Komplexné porovnanie popredných modelov AI na generovanie obrázkov vrátane Qwen ImageEdit Plus, Nano Banana, GPT Image 1 a Seadream. Zistite, ktorý model vyniká v rôznych úlohách skladania obrázkov.
Oblasť generovania obrázkov pomocou umelej inteligencie sa dramaticky rozvinula a aktuálne medzi sebou súťaží viacero sofistikovaných modelov, ktoré sa snažia doručiť čo najrealistickejšie a kontextovo najpresnejšie skladané obrázky. Keďže firmy a tvorcovia sa čoraz viac spoliehajú na AI pri tvorbe vizuálneho obsahu, pochopenie silných a slabých stránok rôznych modelov je kľúčové pre informované rozhodnutia o tom, ktorý nástroj nasadiť na konkrétne úlohy. Táto komplexná analýza skúma štyri popredné modely AI na generovanie obrázkov—Qwen ImageEdit Plus, Nano Banana, GPT Image 1 a Seadream—prostredníctvom dôkladného testovania v rôznych scenároch od jednoduchého skladania do prostredia až po zložité požiadavky na anatomickú presnosť. Vyhodnotením týchto modelov na reálnych prípadoch použitia môžeme určiť, ktoré riešenia vynikajú v konkrétnych oblastiach a kde najviac žiari potenciál každého z modelov.
Generovanie obrázkov pomocou umelej inteligencie sa presunulo z experimentálnej technológie na praktický nástroj pre firmy, vďaka ktorému môžu tvorcovia skladať viacero obrázkov, upravovať osvetlenie a vytvárať realistické scény, ktoré by tradične vyžadovali zdĺhavú ručnú prácu v grafických softvéroch. V jadre generovania obrázkov AI je trénovanie neurónových sietí na obrovských datasetoch obrázkov, aby sa naučili vzory, fyziku svetla, priestorové vzťahy a vizuálnu estetiku. Pri zadaní promptu a zdrojových obrázkov musia tieto modely pochopiť nielen to, ako objekty vyzerajú, ale aj ako interagujú s prostredím—ako sa odráža svetlo, ako padajú tiene, ako materiály reagujú na rôzne svetelné podmienky a ako sa objekty prirodzene umiestňujú v priestore. Sofistikovanosť moderných modelov spočíva v schopnosti udržať konzistentnosť naprieč viacerými prvkami: osvetlenie objektu musí ladiť s pozadím, tiene musia dopadať fyzikálne správnymi smermi a celková estetika musí pôsobiť ucelene, nie umelo. To vyžaduje, aby model vykonával komplexné uvažovanie o trojrozmernom priestore, fyzike aj princípoch vizuálneho dizajnu, pričom v reálnom čase generuje pixely na základe pravdepodobnostných predikcií.
Kvalita AI-generovaných skladaných obrázkov priamo ovplyvňuje vnímanie značky, efektivitu marketingu aj profesionálnu dôveryhodnosť. Ak firma použije AI-generované obrázky v marketingových materiáloch, prezentáciách alebo dizajne, akýkoľvek očividne umelý alebo nerealistický prvok okamžite podkopáva dôveru a profesionalitu. Kvalitné skladanie obrázkov—kde sú prvky plynulo začlenené s korektným osvetlením, tieňmi a konzistenciou prostredia—pôsobí prirodzene a profesionálne, zatiaľ čo zlé skladanie odhalí umelosť práce a pôsobí neprofesionálne. Pre e-shopy, realitný marketing, vizualizáciu produktov aj reklamu môže rozdiel medzi dobre a zle zloženým obrázkom významne ovplyvniť konverzný pomer a vnímanie zákazníka. Navyše, vzhľadom na rastúci objem AI-generovaného obsahu sa latka kvality neustále zvyšuje; publikum je čoraz sofistikovanejšie v rozpoznávaní umelej grafiky, čo robí technickú dokonalosť v osvetlení, anatómii a integrácii do prostredia dôležitejšou než kedykoľvek predtým. Firmy, ktoré investujú do pochopenia, ktoré modely prinášajú najvyššiu kvalitu pre ich konkrétne prípady použitia, získavajú konkurenčnú výhodu v rýchlosti produkcie obsahu aj v konzistentnosti kvality.
