GPT Image 2.5 je nový král obrazové generace
GPT Image 2.5: první dojmy z nového krále obrazové generace
GPT Image 2.5 je tady a po prvních testech mám já osobně nového favorita. Dvě nové varianty, Flare a Sunburst, mi ve srovnání vyšly lépe než Nano Banana Pro. Zároveň jsou dražší, ale to nemusí vadit. Zajímavé je, že jejich vzájemné pořadí se mění podle nastavení kvality, ale to může být nahodilost a oba dva jsou skvělé.
Beru to jako první dojmy z testování. Dlouhodobou hodnotu nového modelu ukáže až každodenní práce.
Co je nového v jedné větě
Podle OpenAI: ostřejší detaily, přirozenější světlo a textury, přesnější úpravy a lepší konzistence při opakovaných zásazích, až o 50 % kratší čekání na generování, Sketch pro práci se skicou, šablony, komentáře přímo do obrázků, sdílení promptů a API varianty Flare a Sunburst. Oficiální představení ChatGPT Images 2.5
Co mi vadilo u GPT Image 2
U předchozí generace mi vadil hlavně šum. V některých výstupech se navíc objevovaly pravidelné vzorce, například v listech stromů. Tam, kde člověk očekává přirozenou nepravidelnost, vznikalo opakování, které působilo uměle.
Celkově byly výstupy často takové ušmudlané. Obrázek mohl mít zajímavou kompozici, ale při bližším pohledu mu chyběla čistota a přesvědčivost. Při delší editace se obrázek vyloženě rozpadal.
Právě u vizualizací na tom záleží. Vegetace, povrchy a drobné detaily mají velký vliv na to, jestli obraz působí přirozeně. Proto mě u nové verze zajímá především kvalita konkrétních výsledků a jejich použitelnost.
První testy: Sunburst a Flare si prohodily pořadí
Moje první srovnání dopadlo takto:
→ Sunburst Max překonal Flare Max.
→ U Med se pořadí otočilo: Flare Med překonal Sunburst Med.
→ Oba modely mi vyšly lépe než Nano Banana Pro, byť ten má o něco vyšší rozlišení, tak NEMÁ lepší obraz.
Tohle je pro mě zajímavější než jednoduché označení jednoho modelu za vítěze. Sunburst mi vyšel lépe při Max, ale u Med měl navrch Flare. Z dosavadních výsledků tedy neplyne, že bych měl automaticky používat jednu variantu na všechno.
Oba modely mi přitom v prvních testech vyšly lépe než Nano Banana Pro – dosavadního krále obrazu. Právě proto je můj první dojem z GPT Image 2.5 tak pozitivní.
Lepší výsledek má svou cenu
Ve srovnání s Nano Banana Pro mi generování vycházelo přibližně:
- 2× dráž při nastavení Med.
- 6,6× dráž při nastavení Max.
Jde o cenové poměry v mém srovnání. Při rozhodování o konkrétní zakázce je pro mě podstatné, co za ten rozdíl dostanu.
U finálního obrázku se vyšší cena může vyplatit, pokud výsledek ušetří další pokusy nebo následné úpravy. Při hledání směru a generování většího množství variant už může být poměr ceny a kvality důležitější. To bude potřeba ověřit při delším používání.
Sketch je super. I když ten nápad není nový
Sketch mě baví. Možnost načrtnout představu a použít ji jako podklad pro výsledný obrázek je praktická, zvlášť když se kompozice snáz nakreslí, než popíše.
Není to první služba, která s tímto nápadem přišla. Podobný postup by určitě šel rozchodit i lokálně. Jenže upřímně: k tomu jsem byl líný.
A právě proto pro mě dává smysl mít tuhle funkci přímo v ChatGPT. Když je nástroj po ruce, je větší šance, že ho skutečně začnu používat.
Jasné skóre nám benchmark nedá
Zatím neznám dobrý benchmark, který by nám dal jedno jasné skóre a podle něj spolehlivě určil nejlepší model pro naši práci.
U obrazové generace záleží na zadání, typu scény i na tom, co od výsledku potřebujeme. Pro vizualizace mě zajímá přirozenost materiálů a vegetace, čistota obrazu i to, jak dobře se s výsledkem dál pracuje. Jediné číslo tohle těžko vystihne.
Skutečné výhody GPT Image 2.5 se proto ukážou až v praxi: na opakovaných zadáních, konkrétních úpravách a hotových výstupech.
Po prvních testech je ale můj verdikt jasný: nový král obrazové generace je tu. Teď chci zjistit, ve kterých situacích se vyplatí sáhnout po Flare Med a kdy má smysl připlatit za Sunburst Max.
AI zvládne 90 %. Problém je posledních 10 %.
Mám pocit, že u generativní AI dnes není hlavní problém kvalita. Problém je těch posledních 10 %.
AI zvládne velmi rychle udělat obrázek, video nebo třeba sto variant banneru v různých formátech. Na první pohled může být výsledek klidně z 80–90 % hotový.
Jenže profesionální práce často začíná právě tam.
- Špatná typografie.
- Detail produktu, který nesedí.
- Divná kompozice.
- Nekonzistentní identita.
- Banner, který je technicky správně, ale graficky prostě průměrný.
Přitom se mi pomocí AI a různých deterministických nástrojů, které si s její pomocí píšu, daří automatizovat čím dál větší část práce. A funguje to překvapivě dobře.
Jenže čím delší ten automatizovaný řetězec je, tím častěji nakonec ztroskotá na nějakém úplně stupidním detailu.
A ten detail bývá paradoxně to nejtěžší opravit. AI ho neumí přesně změnit, aniž by rozbila něco jiného. Takže po celé té sofistikované automatizaci stejně otevřete Photoshop, 3D nebo After Effects a poslední krok uděláte ručně.
Proto jsem dost skeptický k různým „AI skillům“, které údajně zvládnou celou kampaň na pár kliknutí. Ano, zvládnou vyrobit výstupy. Ale otázka je, jestli jsou to výstupy, které byste bez další práce opravdu pustili ven.

