Nano Banana 2 vs. GPT Image 2.5

GPT Image 2.5 ist ab sofort in On-Model auswählbar, in Flat-to-Model, Create Packshot, Garment Recolor, Detail Repair und im Image Playground.

Es ist die erste Engine, die GPT Image 2 die Spitze beider öffentlichen Präferenz-Leaderboards abgenommen hat. Das ist die Schlagzeile, aber nicht der Grund, warum wir sie ausgeliefert haben.

Der Grund steht weiter unten: Sie tut das, was das Template vorgibt. Wähle einen Look, und Licht, Farbe und Pose kommen so zurück, wie dieser Look sie beschreibt, statt dass die Engine still ihre eigene Vorliebe rendert und dir die Korrektur in der nächsten Runde überlässt.

Drei Jobs, die sie produziert hat, aus drei sehr unterschiedlichen Briefings, alle ausgehend von Flatlay-Produktfotos:

Was wirklich besser geworden ist

Fünf Dinge, die vorher wirklich schwierig waren, in der Reihenfolge, in der sie uns die meisten Nachdrehs gekostet haben.

Das Template tatsächlich befolgen. Ein Look, der hartes Nachtlicht verlangt, kam früher als flaches Tageslicht zurück, und die Farbstimmung wanderte zwischen den Bildern desselben Jobs. Am Briefing festzuhalten ist hier die größte Veränderung, und sie ist die, die du im Vergleich unten sehen kannst.

Winzige Details am Kleidungsstück selbst. Wappen, eingewebte Labels, Pflegeetiketten, gedruckte Schriftzüge, Stickereien. Die meisten Engines rendern das als buchstabenförmiges Rauschen: aus der Entfernung liest es sich wie Schrift, aus der Nähe ist es Unsinn. GPT Image 2.5 hält es.

Stofftextur. Rippenstrick, Maschenbild, der Unterschied zwischen mattem Jersey und einem Satin-Finish. Das überlebt die Generierung, statt zu einer flachen Farbfläche geglättet zu werden.

Hintergrundfarbe, die bleibt, wo sie ist. Ein Set über mehrere Instruktionen driftete früher, ein Bild eine halbe Stufe wärmer als das nächste, also genau die Art von Inkonsistenz, die beim Händler zur Ablehnung eines ganzen Batches führt.

Die gesamte Farbpalette. Die Farbe des Kleidungsstücks kommt näher am Input zurück, und die Farbstimmung der Szene bleibt dort, wo die Instruktion sie gesetzt hat, statt zum Hausgeschmack der Engine zu ziehen.

Und unter all dem: Sie folgt einem Template vollständiger. Lade einen der fertigen Looks, und Pose, Bildausschnitt, Brennweite und Licht landen näher an dem, was das Template beschreibt, statt dass die Engine das Template als lose Anregung nimmt und ihre eigene Vorliebe rendert. Weniger Instruktionen kommen zurück und brauchen einen zweiten Durchgang.

Gleiche Inputs, zwei Engines

Ein Job, drei Instruktionen, eine Identität und das Template Urban Streetwear, einer der fertigen Looks, die mit On-Model ausgeliefert werden. Das Einzige, was sich zwischen diesen beiden Läufen geändert hat, ist die Engine.

Nur der Hoodie war hier als Input vorgegeben, ignoriere also das restliche Styling. Achte auf Licht, Farbe und Pose.

Urban Streetwear verlangt eine Nachtszene, hartes gerichtetes Licht und Attitüde. Nano Banana 2 rendert das in zwei von drei Frames als flaches graues Tageslicht, und der dritte wird so dunkel, dass die Farbe daraus verschwindet. Die Posen sind aufrecht und statisch.

GPT Image 2.5 liefert das Briefing: bernsteinfarbenes Straßenlicht, nasser Asphalt, der das Licht zurückwirft, echte Tiefe hinter dem Subjekt und eine Farbpalette, die über alle drei Bilder im selben warmen Register bleibt. Die Posen haben Absicht, besonders die zweite, vom Boden aus fotografiert, mit dem Bein zur Linse geworfen.

Das ist der Punkt mit der Template-Treue in der Praxis. Beide Engines haben brauchbare Bilder produziert. Nur eine hat das Bild produziert, das das Template beschrieben hat, dreimal hintereinander.

Auf einem Packshot, ohne Model als Ablenkung

Gleiches Kleidungsstück, gleiche Instruktion, daneben das Flatlay, aus dem es entstanden ist.

