ChatGPT Bildbearbeitung: 11 Korrekturen im Test
Ändert eine Korrektur nur den gewünschten Bildbereich? Zwei Testserien, elf Korrekturen - in beiden ungewollte Änderungen bereits bei der ersten.
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- Bei jeder der 11 getesteten Korrekturen in zwei Serien traten ungewollte Änderungen außerhalb des bearbeiteten Bereichs auf - bereits ab der ersten Korrektur.
- Das Tool regeneriert das gesamte Bild unter Beibehaltung der Ähnlichkeit, statt nur das gewünschte Fragment zu bearbeiten - feine Details wie Reflexe oder Blattformen driften dabei ab.
- Der polnische Buchstabe Ę im Neonschild wurde korrekt dargestellt und überlebte alle nachfolgenden Korrekturen bis zum letzten Bild.
Wichtiger Hinweis vorab, der den Sinn des gesamten Textes verändert: Das integrierte Grafikwerkzeug von OpenAI gibt keine Modell-ID preis. Die Dokumentation beschreibt es als GPT Image 2. Ich kann daher nicht sagen, dass ich ChatGPT Images 2.5 getestet habe, noch dass ich die bei dessen Premiere angekündigte Bearbeitung per Kommentar geprüft habe. Ich habe getestet, was Nutzer real erhalten, wenn sie um eine Bildkorrektur bitten, und beschreibe es entsprechend.
Ich habe eine Sache überprüft: ob aufeinanderfolgende Korrekturen ausschließlich das ändern, worum ich bitte. Zwei unabhängige Serien, elf Korrekturen. Das Ergebnis in beiden: Ungewollte Änderungen traten bereits bei der ersten Korrektur auf und kamen bei jeder weiteren vor. In der zweiten Serie bestätigte dies ein Pixel-Vergleich.
Wie der Test ablief
Basisbild: eine enge Straße bei Nacht nach Regen, nasses Pflaster mit Lichtreflexen, links das Schaufenster einer kleinen Buchhandlung mit Neonschild über dem Eingang, vor der Tür ein Fahrrad an die Wand gelehnt, im Hintergrund verschwommene Autolichter. Dann fünf Korrekturen, jede betraf ein Element, jede wurde auf dem Ergebnis der vorherigen ausgeführt, ohne manuelle Retusche und ohne Wiederholungsversuche.
Was sich außer dem Gewünschten änderte
| Korrektur | Bestellte Änderung | Ungewollte Änderungen |
|---|---|---|
| 1 | Schrift auf dem Neonschild | kleine Schriftzüge auf einem Buch im unteren Teil des Schaufensters sowie Blätter einer Pflanze daneben |
| 2 | Entfernung des Fahrrads | Form des Strauchs, Umriss des Topfes bei der Tür, helle Reflexionen auf dem Gehweg außerhalb der Stelle, wo das Fahrrad war |
| 3 | Katze auf dem Fensterbrett | aufgehellter vertikaler Rahmen zwischen Schaufenster und Tür, veränderte Formen weißer und goldener Reflexe auf dem Pflaster |
| 4 | Änderung der Tageszeit auf Morgendämmerung | Konturen der Strauchblätter bei der Tür, Muster von Rissen und Streifen auf dem Putz unter der Katze |
| 5 | Person auf der rechten Seite | Änderungen auf der gegenüberliegenden Seite des Bildes: aufgehellte untere Kante des Schaufensters und Bücher daneben, Blätter hinter der Katze, goldene Reflexionen vor der Buchhandlung |
Erste Serie: Straße. Basisbild und fünf Korrekturen
Zweite Serie, diesmal mit Pixel-Vergleich
Ich wiederholte den Test mit anderem Material: Packshot einer Olivenölflasche auf Marmorplatte, sechs aufeinanderfolgende Korrekturen. Das Ergebnis ist dasselbe, aber diesmal durch Pixel-Vergleich belegt, nicht nur durch Betrachtung.
| Korrektur | Bestellte Änderung | Ungewollte Änderungen |
|---|---|---|
| 1 | Schrift auf dem Etikett | Details des Salzes und Textur des Marmors |
| 2 | Rosmarin durch Thymian ersetzen | Textur des Etiketts, Reflexe am Flaschenboden |
| 3 | Entfernung der Schale | Farbton der Buchstaben auf dem Etikett, Reflexe am Flaschenhals |
| 4 | Marmor durch dunkles Holz ersetzen | Helligkeit des Thymians, Textur des Etiketts |
| 5 | Schatten der Flasche | Reflexe an den Schultern der Flasche, Maserung außerhalb des Schattens |
| 6 | abgedunkeltes Glas | feine Details des Etiketts und des Holzes |
Zweite Serie: Packshot. Basisbild und sechs Korrekturen
Wieder die erste Korrektur, wieder Änderungen außerhalb des angegebenen Bereichs. Die Schrift (wir haben auf Polnisch getestet) kam korrekt heraus, einschließlich polnischer Sonderzeichen.
