KI-Bildmodelle sind inzwischen so gut, dass die Frage „Welches ist besser?“ allein nicht mehr besonders hilfreich ist. Die bessere Frage lautet … besser in welcher Hinsicht?
Ein Modell, das ein makelloses Produktfoto erstellt, kann bei einem professionellen Porträt scheitern. Eines, das eine wunderschöne Szene erzeugt, verfehlt vielleicht trotzdem das genaue Layout, die Beleuchtung oder die Textanweisungen im Prompt. Deshalb habe ich ChatGPT Images 2.0 und Googles Nano Banana 2 anhand derselben sechs Prompts in praktischen Bildaufgaben aus dem Alltag direkt miteinander verglichen.
Dabei ging es mir nicht nur um das schönere Bild. Ich bewertete jedes Ergebnis danach, wie genau es dem Prompt folgte, wie realistisch es aussah, wie gut es Details wie Beleuchtung und Texturen wiedergab und ob das fertige Bild außerhalb einer Demo tatsächlich brauchbar wäre.
In einigen Runden gab es einen klaren Sieger. In anderen lagen die Ergebnisse so dicht beieinander, dass die bessere Wahl von der jeweiligen Aufgabe abhing. So haben die beiden Modelle abgeschnitten.
Hero-Bild für eine Website
Für den ersten Test verwendete ich einen Prompt für den Hero-Bereich einer Website , der die KI-Modelle aufforderte, ein 16:9-Desktop-Layout mit einer Überschrift, unterstützendem Text, einem CTA-Button, Markenfarben und einer Illustration auf der rechten Seite zum Thema Produktivität und Automatisierung zu erstellen. Es sollte sich zeigen, ob die beiden Modelle Layoutvorgaben befolgen und das Design zugleich für eine Unternehmenswebsite brauchbar halten konnten.
Fazit: Nano Banana 2 befolgte den Prompt genauer. Es behielt das gewünschte Hero-Layout mit Text links und Illustration rechts bei, während ChatGPT Images 2.0 den Prompt in eine umfangreichere Landingpage mit Navigation, Dashboard-Visualisierungen und zusätzlichen unterstützenden Elementen verwandelte. Das Ergebnis von ChatGPT sah beeindruckend aus, aber Nano Banana 2 entsprach der ursprünglichen Vorgabe sauberer.
Produktfoto für den E-Commerce
Produktfotos gehören zu den praktischsten Tests für KI-Bildtools , denn das Ergebnis muss präzise und verkaufsstark aussehen. Zum Einsatz kam ein Paar kabelloser Kopfhörer vor einem reinweißen Hintergrund mit Studiobeleuchtung, sichtbarer Materialtextur und einem weichen Schatten darunter.
Fazit: Für ein unkompliziertes E-Commerce-Produktfoto kam Googles Bildmodell der Vorgabe näher. Das Ergebnis zeigte mehr Materialdetails, eine realistischere Textur und eine bessere Perspektive. Auch die ChatGPT-Version wirkte hochwertig und edel, erinnerte aber eher an ein elegantes Katalog-Rendering als an das einfache Produktfoto, das der Prompt verlangte.
Bearbeitung eines professionellen Porträts
Bearbeitungen von Porträts sind besonders nützlich, weil das KI-Bildmodell das Ergebnis professioneller wirken lassen muss, ohne die Person künstlich aussehen zu lassen. Ich begann mit dem folgenden ungezwungenen Outdoor-Porträt bei alltäglicher Beleuchtung und mit einer einfachen Pose:
Beide Modelle sollten den Hintergrund durch eine Studio-ähnliche Kulisse ersetzen, die Beleuchtung weicher machen, harte Schatten reduzieren und Identität, Gesichtsausdruck sowie Gesichtsdetails der abgebildeten Person bewahren.
Fazit: Nano Banana 2 ging bei der Umwandlung in ein Porträt zurückhaltender vor. Der Hintergrund war sauberer, die Beleuchtung wirkte weicher und studioähnlicher, und das fertige Bild blieb näher an einem klassischen Unternehmensporträt. Die Version von ChatGPT war dennoch ein starkes Porträt, aber die schräge Pose und die wärmere Beleuchtung ließen es eher für eine redaktionelle Biografie als für ein formelles Porträt geeignet erscheinen.
