ในเดือนธันวาคม 2025 โมเดลภาพที่พูดถึงกันมากสองตัว — OpenAI’s GPT Image 1.5 และ Google/DeepMind’s Nano Banana Pro (เป็นส่วนหนึ่งของตระกูลภาพ Gemini) — ถูกวางตำแหน่งให้เป็นคู่แข่งโดยตรง: ทั้งสองต่างผลักดันการสร้างภาพที่มีความเที่ยงตรงสูง การปฏิบัติตามคำสั่งได้แข็งแกร่งขึ้น และชุดเครื่องมือแก้ไขระดับมืออาชีพ OpenAI เน้นความเร็ว การยึดตามคำสั่ง และการผสานรวมกับ ChatGPT ที่แน่นหนายิ่งขึ้น; Google มุ่งเน้นการควบคุมระดับสตูดิโอ (กล้อง แสง การเรนเดอร์ข้อความหลายภาษา) และการผสานรวมผลิตภัณฑ์ทั่วทั้ง Gemini และ Ads
GPT Image 1.5 คืออะไร?
GPT Image 1.5 เป็นโมเดลที่เน้นภาพรุ่นล่าสุดของ OpenAI ซึ่งเผยแพร่เป็นส่วนหนึ่งของ ChatGPT Images ถูกวางตำแหน่งให้เป็นเอนจินการสร้างและแก้ไขภาพที่พร้อมใช้งานในการผลิตจริง โดยยึดตามคำสั่งได้แน่นขึ้น เวลาตอบสนองเร็วขึ้น และคงองค์ประกอบภาพได้ดีขึ้นตลอดการแก้ไข โมเดลพร้อมใช้งานในอินเทอร์เฟซ ChatGPT และผ่าน OpenAI API
ขีดความสามารถและคุณสมบัติหลัก
- การสร้างและแก้ไขที่เร็วขึ้น: OpenAI รายงานความเร็วในการสร้าง/แก้ไขที่ในหลายกรณีเร็วขึ้นถึง สี่เท่า เมื่อเทียบกับโมเดลภาพ ChatGPT รุ่นก่อนหน้า — เป็นการปรับปรุงเชิงปฏิบัติครั้งใหญ่สำหรับงานสร้างสรรค์แบบวนลูป
- การปฏิบัติตามคำสั่งที่แข็งแกร่ง / การแก้ไขเฉพาะจุด: GPT Image 1.5 เน้นการเปลี่ยนแปลงแบบ เจาะจง (เช่น เปลี่ยนสีหมวก ปรับแสงบนใบหน้า) โดยคงองค์ประกอบภาพ เงา และองค์ประกอบที่ไม่เกี่ยวข้อง ลดพฤติกรรม “วาดใหม่ทั้งหมด” ที่พบได้ทั่วไปในสายงานรุ่นเก่า
- การปรับปรุงด้านต้นทุนและประสิทธิภาพ: ประกาศของ OpenAI ระบุว่าอินพุต/เอาต์พุตภาพ ถูกลงประมาณ 20% ใน GPT Image 1.5 เมื่อเทียบกับ GPT Image 1 ทำให้สามารถวนลูปได้มากขึ้นด้วยงบประมาณเท่าเดิม
- พื้นที่ทำงาน “Images” ใหม่ใน ChatGPT: แถบด้านข้าง/จุดเข้าใช้งานเฉพาะ พร้อมพรีเซ็ต พรอมป์ยอดนิยม และฟิลเตอร์ ซึ่งช่วยให้การระดมไอเดียและการวนลูปเร็วขึ้นสำหรับครีเอเตอร์และทีมการตลาด
กรณีการใช้งานทั่วไป
- การสร้างแคตตาล็อกสินค้า (เรนเดอร์ตัวแปรจากภาพถ่ายต้นทางเดียว) (OpenAI)
- การรีทัชภาพแบบวนลูปและการแก้ไขเฉพาะจุด (ทดลองสวมใส่เสื้อผ้า/ทรงผม ปรับองค์ประกอบเล็กน้อย)
- การแก้ไขที่คงแบรนด์: โมเดลเน้นการรักษาโลโก้ โทนสี และอัตลักษณ์ภาพให้สอดคล้องกันตลอดการแก้ไข
Nano Banana Pro คืออะไร?
