GPT Image 2 (OpenAI, เมษายน 2026) เด่นด้านการแสดงผลข้อความ ความแม่นยำเชิงโครงสร้าง และผลลัพธ์ 4K Nano Banana 2 (Google, กุมภาพันธ์ 2026 — ชื่อทางการคือ Gemini 3.1 Flash Image) เด่นด้านความสมจริง ความเร็วในการสร้าง 3–5 วินาที และความสม่ำเสมอของ 5 ตัวละคร เลือก GPT Image 2 สำหรับงานการตลาดที่มีไทโปกราฟี เลือก Nano Banana 2 สำหรับภาพสินค้าและไปป์ไลน์ image-to-video
นี่คือการเปรียบเทียบแบบเคียงข้างกันที่ทั้งสองผู้ให้บริการทำให้ยากที่จะทำโดยตรง ทั้งสองโมเดลมีให้ใช้บน LoveGen AI ภายใต้ยอดเครดิตเดียวกัน ดังนั้นคู่มือนี้จึงประเมินทั้งสองตามมิติที่สำคัญสำหรับงานผลิต — ไทโปกราฟี ความสมจริง ความเร็ว ความสม่ำเสมอของตัวละคร การรองรับหลายภาษา และว่าผลลัพธ์จะคงสภาพดีแค่ไหนเมื่อป้อนเข้าโมเดลวิดีโออย่าง Veo 3.1 หรือ Kling 3.0
บทความนี้ยังกล่าวถึงกำหนดเวลาการย้ายที่เร่งด่วน ซึ่งการเปรียบเทียบ "vs" ส่วนใหญ่มักข้ามไป: DALL-E 2 และ DALL-E 3 จะถูกปลดในวันที่ 12 พฤษภาคม 2026 — เก้าวันหลังจากวันเผยแพร่ การเชื่อมต่อ DALL-E 3 ที่มีอยู่ต้องการตัวแทนที่ GPT Image 2 คือผู้สืบทอดอย่างเป็นทางการของ OpenAI แต่ Nano Banana 2 กำลังเป็นตัวเลือกเริ่มต้นที่ดีกว่าสำหรับหลายขั้นตอนการทำงาน
ภาพรวม — รุ่นไหนเหมาะกับงานไหน
| ถ้างานของคุณคือ… | เลือก |
|---|---|
| งานการตลาดที่มีข้อความฝังอยู่ | GPT Image 2 |
| ภาพถ่ายสินค้า / ม็อคอัพ e-commerce | Nano Banana 2 |
| ภาพ hero เพื่อป้อนเข้า Veo 3.1 หรือ Kling 3.0 | Nano Banana 2 |
| ม็อคอัพ UI ที่มีไทโปกราฟีคมชัด | GPT Image 2 (หรือ Ideogram 3) |
| สตอรีบอร์ดหลายตัวละครที่ต้องการความต่อเนื่อง | Nano Banana 2 |
| ไทโปกราฟี CJK / อาหรับหนัก | Qwen Image |
| ภาพประกอบแบบภาพยนตร์ที่มีสไตล์จิตรกรรม | Seedream 4 |
| การควบคุมงานศิลป์ที่สอดคล้องกับแบรนด์ | Flux 2 Pro |
สองเรือธงไม่ได้หมายความว่าดีเท่ากันในทุกงาน ตารางตัดสินใจด้านบนคือเวอร์ชันสั้น — ส่วนที่เหลือของบทความนี้อธิบายเหตุผล
GPT Image 2 คืออะไร?
