AI chỉnh sửa hình ảnh nào tốt nhất năm 2025?

AI chỉnh sửa ảnh đã chuyển từ đồ chơi vui nhộn sang công cụ quy trình làm việc thực sự chỉ trong vài tháng — chứ không phải vài năm. Nếu bạn cần xóa nền, hoán đổi khuôn mặt, giữ nguyên nhân vật giữa các cảnh quay, hoặc thực hiện ghép ảnh nhiều bước với lời nhắc bằng ngôn ngữ tự nhiên, một số mô hình mới hứa hẹn sẽ thực hiện nhanh hơn và ít thao tác thủ công hơn. Trong bài viết này, tôi sẽ so sánh ba công cụ đang được mọi người bàn tán hiện nay: Hình ảnh GPT-1 của OpenAI, Qwen-Image Edit, virus Chuối Nano các mô hình (Gemini-2.5-Flash-Image), và Flux KonContext. Tôi sẽ chỉ ra điểm mạnh của từng phương pháp, điểm yếu của chúng và đưa ra khuyến nghị thực tế tùy thuộc vào mục tiêu bạn muốn đạt được.

Những năng lực cốt lõi nào quyết định sự xuất sắc trong AI hình ảnh?

"Tốt nhất" phụ thuộc vào nhu cầu của bạn. Đánh giá của tôi sử dụng bảy tiêu chí thực tế. Trước khi phân tích từng mô hình, điều quan trọng là phải hiểu các khả năng cơ bản quyết định sự xuất sắc trong việc tạo và chỉnh sửa hình ảnh bằng AI. Chúng có thể được phân loại thành:

• Chất lượng và độ trung thực của thế hệ: Điều này đề cập đến khả năng AI tạo ra hình ảnh chân thực, đẹp mắt và mạch lạc từ các gợi ý văn bản. Các yếu tố bao gồm chi tiết, ánh sáng, bố cục và không có hiện tượng nhiễu hoặc biến dạng.
• Chỉnh sửa linh hoạt và chính xác: Ngoài thế hệ ban đầu, một AI vượt trội nên cung cấp các chức năng chỉnh sửa mạnh mẽ. Điều này bao gồm inpainting (bổ sung các phần còn thiếu), outpainting (mở rộng hình ảnh), xóa/thêm đối tượng, chuyển đổi phong cách và kiểm soát chính xác các yếu tố cụ thể.
• Tốc độ và hiệu quả: Đối với quy trình làm việc chuyên nghiệp, thời gian tạo hoặc chỉnh sửa hình ảnh là tối quan trọng. Xử lý nhanh hơn mà không ảnh hưởng đến chất lượng là một lợi thế đáng kể.
• Trải nghiệm người dùng và khả năng tiếp cận: Giao diện trực quan, điều khiển rõ ràng và dễ dàng tích hợp vào quy trình làm việc hiện có là yếu tố quan trọng để áp dụng rộng rãi và mang lại sự hài lòng cho người dùng.
• Những cân nhắc về mặt đạo đức và tính năng an toàn: Khi AI ngày càng mạnh mẽ hơn, việc phát triển và triển khai có trách nhiệm là vô cùng quan trọng. Điều này bao gồm các biện pháp bảo vệ chống lại việc tạo ra nội dung độc hại hoặc thiên vị.
• Mô hình định giá và hiệu quả chi phí: Trong khi một số công cụ cung cấp gói miễn phí, việc hiểu rõ cấu trúc giá cho các tính năng nâng cao và mục đích sử dụng thương mại là điều cần thiết đối với người dùng có ngân sách eo hẹp.
• Chỉnh sửa nhiều bước nhất quán — bảo toàn danh tính/đối tượng qua nhiều lần chỉnh sửa hoặc hình ảnh.

Tôi thiên về tính thực tế: một mô hình tạo ra hình ảnh ít "gây ấn tượng" hơn nhưng cho phép bạn chỉnh sửa nhanh chóng, đáng tin cậy và có thể tái tạo sẽ tốt hơn một mô hình hào nhoáng nhưng cần phải dọn dẹp nhiều.

Những mô hình nào đang được xem xét và điều gì làm cho chúng khác biệt?

