Yapay Zekâ Görsel Üretim Modelleri Karşılaştırması: Qwen, GPT-4 Vision, Seadream, Nano Banana

Giriş

Yapay zekâ ile görsel üretim alanı son yıllarda büyük bir evrim geçirdi ve artık gerçekçi ve bağlama uygun kompozit görseller sunabilen birçok gelişmiş model birbiriyle yarışıyor. İşletmeler ve içerik üreticileri giderek daha fazla yapay zekâ destekli görsel içerik üretimine güvenirken, farklı modellerin güçlü ve zayıf yönlerini anlamak, belirli görevlerde hangi aracın kullanılacağına karar vermede hayati hale geldi. Bu kapsamlı analizde, önde gelen dört yapay zekâ görsel üretim modeli—Qwen ImageEdit Plus, Nano Banana, GPT Image 1 ve Seadream—basitten karmaşığa farklı senaryolarda titiz testlerle incelendi. Gerçek dünya kullanım durumlarına göre bu modelleri değerlendirerek, hangi çözümün hangi alanda öne çıktığını ve her bir modelin yeteneklerinin en çok hangi koşullarda parladığını ortaya koyuyoruz.

Yapay Zekâ Görsel Üretimi ve Kompozisyonu Anlamak

Yapay zekâ ile görsel üretimi, deneysel bir teknolojiden pratik bir iş aracına dönüştü ve içerik üreticilerine birden fazla görseli birleştirme, ışık ayarlama ve geleneksel olarak tasarım yazılımlarında manuel olarak yapılması gereken gerçekçi sahneler oluşturma imkânı tanıyor. Temelde, yapay zekâ görsel üretiminde sinir ağları, devasa görsel veri setleri üzerinde eğitilerek desenleri, ışık fiziğini, mekânsal ilişkileri ve görsel estetiği öğreniyor. Bir istem ve kaynak görseller verildiğinde, bu modeller yalnızca nesnelerin nasıl göründüğünü değil, çevreyle nasıl etkileşime girdiklerini de anlamalı—ışığın yüzeylerden nasıl yansıdığı, gölgelerin nasıl düştüğü, malzemelerin farklı ışık koşullarında nasıl davrandığı ve nesnelerin uzayda doğal olarak nasıl konumlandığı gibi. Modern modellerin gelişmişliği, birden fazla öğe arasında tutarlılığı sağlayabilmelerinde yatar: birleştirilen bir nesnedeki ışık, arka plan ortamıyla uyumlu olmalı, gölgeler fiziksel olarak olası yönlere düşmeli ve genel estetik yapay değil, bütünleşik hissettirmelidir. Bu da modelin üç boyutlu uzay, fizik ve görsel tasarım ilkeleri konusunda karmaşık çıkarımlar yapmasını gerektirir; üstelik tüm bunları olasılıksal tahminlere dayalı olarak gerçek zamanlı piksel üretimiyle gerçekleştirir.

Görsel Kompozisyon Kalitesinin İşletmeler İçin Önemi

Yapay zekâ ile üretilen kompozit görsellerin kalitesi, marka algısı, pazarlama etkinliği ve profesyonel itibar üzerinde doğrudan etkilidir. Bir işletme pazarlama materyallerinde, ürün sunumlarında ya da tasarım projelerinde yapay zekâ ile üretilen görsellere yer verdiğinde, bariz yapaylık veya gerçekdışı öğeler anında güven ve profesyonellik duygusunu zedeler. Yüksek kaliteli görsel kompozisyon—öğelerin doğru ışık, gölge ve çevresel tutarlılıkla bütünleştiği işlerde—doğal ve profesyonel görünürken, zayıf kompozisyon yapaylığı ortaya çıkarır ve amatörce izlenimi verir. E-ticaret, emlak pazarlama, ürün görselleştirme ve reklamcılıkta iyi birleştirilmiş bir görselle zayıf bir görsel arasındaki fark, dönüşüm oranları ve müşteri algısı üzerinde büyük etki yaratabilir. Ayrıca, yapay zekâ ile üretilen içerik yaygınlaştıkça kalite çıtası da yükseliyor; izleyiciler yapay görselleri tespit etme konusunda giderek daha uzman hale geldiklerinden, ışık, anatomi ve çevresel entegrasyonun teknik mükemmelliği her zamankinden daha önemli. Hangi modelin hangi kullanımda en yüksek kaliteyi verdiğini bilmek, içerik üretiminde hız ve kalite tutarlılığı açısından önemli bir rekabet avantajı sağlar.

