So sánh toàn diện các mô hình tạo ảnh AI hàng đầu như Qwen ImageEdit Plus, Nano Banana, GPT Image 1 và Seadream. Khám phá mô hình nào vượt trội trong các nhiệm vụ ghép ảnh khác nhau.
Bức tranh công nghệ tạo ảnh bằng trí tuệ nhân tạo đã thay đổi chóng mặt, với nhiều mô hình tinh vi cạnh tranh nhằm tạo ra các hình ảnh ghép thực tế và chuẩn xác về ngữ cảnh nhất. Khi doanh nghiệp và nhà sáng tạo ngày càng dựa vào AI để tạo nội dung hình ảnh, việc hiểu điểm mạnh và hạn chế của từng mô hình trở nên rất quan trọng để quyết định lựa chọn công cụ phù hợp cho từng tác vụ. Bài phân tích toàn diện này đánh giá bốn mô hình tạo ảnh AI hàng đầu—Qwen ImageEdit Plus, Nano Banana, GPT Image 1 và Seadream—thông qua thử nghiệm nghiêm ngặt ở nhiều kịch bản, từ ghép môi trường đơn giản đến yêu cầu giải phẫu phức tạp. Đánh giá các mô hình qua các tình huống thực tế giúp xác định giải pháp nào vượt trội ở từng lĩnh vực và đâu là thế mạnh nổi bật của từng mô hình.
Công nghệ tạo ảnh bằng AI đã chuyển từ thử nghiệm sang công cụ thực tiễn cho doanh nghiệp, giúp nhà sáng tạo ghép nhiều ảnh, điều chỉnh ánh sáng và tạo cảnh thực tế mà trước đây phải mất nhiều công sức với phần mềm thiết kế. Cốt lõi của tạo ảnh AI là huấn luyện mạng thần kinh trên bộ dữ liệu ảnh khổng lồ, học các mẫu, vật lý ánh sáng, quan hệ không gian và thẩm mỹ thị giác. Khi được cung cấp prompt và ảnh nguồn, các mô hình này không chỉ cần nhận diện vật thể mà còn hiểu cách chúng tương tác với môi trường—cách ánh sáng phản xạ, bóng đổ, vật liệu phản ứng với ánh sáng, và vị trí tự nhiên của vật thể trong không gian. Sự tinh vi của các mô hình hiện đại thể hiện ở khả năng duy trì sự đồng nhất giữa nhiều yếu tố: ánh sáng trên vật thể ghép phải khớp với môi trường nền, bóng phải hợp lý về vật lý, và tổng thể thẩm mỹ phải liền mạch, không bị giả tạo. Điều này đòi hỏi mô hình phải suy luận phức tạp về không gian 3D, vật lý và nguyên lý thiết kế thị giác, đồng thời tạo pixel theo dự đoán xác suất trong thời gian thực.
Chất lượng ảnh ghép bởi AI tác động trực tiếp đến hình ảnh thương hiệu, hiệu quả marketing và độ tin cậy chuyên nghiệp. Khi doanh nghiệp dùng ảnh AI cho tài liệu marketing, trình bày sản phẩm hay thiết kế, bất kỳ chi tiết giả tạo nào đều làm giảm niềm tin và tính chuyên nghiệp. Ghép ảnh chất lượng cao—các yếu tố hòa nhập tự nhiên với ánh sáng, bóng và môi trường nhất quán—sẽ trông tự nhiên và chuyên nghiệp, trong khi ghép kém sẽ lộ rõ sự nhân tạo và kém chuyên nghiệp. Đối với thương mại điện tử, bất động sản, minh họa sản phẩm hay quảng cáo, sự khác biệt giữa ảnh ghép tốt và xấu có thể ảnh hưởng lớn đến tỷ lệ chuyển đổi và đánh giá từ khách hàng. Thêm vào đó, khi nội dung AI ngày càng phổ biến, tiêu chuẩn chất lượng cũng tăng cao; khán giả ngày càng nhạy bén trong việc nhận ra ảnh giả, khiến các yếu tố kỹ thuật như ánh sáng, giải phẫu và tích hợp môi trường càng quan trọng. Doanh nghiệp đầu tư vào việc hiểu mô hình nào cho kết quả chất lượng cao nhất với từng nhu cầu sẽ có lợi thế cạnh tranh về tốc độ và sự nhất quán chất lượng nội dung.