Ảnh chụp nhanh mô hình

• gpt-image-1 (OpenAI) — một mô hình đa phương thức gốc được phát hành cho API vào tháng 2025 năm XNUMX, hỗ trợ trực tiếp việc tạo và chỉnh sửa hình ảnh lặp đi lặp lại bên trong cùng một API Responses/Images đa phương thức.
• Hình ảnh Flash Gemini 2.5 (Google) — công bố ngày 26 tháng 2025 năm XNUMX (“nano-banana”); được thiết kế để tạo nhanh, độ trễ thấp và chỉnh sửa phong phú (hợp nhất nhiều hình ảnh, tính nhất quán của ký tự); bao gồm hình mờ SynthID để xác định nguồn gốc.
• Qwen-Image-Edit (QwenLM / Tập đoàn Alibaba) — phiên bản chỉnh sửa hình ảnh của Qwen-Image (tổ chức 20B) nhấn mạnh vào việc chỉnh sửa văn bản chính xác, song ngữ và kết hợp chỉnh sửa ngữ nghĩa + hình thức.
• FLUX.1 Kontext (các biến thể nền tảng Flux / Black Forest Labs / Flux) — nhóm mô hình (Dev / Pro / Max) tập trung vào việc chỉnh sửa nhanh, cục bộ, theo ngữ cảnh với tính nhất quán của ký tự và quy trình làm việc lặp đi lặp lại.

Tại sao lại là bốn cái này?

Chúng bao gồm những điểm thiết kế quan trọng nhất mà các chuyên gia thường thắc mắc vào năm 2025: tích hợp đa phương thức (OpenAI), quy mô + sản ​​xuất cộng với kiến ​​thức toàn cầu (Google), chỉnh sửa chính xác & nghiên cứu mở (Qwen), và chỉnh sửa lặp lại ưu tiên trải nghiệm người dùng (Flux). Mỗi phương pháp đều có những đánh đổi khác nhau về chi phí, độ trễ và điểm mạnh (hiển thị văn bản, hợp nhất nhiều hình ảnh, chỉnh sửa lặp lại, bảo toàn các vùng không thay đổi).

GPT-Image-1 (OpenAI) — công cụ nâng tạ nặng ký của nhà phát triển

Những gì nó là: GPT-Image-1 của OpenAI là một mô hình đa phương thức gốc, chấp nhận cả đầu vào văn bản và hình ảnh, đồng thời hỗ trợ tạo và chỉnh sửa hình ảnh (inpainting, từ hình ảnh sang hình ảnh) thông qua API Hình ảnh. Mô hình này được định vị là một mô hình sản xuất để tích hợp trên nhiều ứng dụng và dịch vụ. Mô hình này được thiết kế dưới dạng mô hình văn bản + hình ảnh gốc, có thể chấp nhận đầu vào hình ảnh và lời nhắc văn bản, đồng thời thực hiện chỉnh sửa với khả năng kiểm soát tốt.

Điểm mạnh của GPT-image-1 là gì?

• Hiểu biết ngữ nghĩa đặc biệt: Một trong những điểm mạnh chính của GPT-image-1 nằm ở khả năng diễn giải các câu hỏi văn bản phức tạp và tinh tế. Người dùng có thể mô tả các cảnh phức tạp, tâm trạng cụ thể và các khái niệm trừu tượng với độ chính xác đáng kinh ngạc, và AI thường tạo ra những hình ảnh phản ánh trung thực những mô tả này.
• Ảnh thực chất lượng cao: Khi được yêu cầu tạo hình ảnh chân thực, GPT-image-1 thường mang đến những kết quả đầu ra sống động đến kinh ngạc, với sự chú trọng ấn tượng đến kết cấu, ánh sáng và bố cục tự nhiên. Điều này khiến nó trở thành một công cụ đắc lực cho việc dựng hình ảnh chân thực và nghệ thuật ý tưởng.
• Diễn giải sáng tạo: Không chỉ đơn thuần là dịch nghĩa đen, GPT-image-1 còn thể hiện một mức độ diễn giải sáng tạo, thường thêm vào các chi tiết tinh tế hoặc điểm nhấn phong cách để tăng thêm sức hấp dẫn nghệ thuật tổng thể của hình ảnh được tạo ra. Điều này có thể đặc biệt hữu ích cho việc lên ý tưởng và khám phá các khái niệm hình ảnh đa dạng.
• Nền tảng vững chắc cho sự lặp lại: Khả năng tạo ra các khái niệm ban đầu chất lượng cao cung cấp điểm khởi đầu tuyệt vời cho quá trình tinh chỉnh sâu hơn, thông qua khả năng chỉnh sửa của AI (nếu có) hoặc thông qua phần mềm thiết kế đồ họa truyền thống.

Những hạn chế của GPT-image-1 là gì?