Nano Banana Pro (เรียกอีกชื่อว่า Gemini 3 Pro Image) เป็นโมเดลการสร้างและแก้ไขภาพระดับไฮเอนด์ของ Google/DeepMind ที่สร้างบนแกนมัลติโหมด Gemini 3 Pro เป็นทายาทเชิงพาณิชย์ของโมเดล Nano Banana รุ่นก่อนของ Google มุ่งเน้นการสร้างภาพที่มีความเที่ยงตรงสูง แนะนำด้วยการให้เหตุผล และการผสานรวมอย่างแนบแน่นทั่วทั้งระบบนิเวศของ Google (Slides, Ads, Drive ฯลฯ) Google นำเสนอ Nano Banana Pro เป็นตัวเลือกการสร้างและแก้ไขภาพระดับสตูดิโอ ซึ่งปรับแต่งสำหรับทรัพย์สินที่ใช้ในการผลิตที่ต้องการการควบคุมแม่นยำ การเรนเดอร์ข้อความหลายภาษา และเอาต์พุตความละเอียดสูง
มีการอัปเกรดทางเทคนิคและประสบการณ์ผู้ใช้ใดบ้างที่โดดเด่น?
- Gemini 3 Pro reasoning + ความเที่ยงตรงทางภาพ: Nano Banana Pro ใช้ประโยชน์จากการให้เหตุผลแบบมัลติโหมดของ Gemini 3 Pro เพื่อผลิตภาพที่สอดคล้องตามบริบท (มีประโยชน์สำหรับอินโฟกราฟิก แผนผัง และภาพถ่ายที่ต้องสะท้อนข้อเท็จจริงในโลกจริง)
- เอาต์พุตความละเอียดสูง / 4K และโหมดเรนเดอร์เร็ว: Nano Banana Pro โฆษณาคุณภาพระดับมืออาชีพสูงสุดถึง 4K และเวลาเรนเดอร์สั้นสำหรับหลายการแก้ไข บางพรีวิวกล่าวถึงการตอบสนองใกล้ 10 วินาทีสำหรับการแก้ไขทั่วไปในบริบทที่ปรับแต่ง
- การเรนเดอร์ข้อความหลายภาษาอย่างแม่นยำ: เน้นหนักในเรื่องการเรนเดอร์ข้อความที่อ่านได้และแปลถูกต้องภายในภาพ — ซึ่งเป็นความท้าทายเรื้อรังของโมเดลภาพ — ช่วยให้สร้างทรัพย์สินการตลาดแบบสากลและภาพ UI ที่ปรับภาษาท้องถิ่นแล้ว
- UI การแก้ไขแบบบูรณาการ / เวิร์กโฟลว์แบบสนทนาเป็นหลัก: การแก้ไขด้วยภาษาธรรมชาติในอินเทอร์เฟซสไตล์แชต (เช่น “เปลี่ยนฉากหลังเป็นท้องฟ้าฝนตกแบบแนวเมือง รักษาเงาของวัตถุ”) และโหมดวาด/แปรงสำหรับการแก้ไขเฉพาะจุด
กรณีการใช้งานทั่วไป
- การผลิตครีเอทีฟระดับองค์กร (แคมเปญโฆษณา แคตตาล็อกสินค้า บรรจุภัณฑ์)
- แผนผัง เทคนิค ภาพแผนที่ และสื่อการฝึกอบรมที่ต้องการความถูกต้องเชิงข้อเท็จจริง
- วัสดุการตลาดหลายภาษาโดยมีข้อความที่อ่านได้ฝังอยู่ในภาพ
- การผสานเข้ากับสายงานเนื้อหาระดับองค์กรขนาดใหญ่ โดยมีการกำกับดูแลและการยึดโยงการค้นหา
GPT Image 1.5 เปรียบเทียบกับ Nano Banana Pro อย่างไร?
