KI-Bildmodelle sind inzwischen gut genug, dass die Frage „Welches ist besser?“ allein nicht mehr besonders hilfreich ist. Die bessere Frage lautet … besser in was??
Ein Modell, das ein perfektes Produktfoto hinbekommt, kann bei einem professionellen Porträt Schwierigkeiten haben. Eines, das eine schöne Szene erzeugt, verfehlt möglicherweise trotzdem das exakte Layout, die Beleuchtung oder die Textanweisungen im Prompt. Deshalb habe ich ChatGPT Images 2.0 und Googles Nano Banana 2 mit denselben sechs Prompts in praktischen Bildaufgaben aus dem Alltag direkt miteinander verglichen.
Ich habe nicht nur nach dem schöneren Bild gesucht. Ich habe jedes Ergebnis danach bewertet, wie genau es dem Prompt folgte, wie realistisch es aussah, wie gut es Details wie Beleuchtung und Texturen umsetzte und ob das fertige Bild außerhalb einer Demo tatsächlich nützlich wäre.
In einigen Runden gab es einen klaren Sieger. In anderen lagen die Ergebnisse so nah 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 habe ich einen Prompt für den Hero-Bereich einer Website verwendet, der die KI-Modelle aufforderte, ein 16:9-Desktop-Layout mit Überschrift, ergänzendem Text, einem CTA-Button, Markenfarben und einer rechts platzierten Illustration zum Thema Produktivität und Automatisierung zu erstellen. Dabei sollte sich zeigen, ob die Modelle Layoutvorgaben befolgen und gleichzeitig ein für eine Unternehmenswebsite brauchbares Design liefern konnten.
Fazit: Nano Banana 2 befolgte den Prompt getreuer. 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. Die Ausgabe von ChatGPT sah beeindruckend aus, aber Nano Banana 2 passte sauberer zur ursprünglichen Vorgabe.
E-Commerce-Produktfoto
Produktfotos gehören zu den praktischsten Tests für KI-Bildtools, da die Ausgabe präzise und verkaufsstark aussehen muss. Zu sehen war ein Paar kabelloser Kopfhörer vor einem rein weißen Hintergrund, mit Studiobeleuchtung, sichtbarer Materialstruktur und einem weichen Schatten darunter.
Fazit: Für eine unkomplizierte E-Commerce-Produktaufnahme kam Googles Bildmodell der Vorgabe näher. Seine Ausgabe zeigte stärkere Materialdetails, realistischere Texturen und eine bessere Perspektive. Auch die ChatGPT-Version sah hochwertig und edel aus, wirkte aber eher wie ein elegantes Katalog-Rendering als wie das einfache Produktfoto-Setup, das der Prompt verlangte.
Bearbeitung eines professionellen Porträts
Porträtbearbeitungen sind nützlich, weil das KI-Bildmodell die Ausgabe professioneller wirken lassen muss, ohne die Person künstlich aussehen zu lassen. Ich begann mit dem folgenden legeren Outdoor-Porträt bei alltäglicher Beleuchtung und in einer einfachen Pose:
Beide Modelle sollten den Hintergrund durch eine Studiokulisse ersetzen, die Beleuchtung weicher machen, harte Schatten reduzieren und Identität, Ausdruck sowie Gesichtszüge der Person bewahren.
Fazit: Nano Banana 2 setzte die Umwandlung in ein Porträt zurückhaltender um. Der Hintergrund war sauberer, die Beleuchtung wirkte weicher und studiotypischer, und das fertige Bild blieb näher an einem klassischen Foto für ein Unternehmensprofil. Die Version von ChatGPT war ebenfalls ein starkes Porträt, aber die angewinkelte Pose und die wärmere Beleuchtung ließen es eher für eine redaktionelle Biografie als für ein formelles Porträt geeignet erscheinen.
Realistischer Austausch des Hintergrunds
Ein Hintergrundaustausch zeigt schnell, ob eine KI-Bearbeitung wirklich stimmig ist. Ein gutes Ergebnis sollte nicht einfach nur die Umgebung austauschen. Es muss die Beleuchtung, Schatten, Perspektive und Tiefenwirkung der Person aufnehmen, damit das fertige Bild weiterhin glaubwürdig wirkt.
Für diese Runde verwendete ich das folgende Innenporträt und bat beide Tools, die 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. Googles Modell 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 musste mehrschichtig 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 fing die gemütliche Caféfenster-Szene überzeugender ein, wobei die Kaffeetasse klarer als Blickfang hervortrat und die regnerische, spiegelnde Stimmung vollständiger wirkte. ChatGPT Images 2.0 lieferte ebenfalls eine überzeugende und atmosphärische Ausgabe mit detaillierten Regentropfen und einer glaubwürdigen Straßenszene, fügte jedoch zusätzliche Elemente hinzu, die nicht ausdrücklich verlangt worden waren.
Miniaturstadt mit Tilt-Shift-Effekt
Eine Stadtansicht mit Tilt-Shift-Effekt brachte einen technischeren Fototest in den Vergleich. Damit das Bild funktioniert, brauchte es ein klar abgegrenztes Schärfeband in der Mitte, Unschärfe darüber und darunter, kräftigere Farben und genügend Stadtdetails, um die Illusion eines Miniaturmodells glaubhaft zu machen.
Die Herausforderung bestand in der Balance. Bei zu wenig Unschärfe sieht die Stadt weiterhin maßstabsgetreu aus. Bei zu viel Unschärfe wirkt der Effekt künstlich statt wie ein von oben fotografiertes kleines Diorama.
Fazit: ChatGPT Images 2.0 gewinnt diesen Test. Der Prompt verlangte eine Stadtansicht, die wie ein von oben fotografiertes kleines Diorama wirkt, und die ChatGPT-Ausgabe setzte diesen Miniatureffekt überzeugender um. Die stärkere Unschärfe, die kräftigeren Farben und die modellhafte Gestaltung ließen die Stadt kleiner und spielzeugartiger erscheinen, während Nano Banana 2 eine realistischere Stadtansicht mit Tilt-Shift-Effekt erzeugte, die die Miniaturillusion nicht so weit trieb.
Unterm Strich
Es gab keinen eindeutigen Gesamtsieger. 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 Hintergrundaustausch und zum Tilt-Shift-Effekt, bei denen natürliche Integration, Tiefenwirkung und visuelle Gestaltung stärker ins Gewicht fielen. Auch bei den atmosphärischeren Prompts blieb es konkurrenzfähig.
Nach sechs Tests war die Aufteilung klar. 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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