• Kiểm soát các chi tiết nhỏ: Mặc dù xuất sắc ở các khái niệm tổng quát, việc đạt được khả năng kiểm soát tuyệt đối ở cấp độ pixel hoặc thao tác chính xác các yếu tố rất nhỏ đôi khi có thể là một thách thức. Đây là một rào cản phổ biến đối với nhiều AI tạo sinh, nơi kết quả đầu ra phần nào mang tính xác định dựa trên lời nhắc.
• Tính khả dụng và tích hợp: Tùy thuộc vào cách triển khai cụ thể, các tính năng chỉnh sửa trực tiếp của GPT-image-1 có thể kém mạnh mẽ hoặc kém tích hợp hơn so với các nền tảng chỉnh sửa ảnh chuyên dụng. Người dùng có thể cần xuất và sử dụng các công cụ khác để chỉnh sửa hậu kỳ chuyên sâu.
• Yêu cầu tính toán: Việc tạo ra những hình ảnh có độ chi tiết cao với các gợi ý phức tạp có thể tốn nhiều tài nguyên tính toán, có khả năng dẫn đến thời gian xử lý lâu hơn so với các mô hình chuyên biệt hơn, nhẹ hơn để chỉnh sửa nhanh.

Nano Banana (Google / Gemini 2.5 Flash Image)

Những gì nó là: "Nano Banana" là cái tên vui nhộn được đặt cho bản nâng cấp hình ảnh Gemini gần đây của Google (Gemini 2.5 Flash Image). Nó được định vị là trình tạo/chỉnh sửa hình ảnh thế hệ tiếp theo trong hệ sinh thái Gemini của Google, được quảng bá là có khả năng chỉnh sửa nhiều bước mạnh mẽ hơn, tinh tế hơn và tính nhất quán vượt trội khi chỉnh sửa ảnh.

Gemini-2.5-Flash-Image tỏa sáng ở đâu trong bối cảnh AI trực quan?

Gemini-2.5-Flash-Image, một phiên bản mới hơn được thiết kế chú trọng vào tốc độ và hiệu quả, là đối thủ cạnh tranh của Google, hướng đến sự cân bằng giữa chất lượng đầu ra cao và tốc độ xử lý nhanh chóng. Tên gọi "Flash" của nó đặc biệt nhấn mạnh kiến ​​trúc được tối ưu hóa cho phản hồi nhanh hơn, khiến nó rất phù hợp cho các ứng dụng đòi hỏi khả năng tạo và chỉnh sửa theo thời gian thực hoặc gần thời gian thực.

Điều gì khiến Gemini-2.5-Flash-Image trở thành đối thủ mạnh?

• Thế hệ nhanh chóng: Đúng như tên gọi, tốc độ là một lợi thế cốt lõi. Gemini-2.5-Flash-Image nổi trội trong việc tạo hình ảnh nhanh chóng, vô cùng hữu ích cho các chuyên gia sáng tạo đang trong thời gian gấp rút hoặc cho các ứng dụng tương tác.
• Chất lượng hình ảnh ổn định: Mặc dù có tốc độ cao, mô hình này không làm giảm đáng kể chất lượng hình ảnh. Nó tạo ra hình ảnh mạch lạc, hấp dẫn về mặt thị giác, nhìn chung không có hiện tượng nhiễu hạt lớn, giúp nó cạnh tranh với các mô hình chậm hơn và tốn nhiều tài nguyên hơn trong nhiều trường hợp sử dụng.
• Hiểu biết đa phương thức: Tận dụng khuôn khổ Gemini rộng hơn, nó thường được hưởng lợi từ khả năng hiểu biết đa phương thức nâng cao, nghĩa là nó có khả năng diễn giải không chỉ văn bản mà còn các dạng đầu vào khác để hướng dẫn tạo và chỉnh sửa hình ảnh, mặc dù điều này khác nhau tùy theo API cụ thể.
• Khả năng chỉnh sửa tích hợp: Gemini-2.5-Flash-Image thường đi kèm với các tính năng chỉnh sửa tích hợp như tô màu (lấp đầy các phần còn thiếu của hình ảnh), tô màu ngoài (mở rộng hình ảnh ra ngoài đường viền ban đầu) và thao tác đối tượng, giúp giải pháp này trở nên hoàn thiện hơn cho quy trình làm việc hình ảnh đầu cuối.

Những điểm nào cần cải thiện ở Gemini-2.5-Flash-Image?