นี่คือ ตารางเปรียบเทียบที่ชัดเจน สรุปความแตกต่างสำคัญระหว่าง GPT Image 1.5 และ Nano Banana Pro ในหมวดหมู่ที่สำคัญที่สุด — อ้างอิงจากการเปรียบเทียบคุณสมบัติและการทดสอบล่าสุด:
| หมวดหมู่ | GPT Image 1.5 (OpenAI) | Nano Banana Pro (Google / Gemini) |
|---|---|---|
| โฟกัสหลัก | การสร้างและแก้ไขภาพที่รวดเร็วและปฏิบัติตามคำสั่งได้ดี พร้อมการควบคุมรายละเอียดที่ดีขึ้นและเวิร์กโฟลว์ที่ใช้งานได้จริง | การสร้างและแก้ไขภาพคุณภาพสูงที่สมจริง พร้อมการยึดโยงเชิงความหมายที่แข็งแกร่งและความเที่ยงตรงของเลย์เอาต์/ข้อความ |
| โมเดลแม่ / สถาปัตยกรรม | OpenAI’s GPT-Image-1.5 (ไฮบริดระหว่าง Diffusion/Transformer) | Google Gemini 3 Pro Image (ทรานส์ฟอร์เมอร์แบบมัลติโหมด MoE โดยกำเนิด) |
| ความเร็ว | เร็วขึ้นถึง ~4× เมื่อเทียบกับโมเดลภาพ OpenAI รุ่นก่อน; ปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญสำหรับการวนลูปงาน | การสร้างภาพเร็วมากที่ความละเอียด 1K (~10–15 s) และยังแข่งขันได้ในขนาดที่สูงกว่า |
| คุณภาพภาพ | คุณภาพแข็งแกร่งและยืดหยุ่น; เหมาะเยี่ยมสำหรับงานเชิงสไตล์และการแสดงออก | ความสมจริงระดับภาพถ่ายที่คมชัดกว่าอย่างสม่ำเสมอ โดยเฉพาะในความละเอียดสูง |
| การเรนเดอร์ข้อความ | การเรนเดอร์ข้อความดี; ดีขึ้นจากรุ่นก่อนแต่ยังแปรผันในเลย์เอาต์ที่ซับซ้อน | ความคมชัดของข้อความดีกว่า ความเที่ยงตรงของเลย์เอาต์ และรองรับหลายภาษา |
| ความละเอียด / ช่วงเอาต์พุต | รองรับเอาต์พุตคุณภาพสูง; ~1024×1536 / ~1.5K (ประมาณ 1–2 MP) | รองรับความละเอียดกว้างกว่า รวมถึง 2K และสูงสุด 4096×4096 (4K) |
| การรองรับภาพอ้างอิง | ใช่ (ภาพอ้างอิงหลายภาพ ความเที่ยงตรงในการควบคุมสูง) | ใช่ (รองรับได้ถึง 14 ภาพอ้างอิงเพื่อความสม่ำเสมอของตัวละคร/แบรนด์) |
| การยึดตามพรอมป์ / การตีความ | ตีความตรงตัวและสม่ำเสมอ ช่วยให้สอดคล้องกับเจตนาที่เข้มงวด | การตีความเชิงสร้างสรรค์พร้อมความเที่ยงตรงด้านสุนทรียะ |
| ความแม่นยำในการแก้ไข | แข็งแกร่งสำหรับการแก้ไขแบบวนลูปและเฉพาะจุด; ดีในความสอดคล้องเชิงความหมาย | ได้เปรียบเล็กน้อยในการแก้ไขที่แม่นยำและซับซ้อนในภาพถ่าย |
| ความสมจริงระดับภาพถ่าย | ดีสำหรับหลายงาน; บางครั้งยังมีลักษณะ “ภาพสร้าง” อยู่บ้าง | มักให้ผลลัพธ์ที่เหมือนภาพถ่ายและสมเหตุสมผลตามโลกจริงมากกว่า |