Štyri testované modely v tejto analýze reprezentujú odlišné prístupy k AI generovaniu obrázkov, každý s vlastnými architektonickými voľbami a trénovacími metodikami. Qwen ImageEdit Plus, vyvinutý tímom Alibaba Qwen, predstavuje najnovší pokrok v open-source generovaní obrázkov a ponúka pôsobivú integráciu do prostredia a efekty osvetlenia. Nano Banana, hoci schopný, vo všeobecnosti zaostáva v presnosti osvetlenia a konzistencii prostredia v porovnaní s konkurenciou. GPT Image 1 od OpenAI uprednostňuje koherenciu štýlu a presnosť osvetlenia, často vytvára najviac uhladené a profesionálne pôsobiace výsledky, aj keď niekedy menej fotorealistické. Seadream vyniká v atmosférických efektoch a realizme textúr, najmä pri zložitých environmentálnych prvkoch, ako je hmla, voda a atmosférické podmienky. Pochopenie silných a slabých stránok týchto modelov umožňuje používateľom vybrať si vhodný nástroj podľa konkrétnych požiadaviek namiesto toho, aby predpokladali, že jeden model funguje najlepšie vo všetkých scenároch.
Prvý test spočíval v zložení portrétu ženy do scény s vodopádom s promptom „zložiť portrét do prostredia vodopádu s ladiacim prirodzeným osvetlením a efektmi hmly“. Tento scenár preveruje viacero kľúčových schopností: model musí pochopiť prirodzené umiestnenie postavy v krajine, zladiť osvetlenie z prostredia vodopádu na tvár a telo objektu a vytvoriť realistické efekty hmly, ktoré kompozíciu vylepšia, nie potlačia. Qwen ImageEdit Plus vytvoril solídny výsledok so ženou stojacou pred vodopádom, no osvetlenie pôsobilo trochu plocho a nepresvedčivo. Nano Banana v tomto teste výrazne zlyhal, keď umiestnil ženu čudne priamo do vody namiesto pred ňu, s nevhodným osvetlením, čo kompozíciu zjavne znehodnotilo. Seadream zvolil iný prístup, pridal výraznú hmlu, ktorá pomohla zamaskovať nerealistické prvky tým, že zakryla prechod vlasov a tela do vody—šikovné riešenie, ktoré zvýšilo vnímaný realizmus cez strategickú neostrosť. GPT Image 1 doručil najlepší výsledok, so ženou prirodzene umiestnenou pred vodopádom a osvetlením, ktoré pôsobilo naozaj presvedčivo, akoby tam skutočne stála. Svetlo na jej tvári sa úplne zmenilo oproti zdrojovému obrázku, vychádzalo z prostredia vodopádu, čím vznikla plynulá a autentická integrácia.
Druhý environmentálny test spočíval v umiestnení SUV do púštnej scény s promptom „umiestniť SUV do púšte s presným rozvírením piesku, efektom tepla, oparom a ostrým osvetlením“. Tento test preveruje schopnosť modelu zvládnuť extrémne podmienky, vytvoriť presvedčivé efekty tepla a integrovať svetlo na vozidle do ostrého slnečného žiarenia. Qwen ImageEdit Plus v tomto scenári exceloval, vytvoril fenomenálny výsledok s intenzívnym slnkom odrážajúcim sa od povrchu SUV, pieskom, ktorý sa realisticky rozvíril, a celkovým dojmom pohybu vozidla v drsných púštnych podmienkach. Oranžový odtieň a efekt prepálenia svetlom vytvorili autentické púštne osvetlenie. Nano Banana dosiahol prijateľný výsledok, ale chýbala mu intenzita a environmentálna integrácia Qwenovho výstupu, vozidlo pôsobilo skôr vložene než prirodzene súčasťou púšte. Seadream priniesol solídny výsledok s dobrým umiestnením slnka a konzistenciou budov v pozadí, no s drobnými artefaktmi deformácie. GPT Image 1 síce vytvoril dobré zafarbenie a osvetlenie, ale nedokázal vygenerovať presvedčivý efekt tepla ani rozvírený piesok, výsledok pôsobil skôr štýlovo než fotorealisticky. V tomto scenári Qwen ImageEdit Plus jasne ukázal svoju prevahu v zvládaní extrémnych podmienok a fyzikálnych efektov.