• Đỉnh cao của chủ nghĩa hiện thực: Tuy tốt, nhưng nó có thể không phải lúc nào cũng đạt đến đỉnh cao tuyệt đối của tính chân thực như một số mô hình chậm hơn, lớn hơn dành cho những cảnh phức tạp và nhiều sắc thái. Có thể có một sự đánh đổi nhỏ giữa tốc độ và độ trung thực tối đa.
• Sắc thái nghệ thuật cho các phong cách phức tạp: Đối với các phong cách nghệ thuật rất cụ thể hoặc các yêu cầu cực kỳ trừu tượng, một số người dùng có thể thấy rằng công nghệ này kém khả năng nắm bắt những sắc thái nghệ thuật tinh tế nhất so với các mô hình được đào tạo trên các tập dữ liệu lịch sử nghệ thuật đồ sộ.
• Kiểm soát Văn bản được tạo (trong hình ảnh): Giống như nhiều mô hình tạo hình khác, việc tạo ra văn bản mạch lạc và đúng chính tả trong hình ảnh vẫn có thể là một thách thức.

Qwen-Image-Edit là gì?

Những gì nó là: Qwen-Image-Edit (đội ngũ Alibaba / Qwen) — mô hình chỉnh sửa hình ảnh được xây dựng trên nền tảng Qwen-Image; có khả năng chỉnh sửa văn bản song ngữ mạnh mẽ (tiếng Trung và tiếng Anh), kiểm soát ngữ nghĩa và hình thức, cũng như độ trung thực khi chỉnh sửa hình ảnh trực tiếp.

Điểm mạnh độc đáo của Qwen-Image Edit là gì?

• Độ chính xác chỉnh sửa vượt trội: Qwen-Image Edit thường tự hào với các thuật toán tiên tiến cho việc tô màu, tô màu và thao tác đối tượng, cho phép chỉnh sửa chính xác và liền mạch. Công cụ này nổi trội trong việc duy trì tính nhất quán trực quan ngay cả khi thực hiện những thay đổi đáng kể.
• Chỉnh sửa theo ngữ cảnh: Điểm mạnh chính của nó là khả năng nhận biết ngữ cảnh. Ví dụ, khi xóa một đối tượng, nó sẽ tự động lấp đầy khoảng trống bằng nội dung phù hợp với môi trường xung quanh, khiến việc chỉnh sửa gần như không thể phát hiện.
• Chuyển giao và hài hòa phong cách: Qwen-Image Edit có thể cực kỳ hiệu quả trong việc chuyển đổi phong cách từ hình ảnh này sang hình ảnh khác hoặc hài hòa các yếu tố khác nhau trong một hình ảnh để tạo ra một diện mạo thống nhất. Tính năng này vô cùng hữu ích cho các nhà thiết kế làm việc với nhiều tài nguyên hình ảnh đa dạng.
• Xóa/Thêm đối tượng mạnh mẽ: Khả năng thêm hoặc bớt vật thể trong khi vẫn duy trì ánh sáng, bóng đổ và phối cảnh rất ấn tượng, cho phép tái tạo hoặc dọn dẹp bối cảnh phức tạp.
• Nâng cấp và cải thiện hình ảnh: Thường bao gồm các tính năng nâng cao để nâng cấp hình ảnh mà không làm giảm chất lượng, đồng thời tăng cường chi tiết, màu sắc và tính thẩm mỹ tổng thể.

Điểm yếu tiềm ẩn của Qwen-Image Edit là gì?

• Tập trung vào thế hệ ban đầu: Mặc dù nó có thể tạo hình ảnh, nhưng điểm mạnh và khả năng tối ưu hóa chính của nó thường nằm ở khâu chỉnh sửa. Khả năng tạo văn bản thành hình ảnh ban đầu của nó có thể tốt, nhưng có thể không đa dạng về mặt sáng tạo hoặc chân thực như các mô hình chỉ tập trung vào việc tạo hình, tùy thuộc vào phiên bản cụ thể.
• Đường cong học tập cho các tính năng nâng cao: Độ chính xác và chiều sâu của các công cụ chỉnh sửa có thể đòi hỏi người dùng chưa quen với các khái niệm thao tác hình ảnh nâng cao phải học nhiều hơn một chút.
• Cường độ tài nguyên cho các chỉnh sửa phức tạp: Các chỉnh sửa nhiều lớp, cực kỳ phức tạp vẫn có thể đòi hỏi nhiều tính toán, có khả năng dẫn đến thời gian xử lý lâu hơn đối với các tác vụ rất lớn hoặc phức tạp.

Flux Kontext mang lại những cải tiến gì cho AI hình ảnh?