Zoome auf das Wappen, und der Vergleich hört auf, subjektiv zu sein. Im Input steht FEDERAZIONE ITALIANA GIUOCO CALCIO in drei winzigen Zeilen. Nano Banana 2 rendert das als MEEGLATIME SUPFTHAI PLESSNVCHIBIEN: buchstabenförmig, korrekt platziert und bedeutungslos. GPT Image 2.5 gibt alle drei Zeilen korrekt wieder.

Die Farbe ist das Zweite. Das grüne Panel kommt näher am Input zurück, kräftig statt gedämpft, und das Marineblau behält seine Tiefe, statt ins Graue abzuflachen.

Die Textur ist das Dritte. Der Input ist ein Shell-Gewebe mit leichtem Glanz und feiner Bindung. Nano Banana 2 glättet das zu etwas, das eher an geformten Kunststoff erinnert. GPT Image 2.5 behält Bindung und Glanz, und das Wappen behält seine erhabene gewebte Kante, statt aufgedruckt zu wirken.

Auf einer Produktseite entscheiden diese drei Dinge zusammen darüber, ob ein Käufer dem Bild glaubt.

Wo du sie auswählst

Jede Processing-App hat unter Advanced Options eine Auswahl Generation model, im letzten Schritt, bevor du den Job startest.

Lass es auf Auto, und On-Model wählt das beste Modell für dein Set aus Bildern und Instruktionen. Wähle eine Engine explizit, und genau die läuft.

Aufruf über die API

model ist ein optionales Feld innerhalb von options. Alles andere am Request bleibt unverändert.

{
  "project_id": "your-project-id",
  "images": ["image-uuid-1", "image-uuid-2"],
  "identity_code": "your-identity-code",
  "instructions": [
    { "num_outputs": 2, "options": { "size": "4K", "aspect_ratio": "3:4" } }
  ],
  "options": {
    "model": "gpt_image_2_5"
  }
}

Gültige Werte in Flat-to-Model, Create Packshot, Garment Recolor, Detail Repair und im Image Playground: "auto" (Standard), "nano_banana_2", "nano_banana_pro", "seedream", "seedream_5_pro", "gpt_image", "gpt_image_2_5".

Jedes Ergebnis trägt ein Feld model_used, ein Batch sagt dir also, welche Engine jedes einzelne Bild produziert hat. Vollständige Referenz in den Flat-to-Model API-Docs.

Ebenfalls neu: Seedream 5.0 Pro

Zeitgleich kommt Seedream 5.0 Pro, das aus einem anderen Grund zählt. Es ist die freizügigste Engine, die wir betreiben: Sie bearbeitet Bademode, Dessous und Kindermode, die striktere Engines rundheraus ablehnen, und schneidet besser ab als das 4.5, auf das sie folgt.

Wenn dir je eine völlig normale Bademoden- oder Wäsche-SKU mitten im Batch verweigert wurde, ist das die Engine der Wahl. Seedream 4.5 steht weiterhin daneben im Picker und teilt dieselbe Content-Policy, relevant nur, wenn du ausdrücklich eine echte 4K-Datei brauchst, denn 5.0 Pro liegt darunter.

Auch im Image Playground

GPT Image 2.5 steht auch im Image Playground zur Verfügung, der Chat-Oberfläche für einzelne Arbeiten, die nicht in eine Batch-App passen. Erzeuge ein Bild aus einem Prompt, bearbeite ein vorhandenes, setze eine gespeicherte Identität in eine Szene und iteriere Zug um Zug.

Es ist in deinem On-Model-Abo enthalten und wird aus demselben Guthaben abgerechnet wie alles andere, es gibt also keinen separaten Seat und keinen zusätzlichen Plan.

Welche wann

Wenn dein Job ist	Nimm
Fast alles, in jeder der Processing-Apps	GPT Image 2.5
Eine Model-Identität erstellen	Nano Banana Pro. Die Gesichter wirken echter fotografiert, und GPT Image 2.5 wird in Create Identity nicht angeboten
Ein großer Katalog aus einfarbigen Stoffen unter Zeitdruck	Nano Banana 2. Die schnellste Engine im Line-up, und sie verweigert normale Bekleidungsarbeit seltener als die GPT-Image-Engines
Bademode, Dessous oder Kindermode	Seedream 5.0 Pro
Irgendetwas, ohne entscheiden zu wollen	Auto

Probier es aus

Öffne eine beliebige Processing-App, klappe im letzten Schritt Advanced Options auf und wähle GPT Image 2.5 aus der Liste Generation model. Gleiche Credits, gleicher Batch, gleicher Workflow.