Tretí environmentálny test zasadil biznis portrét manažéra do moderných kancelárskych priestorov s promptom „umiestnite manažéra do moderného officu so zladením interiérového osvetlenia a profesionálnym kontextom“. Tento scenár preveruje schopnosť modelu zladiť interiérové osvetlenie a vytvoriť profesionálne firemné vizuály. Qwen ImageEdit Plus vytvoril vynikajúci výsledok s manažérom prirodzene sediacim na stoličke, rukou položenou na stole a osvetlením, ktoré sedelo s prostredím office. Nano Banana v tomto prípade dramaticky zlyhal, keď jednoducho preniesol portrét na obrázok officu bez akéhokoľvek pokusu o realistickú integráciu či úpravu osvetlenia. Seadream v tomto teste úplne zlyhal, keď umiestnil tvár priamo na obrázok bez akejkoľvek kompozičnej sofistikovanosti. GPT Image 1 tiež nedokázal vytvoriť presvedčivý výsledok. Tento test ukázal výrazné rozdiely vo výkonnosti modelov v závislosti od úlohy—dominancia Qwen ImageEdit Plus v tejto úlohe ostro kontrastovala s jeho výkonmi v iných testoch, čo naznačuje, že rôzne modely sú optimalizované na odlišné typy skladania.
Zažite, ako FlowHunt automatizuje vaše AI workflowy pre obsah a obrázky—od výskumu a skladania až po publikovanie a analytiku—všetko na jednom mieste.
Štvrtý test spočíval v zložení šteniatok zlatého retrievera na pláž pri východe slnka s promptom „presuňte šteniatka na pláž pri východe slnka so svetlom zlatej hodiny, interakciou s pieskom a pobrežnou atmosférou“. Tento scenár preveruje schopnosť zvládnuť teplé, zlaté svetlo a vytvoriť prirodzenú interakciu medzi objektmi a prostredím. Nano Banana úplne zlyhal s otrasným osvetlením, ktoré pôsobilo amatérsky a nepresvedčivo. Qwen ImageEdit Plus doručil dobrý výsledok s realistickými šteniatkami a skvelým svetlom, aj keď šteniatka pôsobili menej realisticky oproti iným modelom. Seadream vytvoril podľa mnohých najlepší výsledok, s výnimočným realizmom šteniatok, vody a osvetlenia, čím vznikla ucelená plážová scéna so zlatou atmosférou, ktorá pôsobila autenticky a profesionálne. GPT Image 1 dosiahol solídne druhé miesto, ale celkovú kvalitu Seadreamu neprekonal. Tento test ukázal, že Seadream exceluje v atmosférických a svetelných scenároch, najmä pri teplom svetle zlatej hodiny.
Piaty test umiestnil mačku na nábytok s promptom „umiestnite mačku prirodzene na nábytok s realistickou fyzikou a domácim osvetlením“, pričom zaujímavé bolo, že prompt výslovne nespomínal vianočný stromček viditeľný na jednom zo zdrojových obrázkov. Tento test preveril, či modely zakomponujú kontextové prvky a ako zvládnu domáce osvetlenie. Zaujímavé je, že iba jeden zo štyroch modelov zahrnul vianočný stromček do výstupu, čo naznačuje, že modely interpretujú prompty veľmi doslovne a nie vždy vyvodia kontextové prvky zo zdrojových obrázkov. Qwen ImageEdit Plus vytvoril veľmi realistickú mačku s výborným zobrazením pohovky a príjemným rozmazaním pozadia, čím vznikla presvedčivá domáca scéna. Nano Banana priniesol podobne dobrý výsledok s iným osvetlením a štýlom pohovky, ale rovnako realistickou mačkou. Seadream tiež vyprodukoval celkom dobrý výstup, rovnako ako GPT Image 1. Všetky štyri modely v tomto scenári podali použiteľné výsledky, pričom výber medzi nimi bol skôr otázkou estetiky než technického zlyhania. Ak by bolo treba vybrať, výstup Qwen ImageEdit Plus pôsobil mierne lepšie vďaka realistickému zobrazeniu mačky a prirodzenému umiestneniu na nábytku.