Những gì nó là: Kontext của Flux (đôi khi được tiếp thị là FLUX.1 Kontext) là một công cụ chỉnh sửa/tạo hình ảnh dành cho các nhà thiết kế và nhóm thương hiệu. Nó nhấn mạnh chỉnh sửa theo ngữ cảnh, kiểu chữ chính xác, chuyển đổi phong cách và UI/UX chặt chẽ cho công việc thiết kế lặp đi lặp lại.

Điểm mạnh của Flux Kontext là gì?

• Sự gắn kết theo ngữ cảnh: Điểm mạnh chính của Flux Kontext là khả năng hiểu và duy trì ngữ cảnh qua nhiều thế hệ hoặc chỉnh sửa hình ảnh. Điều này vô cùng hữu ích cho việc tạo ra các câu chuyện trực quan, thiết kế nhân vật hoặc dòng sản phẩm nhất quán, nơi sự hài hòa về mặt hình ảnh là điều cần thiết.
• Cải thiện tính nhất quán trong chuỗi: Nếu bạn cần tạo một loạt hình ảnh có cùng phong cách, đặc điểm hoặc môi trường, Flux Kontext sẽ giúp giảm thiểu sự không nhất quán có thể ảnh hưởng đến các mô hình khác.
• Kiểu dáng thích ứng: Nó có thể điều chỉnh đầu ra dựa trên hình ảnh được tạo trước đó hoặc hướng dẫn về phong cách đã xác định, dẫn đến quá trình sáng tạo hợp lý hơn và ít lặp lại hơn.
• Chuyên biệt cho thương hiệu và câu chuyện: Đặc biệt có lợi cho hoạt động tiếp thị, xây dựng thương hiệu và kể chuyện, nơi mà bản sắc hình ảnh thống nhất đóng vai trò quan trọng.
• Hiểu nhanh trong ngữ cảnh: Sự hiểu biết nhanh chóng của nó không chỉ liên quan đến hình ảnh hiện tại mà còn liên quan đến cách nó phù hợp với bối cảnh hoặc tập lệnh lớn hơn.

Những hạn chế của Flux Kontext là gì?

• Tiềm năng tập trung vào ngách: Việc nhấn mạnh vào bối cảnh và tính nhất quán có thể có nghĩa là nó không phải lúc nào cũng là người dẫn đầu tuyệt đối về chủ nghĩa siêu thực thô sơ, độc lập hoặc tính đa dạng nghệ thuật cực độ nếu đó là yêu cầu duy nhất.
• Các tiêu chuẩn ít được ghi chép công khai: Với tư cách là một công ty mới hoặc chuyên biệt hơn, dữ liệu chuẩn công khai mở rộng có thể ít có sẵn hơn so với các mô hình đã được thiết lập lâu đời hơn.
• Phụ thuộc vào đầu vào ngữ cảnh rõ ràng: Để tận dụng được sức mạnh của nó, người dùng cần cung cấp thông tin ngữ cảnh rõ ràng hoặc xác định khuôn khổ tường thuật một cách hiệu quả, điều này có thể yêu cầu một phương pháp gợi ý khác.

Mô hình nào tốt nhất để chỉnh sửa hình ảnh?

Đối với người độc thân, chỉnh sửa không che mặt chính xác và chỉnh sửa văn bản bên trong hình ảnh, Qwen-Chỉnh sửa hình ảnh và Hình ảnh Flash Gemini 2.5 (và các mô hình chuyên biệt như FLUX.1 Kontext) nằm trong số những mô hình mạnh nhất. Đối với chỉnh sửa chuỗi nhiều bước phức tạp, kết hợp giao diện LLM có nhiều hướng dẫn (biến thể Gemini hoặc GPT) với mô hình hình ảnh thường mang lại kết quả tốt nhất — một số công việc chuẩn mực đã chỉ ra rằng nhắc nhở theo phong cách Chuỗi suy nghĩ (Gemini-CoT) cải thiện khả năng chỉnh sửa nhiều bước.

