto też pamiętać, że wszystkie modele mają trudności z pewnymi typami wymagań — precyzyjne kąty, złożona fizyka odbić czy zachowanie kilku tożsamości w jednej kompozycji nadal są wyzwaniem dla każdego z testowanych modeli. W takich przypadkach może być konieczna ręczna korekta lub alternatywne podejście.
Wszystkie testowane modele prezentują imponujące możliwości, ale także wykazują powtarzalne ograniczenia, które użytkownik powinien poznać przed wdrożeniem ich do produkcji. Po pierwsze, wszystkie modele mają trudności z precyzyjnymi wymaganiami technicznymi — gdy prompty zawierają dokładne pomiary, kąty czy konkretne wymagania fizyczne, modele często interpretują je luźno lub całkowicie ignorują. Po drugie, wszystkie modele mają trudności z fizyką odbić i precyzyjnymi obliczeniami oświetlenia, zwłaszcza gdy odbicia muszą odzwierciedlać konkretne kąty czy właściwości powierzchni. Po trzecie, modele mają problemy z zachowaniem wielu wyraźnych tożsamości lub złożonych wymagań kompozycyjnych, gdy w jednej scenie występuje kilka obiektów o określonych relacjach przestrzennych. Po czwarte, spójność oświetlenia bywa wyzwaniem, zwłaszcza gdy obrazy źródłowe mają całkowicie różne warunki światła — modele czasem nie potrafią właściwie dopasować światła do otoczenia. Po piąte, relacje skali mogą być problematyczne, szczególnie przy małych obiektach jak zegarki czy biżuteria, gdzie modele generują przedmioty zbyt duże lub zbyt małe.
Zrozumienie tych ograniczeń pozwala na realistyczne oczekiwania i projektowanie promptów, które działają w ramach możliwości każdego modelu. Zamiast walczyć z ograniczeniami, skuteczni użytkownicy współpracują z nimi — tworząc prompty, które podkreślają to, co dany model robi najlepiej, i unikają scenariuszy, gdzie modele regularnie zawodzą. Na przykład, zamiast żądać precyzyjnych kątów, można opisać kompozycję ogólnie, dając modelowi swobodę interpretacji. Zamiast wymagać złożonych odbić, można zaakceptować prostsze warunki oświetlenia, z którymi modele radzą sobie pewniej. Takie pragmatyczne podejście do inżynierii promptów znacząco poprawia rezultaty we wszystkich modelach.
Kompleksowe testy Qwen ImageEdit Plus, Nano Banana, GPT Image 1 i Seadream pokazują, że żaden model nie dominuje we wszystkich scenariuszach kompozycji obrazów. Każdy z nich wyróżnia się w konkretnej dziedzinie: GPT Image 1 w spójności oświetlenia i precyzji anatomicznej, Qwen ImageEdit Plus w integracji środowiskowej i ekstremalnych warunkach, Seadream w efektach atmosferycznych i realizmie tekstur, a Nano Banana jako funkcjonalna, lecz zwykle mniej skuteczna alternatywa. Skuteczne wdrożenie technologii generowania obrazów przez AI wymaga zrozumienia tych różnic i kierowania różnych typów zadań do modeli najpewniej gwarantujących sukces. Dzięki inteligentnemu wykorzystaniu kilku modeli przez platformy takie jak FlowHunt, firmy mogą maksymalizować jakość wyników przy zachowaniu wydajności produkcyjnej, zapewniając każdemu zadaniu odpowiedni model zamiast forsować jedno narzędzie do wszystkich zastosowań.
Nie ma jednego „najlepszego” modelu — każdy z nich wyróżnia się w innych scenariuszach. GPT Image 1 najlepiej radzi sobie ze spójnością oświetlenia i stylu, Qwen ImageEdit Plus wyróżnia się integracją z otoczeniem i efektami cieplnymi, Seadream generuje realistyczne tekstury i efekty atmosferyczne, a Nano Banana oferuje przyzwoite rezultaty, ale zazwyczaj wypada słabiej pod względem dokładności oświetlenia.
Modele różnią się sposobem radzenia sobie ze spójnością oświetlenia, integracją z otoczeniem, poprawnością anatomiczną i zachowaniem detali. GPT Image 1 stawia na spójność stylu, Qwen ImageEdit Plus skupia się na realizmie środowiskowym, Seadream wyróżnia się efektami atmosferycznymi, a Nano Banana zapewnia bardziej podstawowe podejście do kompozycji obrazów.
Złożone prompty z precyzyjnymi specyfikacjami (takimi jak konkretne kąty, wymiary czy szczegóły anatomiczne) stanowią wyzwanie dla wszystkich modeli. GPT Image 1 najlepiej radzi sobie z wymaganiami dotyczącymi precyzji anatomicznej, podczas gdy Qwen ImageEdit Plus skutecznie realizuje specyfikacje środowiskowe. Prostsze, bardziej opisowe prompty zazwyczaj przynoszą lepsze rezultaty we wszystkich modelach.
Tak, ale z pewnymi zastrzeżeniami. GPT Image 1 i Qwen ImageEdit Plus generują profesjonalnej jakości rezultaty w większości zastosowań. Jednak bardzo specyficzne wymagania techniczne lub precyzja anatomiczna mogą wymagać ręcznej korekty. Modele te sprawdzają się najlepiej jako punkt wyjścia, który projektanci mogą następnie udoskonalić.
Dokładność oświetlenia ma kluczowe znaczenie dla realizmu. Modele, które nie potrafią dopasować oświetlenia pomiędzy obrazami źródłowymi a elementami kompozycji, generują oczywiście sztuczne rezultaty. GPT Image 1 i Qwen ImageEdit Plus radzą sobie z tym najlepiej, podczas gdy Nano Banana często ma problemy ze spójnością oświetlenia.
Arshia jest Inżynierką Przepływów Pracy AI w FlowHunt. Z wykształceniem informatycznym i pasją do sztucznej inteligencji, specjalizuje się w tworzeniu wydajnych przepływów pracy, które integrują narzędzia AI z codziennymi zadaniami, zwiększając produktywność i kreatywność.
Integruj wiele modeli generowania obrazów AI w swoim przepływie pracy i automatyzuj zadania kompozycji obrazów na dużą skalę.
FlowHunt przedstawia modele Qwen Image i Qwen Image Edit — potężne narzędzia AI do generowania wysokiej jakości obrazów (porównywalne z Gemini) oraz zaawansowan...
Poznaj świat modeli agentów AI dzięki kompleksowej analizie 20 najnowocześniejszych systemów. Odkryj, jak myślą, rozumują i realizują różnorodne zadania, a takż...
Zapoznaj się z naszą szczegółową recenzją Flux Pro! Analizujemy jego mocne i słabe strony oraz kreatywność na różnych promptach tekst-do-obrazu. Sprawdź, jak ra...
Zgoda na Pliki Cookie
Używamy plików cookie, aby poprawić jakość przeglądania i analizować nasz ruch. See our privacy policy.