GPT Image 2 คือโมเดลสร้างภาพของ OpenAI ที่เปิดตัวเมื่อวันที่ 21 เมษายน 2026 พร้อมกับการเปลี่ยนแบรนด์สำหรับผู้บริโภค ChatGPT Images 2.0 เป็นโมเดลภาพตัวแรกของ OpenAI ที่มีการให้เหตุผลในตัว — ที่ OpenAI เรียกว่า "โหมดคิด" — และเป็นตัวแรกที่รองรับผลลัพธ์สูงสุด 4K แบบ native โมเดลนี้จัดการข้อความขนาดเล็ก ไอคอนกราฟิก องค์ประกอบ UI องค์ประกอบหนาแน่น และข้อจำกัดด้านสไตล์ด้วยระดับความแม่นยำที่โมเดล OpenAI ก่อนหน้าไม่สามารถทำได้
เปิดตัวและรุ่นที่ถูกแทนที่
GPT Image 2 มาแทนที่ DALL-E 2 และ DALL-E 3 ทั้งสองถูกปลดในวันที่ 12 พฤษภาคม 2026 นักพัฒนาที่มีการเชื่อมต่อ DALL-E 3 ที่มีอยู่ต้องย้ายก่อนวันนั้น การย้ายส่วนใหญ่คือการเปลี่ยน identifier ของโมเดลในการเรียก API แต่รูปแบบพรอมต์ก็เปลี่ยนด้วยเนื่องจาก GPT Image 2 ตอบสนองต่อคำสั่งองค์ประกอบแตกต่างกัน
โหมดคิด — สิ่งที่การให้เหตุผลเพิ่มเข้ามา
ก่อนที่จะสร้างพิกเซลใดๆ GPT Image 2 จะวางแผนเลย์เอาต์ สามารถค้นหาข้อมูลอ้างอิงภาพบนเว็บ และตรวจสอบผลลัพธ์ของตัวเองเทียบกับพรอมต์ สิ่งนี้ทำให้เกิดความล่าช้า — การสร้างภาพไม่ได้เกือบจะทันทีอีกต่อไป — แต่ช่วยปรับปรุงการปฏิบัติตามพรอมต์ โดยเฉพาะสำหรับ brief ที่ซับซ้อนที่มีหลายหัวข้อ ข้อความฝัง หรือตรรกะเชิงพื้นที่เฉพาะ OpenAI รายงานความแม่นยำของไทโปกราฟี 99% ในองค์ประกอบหนาแน่นเป็นผลโดยตรง
ใช้งานได้ที่ไหน
GPT Image 2 มีให้ใช้งานผ่าน OpenAI API ใน Codex บน Microsoft Foundry และที่ หน้า GPT Image 2 ของ LoveGen AI บน LoveGen โมเดลนี้ทำงานภายใต้ระบบเครดิตเดียวกับโมเดลภาพอื่นๆ ทุกตัว ทำให้การทดสอบเคียงข้างกับ Nano Banana 2 เป็นขั้นตอนการทำงานในแท็บเดียว
Nano Banana 2 คืออะไร?
Nano Banana 2 คือโมเดลสร้างภาพของ Google DeepMind ที่เปิดตัวเมื่อวันที่ 26 กุมภาพันธ์ 2026 ชื่อทางการคือ Gemini 3.1 Flash Image ลำดับความสำคัญของผลิตภัณฑ์คือความเร็ว — 3 ถึง 5 วินาทีต่อภาพเป็นเรื่องปกติ — โดยไม่ยอมแลกคุณภาพความสมจริงของ Nano Banana Pro ปัจจุบัน Google ได้ทำให้มันเป็นตัวสร้างภาพเริ่มต้นทั่ว Gemini, Google Search, Google Ads และ Google Flow
เปิดตัวและสายพันธุ์โมเดล
ตระกูล Nano Banana เริ่มต้นเป็นเส้นทางภาพขนาดเบาภายใน Gemini Nano Banana ดั้งเดิมให้ความสำคัญกับความเร็วที่คุณภาพพอประมาณ Nano Banana Pro ยกระดับคุณภาพโดยแลกกับความเร็ว Nano Banana 2 ขจัดการแลกเปลี่ยนนั้น: ความเที่ยงตรงระดับ Pro ที่ความล่าช้าระดับ Flash ในชุด Google ปัจจุบันเป็นโมเดลเริ่มต้นสำหรับการสร้างภาพในแอป Gemini และในเครื่องมือแก้ไขวิดีโอ Flow
ฟีเจอร์หลัก — ความเร็ว Flash และความสมจริง