chỉnh sửa cục bộ, tính nhất quán của ký tự, xử lý văn bản

• Qwen-Chỉnh sửa hình ảnh nhắm mục tiêu rõ ràng vào cả hai ngữ nghĩa và xuất hiện chỉnh sửa — ví dụ, thay thế đối tượng, xoay, thay thế văn bản chính xác — được xây dựng rõ ràng như một chỉnh sửa hình ảnh Mô hình với hai đường dẫn (kiểm soát ngữ nghĩa thông qua Qwen2.5-VL + kiểm soát hình thức thông qua bộ mã hóa VAE). Nó quảng cáo khả năng hỗ trợ song ngữ mạnh mẽ (tiếng Trung/tiếng Anh). chỉnh sửa văn bản trong hình ảnh (ví dụ, thay đổi văn bản biển hiệu, nhãn sản phẩm) trong khi vẫn giữ được phong cách, điều này rất hiếm và có giá trị đối với công việc bản địa hóa và đóng gói.
• Hình ảnh Flash Gemini 2.5 hỗ trợ chỉnh sửa có che dấu, chỉnh sửa cục bộ theo lời nhắc (làm mờ nền, xóa người, thay đổi tư thế) và hợp nhất nhiều hình ảnh. Google quảng cáo các chỉnh sửa nhận biết khu vực dựa trên lời nhắc cùng với các lợi thế về kiến ​​thức thế giới (ví dụ: ngữ nghĩa đối tượng trong thế giới thực tốt hơn). Mô hình này cũng bổ sung thêm hình mờ SynthID vô hình để tạo/chỉnh sửa hình ảnh nhằm hỗ trợ việc xác định nguồn gốc và phát hiện.
• FLUX.1 Ngữ cảnh: tự định vị mình là một trình giải quyết ngữ cảnh từ hình ảnh sang hình ảnh — được tối ưu hóa cho các chỉnh sửa cục bộ chính xác, nhận biết ngữ cảnh và thử nghiệm lặp đi lặp lại. Các nhà đánh giá khen ngợi khả năng bảo toàn ngữ cảnh và ngữ nghĩa cảnh trong khi thực hiện các thay đổi cục bộ. FLUX.1 Kontext và Flux Kontext UI được đánh giá cao trong các bài kiểm tra thực tế so sánh trực tiếp về quy trình chỉnh sửa lặp đi lặp lại và khả năng đọc văn bản, khiến nó trở thành một lựa chọn thiết thực cho các quy trình cần nhiều lần lặp lại nhanh chóng (tài sản tiếp thị, hình thu nhỏ).
• GPT-hình ảnh-1: hỗ trợ các thao tác chỉnh sửa (nhắc nhở văn bản + hình ảnh để chỉnh sửa) và công cụ của OpenAI tích hợp các mẫu kỹ thuật nhắc nhở và liên kết; hiệu suất mạnh nhưng phụ thuộc vào kỹ thuật nhắc nhở và có thể kém hơn các mô hình chỉnh sửa chuyên biệt trước trong chỉnh sửa chi tiết (ví dụ: thay thế văn bản song ngữ chính xác) trong một số thử nghiệm.

Các tiêu chuẩn như ComplexBench-Chỉnh sửa và CompBench cho thấy nhiều mô hình vẫn thất bại khi các chỉnh sửa bị nối tiếp hoặc phụ thuộc lẫn nhau, nhưng việc kết hợp LLM để phân tích cú pháp lệnh với một mô hình hình ảnh mạnh mẽ (LLM→điều phối mô hình hình ảnh) hoặc sử dụng lời nhắc CoT có thể giảm thiểu thất bại. Đó là lý do tại sao một số quy trình sản xuất ghép các mô hình lại với nhau (ví dụ: LLM suy luận cộng với trình tạo hình ảnh) cho các chỉnh sửa khó.

Ai là người giỏi nhất trong việc chỉnh sửa văn bản trong hình ảnh?

• Qwen-Chỉnh sửa hình ảnh được thiết kế riêng cho việc chỉnh sửa văn bản chính xác song ngữ (tiếng Trung + tiếng Anh) và báo cáo kết quả vượt trội trong các bài kiểm tra chuẩn mực chỉnh sửa văn bản (ghi chú kỹ thuật công khai của Qwen và điểm số được báo cáo). Các hiện vật và bản demo nguồn mở của Qwen cho thấy phông chữ/kích thước/kiểu chữ được giữ nguyên chính xác trong quá trình chỉnh sửa.
• gpt-hình-ảnh-1 và Hình ảnh Flash Gemini 2.5 cả hai đều có tiến triển trong việc xử lý văn bản, nhưng các tiêu chuẩn học thuật và ghi chú của nhà cung cấp cho thấy những thách thức còn lại đối với văn bản nhỏ/chi tiết và đoạn văn bản dài—những cải tiến diễn ra gia tăng và khác nhau tùy theo tốc độ và độ phân giải.