| กรณีใช้งานที่เหมาะสมที่สุด | การวนลูปเร็ว งานอีคอมเมิร์ซแบบตัวแปร การสำรวจเชิงสร้างสรรค์ การแก้ไขเชิงแสดงออก | งานผลิตความเที่ยงตรงสูง อินโฟกราฟิก/เลย์เอาต์ งานออกแบบขนาดใหญ่ |
| ประสิทธิภาพด้านต้นทุน | ราคาต่อภาพถูกลงอย่างเห็นได้ชัดในระดับการตั้งค่าต่ำ; เหมาะกับปริมาณมาก | ระดับพรีเมียมพร้อมคุณภาพเอาต์พุตและความละเอียดที่กว้างกว่า — อาจมีต้นทุนสูงขึ้นในความละเอียดสูง |
| จุดแข็งในบริบทโลกจริง | แข็งแกร่งสำหรับงานภาพเชิงสร้างสรรค์และเชิงเรื่องเล่า | ทำงานได้โดดเด่นสำหรับภาพที่ยึดโยงกับโลกจริงและเชิงความหมาย |
การตีความแบบรวดเร็ว
- ความแม่นยำในการยึดตามคำสั่ง: GPT Image 1.5 เน้นการปฏิบัติตามคำสั่งและการแก้ไขแบบวนลูปโดยยังรักษาเอกลักษณ์/แสงไว้ ขณะที่ Nano Banana Pro เน้นการเรนเดอร์สมจริงและความประณีตด้านวัสดุ/แสง ในหลายพรอมป์ผลลัพธ์คล้ายกัน แต่จุดที่ GPT Image 1.5 มักชนะจะอยู่ในงานที่ต้องการการแก้ไขหลายขั้นตอนอย่างแม่นยำ
- ความเร็วและปริมาณงาน: ทั้งสองโมเดลอ้างถึงประสิทธิภาพที่แข็งแกร่ง; OpenAI โฆษณาความเร็วที่ดีขึ้นถึง 4× เมื่อเทียบกับรุ่นก่อน Nano Banana Pro ก็ได้รับคำชมเรื่องความเร็วในการสร้างเช่นกัน และความหน่วงจริงขึ้นอยู่กับการตั้งค่าการให้บริการและขนาดโมเดลอย่างมาก
- การคงองค์ประกอบเทียบกับการปรับแต่งสุนทรียะ: GPT Image 1.5 ถูกปรับให้คงองค์ประกอบสำคัญระหว่างการแก้ไข (ดีสำหรับแบรนด์และความสอดคล้องของใบหน้า) ขณะที่ Nano Banana Pro บางครั้งให้ความสำคัญกับงานสำเร็จรูปแบบภาพยนตร์และการเรนเดอร์วัสดุ — เยี่ยมสำหรับภาพถ่ายสมจริงแบบช็อตเดียว อะไรดีกว่าขึ้นกับเวิร์กโฟลว์: การแก้ไขแบบวนลูป vs เรนเดอร์แบบครั้งเดียวที่มีสไตล์
- GPT Image 1.5 ถูกปรับเหมาะสำหรับ ความเร็ว ความยืดหยุ่น และเวิร์กโฟลว์การแก้ไขแบบวนลูป — เหมาะเมื่อต้องการผลเร็ว ตีความคำสั่งภาษาธรรมชาติที่ซับซ้อน และรันงานสร้างสรรค์จำนวนมากอย่างคุ้มค่า
- Nano Banana Pro โดดเด่นเมื่อ ความเที่ยงตรงของผลลัพธ์ระดับสูงสุด ความแม่นยำของข้อความ/เลย์เอาต์ และคุณภาพภาพถ่ายสมจริง สำคัญ — ทำให้เป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่งสำหรับงานเชิงพาณิชย์ความละเอียดสูงและการเผยแพร่ระดับองค์กร
ใครชนะในตำแหน่งบนกระดานจัดอันดับดิบ?
