Сравнение возможностей редактирования в Ideogram 4.5, GPT Image, Nano Banana 2.1 и Flux 3
М@cgeventAI-инженер
2 недАнализ качества инпейнтинга и редактирования изображений в моделях Ideogram 4.5, GPT Image, Nano Banana 2.1 и Flux 3.
Качество редактирования изображений нейросетями напрямую зависит от архитектуры модели.
- Ideogram 4.5 и Flux 3 лучше справляются с сохранением освещения и текстур при редактировании.
- Интеграция масок в генеративные модели остается сложной технической задачей.
- Пользователям стоит учитывать разницу в качестве при выборе инструмента для работы с изображениями.
Возвращаюсь к сабжу редактирования.
Вот держите два сравнения: между Ideogram 4.5 и GPT Image, а также между новой Nano Banana 2.1 и Flux 3.
Похоже, что Ideogram и Flux очень ловко зашили в генеративную модель инпейнтинг, маску и изолирование окружающих пикселей. Задача непростая, потому что интеллектуально внешние пиксели должны реагировать на изменение цвета, освещения и прочих редактирований основного объекта. Но тем не менее у них это получается очень ловко.
И несмотря на громкие заявления Google, что теперь в 2.1 есть Mask Editing, у Nano Banana явно плывет шум, не говоря уже про GPT Image. Может быть, все-таки дело в этих самых невидимых вотермарках, которые и создают эти фрактальные паттерны.
@cgevent
Кратко (AI)
Автор сравнивает возможности редактирования изображений в современных нейросетях. Отмечается высокое качество работы Ideogram 4.5 и Flux 3, в то время как Nano Banana 2.1 и GPT Image показывают худшие результаты при использовании масок.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