Phân tích so sánh: Tính năng, Chỉnh sửa

Để có cái nhìn rõ ràng hơn, chúng ta hãy tổng hợp các khía cạnh chính của các mô hình AI hàng đầu này thành một bảng so sánh.

Ghi chú: “Độ sâu chỉnh sửa” đo lường mức độ chi tiết và độ tin cậy của các chỉnh sửa cục bộ trong thực tế; “Xử lý văn bản” đánh giá khả năng đặt/thay đổi văn bản có thể đọc được bên trong hình ảnh

Còn độ trễ, khả năng thích ứng của nhà phát triển và tích hợp doanh nghiệp thì sao?

Tùy chọn độ trễ và triển khai

• Hình ảnh Flash Gemini 2.5 nhấn mạnh độ trễ thấp và có sẵn thông qua Gemini API, Google AI Studio và Vertex AI — một lựa chọn tuyệt vời cho các ứng dụng doanh nghiệp cần lưu lượng dự đoán và tích hợp đám mây. Google cũng báo cáo giá token ước tính cho mỗi hình ảnh (và blog dành cho nhà phát triển có bao gồm giá cho mỗi hình ảnh ví dụ).
• gpt-hình-ảnh-1 có sẵn thông qua OpenAI Images API và tích hợp hệ sinh thái rộng rãi (Playground, các đối tác như Adobe/Canva). Giá được mã hóa và thay đổi tùy theo chất lượng hình ảnh (OpenAI công bố tỷ giá chuyển đổi từ token sang đô la).
• Flux KonContext tập trung vào UX tương tác nhanh và cung cấp tín dụng + thời gian chỉnh sửa thấp cho mỗi bản demo sản phẩm — tiện lợi cho các nhà thiết kế và lặp lại nhanh chóng. Qwen cung cấp các hiện vật mở và quyền truy cập nghiên cứu (lý tưởng nếu bạn muốn tự lưu trữ hoặc kiểm tra nội bộ).

Những dịch vụ này có giá bao nhiêu - dịch vụ nào có giá trị hơn?

Giá cả thường xuyên thay đổi — bên dưới là số liệu do nhà xuất bản công bố (tháng 2025 năm XNUMX) và các tính toán chi phí cho mỗi hình ảnh mang tính đại diện theo nơi nhà cung cấp công bố.

Giá đã công bố (báo cáo của nhà cung cấp)

Giải thích giá trị: Nếu bạn cần hình ảnh có khối lượng lớn thế hệ Trong quá trình sản xuất và muốn có mức giá dự đoán được cho mỗi hình ảnh, ví dụ về giá theo hình ảnh của Google cực kỳ cạnh tranh. Nếu chi phí của bạn chủ yếu do chỉnh sửa thủ công hoặc thời gian thiết kế lặp đi lặp lại, Flux hoặc chạy Qwen cục bộ có thể tiết kiệm hơn. OpenAI cung cấp hệ sinh thái SDK rộng lớn và nhiều đối tác, xứng đáng với mức giá cao hơn để tích hợp thuận tiện.

Giá trong CometAPI

Mẹo thực tế nhanh chóng để có được kết quả tốt nhất

Mẹo nhắc nhở và quy trình làm việc (áp dụng cho tất cả các mô hình)

• Hãy rõ ràng về thành phần: góc máy ảnh, ánh sáng, tâm trạng, tiêu cự, ống kính và mối quan hệ không gian giữa các vật thể. Ví dụ: “Cận cảnh 35mm, độ sâu trường ảnh nông, chủ thể ở giữa, ánh sáng viền mềm mại từ góc trên bên trái.”
• Sử dụng tinh chỉnh lặp lại để chỉnh sửa: chỉnh sửa cấu trúc thô trước, sau đó tinh chỉnh kết cấu/ánh sáng. Các mô hình như FLUX và Gemini được xây dựng để hỗ trợ tinh chỉnh nhiều bước.
• Đối với văn bản trong hình ảnh: cung cấp văn bản chính xác mà bạn muốn và thêm “hiển thị dưới dạng biển báo dễ đọc có độ tương phản cao với hình nổi chân thực” — để chỉnh sửa song ngữ, hãy sử dụng Qwen-Image-Edit khi bạn cần độ trung thực giữa tiếng Trung/tiếng Anh.
• Sử dụng hình ảnh tham khảo: để đảm bảo tính nhất quán của nhân vật hoặc các biến thể sản phẩm, hãy cung cấp hình ảnh tham chiếu chất lượng cao và đưa ra các gợi ý như "phù hợp với nhân vật trong reference_01: đặc điểm khuôn mặt, màu sắc trang phục và ánh sáng". Gemini và Flux nhấn mạnh vào tính nhất quán/hợp nhất của nhiều hình ảnh.
• Chỉnh sửa có che mặt và không che mặt: nếu có thể, hãy cung cấp mặt nạ để hạn chế chặt chẽ các chỉnh sửa. Khi sử dụng chế độ không có mặt nạ, hãy lường trước việc đôi khi xảy ra hiện tượng tràn. Các mô hình khác nhau: Flux/Gemini xử lý tốt các chỉnh sửa không có mặt nạ, nhưng mặt nạ vẫn hữu ích.
• Sử dụng GPT-image / GPT-4o Đối với các yêu cầu sáng tác phức tạp với nhiều đối tượng, số lượng và ràng buộc không gian. Hãy sử dụng một hướng dẫn duy nhất, chính xác cho mỗi thế hệ nếu có thể.