ในช่วงเปิดตัวรุ่น 1.5 กระดานจัดอันดับ Text-to-Image ของ LM Arena จัดให้ GPT Image 1.5 อยู่ที่อันดับ #1 (คะแนนประมาณ ~1264) โดย Nano Banana Pro อยู่ใกล้ด้านบนแต่ตามหลัง (ราว 1235 ในบางสแนปช็อต) ในการแก้ไขภาพ นามแฝงใหม่ของ OpenAI (chatgpt-image-latest) อยู่ที่อันดับบนสุดโดยมีช่องว่างเล็กน้อยเหนือ Nano Banana Pro สิ่งเหล่านี้เป็นสัญญาณที่มีนัยสำคัญว่าเวอร์ชันปรับปรุงของ OpenAI ผลักโมเดลเข้าสู่ความสามารถในการแข่งขันทันทีหรือแซงเล็กน้อยบนกระดานจัดอันดับสาธารณะยอดนิยม
ฐานโมเดลและแบ็กโบนอินเฟอเรนซ์
- GPT Image 1.5: สร้างจากตระกูลโมเดลที่รองรับภาพของ OpenAI และผสานเข้ากับ ChatGPT โดยตรง; ทำการตลาดสำหรับการแก้ไขที่ยึดตามคำสั่งและเวิร์กโฟลว์แบบวนลูป จำนวนเลเยอร์/พารามิเตอร์ที่แน่ชัดไม่ได้เปิดเผยในการประกาศ; OpenAI เน้นการเข้าถึงผ่าน API และการผสานรวมแพลตฟอร์ม
- Nano Banana Pro: สร้างบน Gemini 3 Pro (Google/DeepMind) อธิบายว่าเป็นแกนการให้เหตุผลแบบมัลติโหมดที่หลอมรวมกับไปป์ไลน์การเรนเดอร์ (GemPix / diffusion hybrids ตามงานเขียนของวิศวกรบางราย) Google เน้นการให้เหตุผล + การยึดโยงเป็นจุดแตกต่าง จำนวนพารามิเตอร์ก็ไม่ได้เปิดเผยต่อสาธารณะเช่นกัน
ความหน่วงและปริมาณงาน (เบนช์มาร์กเชิงปฏิบัติ)
- GPT Image 1.5: OpenAI และสื่อรายงานความเร็วที่ ดีขึ้นถึง 4× เทียบกับโมเดลภาพ GPT รุ่นก่อนในหลายงาน; ความหน่วงจริงจะแปรตามขนาดภาพ การตั้งค่าคุณภาพ และภาระโหลด
- Nano Banana Pro: Google โปรโมตโหมด “pro” ที่เร็วมากและความสามารถ 4K; รีวิวที่ลองใช้จริงรายงานการแก้ไขที่ตอบสนองสูง (ต่ำกว่า 10 วินาทีสำหรับงานทั่วไปในบางเดโม) อย่างไรก็ตาม การใช้งานระดับองค์กรในสเกลใหญ่จะขึ้นอยู่กับระดับบริการและโครงสร้างพื้นฐาน
ต้นทุนและโควตา
- GPT Image 1.5: เอกสารของ OpenAI ระบุการปรับปรุงราคาและโมเดลโทเค็นสำหรับโทเค็นภาพ; ประกาศอย่างเป็นทางการยังระบุการลดต้นทุนประมาณ ~20% เทียบกับโมเดลภาพก่อนหน้าสำหรับอินพุต/เอาต์พุตภาพ ราคาต่อภาพที่แน่ชัดขึ้นกับแผน API และโทเค็นที่ใช้
- Nano Banana Pro: พร้อมใช้งานผ่านระดับแอป Gemini; Google มีโมเดลฟรีเมียมสำหรับการใช้งานทั่วไป โดยมีโควตาที่สูงขึ้นในแผนแบบชำระเงิน (Google AI Pro, AI Ultra, Enterprise) บทความท้องถิ่นที่เผยแพร่สรุปราคาแบบสมาชิกและเพดานการสร้างต่อวัน; ราคาสำหรับองค์กรอาจแตกต่างกัน
ความเที่ยงตรงของเอาต์พุตและข้อจำกัด
- GPT Image 1.5: เน้นการคงองค์ประกอบภาพ ความสอดคล้องของแบรนด์/โลโก้ และความเที่ยงตรงแบบวนลูป นอกจากนี้ยังอ้างถึงการปรับปรุงการเรนเดอร์ข้อความเมื่อเทียบกับโมเดลภาพ OpenAI รุ่นก่อน