Bốn mô hình được thử nghiệm trong phân tích này đại diện cho các hướng tiếp cận khác nhau trong tạo ảnh AI, mỗi mô hình có lựa chọn kiến trúc và phương pháp huấn luyện riêng biệt. Qwen ImageEdit Plus, phát triển bởi nhóm Qwen của Alibaba, là bước tiến mới nhất trong công nghệ mã nguồn mở, nổi bật về tích hợp môi trường và hiệu ứng ánh sáng. Nano Banana, dù có khả năng, nhưng thường kém về độ chính xác ánh sáng và sự hòa nhập môi trường so với đối thủ. GPT Image 1, sản phẩm của OpenAI, ưu tiên sự nhất quán phong cách và ánh sáng, thường cho ra kết quả bóng bẩy, chuyên nghiệp dù đôi lúc kém thực tế. Seadream vượt trội về hiệu ứng không khí và kết cấu, đặc biệt với các yếu tố môi trường phức tạp như sương mù, nước, điều kiện khí quyển. Hiểu rõ điểm mạnh-yếu của từng mô hình giúp người dùng chọn đúng công cụ cho từng yêu cầu, thay vì cho rằng một mô hình phù hợp cho mọi tình huống.
Bài kiểm tra đầu tiên ghép một chân dung phụ nữ vào cảnh thác nước với prompt “ghép chân dung vào khung cảnh thác nước với ánh sáng tự nhiên và hiệu ứng sương mù phù hợp”. Tình huống này kiểm tra nhiều năng lực quan trọng: mô hình phải biết cách đặt nhân vật tự nhiên trong cảnh, điều chỉnh ánh sáng thác nước lên khuôn mặt và cơ thể, tạo hiệu ứng sương mù tăng tính chân thực. Qwen ImageEdit Plus cho kết quả khá, nhân vật đứng trước thác nước, nhưng ánh sáng hơi phẳng và thiếu thuyết phục. Nano Banana thất bại rõ rệt, đặt nhân vật lạ lùng trong dòng nước với ánh sáng tệ, làm lộ rõ sự giả tạo. Seadream chọn cách khác, thêm nhiều lớp sương mù để che các chi tiết chưa tự nhiên, một mẹo thông minh giúp tăng cảm nhận chân thực. GPT Image 1 cho kết quả vượt trội, nhân vật đứng tự nhiên trước thác với ánh sáng như thật, khuôn mặt thay đổi hoàn toàn từ ảnh gốc, ánh sáng đến từ môi trường thác, tạo cảm giác liền mạch và chân thực.
Bài kiểm tra môi trường thứ hai là đặt xe SUV vào cảnh sa mạc với prompt “đặt SUV vào sa mạc với hiệu ứng cát, nhiệt, sương nóng và ánh sáng gay gắt chính xác”. Bài này kiểm tra năng lực xử lý điều kiện môi trường khắc nghiệt, tạo hiệu ứng nhiệt thực và tích hợp ánh sáng xe với mặt trời gắt. Qwen ImageEdit Plus xuất sắc, ánh sáng mặt trời chói lóa, cát di chuyển tự nhiên, tạo cảm giác xe thật sự vận động trong sa mạc. Màu cam và hiệu ứng ánh sáng tạo bối cảnh sa mạc chân thực. Nano Banana cho kết quả chấp nhận được nhưng thiếu sự hòa nhập môi trường, giống như xe chỉ được đặt lên nền sa mạc. Seadream giữ vững chất lượng với góc mặt trời và nền nhà phù hợp, dù có một số méo hình nhỏ. GPT Image 1 cho màu sắc và ánh sáng tốt nhưng thiếu hiệu ứng nhiệt, hiệu ứng cát, và thiên về phong cách hơn là thực tế. Trong bài này, Qwen ImageEdit Plus thể hiện ưu thế rõ rệt về điều kiện môi trường khắc nghiệt.