สองความสามารถที่กำหนด Nano Banana 2 ในการผลิต: ความเร็วในการสร้าง (3–5 วินาทีคือช่วงที่พบบ่อย) และความเป็นธรรมชาติของภาพถ่ายในแสง วัสดุ และเท็กซ์เจอร์ผิว โมเดลยังรักษาความสม่ำเสมอของตัวละครได้ถึง 5 ตัวละครและ 14 วัตถุในขั้นตอนการทำงานเดียว ซึ่ง Google ออกแบบมาสำหรับการสร้างสตอรีบอร์ดและ brief งานสร้างสรรค์หลายฉาก การผสานรวม Personal Intelligence ในแอป Gemini ช่วยให้ผู้ใช้สร้างภาพอ้างอิงจากคลังรูปภาพ Google Photos ของตัวเองได้
วิธีเข้าถึง Nano Banana 2
Nano Banana 2 มีให้ใช้งานผ่าน Gemini API, แอป Gemini, Google Search, Google Ads, Google Flow และที่ หน้า Nano Banana 2 ของ LoveGen AI บน LoveGen โมเดลนี้ใช้การเข้าถึงแบบใช้เครดิตเดียวกับ GPT Image 2 ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถทดสอบพรอมต์เดียวกันบนทั้งสองเรือธงในสองแท็บของเบราว์เซอร์โดยไม่ต้องตั้งค่าการเรียกเก็บเงินแยกต่างหากของ Google และ OpenAI
เปรียบเทียบทีละฟีเจอร์
ตารางหลักด้านล่างสรุปทุกมิติที่สำคัญสำหรับการตัดสินใจซื้อ ส่วนย่อยหลังตารางจะเจาะลึกสี่พื้นที่ที่การเลือกมีความสำคัญ: การแสดงผลข้อความ ความสมจริง ความเร็ว และความสม่ำเสมอของตัวละคร
| ความสามารถ | GPT Image 2 | Nano Banana 2 |
|---|---|---|
| ผู้ให้บริการ | OpenAI | Google DeepMind |
| เปิดตัว | 21 เมษายน 2026 | 26 กุมภาพันธ์ 2026 |
| ชื่อโมเดลทางการ | gpt-image-2 | Gemini 3.1 Flash Image |
| ความละเอียดสูงสุด | สูงสุด 4K (ขนาดกำหนดเอง) | สูง ไม่มีการระบุ 4K อย่างเป็นทางการ |
| ความเร็วในการสร้าง | Reasoning-aware ช้ากว่าต่อภาพ | 3–5 วินาทีโดยทั่วไป |
| ความแม่นยำการแสดงผลข้อความ | OpenAI อ้าง 99% บนเลย์เอาต์หนาแน่น | แข็งแกร่ง โฟกัสรอง |
| ความสม่ำเสมอของตัวละคร | มาตรฐาน | สูงสุด 5 ตัวละคร + 14 วัตถุ |
| การแก้ไขแบบหลายรอบ | ใช่ (ตระหนักรู้บริบท) | ใช่ (ตระหนักรู้บริบท) |
| การให้เหตุผล / "โหมดคิด" | ใช่ (โมเดลภาพ OpenAI ตัวแรก) | ไม่ |
| บริบทส่วนตัว (คลังรูปภาพ) | ไม่ | ใช่ ผ่าน Gemini Personal Intelligence |
| การแสดงผลหลายภาษา | JA, KO, ZH, HI, BN รองรับอย่างชัดเจน | แข็งแกร่ง ไม่มีรายการภาษาเฉพาะ |
| แทนที่ | DALL-E 2 / DALL-E 3 (ปลด 12 พ.ค. 2026) | Nano Banana / Pro (ตอนนี้เป็นค่าเริ่มต้น) |
| ราคาบน LoveGen | ดู หน้าราคา | ดู หน้าราคา |
การแสดงผลข้อความและไทโปกราฟี
GPT Image 2 เป็นตัวเลือกที่ปลอดภัยกว่าเมื่อข้อความที่อ่านได้ภายในภาพมีความสำคัญ กระบวนการฝึกของ OpenAI ให้ความสำคัญกับข้อความขนาดเล็ก องค์ประกอบหนาแน่น และสคริปต์หลายภาษา และโมเดลรักษาความแม่นยำของไทโปกราฟีได้ถึงความละเอียด 2K เลย์เอาต์การตลาด การ์ดโซเชียล อินโฟกราฟิก และม็อคอัพ UI ล้วนได้รับประโยชน์จากสิ่งนี้ — ไทโปกราฟีที่ก่อนหน้านี้ต้องใช้การซ้อนข้อความหลังการผลิต ตอนนี้สามารถสร้างได้โดยตรง