Dört Rakip: Model Genel Bakış

Bu analizde test edilen dört model, yapay zekâ ile görsel üretimine farklı yaklaşımları temsil ediyor ve her biri kendine özgü mimari tercihler ve eğitim yöntemlerine sahip. Alibaba’nın Qwen ekibi tarafından geliştirilen Qwen ImageEdit Plus, açık kaynak görsel üretiminde çevresel entegrasyon ve ışık efektleriyle öne çıkan en yeni gelişmeleri sunuyor. Nano Banana, yetenekli olmasına rağmen, ışık doğruluğu ve çevresel tutarlılıkta rakiplerinin gerisinde kalıyor. OpenAI’nin GPT Image 1 modeli, stil tutarlılığı ve ışık doğruluğunu önceliklendirerek genellikle en cilalı ve profesyonel görünümlü sonuçlar verse de bazen daha az fotogerçekçi olabiliyor. Seadream ise özellikle sis, su ve atmosfer koşulları gibi karmaşık çevresel öğelerde atmosferik efektler ve doku gerçekçiliğinde üstün. Bu modellerin güçlü ve zayıf yanlarını anlamak, kullanıcıların her senaryoya uyan tek bir model yerine doğru ihtiyaca uygun aracı seçmesini sağlar.

Gerçek Dünya Testleri: Çevresel Birleştirme

Şelale Ortamında Portre

İlk testte, “doğal ışık ve sis efektleriyle portreyi şelale ortamına yerleştir” istemiyle bir kadın portresi şelale sahnesine birleştirildi. Bu senaryo, modelin bir insan figürünü doğada doğal şekilde konumlandırma, şelale ortamındaki ışığı kişinin yüzüne ve bedenine uygulama, gerçekçi sis efektleri oluşturma gibi birçok önemli yeteneğini ölçüyor. Qwen ImageEdit Plus, kadını şelalenin önüne doğru yerleştirerek başarılı bir sonuç verdi, ancak ışık biraz düz ve ikna edici olmaktan uzaktı. Nano Banana bu testte önemli ölçüde başarısız oldu, kadını tuhaf bir şekilde suyun içine yerleştirip, çok kötü bir ışıkla yapaylığı ortaya çıkardı. Seadream ise farklı bir yol izleyerek yoğun sis ekledi ve bu sayede saç ve vücudun suya karışma hatalarını stratejik olarak gizledi—bu zekice bir çözümle gerçekçilik algısını artırdı. GPT Image 1 ise kadını şelalenin önüne doğal şekilde yerleştirip, ortamın ışığıyla uyumlu bir aydınlatma sağlayarak en iyi sonucu verdi; yüzündeki ışık orijinal portreden tamamen farklı ve şelale ortamından geliyormuş izlenimi yaratarak kusursuz bir bütünleşme sağladı.