Bài kiểm tra thứ ba là đặt ảnh chân dung lãnh đạo vào văn phòng hiện đại với prompt “đặt lãnh đạo vào văn phòng hiện đại với ánh sáng nội thất chuẩn và bối cảnh chuyên nghiệp”. Kiểm tra năng lực điều chỉnh ánh sáng nội thất và tạo hình ảnh kinh doanh chuyên nghiệp. Qwen ImageEdit Plus cho kết quả xuất sắc, nhân vật ngồi tự nhiên, tay đặt trên bàn, ánh sáng phù hợp với môi trường văn phòng. Nano Banana thất bại nặng nề, chỉ chèn ảnh chân dung lên ảnh văn phòng mà không điều chỉnh ánh sáng hay tích hợp. Seadream cũng thất bại, đặt mặt lên ảnh mà không ghép chỉnh chu. GPT Image 1 cũng không thuyết phục. Bài này cho thấy sự khác biệt lớn giữa các mô hình tùy từng tác vụ—Qwen ImageEdit Plus vượt trội ở bài này, trái ngược với kết quả ở thử nghiệm khác, cho thấy mỗi mô hình tối ưu cho các dạng nhiệm vụ khác nhau.
Trải nghiệm cách FlowHunt tự động hóa quy trình tạo nội dung và hình ảnh AI — từ nghiên cứu, ghép ảnh đến xuất bản và phân tích — tất cả trong một nền tảng.
Bài kiểm tra thứ tư là ghép chó con Golden Retriever vào bãi biển lúc mặt trời mọc với prompt “chuyển chó con đến bãi biển bình minh với ánh sáng vàng, tương tác với cát và không khí biển”. Bài này kiểm tra khả năng xử lý ánh sáng ấm và sự tương tác tự nhiên giữa chủ thể và môi trường. Nano Banana thất bại hoàn toàn với ánh sáng tệ, thiếu thuyết phục. Qwen ImageEdit Plus cho kết quả tốt với chó con thực tế, ánh sáng hoàn hảo, dù chó có vẻ kém thực hơn so với các mô hình khác. Seadream tạo ra kết quả được đánh giá cao nhất, chó, nước và ánh sáng rất thật, tạo cảnh biển bình minh chân thực, chuyên nghiệp. GPT Image 1 xếp thứ hai, nhưng không bằng Seadream. Bài này cho thấy Seadream vượt trội ở các điều kiện không khí và ánh sáng ấm.
Bài kiểm tra thứ năm là đặt mèo lên ghế sofa với prompt “đặt mèo tự nhiên trên ghế sofa với vật lý thực và ánh sáng nội thất”, với chi tiết thú vị—prompt không nhắc đến cây thông Noel trong ảnh nguồn. Bài này kiểm tra khả năng mô hình nhận diện yếu tố ngữ cảnh và xử lý ánh sáng nội thất. Thú vị là chỉ một mô hình duy nhất đưa cây thông vào ảnh kết quả, cho thấy mô hình xử lý prompt rất sát nghĩa và không tự suy ra yếu tố ngữ cảnh từ ảnh nguồn. Qwen ImageEdit Plus tạo mèo rất thật, sofa đẹp và nền mờ tự nhiên. Nano Banana cũng cho kết quả đẹp với ánh sáng và kiểu sofa khác, mèo cũng rất thật. Seadream cũng khá ổn, GPT Image 1 tiếp tục cho kết quả tốt. Cả bốn đều đạt yêu cầu ở bài này, lựa chọn chỉ còn là sở thích thẩm mỹ. Nếu phải chọn, Qwen ImageEdit Plus nhỉnh hơn nhờ tạo mèo và vị trí rất tự nhiên.