- Nano Banana Pro: เน้นความละเอียด 4K งานไทโปกราฟีที่แข็งแกร่ง และการยึดโยงเชิงความหมาย (เช่น ความสมเหตุสมผลตามโลกจริงในฉากที่สร้างขึ้น) ทั้งสองยังคงมีกรณีขอบ (mislabeling สิ่งประหลาดเมื่อฉากซับซ้อน)
การแก้ไขภาพและเวิร์กโฟลว์แบบวนลูป
- GPT Image 1.5: ออกแบบมาสำหรับการแก้ไขแบบสนทนาและวนลูปใน ChatGPT; ตั้งค่าให้รับภาพของผู้ใช้ รับคำสั่งแก้ไขด้วยภาษาธรรมชาติ และผลิตผลลัพธ์ที่รักษาเอกลักษณ์และความสมจริงของภาพ ความเร็วในการสร้างที่เร็วยิ่งขึ้นช่วยให้วัฏจักรแก้ไข-ทบทวนราบรื่น เหมาะกับเวิร์กโฟลว์ออกแบบที่มีมนุษย์ร่วมตัดสินใจและปรับอย่างรวดเร็ว
- Nano Banana Pro: รองรับการแก้ไขที่แม่นยำและการควบคุมเชิงสร้างสรรค์เช่นกัน แต่ถูกเสนอให้ใช้ในสภาพแวดล้อมการผลิตที่ผลลัพธ์ขั้นสุดท้ายต้องคงความเที่ยงตรงและความสม่ำเสมอของแบรนด์ ฟังก์ชันการยึดโยงการค้นหาและการเรนเดอร์ข้อความช่วยสร้างทรัพย์สินที่ทั้งแม่นยำทางภาพและถูกบริบทสำหรับการเผยแพร่ระดับองค์กร
โมเดลใดดีกว่ากับคำสั่งแก้ไขภาพเชิงรูปธรรม?
ด้านล่างคือการทดสอบการสร้างและแก้ไขภาพที่ฉันทำโดยเปรียบเทียบ xx และ xx โมเดลทั้งสองมีข้อดีและข้อเสีย และควรเลือกโมเดลให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของแอปพลิเคชัน
กรณีทดสอบ A — “เปลี่ยนสี/วัสดุบนเสื้อผ้า โดยคงท่าทางและแสง”
พรอมป์ (ตัวแทน): “เปลี่ยนหมวกสีแดงของผู้ชายให้เป็นผ้าเวลเวตสีฟ้าอ่อน ห้ามเปลี่ยนแสง เงา หรือสิ่งอื่นใด”
- ผลลัพธ์ที่รายงานของ GPT Image 1.5: รักษาท่าทาง เงา และแสงโดยรวมได้แข็งแกร่ง; การเปลี่ยนสี/พื้นผิวทำได้ด้วยความสมจริงสูง; มีฮาโลเล็กน้อยในขอบที่ความถี่สูงในพรีเซ็ตคุณภาพต่ำ; ผลลัพธ์ดีกว่าเมื่อใช้
input_fidelity="high"และquality="high" - ผลลัพธ์ที่รายงานของ Nano Banana Pro: เยี่ยมเช่นกัน; มีแนวโน้มรักษาเงาระดับจุลภาคและลายผ้าได้แม่นยำกว่าในโหมด Pro/ความละเอียดสูง โดยเฉพาะเมื่อผู้ใช้ระบุบริบทกล้อง/แสง (เช่น “จัดแสงพอร์ตเทรตระยะ 50 มม.”) ช้ากว่าเล็กน้อยในโหมดคุณภาพสูงสุด แต่ให้การเรนเดอร์สิ่งทอที่สะอาดกว่าในเอาต์พุต 4K
ข้อสรุปเชิงปฏิบัติ: สำหรับการแก้ไขแบบวนลูปอย่างรวดเร็ว GPT Image 1.5 มักเร็วและเชื่อถือได้มาก; สำหรับงานแต่งภาพสิ่งทอระดับพิกเซลที่ขนาดใหญ่มาก การควบคุมระดับสตูดิโอของ Nano Banana Pro อาจได้เปรียบในผลลัพธ์สุดท้าย
กรณีทดสอบ B — “แทนที่ฉากหลัง (สตูดิโอในร่ม → คืนฝนตกในเมือง) โดยคงวัตถุหลัก”
พรอมป์ (ตัวแทน): “แทนที่ฉากหลังสตูดิโอด้วยค่ำคืนเมืองที่ฝนตก รักษาแสงและเงาสะท้อนของวัตถุหลัก”