Nano Banana 2 ผลิตข้อความที่อ่านได้และสะอาดในกรณีส่วนใหญ่ แต่ไม่ได้มุ่งเป้าที่เพดานความแม่นยำเดียวกัน สำหรับงานที่มีข้อความหนักมากซึ่งไทโปกราฟีคือลำดับชั้นภาพเอง — การออกแบบ wordmark เลย์เอาต์โปสเตอร์หนาแน่น เนื้อหาที่มีบล็อกข้อความหลายขนาด — Ideogram 3 ยังคงเหนือกว่าทั้งสองเรือธง Ideogram คือผู้เชี่ยวชาญด้านไทโปกราฟีบน LoveGen และยังคงเป็นเครื่องมือที่เหมาะสมสำหรับการออกแบบที่เน้นไทโปกราฟีเป็นหลัก
ความสมจริงและการจัดแสงแบบภาพยนตร์
Nano Banana 2 นำหน้าเมื่อผลลัพธ์ควรดูเหมือนถ่ายภาพมากกว่าเรนเดอร์ การจัดแสงแบบภาพยนตร์ เท็กซ์เจอร์ผิวที่เป็นธรรมชาติ ฟิสิกส์วัสดุที่สมจริง (การห้อยของผ้า การหักเหของแก้ว การสะท้อนของโลหะ) และความลึกของบรรยากาศ ล้วนแสดงให้เห็นถึงความเน้นของ Google ในการฝึกโมเดลเรื่องความเป็นธรรมชาติของภาพถ่าย ม็อคอัพสินค้าและม็อคอัพภาพถ่ายบทบรรณาธิการมักจะใกล้เคียงกับ "แยกแยะไม่ออกจากภาพจริง" ด้วย Nano Banana 2
ความสมจริงของ GPT Image 2 มีความสามารถแต่มีแนวโน้มไปทางลักษณะที่สะอาดและมีภาพประกอบมากขึ้น ซึ่งเหมาะกับองค์ประกอบที่มีโครงสร้าง สำหรับภาพประกอบแบบภาพยนตร์ที่มีสไตล์ศิลป์เข้มข้น Seedream 4 และ Flux 2 Pro ยังคงเป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่งบน LoveGen — Seedream สำหรับอารมณ์ภาพยนตร์เชิงบรรยาย Flux 2 Pro สำหรับการควบคุมงานศิลป์ที่ละเอียด
ความเร็วและต้นทุน
ความเร็วในการสร้างคือจุดที่ Nano Banana 2 มีข้อได้เปรียบที่ชัดเจนที่สุด เวลาผลลัพธ์โดยทั่วไปคือ 3 ถึง 5 วินาที ซึ่งอยู่ในช่วงความล่าช้าระดับ Flash โหมดคิดของ GPT Image 2 เพิ่มขั้นตอนการให้เหตุผลก่อนพิกเซล ซึ่งหมายถึงความล่าช้าต่อภาพที่นานกว่ามาก — โดยทั่วไปช้ากว่าโมเดลระดับ Flash หลายเท่าขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของพรอมต์ สำหรับขั้นตอนการทำงานที่วนซ้ำหลายสิบเวอร์ชัน ช่องว่างความเร็วมีความสำคัญ
ในด้านต้นทุน ทั้งสองโมเดลใช้ราคาตามเครดิตบน LoveGen ต้นทุนเครดิตต่อภาพแสดงในหน้าของแต่ละโมเดลและที่ หน้าราคา สำหรับราคา API โดยตรง อัตราของ OpenAI และ Google เทียบได้กันต่อภาพคุณภาพสูง โดย Nano Banana 2 โดยทั่วไปถูกกว่าต่อภาพที่ความละเอียดมาตรฐานเนื่องจากรอยเท้าการประมวลผลที่น้อยกว่า
ความสม่ำเสมอของตัวละครและฉากหลายตัว
Nano Banana 2 โฆษณาความสม่ำเสมอสำหรับตัวละครได้ถึง 5 ตัวและ 14 วัตถุในขั้นตอนการทำงานเดียว ในทางปฏิบัติ หมายความว่าลำดับสตอรีบอร์ดและ brief งานสร้างสรรค์หลายฉากมีความเชื่อมโยงกันดีกว่า — ใบหน้า เสื้อผ้า และอุปกรณ์ประกอบฉากของตัวละครเดียวกันคงอยู่ตลอดชุดของการสร้างโดยไม่ต้องใช้ภาพอ้างอิงชัดเจนสำหรับทุกฉาก
