Porównanie gpt-image-1, nanoBanana i Seedream w 600+ edycjach zdjęć
W artykule omawiane są różne modele generacji obrazów ze sztucznej inteligencji, które są na czołowej pozycji w branży. Autor przedstawia metody oceny tych modeli, koncentrując się na ich wydajności, jakości generowanych obrazów i zdolności do rozumienia kontekstu. Podkreśla również znaczenie danych, na podstawie których modele są trenowane, a także ich wpływ na końcowy wynik. W szczególności autor zwraca uwagę na różnice między natywnymi modelami a tymi, które bazują na wielkich zbiorach danych. W końcu artykuł skłania do refleksji nad etycznymi aspektami wykorzystywania modeli AI w tworzeniu wizualnych treści, przyciągając uwagę czytelników do rosnącego znaczenia analiz i ocen technologii w tym obszarze.