SUV Çöl Ortamında

İkinci çevresel testte, “SUV’u çöle taşı, doğru kum dağılımı, sıcaklık, pus ve sert ışıkla” istemiyle bir SUV çöl ortamına yerleştirildi. Bu test, modelin zorlu çevresel koşullarla başa çıkma, sıcaklık efektleri yaratma ve araç ışığını güneşle birleştirme yeteneğini değerlendiriyor. Qwen ImageEdit Plus bu senaryoda olağanüstü sonuçlar verdi; kamyonun yüzeyinde yoğun güneş ışığı, gerçekçi kum dağılımı ve hareket hissiyle çöl ortamını başarıyla yansıttı. Turuncu tonlar ve güneşin etkisi gerçekçi çöl ışığı oluşturdu. Nano Banana kabul edilebilir sonuçlar verdi fakat Qwen’in çevresel entegrasyonuna ve yoğunluğuna ulaşamadı; araç sanki sadece çöle yapıştırılmış gibi duruyordu. Seadream iyi bir güneş konumu ve tutarlı arka plan binalarıyla sağlam sonuçlar verdi, ancak bazı küçük bozulmalar vardı. GPT Image 1 ise iyi renk ve ışık verdi fakat sıcaklık ve kum efekti eksikti, daha çok stilize bir görünüm sundu. Bu senaryoda, Qwen ImageEdit Plus zorlu çevre ve fiziksel efektlerde üstünlük gösterdi.

Modern Ofiste Yönetici

Üçüncü çevresel testte, “yönetici portresini modern ofiste, mükemmel iç mekân ışık uyumuyla ve profesyonel bağlamda konumlandır” istemiyle bir yönetici portresi ofis ortamına yerleştirildi. Bu test, iç mekân ışık koşullarını eşleştirme ve profesyonel iş görselleri üretme yeteneğini ölçüyor. Qwen ImageEdit Plus, yöneticiyi doğal şekilde sandalyeye oturtarak, elini masanın üzerine koyarak ve ofis ortamına uygun ışıkla mükemmel sonuçlar verdi. Nano Banana ise portreyi doğrudan ofis görselinin üzerine yerleştirip gerçekçi entegrasyon veya ışık ayarlaması yapmadan başarısız oldu. Seadream bu testte tamamen başarısız olup, yüzü doğrudan görsele yapıştırdı. GPT Image 1 da ikna edici sonuçlar veremedi. Bu test, model performanslarının göreve göre ne kadar değişken olduğunu gösterdi—Qwen ImageEdit Plus’ın bu senaryodaki üstünlüğü, diğer testlerdeki performansıyla keskin bir tezat oluşturdu ve her modelin farklı kompozisyon türlerine göre optimize edildiğini ortaya koydu.

Gelişmiş Testler: Model Sınırlarını Zorlama

Gün Doğumunda Sahilde Yavrular

Dördüncü testte, “yavruları gün doğumu sahiline taşı, altın saat ışığı, kum etkileşimi ve kıyı atmosferiyle” istemiyle golden retriever yavruları sahile yerleştirildi. Bu test, modelin sıcak, altın saat ışık koşullarıyla başa çıkma ve nesnelerle çevre arasındaki doğal etkileşimi oluşturma yeteneğini ölçüyor. Nano Banana, çok kötü ve amatörce bir ışıkla tamamen başarısız oldu. Qwen ImageEdit Plus gerçekçi yavrular ve kusursuz ışıkla iyi sonuçlar verdi, ancak yavrular diğer modellere göre az da olsa daha az gerçekçi görünüyordu. Seadream birçok kişi için en iyi sonucu sunarak, yavru, su ve ışıkta olağanüstü gerçekçilikle altın saat atmosferini doğal ve profesyonel şekilde oluşturdu. GPT Image 1 iyi bir ikinci oldu ancak Seadream’in genel kalitesine ulaşamadı. Bu testte Seadream’in özellikle atmosfer ve ışık koşullarında başarılı olduğu görüldü.