Bài kiểm tra thứ sáu là đặt đồng hồ cơ trên bàn đầu giường với prompt “trưng bày đồng hồ trên bàn đầu giường như vật quý với trình bày sang trọng và ánh sáng phòng ngủ”. Kiểm tra khả năng xử lý vật nhỏ, tỷ lệ kích thước và tạo ảnh trình bày cao cấp. Seadream thất bại hoàn toàn khi đồng hồ to bằng cái giường, lỗi nghiêm trọng về tỷ lệ. Qwen ImageEdit Plus tạo đồng hồ đẹp nhưng lại không dùng phòng ngủ nguồn mà tạo môi trường mới—ấn tượng về kỹ thuật nhưng sai yêu cầu. Nano Banana cho đồng hồ trong hộp trên bàn trùng với ảnh gốc, nhưng chưa đạt bố cục mong muốn. GPT Image 1 là tốt nhất, sát với ảnh gốc, giữ nguyên tranh, chăn, bàn và thêm đồng hồ đẹp phía trước. Bài này nhấn mạnh tầm quan trọng của prompt rõ ràng và sự khác biệt giữa các mô hình về độ cân bằng giữa tính chân thực và bố cục.
Bài thứ bảy là đặt xe tải FedEx vào môi trường đô thị với prompt “đặt xe giao hàng vào đô thị với bối cảnh giao thông và bóng đổ chân thực”. Kiểm tra khả năng ghép xe lớn, duy trì nhất quán môi trường và tạo bóng vật lý thực tế. Nano Banana cho kết quả không đều, nền phố tốt nhưng ánh sáng xe quá gắt không hợp cảnh. Qwen ImageEdit Plus làm rất tốt, có nhà cửa, ánh sáng phù hợp, mặt trời hợp lý. Seadream kết quả xuất sắc, mặt trời chiếu từ sau xe, tòa nhà nền hợp lý. GPT Image 1 cũng rất tốt, lựa chọn giữa Qwen ImageEdit Plus và GPT Image 1 rất khó, nhưng Qwen ImageEdit Plus nhỉnh hơn nhờ tích hợp môi trường và hiệu ứng ánh sáng tốt hơn.
Bài kiểm tra thứ tám là prompt “đặt đồng hồ chính xác cách cổ tay 2,3 cm với biến dạng da và bóng đổ hoàn hảo”, kiểm tra khả năng xử lý yêu cầu kỹ thuật và giải phẫu chính xác. Nano Banana thất bại nặng nề với bàn tay sai giải phẫu, thiếu dây đồng hồ, hướng sai. Qwen ImageEdit Plus tạm ổn nhưng thiếu cả thân người—lỗi lớn. Seadream cố thể hiện số đo nhưng đồng hồ quá to, bàn tay hướng sai. GPT Image 1 thắng rõ rệt, tay đúng hướng, đồng hồ có dây, vị trí hợp lý. Bài này cho thấy GPT Image 1 vượt trội ở yêu cầu chính xác giải phẫu, các mô hình khác gặp khó với thông số kỹ thuật quá cụ thể.
Bài kiểm tra thứ chín là prompt “đặt laptop ở góc 23 độ chính xác để phản chiếu hơi cà phê trên màn hình” với cappuccino và người làm việc trên laptop. Kiểm tra khả năng xử lý góc chính xác, phản chiếu và tương tác vật lý phức tạp. Cả bốn mô hình đều gặp khó, cho thấy các thông số góc và vật lý phản chiếu vẫn là thách thức với công nghệ AI hiện tại. Nano Banana chỉ tạo được nửa laptop—thất bại rõ ràng. Qwen ImageEdit Plus khá ổn nhưng phản chiếu không đúng vì laptop không hướng về cappuccino. Seadream tạo hơi nước giả. GPT Image 1 dùng MacBook Air cũ nhưng cũng không làm phản chiếu thuyết phục. Trong các thất bại, Nano Banana nhìn tổng thể hợp lý nhất nhưng thiếu phần. Bài này cho thấy mọi mô hình đều gặp khó với yêu cầu kỹ thuật vật lý và phản chiếu phức tạp.