GPT Image 2 จัดการองค์ประกอบหลายหัวข้อได้ดีภายในภาพเดียว แต่ไม่ตรงกับความสม่ำเสมอหลายเฟรมของ Nano Banana 2 ในระดับนี้ สำหรับสตอรีบอร์ดหลายตัวละครหรืองานต่อเนื่องของฉาก Nano Banana 2 คือตัวเลือกที่ใช้งานได้จริง
การแก้ไขแบบหลายขั้นตอน
ทั้งสองโมเดลรองรับการแก้ไขแบบหลายรอบที่ตระหนักรู้บริบท — สร้างภาพแล้วขอการเปลี่ยนแปลงเฉพาะ ("เปลี่ยนแจ็คเก็ตเป็นสีกรมท่า" "เพิ่มนาฬิกาบนผนัง") และส่วนที่เหลือของภาพยังคงสม่ำเสมอ Nano Banana 2 มีข้อได้เปรียบเพิ่มเติมจากการผสานรวม Gemini Personal Intelligence ในแอป Gemini: การแก้ไขสามารถดึงบริบทจากคลัง Google Photos ของคุณเอง ซึ่งมีประโยชน์จริงสำหรับโครงการส่วนตัวแต่ไม่เกี่ยวข้องกับงานผลิต B2B
หลายภาษาและข้อความที่ไม่ใช่อักษรลาติน
GPT Image 2 รองรับการแสดงผลข้อความอย่างชัดเจนในภาษาญี่ปุ่น เกาหลี จีน ฮินดี และเบงกาลี ด้วยความแม่นยำเดียวกับภาษาอังกฤษ Nano Banana 2 ก็จัดการสคริปต์ที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษได้ดีเช่นกัน แต่ Google ยังไม่ได้เผยแพร่รายการภาษาที่ชัดเจน สำหรับงานไทโปกราฟี CJK หรืออาหรับที่หนักที่สุด — เช่น โปสเตอร์ที่ลำดับชั้นภาพทั้งหมดสร้างจากอักขระจีน — Qwen Image สร้างมาเพื่อจุดประสงค์นี้และคุ้มค่าที่จะทดสอบควบคู่กับเรือธง
ประสิทธิภาพในไปป์ไลน์ image-to-video
ภาพนิ่งแทบไม่ใช่ผลลัพธ์สุดท้ายอีกต่อไป ขั้นตอนการผลิตส่วนใหญ่ขยายภาพนิ่งสู่การเคลื่อนไหวผ่านไปป์ไลน์ image-to-video — เฟรมนิ่งกลายเป็นเฟรมแรกของการสร้าง Veo 3.1, Kling 3.0 หรือ Seedance 2 การเลือกโมเดลภาพมีผลต่อว่าการเปลี่ยนผ่านนั้นทำงานได้ราบรื่นแค่ไหน
ทำไมการเลือกโมเดลภาพถึงมีผลต่อคุณภาพวิดีโอ
ภาพนิ่งที่สมจริงป้อนเข้าโมเดลวิดีโอได้เป็นธรรมชาติกว่า ความลึกของบรรยากาศ แสงในโลกจริง และฟิสิกส์วัสดุที่เป็นธรรมชาติ คือสัญญาณที่โมเดลวิดีโอเข้าใจอยู่แล้วจากข้อมูลฝึกวิดีโอของมัน เมื่อเฟรมแรกดูเหมือนถ่ายภาพแล้ว โมเดลการเคลื่อนไหวมีงานน้อยลงในการปรับให้เข้ากับแหล่งที่มา
องค์ประกอบที่มีโครงสร้างสูงหรือมีข้อความมากกว่ายากกว่า ข้อความที่อ่านได้ฝังอยู่ เลย์เอาต์เชิงเรขาคณิตคมชัด และองค์ประกอบ UI มักจะ "ต่อต้าน" โมเดลวิดีโอ — ข้อความสั่น เรขาคณิตบิดเบี้ยว และความแม่นยำด้านสไตล์เสื่อมลงใน 1–2 วินาทีแรกของการเคลื่อนไหว นี่เป็นสิ่งที่เกิดขึ้นจริง ไม่ใช่สมมติฐาน และมีผลต่อผลลัพธ์ทั้ง Veo และ Kling
การจับคู่ที่แนะนำ
สำหรับเฟรมแรกของ image-to-video Nano Banana 2 → Veo 3.1 คือการจับคู่ที่น่าเชื่อถือที่สุดในปัจจุบัน ความเป็นธรรมชาติของภาพถ่ายถ่ายโอนอย่างราบรื่นเข้าสู่การสังเคราะห์การเคลื่อนไหวและการสร้างเสียงของ Veo Nano Banana 2 → Kling 3.0 คือตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับคลิปที่ยาวขึ้น (Kling รองรับถึง 5 นาที) และการกำกับหลายฉาก Nano Banana 2 → Seedance 2 เหมาะสำหรับเอฟเฟกต์การเคลื่อนไหวเชิงสร้างสรรค์