Noel Temalı Mobilyada Kedi

Beşinci testte, “kediyi mobilya üzerine doğal şekilde yerleştir, gerçekçi fizik ve ev içi aydınlatmayla” istemiyle bir kedi mobilya üzerinde konumlandırıldı; ilginç olarak, kaynak görseldeki Noel ağacı istemde belirtilmemişti. Bu test, modellerin bağlamsal öğeleri kullanıp kullanmadığını ve ev içi aydınlatma senaryolarını nasıl işlediğini ölçtü. İlginçtir ki, dört modelden yalnızca biri çıktıda Noel ağacına yer verdi; bu da modellerin istemleri oldukça kelimesi kelimesine yorumladığını gösteriyor. Qwen ImageEdit Plus çok gerçekçi bir kedi, mükemmel koltuk çizimi ve hoş arka plan bulanıklığıyla ikna edici bir ev ortamı oluşturdu. Nano Banana farklı ışık ve koltuk stilinde ama aynı derecede gerçekçi bir kediyle benzer şekilde iyi sonuç verdi. Seadream oldukça iyi sonuçlar sunarken, GPT Image 1 de bir başka güçlü çıktı üretti. Bu senaryoda dört model de yeterli sonuçlar verdi; seçim teknik başarısızlıktan çok estetik tercihe kaldı. Seçmek gerekirse, Qwen ImageEdit Plus’ın gerçekçi kedi çizimi ve doğal mobilya yerleşimiyle biraz daha üstün olduğu söylenebilir.

Komodin Üzerinde Mekanik Saat

Altıncı testte, “saat lüks sunum ve yatak odası ışığıyla komodin üzerinde sergilensin, değerli bir eşya olarak” istemiyle bir mekanik saat komodin üzerine yerleştirildi. Bu test, modelin küçük nesnelerle ölçek ilişkisini koruma ve lüks ürün sunumu yapma yeteneğini ölçüyor. Seadream tamamen başarısız olarak saati yatağın boyutunda çizdi; bu ölçek algısında büyük bir hata. Qwen ImageEdit Plus harika görünümlü bir saat üretti ama kaynak görseldeki yatak odasını dahil etmeden, yeni bir ortam oluşturdu—teknik olarak etkileyici ama istenen kompozisyon bu değildi. Nano Banana, orijinal fotoğraftaki masayla uyumlu bir masa üstünde bir saat kutusu üretti ama istenen kompozisyon tam sağlanamadı. GPT Image 1 en iyi sonucu verdi; orijinal görsellerdeki tablo, battaniye ve masa ile uyumlu, ön planda güzel bir saatle en yakın kompozisyonu yakaladı. Bu test, istemin netliğinin ve modellerin gerçekçilik ile kompozisyon doğruluğunu dengeleme yeteneğinin önemini gösterdi.

Şehir Ortamında FedEx Kamyonu

Yedinci testte, “teslimat kamyonunu şehir ortamında, trafik bağlamı ve gerçekçi gölgelerle doğal şekilde konumlandır” istemiyle bir FedEx kamyonu şehir ortamına yerleştirildi. Bu test, büyük araçlarda çevresel tutarlılık ve gerçekçi gölge fiziği oluşturma yeteneğini ölçüyor. Nano Banana iyi şehir tutarlılığıyla ama aşırı doygun kamyon ışığıyla uyumsuz sonuçlar verdi. Qwen ImageEdit Plus, görünen binalar, uygun ışık ve doğal güneş konumuyla çok iyi sonuçlar sundu. Seadream, kamyonun arkasından gelen güneş ve uyumlu arka plan binalarıyla harika sonuçlar verdi. GPT Image 1 de mükemmel çıktı üretti, seçim Qwen ImageEdit Plus ile GPT Image 1 arasında zordu. Sonuçta, Qwen ImageEdit Plus’ın üstün çevre entegrasyonu ve ışık efektleri bu senaryoda bir adım öne çıkmasını sağladı.