Mẹo về chi phí và độ trễ

Hàng loạt: sử dụng API hàng loạt hoặc hàm đám mây để tạo nhiều biến thể một cách hiệu quả. Gemini-2.5-Flash được tối ưu hóa về thông lượng nếu bạn cần khối lượng lớn.

Chất lượng điều chỉnh so với giá cả: OpenAI hiển thị các cấp độ hình ảnh thấp/trung bình/cao; tạo bản nháp ở chất lượng thấp, hoàn thiện ở chất lượng cao.

phán quyết cuối cùng

• Tốt nhất cho sản xuất và tích hợp: GPT-Hình ảnh-1 — mạnh nhất cho nhu cầu API, tổng hợp và tích hợp vào các công cụ chuyên nghiệp.
• Tốt nhất cho tính nhất quán của ảnh chân thực của người tiêu dùng: Chuối Nano — Bản nâng cấp hình ảnh Gemini của Google nổi bật với khả năng chỉnh sửa ảnh chân dung tự nhiên, tuần tự và UX dễ tiếp cận.
• Trải nghiệm tốt nhất trên thiết bị di động/trình chỉnh sửa: Flux KonContext — chỉnh sửa đàm thoại tuyệt vời trên điện thoại với độ khó thấp.
• Nếu bạn đo bằng cách chỉnh sửa văn bản chuyên nghiệp và chỉnh sửa song ngữ/đa ngôn ngữ → Qwen-Image-Edit** là chuyên gia hàng đầu và là lựa chọn tuyệt vời khi độ chính xác của văn bản bên trong hình ảnh là yếu tố quan trọng.

Bắt đầu

CometAPI là một nền tảng API hợp nhất tổng hợp hơn 500 mô hình AI từ các nhà cung cấp hàng đầu—chẳng hạn như dòng GPT của OpenAI, Gemini của Google, Claude của Anthropic, Midjourney, Suno, v.v.—thành một giao diện duy nhất thân thiện với nhà phát triển. Bằng cách cung cấp xác thực nhất quán, định dạng yêu cầu và xử lý phản hồi, CometAPI đơn giản hóa đáng kể việc tích hợp các khả năng AI vào ứng dụng của bạn. Cho dù bạn đang xây dựng chatbot, trình tạo hình ảnh, nhà soạn nhạc hay đường ống phân tích dựa trên dữ liệu, CometAPI cho phép bạn lặp lại nhanh hơn, kiểm soát chi phí và không phụ thuộc vào nhà cung cấp—tất cả trong khi khai thác những đột phá mới nhất trên toàn bộ hệ sinh thái AI.

Các nhà phát triển có thể truy cập GPT-hình ảnh-1, FLUX.1 Ngữ cảnh và Hình ảnh Flash Gemini 2.5 Thông qua CometAPI, các phiên bản mô hình mới nhất được liệt kê là tính đến ngày xuất bản bài viết. Để bắt đầu, hãy khám phá các khả năng của mô hình trong Sân chơi và tham khảo ý kiến Hướng dẫn API để biết hướng dẫn chi tiết. Trước khi truy cập, vui lòng đảm bảo bạn đã đăng nhập vào CometAPI và lấy được khóa API. Sao chổiAPI cung cấp mức giá thấp hơn nhiều so với giá chính thức để giúp bạn tích hợp.

Tích hợp mới nhất Qwen-Chỉnh sửa hình ảnh sẽ sớm xuất hiện trên CometAPI, vì vậy hãy theo dõi nhé! Sẵn sàng bắt đầu chỉnh sửa hình ảnh chưa? → Đăng ký CometAPI ngay hôm nay !

Giá trong CometAPI