ผลลัพธ์ GPT Image 2 ทำงานเป็นเฟรมแรกของวิดีโอเมื่อ brief ไม่ได้พึ่งพาข้อความที่ฝังหรือเลย์เอาต์เชิงเรขาคณิตเข้มงวด สำหรับภาพนิ่งที่มีไทโปกราฟีหนักซึ่งต้องอ่านได้ในการเคลื่อนไหว ขั้นตอนการทำงานที่ดีกว่าคือสร้างภาพนิ่งใน GPT Image 2 และเพิ่มการเคลื่อนไหวผ่านการตัดต่อหลังการถ่ายทำ ไม่ใช่ผ่าน image-to-video
เมื่อโมเดลอื่นของ LoveGen เอาชนะทั้งสองเรือธง
GPT Image 2 และ Nano Banana 2 คือเรือธงหลักของปี 2026 แต่ทั้งสองไม่ใช่คำตอบที่ถูกต้องสำหรับทุกงาน สี่โมเดลของ LoveGen ยังเหนือกว่าทั้งสองในหมวดหมู่เฉพาะ:
- Imagen 4 — ระดับภาพพรีเมียมของ Google ชื่นชอบสำหรับม็อคอัพการถ่ายภาพเชิงพาณิชย์ที่ขัดเกลาสูงซึ่งน้ำหนักที่ปรับให้ความเร็วของ Nano Banana 2 ทิ้งรายละเอียดไว้
- Flux 2 Pro — เรือธงของ Black Forest Labs ตัวเลือกที่ดีกว่าสำหรับการควบคุมงานศิลป์ที่สอดคล้องกับแบรนด์ การยึดมั่นด้านสไตล์กับตัวตนภาพที่กำหนด (จานสี ภาษาภาพประกอบ การออกแบบตัวละคร) คือจุดแข็งหลัก
- Seedream 4 — โมเดลภาพของ ByteDance โดดเด่นในภาพประกอบแบบภาพยนตร์และอารมณ์จิตรกรรม สำหรับภาพเชิงบรรยายที่มีความลึกของบรรยากาศและแสงที่มีสไตล์ มักจะเอาชนะทั้งสองเรือธงได้
- Ideogram 3 — ผู้เชี่ยวชาญด้านไทโปกราฟี เมื่อข้อความ คือ การออกแบบ (wordmark โลโก้ โปสเตอร์ไทโปกราฟีหนาแน่น) Ideogram 3 ยังคงผลิตผลลัพธ์ที่สะอาดกว่า GPT Image 2
ระบบเครดิตรวมของ LoveGen หมายความว่าการลองทางเลือกอื่นไม่ต้องการบัญชีหรือการเรียกเก็บเงินใหม่ — ยอดเครดิตเดียวกัน หน้าโมเดลที่แตกต่างกัน
แล้ว DALL-E 3 ล่ะ?
DALL-E 2 และ DALL-E 3 ถูกปลดในวันที่ 12 พฤษภาคม 2026 — เก้าวันหลังจากวันเผยแพร่บทความนี้ หลังจากนั้น ทั้งสองโมเดลไม่สามารถเข้าถึงได้ผ่าน OpenAI API อีกต่อไป ซึ่งหมายความว่าการเชื่อมต่อ DALL-E 3 ใดๆ ในการผลิตต้องย้ายก่อนวันนั้น
GPT Image 2 คือผู้สืบทอดอย่างเป็นทางการของ OpenAI การย้ายส่วนใหญ่เป็นกลไก — identifier ของโมเดลเปลี่ยน และพารามิเตอร์ API ส่วนใหญ่ยังคงเข้ากันได้ สองความแตกต่างในทางปฏิบัติที่ควรระวัง: โหมดคิดของ GPT Image 2 เพิ่มความล่าช้า ดังนั้นขั้นตอนการทำงาน DALL-E 3 ที่สันนิษฐานการตอบสนองเกือบทันทีจะต้องจัดการกับเวลาตอบสนองที่นานขึ้น และ GPT Image 2 ตอบสนองต่อพรอมต์องค์ประกอบแตกต่างกัน โดยเฉพาะรอบข้อความฝังและเลย์เอาต์โครงสร้าง ดังนั้นเทมเพลตพรอมต์มักต้องการการปรับเล็กน้อย
ขั้นตอนการทำงานที่ไม่ต้องการ OpenAI อย่างเข้มงวดยังสามารถใช้การย้ายเป็นโอกาสในการประเมิน Nano Banana 2 — สำหรับหลายกรณีการใช้งาน DALL-E 3 (ภาพสินค้า เนื้อหาโซเชียล งานสร้างสรรค์ที่สมจริง) Nano Banana 2 เป็นตัวเลือกที่ดีกว่า
วิธีเลือก — คู่มือตัดสินใจใน 5 วินาที
| ถ้างานของคุณคือ… | เลือก |