Šiesty test spočíval v umiestnení mechanických hodiniek na nočný stolík s promptom „zobrazte hodinky na nočnom stolíku ako cenný predmet s luxusnou prezentáciou a osvetlením spálne“. Tento scenár preveruje schopnosť zvládnuť malé objekty, udržať správne proporcie a vytvoriť luxusný produktový vizuál. Seadream úplne zlyhal, keď boli hodinky veľkosti postele, čo je zásadné zlyhanie v chápaní mierky. Qwen ImageEdit Plus vygeneroval nádherné hodinky, ale nedokázal zakomponovať pôvodnú spálňu zo zdrojového obrázka, namiesto toho vytvoril nové prostredie—technicky pôsobivé, ale nie podľa zadania. Nano Banana zobrazil hodinky v puzdre na stole, ktorý sedel s pôvodným obrázkom, no nedosiahol úplne požadovanú kompozíciu. GPT Image 1 dodal najlepší výsledok, najviac zodpovedajúci pôvodným obrázkom, so začlenením pôvodného umenia, prikrývok aj stolíka a s nádhernými hodinkami v popredí. Tento test zdôraznil dôležitosť presnosti promptu a rôznorodosť schopností modelov vyvážiť realizmus a kompozičnú presnosť.
Siedmy test umiestnil dodávku FedEx do mestskej scenérie s promptom „umiestnite dodávku prirodzene do mestskej scenérie s kontextom dopravy a realistickými tieňmi“. Tento scenár preveruje schopnosť modelu zvládnuť veľké vozidlá, udržať environmentálnu konzistenciu a vytvoriť presvedčivú fyziku tieňov. Nano Banana vytvoril nekonzistentné výsledky s dobrou konzistenciou mesta, ale presýteným osvetlením dodávky, ktoré neladilo s prostredím. Qwen ImageEdit Plus priniesol naozaj dobrý výsledok s viditeľnými budovami, vhodným osvetlením a prirodzeným umiestnením slnka. Seadream vytvoril fantastický výstup so slnkom prechádzajúcim za dodávkou a ladiacimi budovami v pozadí. GPT Image 1 tiež dodal vynikajúci výsledok, takže rozhodovanie medzi Qwen ImageEdit Plus a GPT Image 1 bolo náročné. Napokon, lepšia environmentálna integrácia a efekty osvetlenia Qwen ImageEdit Plus mu dali mierny náskok.
Ôsmy test posunul modely na hranicu možností s promptom „umiestnite hodinky presne 2,3 cm nad zápästie s anatomicky dokonalou deformáciou kože a precíznou fyzikou tieňa“. Tento scenár preveruje, či modely zvládnu extrémne špecifické technické požiadavky a anatomickú presnosť. Nano Banana fatálne zlyhal s nesprávne umiestnenou rukou, chýbajúcim remienkom a zlou orientáciou. Qwen ImageEdit Plus vytvoril celkom dobrý výsledok, ale objektu úplne chýbalo telo—zásadné zlyhanie. Seadream sa síce pokúsil výstupom vyhovieť požiadavke na rozmer, ale hodinky boli príliš veľké a ruka zle orientovaná. GPT Image 1 bol jasný víťaz, so správnou orientáciou ruky, správne umiestnenými hodinkami s remienkom a anatomicky vierohodným umiestnením. Tento test ukázal, že GPT Image 1 exceluje v anatomicky precíznych požiadavkách, zatiaľ čo ostatné modely majú problém so špecifickými technickými špecifikáciami.
