GPT Image и Nano Banana: генерация и правка — что проверять

Для сравнения GPT Image и Nano Banana полезно разделить два вопроса: умеет ли выбранный режим менять загруженное изображение и что он сохраняет после правки. Список возможностей отвечает на первый вопрос. Второй требует исходника, точного запроса и просмотра результата.

Мы сверили официальную документацию на 21 октября 2026 года и отдельно выполнили одну генерацию и одну правку встроенным GPT Image. Аккаунт и генерацию Nano Banana не проверяли. Поэтому ниже есть сопоставление документации и собственный опыт одного инструмента, без рейтинга качества моделей.

Что подтверждает документация

Задача	GPT Image: документация OpenAI	Nano Banana: документация Google
Получить новый рисунок	Генерация изображения по текстовому запросу.	Генерация изображения по текстовому описанию.
Изменить готовую картинку	Правка переданного изображения с новым запросом, частичная или полная.	Правка по сочетанию изображения и текстового указания.
Продолжить работу	Responses API поддерживает последовательные изменения в разговоре.	Руководство описывает уточнения в многошаговом диалоге; возможности зависят от модели.
Проверить ограничения	Среди ограничений названы точное размещение элементов, надёжность текста и постоянство деталей между генерациями.	Gemini 3.1 Flash-Lite Image не оптимизирована для последовательных правок и нескольких изображений-референсов.

Источники таблицы: руководство OpenAI по генерации изображений и руководство Google по изображениям Gemini. Это описание API. Из него нельзя вывести наличие тех же настроек в Aitera или доступ к ним в конкретном аккаунте.

Nano Banana — название семейства. На проверенной странице Google Nano Banana 2.1 соответствует модели gemini-nano-banana-2.1, а Nano Banana 2 Lite — gemini-3.1-flash-lite-image. Это разные модели. Обещание о правке «в Nano Banana» без уточнения модели скрывает существенную часть условий.

У встроенного GPT Image, которым мы подготовили пример, конкретная версия нам не подтверждена. Названия из API-документации OpenAI не служат доказательством версии этого генератора. Дальше называем фактически использованный инструмент GPT Image.

Исходник: один куб и две цветные метки

Для опыта выбрали простой предмет без текста: деревянный куб, зелёный круг на передней грани и красный треугольник сверху. Куб стоит на светло-сером столе. При таком устройстве кадра можно отдельно проверить целевую метку, соседнюю фигуру и окружающие поверхности.

Под локальной правкой здесь понимаем изменение одного элемента изображения. До генерации задали условия приёмки: куб целиком входит в кадр, передняя и верхняя грани видны, метки не сливаются с краями. Точный исходный запрос:

Use case: product-mockup
Asset type: original source image for a documented image-editing exercise.
Create one simple wooden cube on a light-gray table against a plain light-gray background. A single solid green circle is painted at the center of the front face. A single solid red triangle is painted at the center of the top face. Show the whole cube from a fixed three-quarter view, slightly above, so that the front and top markings are clearly visible. Leave space around the cube. Natural pale wood grain, soft neutral studio light, a modest soft shadow on the table. No other objects. No lettering, numerals, logos, watermark or interface. Landscape composition.

Получен один PNG размером 1536 × 1024 пикселя, RGB, весом 1 875 882 байта. В нём один куб; на передней грани виден зелёный круг, сверху — красный треугольник. Стороны круга выглядят неодинаковыми из-за перспективы плоскости. Это учитываем при сравнении: оцениваем метку на той же грани, а не требуем от неё идеальной окружности на экране.

Первую версию сохранили без ретуши и уменьшения. Затем передали именно этот файл в отдельную правку. Повторное описание куба с нуля не позволило бы проверить сохранение конкретного исходника.

Правка: заменить только зелёный цвет на синий

Во втором запросе перечислили и изменение, и детали, которые должны остаться на месте. Точное указание:

Use case: precise-object-edit
Input image: Image 1 is the actual edit target, the wooden cube source image.
Replace only the green paint of the circle on the front face with blue paint. Keep the same circular marking, its size, contour and position on the front face. Preserve the red triangle on the top face, the wooden cube, the wood grain, cube edges, fixed viewpoint, crop, lighting, soft shadow, light-gray table and background. Do not add, remove or reposition anything. No text or watermark.