Sınırları Zorlamak: Anatomik ve Teknik Hassasiyet

Anatomik Hassasiyetle Saat Konumlandırma

Sekizinci testte, “saati bilekten tam 2,3 santimetre yukarıda, anatomik olarak mükemmel deri bozulması ve hassas gölge fiziğiyle konumlandır” istemiyle modeller sınırlarına zorlandı. Bu test, modellerin çok spesifik teknik gereksinimler ve anatomik doğrulukla başa çıkıp çıkamadığını ölçüyor. Nano Banana anatomik olarak hatalı el konumu, eksik saat kayışı ve yanlış yönlendirmeyle başarısız oldu. Qwen ImageEdit Plus fena olmayan bir sonuç verdi, ancak kişinin gövdesi tamamen eksikti—önemli bir hata. Seadream ölçüm bilgisini çıktı olarak vermeye çalıştı ama saat çok büyük ve el konumu yanlış oldu. GPT Image 1 ise doğru el yönü, doğru konumda saat ve anatomik olarak makul bir yerleşimle açık ara kazandı. Bu test, GPT Image 1’in anatomik hassasiyet gerektiren durumlarda üstün olduğunu, diğer modellerin ise çok teknik taleplerde zorlandığını gösterdi.

Dizüstü Ekranında Kahve Buharı Yansıması

Dokuzuncu testte, “laptopu tam 23 derece açıyla yerleştir, ekranda kahve buharı yansıması göster” istemiyle bir cappuccino ve laptop üzerinde çalışan biri kullanıldı. Bu test, modelin hassas açı, yansıma ve karmaşık fiziksel etkileşimlerle başa çıkıp çıkamadığını ölçüyor. Dört model de bu testte zorlandı; bu, hassas açı ve yansıma fiziğinin mevcut yapay zekâ görsel üretimi için hâlâ zorlu olduğunu gösterdi. Nano Banana yarım bir laptop üretti—bariz bir başarısızlık. Qwen ImageEdit Plus iyi bir sonuç verdi ama yansıma doğru değildi çünkü laptop cappuccino’ya dönük değildi. Seadream’in buharı yapay ve inandırıcı değildi. GPT Image 1 eski bir MacBook Air kullandı ama inandırıcı yansımalar sağlayamadı. Başarısızlıklar arasında, Nano Banana genel kompozisyon açısından en gerçekçi sonucu verdi ama teknik olarak eksikti. Bu test, tüm modellerin hassas fiziksel talepler ve karmaşık yansıma fiziğinde zorlandığını gösterdi.

Seçici Göz Rengi Değiştirme

Onuncu testte, “sadece sol irisi amber yap, her kirpiği, gözbebeği yansımasını ve kornea mikro detayını koru” istemiyle modellerin hassas, noktasal değişiklik ve detay koruma yeteneği test edildi. Qwen ImageEdit Plus ve Nano Banana, her iki gözün rengini değiştirerek ana gereksinimi yerine getiremeyip başarısız oldu. GPT Image 1 yalnızca sol irisi doğru şekilde değiştirdi, pürüzsüz ve cilalı bir yüzle çıktı verdi. Seadream (transkripte “Cream 4” olarak geçiyor) aynı şekilde yalnızca sol irisi değiştirdi ve tüm doku detaylarını koruyarak daha gerçekçi bir sonuç sundu. Başarılı iki model arasında, Seadream dokuyu daha iyi korurken, GPT Image 1 daha cilalı ancak daha az fotogerçekçi bir sonuç sundu. Bu test, Seadream’in detay korumada, GPT Image 1’in ise cilada öncelikli olduğunu gösterdi.

Çift Kimlikli Yüz Kompozisyonu

On birinci testte, “iki ayrı kimliği birbirine karıştırmadan veya morflemeden tek bir yüzde birleştir” istemiyle iki farklı yüz tek bir görsele kompoze edilmeye çalışıldı. Bu test, modellerin hem bireysel kimlik özelliklerini kaybetmeden karmaşık kompozisyonları başarıp başaramadığını ölçüyor. Sonuçlar karışıktı; modeller iki kimliği birbirine karıştırmadan korumakta zorlandı. Qwen ImageEdit Plus, istenene daha yakın ama boyut tutarsızlıklarıyla sonuç verdi. Seadream esasen bir yüzü diğerine benzetti ve kadının orijinal kimliğini kaybetti. Bu test, tek bir kompozisyonda birden fazla belirgin kimliği korumanın şu anki yapay zekâ görsel üretim modelleri için önemli bir zorluk olduğunu gösterdi.