Realistischer Austausch des Hintergrunds
Beim Austausch des Hintergrunds zeigt sich schnell, ob eine KI-Bearbeitung wirklich stimmig ist. Ein gutes Ergebnis sollte nicht einfach nur die Umgebung austauschen. Es muss Beleuchtung, Schatten, Perspektive und Tiefenwirkung des Motivs berücksichtigen, damit das fertige Bild glaubwürdig bleibt.
Für diese Runde verwendete ich das folgende Innenporträt und bat beide Tools, die abgebildete Person in einer modernen Büroumgebung zu platzieren.
Der Prompt verlangte weiches Tageslicht von links, eine leichte Hintergrundunschärfe, eine abgestimmte Farbtemperatur und eine stimmige Integration, ohne Gesicht, Kleidung, Pose oder Identität der Person zu verändern.
Fazit: Dies war knapp, aber das ChatGPT-Ergebnis befolgte den Prompt etwas besser. Das Modell von Google erzeugte eine hellere Büroszene, während die ChatGPT-Version die Person mit natürlicherer Beleuchtung und Tiefenwirkung besser in den neuen Hintergrund einfügte.
Regnerische Szene am Caféfenster
Ein regnerisches Caféfenster stellte beide Modelle vor eine stärker filmische Herausforderung. Das Bild sollte vielschichtig wirken: mit Tropfen auf der Scheibe, warmen Spiegelungen im Inneren, draußen vorbeiziehenden Regenschirmen und einer Kaffeetasse als Anker im Vordergrund.
Bei diesem Test ging es eher um Atmosphäre, Tiefenwirkung und fotografischen Realismus als um praktisches Design. Die Details mussten zusammenspielen, ohne das Bild in ein überladenes Moodboard zu verwandeln.
Fazit: Beide Bilder funktionierten gut, aber Nano Banana 2 hielt sich besser an die Vorgabe. Es erfasste die gemütliche Caféfenster-Szene überzeugender: Die Kaffeetasse war klarer als Blickfang erkennbar, und die regnerische, spiegelnde Stimmung wirkte vollständiger. ChatGPT Images 2.0 lieferte ebenfalls ein überzeugendes und stimmungsvolles Ergebnis mit detaillierten Regentropfen und einer glaubwürdigen Straßenszene, fügte jedoch zusätzliche Elemente hinzu, die nicht ausdrücklich verlangt waren.
Miniaturstadt mit Tilt-Shift-Effekt
Eine Stadtansicht mit Tilt-Shift-Effekt ergänzte den Vergleich um einen technischeren Fototest. Damit das Bild funktioniert, brauchte es ein klares Schärfeband durch die Mitte, Unschärfe darüber und darunter, kräftigere Farben und genügend städtische Details, um die Illusion eines Miniaturmodells zu vermitteln.
Die Herausforderung bestand in der Balance. Bei zu wenig Unschärfe wirkt die Stadt weiterhin maßstabsgetreu. Bei zu viel Unschärfe sieht der Effekt künstlich aus, statt wie ein kleines Diorama, das von oben fotografiert wurde.
Fazit: ChatGPT Images 2.0 gewinnt diesen Test. Der Prompt verlangte eine Stadtansicht, die wie ein kleines, von oben fotografiertes Diorama wirken sollte, und das Ergebnis von ChatGPT vermittelte diesen Miniatureffekt überzeugender. Die stärkere Unschärfe, die kräftigeren Farben und die modellhafte Gestaltung ließen die Stadt kleiner und spielzeughafter erscheinen, während Nano Banana 2 eine realistischere Tilt-Shift-Stadtansicht erzeugte, die die Miniaturillusion nicht so weit trieb.
Fazit
Es gab keinen eindeutigen Gesamtsieg. Googles Nano Banana 2 schnitt bei strukturierten, praktischen Aufgaben besser ab, bei denen der Prompt weniger Interpretationsspielraum ließ – darunter der Hero-Bereich, das Produktfoto und das Porträt.
ChatGPT Images 2.0 gewann die Tests zum Austausch des Hintergrunds und zum Tilt-Shift-Effekt, bei denen natürliche Übergänge, Tiefenwirkung und die visuelle Gestaltung wichtiger waren. Auch bei den stimmungsvolleren Prompts blieb es konkurrenzfähig.
Nach sechs Tests war die Aufteilung eindeutig. Nano Banana 2 hatte bei der Präzision der Prompt-Umsetzung die Nase vorn, während ChatGPT Images 2.0 überzeugte, wenn das Bild mehr visuelle Tiefe oder kreative Interpretation erforderte. Welches Modell besser ist, hängt davon ab, was du erstellst.
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