Deviaty test obsahoval prompt „umiestnite notebook v presnom uhle 23 stupňov tak, aby sa odrazila para z kávy na povrchu obrazovky“ v scéne s cappuccinom a človekom pracujúcim na notebooku. Tento scenár preveruje schopnosť modelu zvládnuť presné uhly, odrazy a zložité fyzikálne interakcie. Všetky štyri modely s týmto testom bojovali, čo naznačuje, že presné špecifikácie uhlov a fyzika odrazov sú stále výzvou pre aktuálne AI modely na generovanie obrázkov. Nano Banana vytvoril len polovičný notebook—očividné zlyhanie. Qwen ImageEdit Plus vygeneroval celkom dobrý výsledok, ale odraz nebol správny, pretože notebook nesmeroval na cappuccino. Seadream vytvoril umelú a nepresvedčivú paru. GPT Image 1 použil starší MacBook Air, ale rovnako nedokázal vytvoriť presvedčivé odrazy. Zo všetkých zlyhaní pôsobil výstup Nano Banana najrealistickejšie z hľadiska celkovej kompozície, aj keď bol technicky neúplný. Tento test ukázal, že všetky modely majú problém s presnými fyzikálnymi špecifikáciami a komplexnou fyzikou odrazov.
Desiaty test sa týkal promptu „zmeniť iba ľavú dúhovku na jantárovú pri zachovaní všetkých mihalníc, odrazu zreničky a detailov rohovky“. Tento scenár preveruje schopnosť modelu vykonávať presné, lokálne úpravy pri zachovaní jemných detailov. Qwen ImageEdit Plus a Nano Banana zmenili farbu oboch očí namiesto iba ľavého, čím nesplnili základnú požiadavku. GPT Image 1 správne zmenil len ľavú dúhovku a vytvoril uhladenú tvár s jemným vzhľadom. Seadream (v prepisu označený ako „Cream 4“) tiež správne zmenil len ľavú dúhovku a zachoval všetky textúrové detaily, čím vytvoril realistickejší výsledok. Medzi dvoma úspešnými modelmi pôsobil výstup Seadream realistickejšie vďaka zachovaným textúram, zatiaľ čo GPT Image 1 bol uhladenejší, ale menej fotorealistický. Tento test ukázal, že Seadream vyniká v zachovaní detailov, zatiaľ čo GPT Image 1 stavia na uhladenosť a hladkosť.
Jedenásty test bol zameraný na prompt „vytvorte tvár s dvoma identitami pri zachovaní oboch úplných identít bez prelínania alebo zlievania“, teda zloženie dvoch rôznych tvárí do jedného obrázka. Tento scenár preveruje schopnosť modelu zvládnuť komplexné kompozičné požiadavky bez straty individuálnych charakteristík. Výsledky boli zmiešané, modely mali problém zachovať obe identity bez prelínania či zlievania. Qwen ImageEdit Plus vytvoril výstup najbližší požiadavke, no s nekonzistentnými proporciami. Seadream v podstate zmenil jednu tvár na druhú, čím sa stratila pôvodná ženská identita. Tento test ukázal, že zachovanie viacerých odlišných identít v jednej kompozícii je stále veľkou výzvou pre aktuálne AI modely na generovanie obrázkov.
FlowHunt si uvedomuje, že rôzne AI modely na generovanie obrázkov vynikajú v rôznych scenároch, a namiesto nútenia používateľov voliť jeden model umožňuje platforma bezproblémovú integráciu viacerých modelov naraz. Automatizáciou procesu odosielania promptov a zdrojových obrázkov viacerým modelom a porovnávaním výsledkov umožňuje FlowHunt používateľom vyberať najlepší výstup pre ich potreby bez manuálneho prepínania medzi rozhraniami. Tento prístup reflektuje realitu odhalenú dôkladným testovaním: neexistuje univerzálne najlepší model, ale modely s rôznymi silnými stránkami, ktoré vynikajú v konkrétnych oblastiach. Automatizácia FlowHunt presahuje jednoduché porovnanie modelov až po optimalizáciu workflowov, kde si používatelia môžu nastaviť pravidlá na automatické smerovanie konkrétnych typov skladaných úloh modelom, ktoré s najväčšou pravdepodobnosťou prinesú najlepšie výsledky. Pre firmy generujúce veľké objemy skladaných obrázkov môže toto inteligentné smerovanie výrazne zvýšiť kvalitu výstupov a znížiť čas potrebný na manuálnu kontrolu a doladenie. Navyše, integrácia FlowHunt s viacerými modelmi poskytuje redundanciu—ak jeden model na konkrétnej úlohe zlyhá, alternatívne modely sa otestujú automaticky, takže používatelia majú vždy k dispozícii použiteľné možnosti a nie sú blokovaní limitmi jedného modelu.