|---|---|
| งานการตลาดที่มีข้อความฝังอยู่ | GPT Image 2 |
| ภาพถ่ายสินค้า / ม็อคอัพ e-commerce | Nano Banana 2 |
| ภาพ hero เพื่อป้อนเข้า Veo 3.1 หรือ Kling 3.0 | Nano Banana 2 |
| ม็อคอัพ UI ที่มีไทโปกราฟีคมชัด | GPT Image 2 (หรือ Ideogram 3) |
| สตอรีบอร์ดหลายตัวละครที่ต้องการความต่อเนื่อง | Nano Banana 2 |
| ไทโปกราฟี CJK / อาหรับหนัก | Qwen Image |
| ภาพประกอบแบบภาพยนตร์ที่มีสไตล์จิตรกรรม | Seedream 4 |
| การควบคุมงานศิลป์ที่สอดคล้องกับแบรนด์ | Flux 2 Pro |
| ย้ายจาก DALL-E 3 (การผลิต) | GPT Image 2 |
| ย้ายจาก DALL-E 3 (เปิดรับทางเลือก) | Nano Banana 2 |
แค็ตตาล็อกเต็มของ โมเดลภาพ AI ของ LoveGen คือสถานที่ที่ใช้งานได้จริงในการทดสอบเหล่านี้ตามลำดับ — เครดิตเดียวกัน UI เดียวกัน ประวัติพรอมต์เดียวกัน สำหรับประสบการณ์ เครื่องสร้างภาพ AI ที่กว้างขึ้น ทุกโมเดลในรายการนี้อยู่ห่างไปเพียงคลิกเดียว
คำถามที่พบบ่อย
GPT Image 2 ดีกว่า Nano Banana 2 ไหม?
ไม่มีโมเดลใดดีกว่าอีกฝ่ายในทุกด้าน — แต่ละโมเดลมีจุดเด่นต่างกัน GPT Image 2 ชนะด้านไทโปกราฟี ความแม่นยำเชิงโครงสร้าง และผลลัพธ์ 4K โดย OpenAI ระบุความแม่นยำในการแสดงผลข้อความถึง 99% ในองค์ประกอบที่หนาแน่น Nano Banana 2 ชนะด้านความสมจริง ความเร็วในการสร้าง (3–5 วินาที) และความสม่ำเสมอของตัวละครได้ถึง 5 ตัว เลือกตามงาน ทั้งสองมีให้ใช้งานเคียงข้างกันบน LoveGen AI (https://lovegen.ai/th/image-models)
GPT Image 2 เปิดตัวเมื่อไหร่?
GPT Image 2 เปิดตัวเมื่อวันที่ 21 เมษายน 2026 พร้อมกับการเปลี่ยนชื่อแบรนด์สำหรับผู้บริโภคของ OpenAI เป็น ChatGPT Images 2.0 เป็นโมเดลภาพตัวแรกของ OpenAI ที่มีการให้เหตุผลในตัว (โหมดคิด) ซึ่งวางแผนเลย์เอาต์ก่อนสร้างภาพ สามารถค้นข้อมูลอ้างอิงบนเว็บได้ และตรวจสอบผลลัพธ์ของตัวเอง โดยมาแทนที่ DALL-E 2 และ DALL-E 3 ที่จะถูกปลดในวันที่ 12 พฤษภาคม 2026
Nano Banana 2 เปิดตัวเมื่อไหร่?
Nano Banana 2 เปิดตัวเมื่อวันที่ 26 กุมภาพันธ์ 2026 โดย Google DeepMind ชื่อโมเดลทางการคือ Gemini 3.1 Flash Image ปัจจุบันเป็นโมเดลสร้างภาพดีฟอลต์บน Gemini, Google Search, Google Ads และ Google Flow โดยรวมคุณภาพของ Nano Banana Pro กับเลเทนซีของ Gemini Flash
Nano Banana 2 รองรับความละเอียด 4K ไหม?
Google ไม่ได้ระบุอย่างเป็นทางการว่า 4K เป็นความละเอียดเอาต์พุตดีฟอลต์ของ Nano Banana 2 — เพราะลำดับความสำคัญในการออกแบบคือความเร็ว (3–5 วินาทีต่อภาพ) เหนือขนาดสูงสุด GPT Image 2 รองรับสูงสุด 4K อย่างชัดเจนในขนาดที่กำหนดเอง สำหรับความละเอียดสูงสุดในวันนี้ GPT Image 2 ปลอดภัยกว่า ส่วนงานทั่วไป Nano Banana 2 ก็ให้คุณภาพที่แข่งขันได้ในขนาดเว็บปกติ
โหมดคิดใน GPT Image 2 คืออะไร?