Bài kiểm tra thứ mười là prompt “chỉ đổi mống mắt trái thành màu hổ phách, giữ nguyên mọi lông mi, phản chiếu con ngươi và chi tiết giác mạc”. Kiểm tra khả năng chỉnh sửa chi tiết cục bộ và bảo toàn tinh vi. Qwen ImageEdit Plus và Nano Banana đều đổi màu cả hai mắt, sai yêu cầu. GPT Image 1 đổi đúng mắt trái, khuôn mặt bóng bẩy, mượt mà. Seadream (gọi là “Cream 4”) cũng đổi đúng mắt trái, giữ chi tiết kết cấu, tạo kết quả chân thực hơn. Trong hai mô hình thành công, Seadream thực tế hơn nhờ giữ kết cấu, GPT Image 1 bóng bẩy nhưng kém tự nhiên. Bài này cho thấy Seadream vượt trội về bảo toàn chi tiết, GPT Image 1 ưu tiên sự mượt mà.
Bài kiểm tra thứ mười một là prompt “tạo gương mặt hai bản sắc giữ nguyên cả hai khuôn mặt, không hòa trộn hay biến hình”, kiểm tra khả năng xử lý yêu cầu ghép phức tạp mà không làm mất đặc điểm riêng. Kết quả lẫn lộn, các mô hình đều khó duy trì hai bản sắc mà không hòa trộn. Qwen ImageEdit Plus gần đạt yêu cầu nhưng kích thước chưa chuẩn. Seadream làm cho một khuôn mặt giống khuôn mặt kia, mất đặc điểm gốc. Bài này cho thấy việc giữ nhiều bản sắc riêng trong một ảnh ghép vẫn là thách thức lớn với AI hiện nay.
FlowHunt nhận thấy mỗi mô hình tạo ảnh AI có thế mạnh riêng ở từng tình huống, thay vì ép người dùng chọn một, nền tảng cho phép tích hợp nhiều mô hình đồng thời. Tự động gửi prompt và ảnh nguồn đến nhiều mô hình và so sánh kết quả, FlowHunt giúp người dùng chọn đầu ra tốt nhất mà không phải chuyển đổi thủ công giữa nhiều giao diện. Cách tiếp cận này phù hợp với thực tế: không có mô hình nào luôn vượt trội, mà mỗi mô hình mạnh ở một lĩnh vực. Khả năng tự động hóa của FlowHunt còn mở rộng đến tối ưu quy trình, cho phép thiết lập quy tắc tự động phân loại tác vụ ghép ảnh cho mô hình phù hợp nhất. Với doanh nghiệp cần khối lượng lớn ảnh ghép, phân luồng thông minh này nâng cao chất lượng đầu ra đồng thời giảm thời gian kiểm tra, chỉnh sửa thủ công. Ngoài ra, tích hợp nhiều mô hình giúp dự phòng—nếu một mô hình thất bại ở tác vụ nào đó, các mô hình khác sẽ tự động thử, đảm bảo người dùng luôn có lựa chọn thay thế, không bị giới hạn bởi một mô hình.
Qua thử nghiệm toàn diện ở nhiều tình huống, có thể nhận ra mô hình nào mạnh ở lĩnh vực nào. Với ghép môi trường, nhấn mạnh ánh sáng và phong cách, GPT Image 1 luôn cho kết quả vượt trội, phù hợp công việc thiết kế chuyên nghiệp cần tính thẩm mỹ cao hơn là độ thực tế tuyệt đối. Với môi trường khắc nghiệt, hiệu ứng nhiệt và cát, Qwen ImageEdit Plus thể hiện xuất sắc, lý tưởng cho chụp sản phẩm ngoài trời và ghép cảnh môi trường. Với hiệu ứng không khí, kết cấu và ánh sáng ấm, Seadream là lựa chọn tốt nhất cho cảnh biển, hoàng hôn, và các trường hợp cần chất lượng không khí đặc biệt. Nano Banana tuy có thể cho kết quả chấp nhận được nhưng thường dưới mức các đối thủ, nên dùng như phương án dự phòng. Với yêu cầu chính xác giải phẫu, chỉnh sửa chi tiết, GPT Image 1 lại vượt trội, dù mọi mô hình đều gặp khó với thông số kỹ thuật cực kỳ cụ thể như góc nghiêng hay vật lý phản chiếu.