Результат — второй PNG 1536 × 1024 пикселя, RGB, 1 763 307 байт. Дополнительной ретуши не было. Меньший вес файла сам по себе не означает ни лучшего качества, ни более точной правки.

Что просили	Что видно после правки	Что изменилось сверх запроса
Заменить зелёный цвет круга на синий	На передней грани одна синяя метка; зелёной заливки больше не видно.	Фактура внутри окрашенной области выглядит иначе.
Сохранить форму, размер и положение круга	Метка осталась на том же участке грани, с близким контуром и масштабом.	Точное попиксельное совпадение контура не подтверждено; возле границы есть небольшие различия.
Сохранить красный треугольник	Он остался красным, сверху, с тем же направлением и близкой формой.	Мелкая фактура краски и соседнего дерева не полностью совпадает.
Сохранить куб и ракурс	Видны те же три грани; число предметов и общая геометрия сохранились.	На деревянных поверхностях заметна перерисовка мелкого рисунка.
Сохранить стол, фон, свет и тень	Сцена по-прежнему светло-серая, положение куба и направление тени визуально близки.	Небольшие тональные и текстурные различия остаются; полная неизменность окружения не достигнута.

Для этой учебной задачи цвет заменён, а предметная схема сохранена. Условие «остальное совсем не менять» выполнено лишь приближённо. Если важен конкретный рисунок древесины или точная граница краски, такую версию нужно проверять строже.

Как проверили изменения вне круга

Оба полных изображения просмотрели, затем сравнили отдельные фрагменты метки, верхней грани и дерева при исходном размере. Отдельно скрипт сопоставил исходные PNG одинакового размера. Из расчёта исключили прямоугольник, который с запасом охватывает круг: от точки 570, 440 до точки 840, 720. Это грубая область исключения, а не точная маска фигуры.

За её пределами у 35 688 из 1 496 713 пикселей хотя бы один канал RGB различается больше чем на 10 уровней из 255. Это около 2,38%. Такой подсчёт подтверждает, что изменения вышли за выбранную область. Он не определяет их причину и не заменяет просмотр. Порог выбран автором; это не универсальная оценка качества генератора.

В рабочем комплекте сохранены оба неизменённых PNG, точные запросы, размеры, веса, SHA256 и скрипт проверки. Пиксельный расчёт относится только к этой паре. Он ничего не сообщает о результатах Nano Banana и не доказывает преимущество одного семейства над другим.

Что проверять при следующем изменении

1. Сначала назовите один объект правки. В нашем случае это цвет одной метки.
2. Задайте признаки сохранности: положение и контур метки, соседняя фигура, грани куба, ракурс, фон.
3. Сохраните исходник отдельно. Передавайте в правку нужную версию изображения.
4. После ответа проверьте целевой участок и остальные части кадра. Удачная замена цвета не гарантирует сохранность фактуры.
5. Перед следующим запросом выберите принятую версию. Не продолжайте от неудачного результата только потому, что он последний.

Последний пункт — правило организации собственных файлов. В этом опыте мы остановились после одной правки и не проверяли длинную цепочку изменений. Для сравнения двух моделей понадобились бы реальные ответы обеих на один исходник и одинаковые критерии просмотра.

Если задача ещё не выбрана, поможет общий разбор генераторов изображений по задачам. А для работы со знаком или надписью полезна отдельная проверка читаемости растрового эскиза при уменьшении. Здесь следующий шаг проще: заранее решить, какие изменения вне целевой области для вашего изображения допустимы.

Текст подготовлен с помощью GPT. Исходник куба, его правка и обложка созданы GPT Image. Обложка с лупой — отдельная иллюстрация, а не исходник опыта или ответ Nano Banana. Проверка документации выполнена 21 октября 2026 года; цены, скорость и доступность внешних аккаунтов в этом материале не оценивались.