Quel modèle d'IA d'image correspond à votre travail ? Réalisez une petite comparaison équitable
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Comparez GPT Image et Nano Banana dans DrawNew en utilisant le même brief, les mêmes références et les mêmes critères d'évaluation. Suivez les sorties utilisables et les crédits au lieu de choisir un échantillon chanceux.
TutorielsUn modèle vous offre une belle affiche ; un autre préserve mieux votre produit. Lequel est le meilleur pour votre travail ? Une seule image favorite ne peut pas répondre à cette question, surtout si les prompts et les réglages étaient différents.
Comparez la tâche que vous répétez, pas une promesse générale de qualité. Un éditeur de catalogue, un illustrateur et un designer social peuvent raisonnablement choisir différents modèles à partir du même ensemble de résultats.
Définissez un critère de réussite avant de générer
Choisissez deux ou trois briefs tirés d'un travail réel. Par exemple : une nouvelle nature morte, une édition d'arrière-plan d'un objet réel, et une illustration avec une palette fixe. Décidez quelles erreurs rendent une sortie inutilisable avant de la voir.
Pour une édition de produit, un capuchon modifié peut être un échec immédiat même si l'éclairage est excellent. Pour une illustration, une texture légèrement différente peut être acceptable si la composition fonctionne. Ne laissez pas le polissage visuel modifier silencieusement vos critères d'acceptation.
Utilisez les mêmes entrées dans DrawNew
Consultez la bibliothèque de modèles pour choisir des candidats qui prennent en charge la tâche. GPT Image 2, Nano Banana 2 et Nano Banana Pro proposent des options de création et d'édition d'image à inspecter.
Ouvrez le créateur et gardez le prompt, le fichier source téléchargé et le ratio demandé cohérents. Utilisez des tailles prises en charge comparables. Si un paramètre n'est pas disponible sur un candidat, notez la différence au lieu de qualifier la comparaison d'identique.
Vérifiez chaque estimation de crédit avant de soumettre. Cet article propose un processus de comparaison ; il ne rapporte pas un benchmark ni ne déclare un gagnant mesuré.
Essayez un brief que vous pouvez noter
Pour une tâche texte-à-image :
Une tasse en céramique blanche mate sur une table bleu pâle. Lumière douce de fenêtre venant de la gauche, une ombre de contact crédible sous la tasse, et un espace vide généreux à droite pour un titre. Pas de lettrage, logos ou objets supplémentaires.
Pour une édition avec référence, utilisez une vraie photo de produit et demandez un arrière-plan neutre simple tout en conservant sa forme, son étiquette et son angle de vue. Ne comparez pas le produit généré par texte d'un modèle avec l'édition de référence d'un autre modèle comme s'ils avaient reçu la même tâche.
Utilisez AI Product Photography si c'est le workflow que vous prévoyez réellement de répéter.
Tenez une feuille d'évaluation, pas seulement un dossier de favoris
| Enregistrement | Quoi écrire |
|---|---|
| Entrées | Version du prompt, nom du fichier source, modèle, ratio, taille |
| Exigences strictes | Réussi ou échoué, avec la raison exacte |
| Qualités utiles | Composition, traitement des matériaux ou adéquation du style |
| Retouche | Ce qui nécessite encore une correction manuelle |
| Coût | Crédits affichés et nombre de tentatives |
Conservez aussi les résultats rejetés. Sinon, le dossier ne se souvient que de la sortie chanceuse et cache combien de tentatives ont été nécessaires pour y arriver.
Une mesure personnelle utile est le total des crédits de génération dépensés divisé par les sorties acceptées. Par exemple, 24 crédits dépensés pour trois images acceptées donne huit crédits par image acceptée. C'est un calcul pour votre propre expérience, pas une affirmation de prix ou de performance concernant un modèle. Si aucun ne réussit, signalez-le plutôt que d'inventer une moyenne.
Séparez la qualité du prompt du choix du modèle
Si tous les modèles comprennent mal la même instruction, inspectez le brief et la source avant d'élargir la comparaison. Des contraintes contradictoires, une référence illisible ou une exigence de mise en page manquante peuvent affecter l'ensemble de l'expérience.
Une fois qu'un candidat semble prometteur, répétez un petit échantillon dans votre budget pour voir si le résultat est suffisamment fiable pour votre tâche. Évitez de considérer un seul succès comme une garantie.
Pour une décision motivée par des échecs d'édition, lisez pourquoi des changements indésirables se produisent. Pour un problème de composition, corrigez le plan de ratio et de recadrage avant de comparer plus de modèles.
Mettez ce guide en pratique
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