โหมดคิดคือขั้นตอนการให้เหตุผลที่ GPT Image 2 ทำก่อนสร้างพิกเซล โมเดลจะวางแผนเลย์เอาต์ของภาพ สามารถค้นเว็บเพื่อหาข้อมูลอ้างอิงทางภาพ และตรวจสอบผลลัพธ์เทียบกับพรอมต์ด้วยตัวเอง นี่เป็นครั้งแรกที่ OpenAI ใส่การให้เหตุผลเข้าไปในโมเดลภาพ — ช่วยเพิ่มความซื่อตรงต่อพรอมต์โดยแลกกับเวลาสร้างที่ยาวขึ้นเล็กน้อย
ทั้งสองโมเดลแก้ไขภาพที่มีอยู่ได้ไหม?
ได้ ทั้ง GPT Image 2 และ Nano Banana 2 รองรับการแก้ไขแบบหลายขั้นตอนที่เข้าใจบริบท — สร้างภาพแล้วขอเปลี่ยนเฉพาะส่วน (เปลี่ยนวัตถุ ปรับแสง แก้ข้อความ) โดยส่วนที่เหลือยังคงเหมือนเดิม Nano Banana 2 ยังเชื่อมต่อ Google Photos ผ่าน Gemini Personal Intelligence ทำให้แก้ไขโดยอ้างอิงคลังภาพของคุณเองได้
โมเดลไหนดีกว่าสำหรับงานการตลาดที่มีข้อความ?
GPT Image 2 เป็นตัวเลือกที่ปลอดภัยกว่าสำหรับงานการตลาดที่มีข้อความอ่านได้ — OpenAI รายงานความแม่นยำของไทโปกราฟี 99% ในองค์ประกอบหนาแน่น และโมเดลรองรับอักษรนอกระบบลาติน (ญี่ปุ่น เกาหลี จีน ฮินดี เบงกาลี) ด้วยความแม่นยำเดียวกัน สำหรับงานไทโปกราฟีหนักที่ตัวข้อความเป็นพระเอก Ideogram 3 (https://lovegen.ai/th/ideogram-3) ยังเอาชนะทั้งสองเรือธงได้
โมเดลไหนดีกว่าสำหรับความสมจริง?
Nano Banana 2 นำหน้าด้านความสมจริง การจัดแสงแบบภาพยนตร์ และเท็กซ์เจอร์ผิวกับวัสดุที่เป็นธรรมชาติ การที่ Google เน้นความเป็นธรรมชาติเชิงภาพถ่ายในการเทรนชัดเจนในผลลัพธ์ สำหรับภาพประกอบเชิงจิตรกรรมหรือภาพยนตร์ที่มีสไตล์ศิลป์เข้มข้น Seedream 4 (https://lovegen.ai/th/seedream-4) และ Flux 2 Pro (https://lovegen.ai/th/flux-2-pro) ก็เป็นทางเลือกที่แข็งแกร่งบน LoveGen AI
DALL-E 3 ยังใช้งานได้หลังวันที่ 12 พฤษภาคม 2026 ไหม?
ไม่ได้ OpenAI ยืนยันว่า DALL-E 2 และ DALL-E 3 จะถูกปลดในวันที่ 12 พฤษภาคม 2026 และการเชื่อมต่อ API ที่มีอยู่ต้องย้ายก่อนวันนั้น GPT Image 2 เป็นทายาทอย่างเป็นทางการ ใช้งานได้ผ่าน API ของ OpenAI และผ่านหน้า GPT Image 2 ของ LoveGen AI (https://lovegen.ai/th/gpt-image-2) การย้ายส่วนใหญ่แค่เปลี่ยน identifier ของโมเดลและปรับเทมเพลตพรอมต์เล็กน้อย
ใช้ทั้ง GPT Image 2 และ Nano Banana 2 บน LoveGen AI ได้ไหม?
ได้ ทั้งสองมีให้ใช้บน LoveGen AI ภายใต้ยอดเครดิตเดียวกัน — GPT Image 2 (https://lovegen.ai/th/gpt-image-2) และ Nano Banana 2 (https://lovegen.ai/th/nano-banana-2) ทำให้การเปรียบเทียบเคียงข้างกันสะดวก โดยไม่ต้องตั้งความสัมพันธ์เรียกเก็บเงินแยกกันระหว่าง OpenAI และ Google ราคาต่อภาพแสดงในแต่ละหน้าโมเดลและที่ https://lovegen.ai/th/pricing