Blog flux 3 image

FLUX 3 Image vs Qwen Image 3.0: który model generowania obrazów AI jest lepszy?

Aby przygotować rzetelne porównanie, potrzebuję doprecyzować, o które konkretnie modele chodzi: - FLUX 3 Image: proszę podać dostawcę i identyfikator modelu/endpoint (np. nazwa usługi/API, wersja). - Qwen Image 3.0: proszę podać nazwę usługi/endpoint w DashScope/ModelScope lub innej platformie. Dodatkowo proszę wskazać: - Zakres funkcji do porównania: text-to-image, img2img, inpainting/outpainting, edycja lokalna, stylizacja, konsystencja postaci. - Docelowe rozdzielczości i parametry (np. 512/768/1024 px, liczba kroków, CFG/Guidance, negatywne prompty). - Warunki pomiaru szybkości (CPU/GPU, batch, p50/p95 latencja) i czy uwzględnić tryby “fast/quality”. - Źródła cen (linki do cenników/API) lub aktualne stawki, które mam przyjąć. - Czy porównać też ograniczenia bezpieczeństwa (filtry treści) i zgodność licencyjną. Jeśli nie mogą Państwo podać szczegółów, mogę przygotować neutralny test i raport według poniższego schematu: - Jakość obrazu: - Metryki: CLIPScore/PickScore/HPSv2 + ocena ekspercka (fotorealizm, kompozycja, spójność anatomiczna, oświetlenie, detale). - Spójność między ujęciami (tożsamość postaci, replikacja stylu). - Edycja i zgodność maski: - Inpainting/outpainting: zgodność z maską (IoU), zachowanie kontekstu (SSIM/LPIPS w obszarach niemaskowanych). - Zachowanie cech twarzy/produktu przy zmianach tła/koloru. - Renderowanie tekstu w obrazie: - Test promptów z literami/cyframi, ocena OCR (CER/WER) i czytelność (np. szyldy, UI mockupy). - Szybkość: - Latencja p50/p95 i przepustowość dla 512/768/1024 px (single i batch), z identycznymi seedami i liczbą kroków. - Benchmarki: - Zestaw promptów z T2I-CompBench/GenEval/DrawBench (lub własny, skategoryzowany: ludzie, produkt, architektura, infografika, styl). - Raport wyników z rozbiciem na kategorie. - Cennik/API: - Przeliczenie kosztu na obraz (np. 1024×1024) i na paczki (4 obrazy), uwzględnienie limitów stawek i ewentualnych planów “pro/enterprise”. - Ewentualne koszty dodatkowe (wysoka rozdzielczość, upscaler, kontrolery/LoRA). - Rekomendowane zastosowania: - Fotorealizm/ludzie, produkt/e-commerce, marketing/branding, design/UX (tekst w obrazach), edycja/retusz, generowanie stylów/ilustracji. - Mapowanie: który model lepszy dla których scenariuszy według metryk. Po otrzymaniu powyższych informacji dostarczę zestawienie “side-by-side” obejmujące: - Jakość obrazu, edycję, tekst w obrazach, szybkość (z liczbami), wyniki benchmarków, koszty API (z przeliczeniem), oraz najlepsze use case’y z krótkimi uzasadnieniami.