Na základe komplexného testovania v rozličných scenároch sa jasne ukazujú vzory, ktorý model vyniká v ktorej oblasti. Pre skladanie do prostredia s dôrazom na konzistenciu osvetlenia a štýlovú koherenciu GPT Image 1 konzistentne prináša najlepšie výsledky, a je teda preferovanou voľbou pre profesionálnu dizajnérsku prácu, kde je dôležitejší estetický dojem než absolútna fotorealistickosť. Pre extrémne environmentálne podmienky, efekty tepla a rozvírenie piesku preukazuje Qwen ImageEdit Plus nadpriemerné schopnosti, ideálny je pre exteriérovú produktovú fotografiu a skladanie do prostredia. Pre atmosférické efekty, realizmus textúr a teplé svetelné podmienky vyniká Seadream, najlepší je pre plážové scény, západy slnka a situácie, kde je dôležitá atmosféra. Nano Banana síce dokáže vyprodukovať použiteľné výsledky, no vo všeobecnosti zaostáva za konkurenciou a mal by byť skôr záložnou možnosťou než primárnou voľbou. Pre anatomicky presné požiadavky a detailné úpravy je opäť najlepší GPT Image 1, hoci všetky modely majú problém s extrémne špecifickými technickými špecifikáciami ako presné uhly a fyzika odrazov.
Praktický záver pre firmy je, že výber modelu by mal byť úlohový a nie automaticky predpokladať, že jeden model je najlepší pre všetko. Firma generujúca rozmanité obrázky by mala mať prístup k viacerým modelom a smerovať rôzne typy skladaných úloh modelom, ktoré pravdepodobne prinesú najlepšie výsledky. To si vyžaduje pochopiť silné a slabé stránky každého modelu, čo poskytuje práve takéto dôkladné testovanie. Používatelia by si tiež mali uvedomiť, že všetky aktuálne modely majú problém s určitými typmi požiadaviek—presné špecifikácie uhlov, zložitá fyzika odrazov a zachovanie viacerých odlišných identít v jednej kompozícii sú výzvou pre všetky testované modely. Pre tieto extrémne prípady môže byť potrebné manuálne doladenie alebo alternatívne prístupy.
Všetky testované modely ukazujú pôsobivé schopnosti, ale aj konzistentné obmedzenia, ktoré by si používatelia mali uvedomiť pred nasadením v produkčných workflowoch. Po prvé, všetky modely majú problém s presnými technickými špecifikáciami—keď prompt obsahuje presné miery, uhly alebo fyzické požiadavky, modely majú tendenciu ich interpretovať voľne alebo ich úplne ignorovať. Po druhé, modely majú ťažkosti so zložitou fyzikou odrazov a presnými výpočtami osvetlenia, najmä ak majú odrazy korektne reprezentovať špecifické uhly alebo vlastnosti povrchov. Po tretie, modely bojujú so zachovaním viacerých odlišných identít alebo zložitých kompozícií, kde je viac objektov s konkrétnymi priestorovými vzťahmi. Po štvrté, konzistentnosť osvetlenia je problémová, ak majú zdrojové obrázky výrazne odlišné svetelné podmienky—modely niekedy nedokážu správne prispôsobiť svetlo prostrediu. Po piate, proporčné vzťahy môžu byť problematické, hlavne pri malých objektoch ako hodinky či šperky, kde modely občas generujú objekty neprimerane veľké alebo malé.