- ผลลัพธ์ที่รายงานของ GPT Image 1.5: รักษาความสมบูรณ์ของวัตถุหลักและแสงได้ดี; ต้องกำหนดพรอมป์อย่างระมัดระวังเพื่อรักษาเงาสะท้อนและเงาที่ตกทอดให้สอดคล้องกัน ทำงานได้เร็วสำหรับการวนลูปหลายครั้ง
- ผลลัพธ์ที่รายงานของ Nano Banana Pro: เมื่อระบุพารามิเตอร์กล้อง/แสง Nano Banana Pro มักให้ฉากที่สอดคล้องกับแสงแวดล้อมและเงาสะท้อนที่สมจริงกว่า (กระจก พื้นเปียก) แนะนำสำหรับการคอมโพสิตขั้นสุดท้ายเมื่อคุณต้องการความสมเหตุสมผลทางฟิสิกส์ของแสง
ข้อสรุปเชิงปฏิบัติ: GPT Image 1.5 ให้การเปลี่ยนฉากหลังที่ยอดเยี่ยมและเร็ว โดยคงวัตถุหลักได้แข็งแกร่ง Nano Banana Pro สามารถให้แสงแวดล้อมที่สอดคล้องตามฟิสิกส์มากขึ้น หากใช้การควบคุมระดับสตูดิโอของมัน
กรณีทดสอบ C — “เพิ่ม/แก้ไขข้อความที่อ่านได้บนภาพ (เช่น ปกนิตยสาร/ป้าย)”
พรอมป์ (ตัวแทน): “บนป้ายบิลบอร์ด เปลี่ยนพาดหัวภาษาอังกฤษเป็น ‘WINTER SALE — 50%’ ในฟอนต์ sans serif แบบย่อ รักษาการวางแนวและมุมมอง”
- ผลลัพธ์ที่รายงานของ GPT Image 1.5: มีการปรับปรุงชัดเจนในการเรนเดอร์ข้อความเมื่อเทียบกับรุ่นก่อน — ข้อความขนาดเล็กหนาแน่นอ่านได้และวางแนวถูกต้องในหลายกรณี ยังมีโหมดล้มเหลวในฟอนต์ประดับขนาดเล็กมาก
- ผลลัพธ์ที่รายงานของ Nano Banana Pro: การเรนเดอร์ข้อความแข็งแกร่ง โดยเฉพาะหลายภาษา; Google เน้นความสามารถด้านความอ่านได้หลายภาษาเป็นจุดขาย เอาต์พุตระดับ Pro ที่ความละเอียดสูงแสดงข้อความคมชัดในระดับบิลบอร์ด
ข้อสรุปเชิงปฏิบัติ: ทั้งสองโมเดลดีกว่าเจเนอเรชันก่อนมาก สำหรับโฆษณาหลายภาษาและไทโปกราฟีละเอียดมากในงานพิมพ์ Nano Banana Pro ตามข้อความโปรโมตดูเหมือนมีแต้มต่อเล็กน้อย; GPT Image 1.5 เร็วกว่าสำหรับการสร้างต้นแบบแบบวนลูป
กรณีทดสอบ D — “ความสม่ำเสมอของตัวละครในหลายท่า/หลายฉาก”
พรอมป์ (ตัวแทน): “เรนเดอร์ตัวละครหญิงคนเดิม (ชุดและรายละเอียดใบหน้าเดียวกัน) กำลังก้าวเดินในสามทำเลในเมืองที่แตกต่างกัน โดยรักษาเอกลักษณ์ให้คงที่ในทุกเรนเดอร์”
- ผลลัพธ์ที่รายงานของ GPT Image 1.5: รักษาเอกลักษณ์ได้ดีเมื่อจัดโครงสร้าง seed/พรอมป์อย่างระมัดระวังและควบคุม
input_fidelity; ทำงานได้ดีเมื่อจำนวนตัวละครมีจำกัด - ผลลัพธ์ที่รายงานของ Nano Banana Pro: Nano Banana Pro โปรโมต “ความสม่ำเสมอของตัวละคร” เป็นความสามารถระดับ Pro (และผู้รีวิวก็ยืนยันถึงความสม่ำเสมอข้ามฉากที่ดีขึ้นในโหมด Pro) อาจเป็นตัวเลือกที่ดีกว่าเมื่อต้องผลิตผลลัพธ์จำนวนมากที่ความละเอียดสูง
ข้อสรุปเชิงปฏิบัติ: ทั้งสองทำได้; Nano Banana Pro ถูกวางให้เหมาะกับความสม่ำเสมอหลายเอาต์พุตในระดับการผลิต
ทีมงานควรทดสอบอะไรเพื่อเลือกให้เหมาะ?