Hàm ý thực tiễn cho doanh nghiệp là nên chọn mô hình theo từng tác vụ, không nên mặc định một mô hình dùng cho mọi trường hợp. Doanh nghiệp cần tạo nhiều loại ảnh nên duy trì nhiều mô hình và phân loại tác vụ cho mô hình phù hợp nhất. Điều này đòi hỏi hiểu rõ điểm mạnh-yếu của từng mô hình, điều mà các thử nghiệm toàn diện như bài này mang lại. Ngoài ra, người dùng cần biết rằng tất cả mô hình hiện tại đều gặp khó với một số yêu cầu—góc nghiêng chính xác, vật lý phản chiếu phức tạp, và ghép nhiều chủ thể giữ bản sắc độc lập đều là thử thách. Với các trường hợp này, có thể cần chỉnh sửa thủ công hoặc cách tiếp cận thay thế.
Tất cả các mô hình thử nghiệm đều rất ấn tượng nhưng cũng lộ rõ các hạn chế mà người dùng cần lưu ý trước khi triển khai vào quy trình sản xuất. Thứ nhất, các mô hình đều gặp khó với thông số kỹ thuật chính xác—khi prompt có số đo, góc, hay yêu cầu vật lý cụ thể, mô hình thường diễn giải lỏng lẻo hoặc bỏ qua. Thứ hai, các mô hình đều khó xử lý vật lý phản chiếu phức tạp và tính toán ánh sáng chính xác, nhất là khi phản chiếu cần đúng góc hoặc thuộc tính bề mặt. Thứ ba, mô hình gặp khó khi phải giữ nhiều bản sắc độc lập hoặc bố cục phức tạp liên quan tới nhiều đối tượng và quan hệ không gian cụ thể. Thứ tư, sự đồng nhất ánh sáng vẫn là thách thức khi ảnh nguồn có điều kiện ánh sáng khác biệt—mô hình đôi khi không điều chỉnh ánh sáng phù hợp với môi trường. Thứ năm, tỷ lệ kích thước đôi khi bị sai, nhất là với vật nhỏ như đồng hồ, trang sức, đôi lúc mô hình tạo vật thể quá lớn hoặc quá nhỏ.
Hiểu rõ các giới hạn này rất quan trọng để đặt kỳ vọng thực tế và xây dựng prompt phù hợp với khả năng của từng mô hình. Thay vì cố ép mô hình làm điều ngoài khả năng, người dùng thành công là những người biết tận dụng điểm mạnh, viết prompt tập trung vào các khía cạnh mô hình làm tốt, và tránh các trường hợp thường thất bại. Ví dụ, thay vì yêu cầu góc nghiêng chính xác, hãy mô tả bố cục tổng quát để mô hình có không gian diễn giải. Thay vì yêu cầu phản chiếu phức tạp, hãy chấp nhận điều kiện ánh sáng đơn giản mà mô hình làm tốt hơn. Cách tiếp cận thực tế trong prompt engineering sẽ cải thiện đáng kể kết quả với mọi mô hình.
Thử nghiệm toàn diện với Qwen ImageEdit Plus, Nano Banana, GPT Image 1 và Seadream cho thấy không có mô hình nào chiếm ưu thế tuyệt đối ở mọi tình huống ghép ảnh. Thay vào đó, mỗi mô hình mạnh ở một số lĩnh vực: GPT Image 1 về đồng nhất ánh sáng và chính xác giải phẫu, Qwen ImageEdit Plus về tích hợp môi trường và điều kiện khắc nghiệt, Seadream về hiệu ứng không khí và kết cấu, còn Nano Banana là lựa chọn thay thế tạm ổn nhưng thường kém hơn. Triển khai thành công công nghệ tạo ảnh AI đòi hỏi hiểu rõ sự khác biệt này và phân loại tác vụ cho mô hình phù hợp nhất. Bằng cách tận dụng nhiều mô hình thông minh qua nền tảng như FlowHunt, doanh nghiệp có thể tối đa hóa chất lượng đầu ra đồng thời giữ hiệu suất sản xuất, đảm bảo mỗi tác vụ được giải quyết bởi mô hình tối ưu thay vì ép tất cả qua một công cụ dù không phù hợp.