Pochopenie týchto obmedzení je kľúčové pre realistické nastavenie očakávaní a tvorbu promptov, ktoré pracujú v rámci možností každého modelu. Namiesto boja s limitmi modelov sú úspešní používatelia tí, ktorí s nimi spolupracujú a tvoria prompty zvýrazňujúce aspekty, ktoré daný model zvláda dobre, a vyhýbajú sa scenárom, kde modely pravidelne zlyhávajú. Napríklad, namiesto požiadavky na presné uhly môžu používateľi popísať žiadanú kompozíciu všeobecnejšie, čo dáva modelu väčšiu flexibilitu pri interpretácii. Namiesto žiadania zložitých odrazov môžu akceptovať jednoduchšie osvetlenie, ktoré modely
Neexistuje jeden „najlepší“ model—každý vyniká v iných scenároch. GPT Image 1 dosahuje najlepšie výsledky v konzistencii osvetlenia a štýlovej koherencii, Qwen ImageEdit Plus vyniká v integrácii do prostredia a efektoch tepla, Seadream produkuje realistické textúry a atmosférické efekty a Nano Banana ponúka slušné výsledky, ale vo všeobecnosti zaostáva v presnosti osvetlenia.
Modely sa líšia v tom, ako zvládajú konzistenciu osvetlenia, integráciu do prostredia, anatomickú presnosť a zachovanie detailov. GPT Image 1 uprednostňuje konzistenciu štýlu, Qwen ImageEdit Plus sa zameriava na realizmus prostredia, Seadream vyniká v atmosférických efektoch a Nano Banana poskytuje skôr základný prístup ku skladaniu obrázkov.
Zložité prompty s presnými špecifikáciami (napr. presné uhly, rozmery alebo anatomické detaily) sú výzvou pre všetky modely. GPT Image 1 je najlepší pri anatomicky presných požiadavkách, zatiaľ čo Qwen ImageEdit Plus zvláda dobre špecifikácie týkajúce sa prostredia. Jednoduchšie, viac opisné prompty vo všeobecnosti vedú k lepším výsledkom naprieč všetkými modelmi.
Áno, ale s výhradami. GPT Image 1 a Qwen ImageEdit Plus produkujú výsledky profesionálnej kvality pre väčšinu prípadov použitia. Avšak vysoko špecifické technické požiadavky alebo anatomická presnosť môžu vyžadovať manuálne doladenie. Tieto modely sú najlepšie ako východiskové body, ktoré môžu dizajnéri následne upraviť.
Presnosť osvetlenia je kľúčová pre dosiahnutie realismu. Modely, ktoré nedokážu zosúladiť osvetlenie medzi zdrojovými obrázkami a skladanými prvkami, vytvárajú očividne umelé výsledky. GPT Image 1 a Qwen ImageEdit Plus v tomto vynikajú, zatiaľ čo Nano Banana často bojuje s konzistenciou osvetlenia.
Arshia je inžinierka AI workflowov v spoločnosti FlowHunt. S pozadím v informatike a vášňou pre umelú inteligenciu sa špecializuje na tvorbu efektívnych workflowov, ktoré integrujú AI nástroje do každodenných úloh, čím zvyšuje produktivitu a kreativitu.
Integrujte viacero AI modelov na generovanie obrázkov do svojho pracovného postupu a automatizujte úlohy spojené so skladaním obrázkov vo veľkom.
FlowHunt predstavuje Qwen Image a Qwen Image Edit modely—výkonné AI nástroje na generovanie vysokokvalitných obrázkov porovnateľné s Gemini a pokročilé editačné...
Prečítajte si našu podrobnú recenziu Flux Pro! Analyzujeme jeho silné a slabé stránky a tvorivé výsledky pri rôznych textových zadaniach. Zistite, ako tento AI ...
Preskúmajte svet modelov AI agentov prostredníctvom komplexnej analýzy 20 špičkových systémov. Objavte, ako premýšľajú, uvažujú a plnia rôzne úlohy a pochopte n...
Súhlas s cookies
Používame cookies na vylepšenie vášho prehliadania a analýzu našej návštevnosti. See our privacy policy.