ดำเนินการทดสอบแบบปิดตาด้วยข้อมูลของคุณเอง:
- ทดสอบความสม่ำเสมอ: เริ่มจากภาพถ่ายบุคคลจริงและแก้ไข 5–10 ครั้ง; วัดการลื่นไหลของเอกลักษณ์หรือสิ่งประหลาดที่เกิดขึ้น
- การเรนเดอร์ข้อความและโลโก้: สร้างหรือแก้ไขภาพที่มีองค์ประกอบข้อความขนาดเล็กและโลโก้; ประเมินความอ่านได้และความเที่ยงตรง
- ปริมาณงาน: วัดความหน่วงตั้งแต่ต้นจนจบในสภาพแวดล้อมการผลิตของคุณ
- กรณีขอบ: ลองเปลี่ยนองค์ประกอบที่ยาก (แทนที่วัตถุ เปลี่ยนคุณลักษณะหลายอย่างพร้อมกัน)
การตรวจสอบเชิงประจักษ์เหล่านี้จะเผยให้เห็นว่าโมเดลใดเหมาะกับความต้องการของคุณ: ภาพสมจริงสูงสุด การแก้ไขซ้ำที่ทำได้ซ้ำ หรือการจัดวางและการจัดการข้อความในภาพที่ดีที่สุด
บทสรุป — ตัดสินใจอย่างไร
ทั้ง GPT Image 1.5 และ Nano Banana Pro แทนเจเนอเรชันปัจจุบันของ AI ภาพจากสองผู้เล่นรายใหญ่ในแพลตฟอร์ม ทั้งคู่ถูกปรับให้เหมาะกับลำดับความสำคัญที่แตกต่างกันเล็กน้อย คุณควรเลือกแบบใด:
- เลือก GPT Image 1.5 หาก: คุณต้องการการแก้ไขที่คาดเดาได้ ทำซ้ำได้ (อีคอมเมิร์ซ ภาพถ่ายแบรนด์) เวิร์กโฟลว์แบบผสานใน ChatGPT และการวนลูปอย่างรวดเร็วภายในสตูดิโอสร้างสรรค์แบบสนทนา
- เลือก Nano Banana Pro หาก: สิ่งสำคัญสูงสุดของคุณคือความเที่ยงตรงของผลลัพธ์ระดับพีคและความแม่นยำของข้อความบนภาพสำหรับทรัพย์สินที่ใช้ในการผลิต
ทั้งสองโมเดลเป็นคู่แข่งที่สูสี; การเลือกใช้งานจริงมักลงเอยที่ความแตกต่างเล็ก ๆ ในสไตล์ จุดแข็งเฉพาะชุดข้อมูล และการผสานรวมเวิร์กโฟลว์ที่คุณต้องการ
เริ่มต้นได้โดยสำรวจ Nano Banana Pro และ GPT image 1.5 ใน Playground และดู API guide สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าถึง โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้ล็อกอิน CometAPI และได้รับ API key แล้ว CometAPI มีราคา ต่ำกว่าราคาทางการอย่างมากเพื่อช่วยให้คุณผสานรวมได้
Ready to Go?→ ทดลองใช้งานฟรี Nano Banana Pro และ GPT image 1.5