Không có một mô hình 'tốt nhất' duy nhất—mỗi mô hình vượt trội trong các tình huống khác nhau. GPT Image 1 tốt nhất về độ đồng nhất ánh sáng và sự nhất quán về phong cách, Qwen ImageEdit Plus vượt trội về tích hợp môi trường và hiệu ứng nhiệt, Seadream tạo ra kết cấu và hiệu ứng không khí thực tế, còn Nano Banana cho kết quả khá nhưng thường kém chính xác về ánh sáng.
Các mô hình khác nhau ở cách xử lý độ đồng nhất ánh sáng, tích hợp môi trường, độ chính xác giải phẫu và bảo toàn chi tiết. GPT Image 1 ưu tiên sự nhất quán về phong cách, Qwen ImageEdit Plus tập trung vào tính chân thực môi trường, Seadream vượt trội về hiệu ứng không khí, còn Nano Banana cung cấp cách tiếp cận ghép ảnh cơ bản hơn.
Các prompt phức tạp với thông số chính xác (như góc, kích thước hay chi tiết giải phẫu cụ thể) đều là thách thức cho mọi mô hình. GPT Image 1 thể hiện tốt nhất với yêu cầu giải phẫu chính xác, còn Qwen ImageEdit Plus xử lý thông số môi trường tốt. Các prompt đơn giản, mô tả tổng quát thường cho kết quả tốt hơn trên mọi mô hình.
Có thể, nhưng cần lưu ý. GPT Image 1 và Qwen ImageEdit Plus tạo ra kết quả chất lượng chuyên nghiệp cho hầu hết trường hợp. Tuy nhiên, các yêu cầu kỹ thuật quá cụ thể hoặc cần độ chính xác giải phẫu cao có thể cần chỉnh sửa thủ công. Các mô hình này phù hợp làm nền tảng để nhà thiết kế phát triển thêm.
Độ chính xác ánh sáng rất quan trọng để tạo ra sự chân thực. Các mô hình không khớp ánh sáng giữa ảnh gốc và phần ghép sẽ cho ra kết quả giả tạo rõ rệt. GPT Image 1 và Qwen ImageEdit Plus làm tốt điểm này, trong khi Nano Banana thường gặp khó khăn về đồng nhất ánh sáng.
Arshia là Kỹ sư Quy trình AI tại FlowHunt. Với nền tảng về khoa học máy tính và niềm đam mê AI, anh chuyên tạo ra các quy trình hiệu quả tích hợp công cụ AI vào các nhiệm vụ hàng ngày, nâng cao năng suất và sự sáng tạo.
Tích hợp nhiều mô hình tạo ảnh AI vào quy trình làm việc và tự động hóa các tác vụ ghép ảnh ở quy mô lớn.
FlowHunt giới thiệu Qwen Image và Qwen Image Edit—các công cụ AI mạnh mẽ cho việc tạo hình ảnh chất lượng cao so sánh với Gemini và khả năng chỉnh sửa tiên tiến...
Khám phá thế giới các mô hình tác nhân AI qua phân tích toàn diện 20 hệ thống tiên tiến. Tìm hiểu cách chúng tư duy, lý luận và thực hiện các nhiệm vụ khác nhau...
FlowHunt v2.19.14 mang đến các mô hình GPT-4.1 của OpenAI, 9 mô hình tạo ảnh mới từ Stable Diffusion, Google và Ideogram, cùng tích hợp HubSpot để tối ưu quy tr...
Đồng Ý Cookie
Chúng tôi sử dụng cookie để cải thiện trải nghiệm duyệt web của bạn và phân tích lưu lượng truy cập của mình. See our privacy policy.