FlowHunt’ın Yapay Zekâ Görsel Üretim Akışlarına Yaklaşımı

FlowHunt, farklı yapay zekâ görsel üretim modellerinin farklı senaryolarda öne çıktığını kabul ederek, kullanıcının tek bir model seçmesini zorlamak yerine birden fazla modeli aynı anda entegre etme imkânı sunar. İstem ve kaynak görselleri birden fazla modele otomatik olarak gönderip sonuçları karşılaştırarak, kullanıcıların en iyi çıktıyı manuel olarak farklı arayüzler arasında geçiş yapmadan seçmelerini sağlar. Bu yaklaşım, kapsamlı testlerin gösterdiği gerçeği yansıtır: Evrensel olarak üstün bir model yoktur, bunun yerine farklı alanlarda öne çıkan modeller vardır. FlowHunt’ın otomasyon yetenekleri, sadece model karşılaştırmayı değil, aynı zamanda iş akışı optimizasyonunu da kapsar; kullanıcılar, belirli kompozisyon türlerini en iyi sonuç üretme olasılığı yüksek modellere otomatik olarak yönlendiren kurallar oluşturabilir. Büyük hacimli görsel kompozisyon üreten işletmeler için bu akıllı yönlendirme, çıktı kalitesini artırırken manuel inceleme ve düzenleme süresini azaltır. Ayrıca, FlowHunt’ın çoklu model entegrasyonu yedeklilik sağlar—bir model bir görevde başarısız olursa alternatifler otomatik denenir ve kullanıcılar tek bir modelin sınırlamalarıyla tıkanmaz.

Pratik Çıkarımlar ve Model Seçim Kılavuzu

Farklı senaryolarda yapılan kapsamlı testlere göre, hangi modelin hangi alanda öne çıktığına dair net desenler görülüyor. Işık tutarlılığı ve stil uyumunun önemli olduğu çevresel kompozisyonlarda, GPT Image 1 tutarlı şekilde üstün sonuçlar verir ve estetik cilalamanın fotogerçekçilikten önemli olduğu profesyonel tasarım işler için tercih edilir. Zorlu çevresel koşullar, sıcaklık efektleri ve kum dağılımı gerektiren durumlarda Qwen ImageEdit Plus üstün yetenek gösterir ve dış mekân ürün fotoğrafçılığı ya da çevresel kompozisyonlar için idealdir. Atmosferik efektler, doku gerçekçiliği ve sıcak ışık koşullarında Seadream öne çıkar; plaj sahneleri, gün batımı ve atmosferik kalite gerektiren senaryolar için en iyisidir. Nano Banana ise kabul edilebilir sonuçlar üretebilse de genellikle rakiplerinin gerisindedir ve birincil seçenekten ziyade yedek olarak düşünülmelidir. Anatomik hassasiyet ve detaylı düzenleme gerektiren işlerde yine GPT Image 1 öne çıkar; ancak hassas açılar ve yansıma fiziği gibi çok spesifik teknik taleplerde tüm modeller zorlanır.

İşletmeler için pratik sonuç, model seçiminin görev bazlı olması gerektiğidir; her senaryoya tek bir modelin en uygun olduğunu varsaymak yerine, farklı görsel üretim işlerinde farklı modellere erişim sağlamak ve görevleri en üstün sonuç üretme olasılığı yüksek modellere yönlendirmek gerekir. Bu da her modelin güçlü ve zayıf yanlarını anlamayı gerektirir ki bu analiz gibi kapsamlı testler bunu sağlar. Ayrıca, kullanıcılar tüm modellerin bazı gereksinimlerde zorlandığını kabul etmelidir—hassas açı, karmaşık yansıma fiziği ve tek bir kompozisyonda birden fazla belirgin kimliği koruma tüm modeller için halen zorludur. Bu uç durumlar için manuel düzenleme veya alternatif yaklaşımlar gerekebilir.

Teknik Hususlar ve Sınırlamalar

Test edilen tüm modeller etkileyici yetenekler gösterirken, üretim ortamında kullanmadan önce kullanıcıların anlaması gereken tutarlı sınırlamalar da ortaya koydu. Öncelikle, tüm modeller hassas teknik gereksinimlerde zorlanıyor—istemlerde kesin ölçüler, açılar veya belirli fiziksel talepler olduğunda, modeller bunları genellikle esnek yorumluyor veya tamamen göz ardı ediyor. İkincisi, karmaşık yansıma fiziği ve hassas ışık hesaplamalarında tüm modeller zorlanıyor; özellikle yansımaların belirli açı veya yüzey özelliklerini doğru yansıtması gerektiğinde. Üçüncüsü, birden fazla belirgin kimliği veya karmaşık kompozisyon gerektiren işlerde, yani birden fazla öznenin belirli mekânsal ilişkilerle yer aldığı durumlarda modeller zorlanıyor. Dördüncüsü, kaynak görsellerde ışık koşulları çok farklı olduğunda ışık tutarlılığı sorun olabiliyor—modeller bazen ortamla uyumlu ışık ayarlaması yapamıyor. Beşincisi, özellikle saat veya takı gibi küçük nesnelerde ölçek ilişkileri sorunlu olabiliyor; modeller bazen orantısız büyük veya küçük nesneler üretebiliyor.

Bu sınırlamaları anlamak, gerçekçi beklentiler oluşturmak ve her modelin yeteneklerine uygun istemler tasarlamak için çok önemlidir. Kullanıcılar, model sınırlamalarıyla savaşmak yerine, her modelin iyi başa çıktığı tarafları öne çıkaran ve sıkça başarısız olduğu alanlardan kaçınan istemler oluşturarak daha iyi sonuçlar alırlar. Örneğin, kesin açı talepleri yerine, modellerin yoruma açık olabileceği daha genel tanımlar tercih edilebilir. Karmaşık yansımalar isteniyorsa, modellerin daha güvenilir şekilde işlediği basit ışık koşulları kabul edilebilir. Bu pragmatik istem mühendisliği yaklaşımı, tüm modellerde sonuçları önemli ölçüde iyileştirir.

Sonuç

Qwen ImageEdit Plus, Nano Banana, GPT Image 1 ve Seadream’in kapsamlı testleri, hiçbir modelin tüm görsel kompozisyon senaryolarında üstün olmadığını gösteriyor. Bunun yerine, her model farklı alanlarda öne çıkıyor: GPT Image 1 ışık tutarlılığı ve anatomik hassasiyette, Qwen ImageEdit Plus çevresel entegrasyon ve zorlu koşullarda, Seadream atmosfer ve doku gerçekçiliğinde, Nano Banana ise genellikle geride kalan fakat alternatif olarak kullanılabilecek bir model. Yapay zekâ ile görsel üretimde başarılı olmak, bu ayrımları anlamak ve farklı kompozisyon görevlerini en iyi sonuç üreten modellere yönlendirmekten geçiyor. FlowHunt gibi platformlarla çoklu modelleri akıllıca kullanarak, işletmeler çıktı kalitesini en üst düzeye çıkarırken üretim verimliliğini koruyabilir ve her kompozisyonun kendine en uygun modelle işlenmesini sağlayarak tek bir aracın sınırlamalarına bağlı kalmadan optimum sonuç elde edebilirler.