Was das in der Praxis bedeutet
Die fünfte Korrektur zeigt den Mechanismus am besten. Ich bat um Hinzufügen einer Person auf der rechten Seite des Bildes, und das Modell änderte Details auf der linken Seite. Das ist keine Bearbeitung eines Fragments in dem Sinne, wie ein Grafiker sie versteht. Es ist eine Neugenerierung des gesamten Bildes unter Beibehaltung der Ähnlichkeit, bei der feine Details abdriften.
Für die meisten Anwendungen spielt das keine Rolle. Bei einem Foto für einen Blogbeitrag wird niemand prüfen, ob die Strauchblätter dieselbe Form haben. Aber bei Arbeiten, bei denen das Bild dasselbe Bild bleiben muss, ist das Gewicht enorm: Produktkatalog, Grafikserie für eine Marke, Illustration mit sich wiederholendem Element. Dort erfordert jede Korrektur eine erneute Durchsicht des Ganzen.
Etwas, das unerwartet gut funktionierte
Der polnische Buchstabe Ę im Neonschild mit der Aufschrift KSIĘGARNIA (Buchhandlung) wurde korrekt wiedergegeben, mit sichtbarem Häkchen, und überlebte alle nachfolgenden Korrekturen bis zum letzten Bild. Das ist ein echter Fortschritt, denn diakritische Zeichen in Grafiken sind der schwächste Punkt der gesamten Kategorie, und wir prüfen sie separat im Test polnischer Typografie in Generatoren.
Grenzen dieses Tests
Zwei Serien, zwei verschiedene Basisbilder, elf Korrekturen insgesamt. In der ersten Serie basierte die Bewertung auf Betrachtung, in der zweiten auf Pixel-Vergleich. Dennoch ohne Wiederholungen desselben Befehls, daher weiß ich nicht, wie groß die Streuung zwischen Versuchen ist. Und das Wichtigste: Es ist nicht bekannt, welche Modellgeneration geantwortet hat. Wenn es eine ältere Version war, bleibt das Versprechen der Bearbeitung per Kommentar, das bei ChatGPT Images 2.5 angekündigt wurde, ungeprüft, und dieser Test sagt nur etwas über den vorgefundenen Zustand aus.
Ich werde ihn wiederholen, wenn es eine Möglichkeit gibt, die Version eindeutig anzugeben, und das Ergebnis hier nachtragen. Den Vergleich beider Generationen führe ich im Text 2.5 gegen 2.0.
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Nehmen Sie ein Bild mit vielen feinen Details: Schaufenster, Regal, gedeckter Tisch. Bitten Sie um eine Änderung und vergleichen Sie dann die Version vorher und nachher, indem Sie nicht auf das schauen, was Sie geändert haben, sondern auf alles drumherum. Wiederholen Sie das fünfmal. Wenn Sie Grafikserien erstellen, sagt Ihnen dieser Test mehr als jedes Ranking.
Häufig gestellte Fragen
Verändert ChatGPT bei der Bildbearbeitung nur den gewünschten Bereich oder das ganze Bild?
Das Tool verändert bei jeder Korrektur auch Bereiche außerhalb des angegebenen Bereichs. Es handelt sich um eine Neugenerierung des gesamten Bildes unter Beibehaltung der Ähnlichkeit, bei der feine Details wie Reflexe, Texturen oder Pflanzenformen abdriften.
Für welche Anwendungen ist die ChatGPT-Bildbearbeitung ungeeignet?
Für Produktkataloge, Grafikserien für Marken und Illustrationen mit sich wiederholenden Elementen ist das Tool problematisch. Dort erfordert jede Korrektur eine erneute Durchsicht des gesamten Bildes, weil sich unkontrolliert Details ändern können.
Werden polnische diakritische Zeichen in ChatGPT-generierten Bildern korrekt dargestellt?
Im Test wurde der Buchstabe Ę im Neonschild mit der Aufschrift KSIEGARNIA korrekt mit sichtbarem Häkchen wiedergegeben. Das Zeichen überlebte zudem alle nachfolgenden Korrekturen bis zum letzten Bild.
Welches Modell steckt hinter der ChatGPT-Bildbearbeitung?
Das integrierte Grafikwerkzeug von OpenAI gibt keine Modell-ID preis, die Dokumentation beschreibt es als GPT Image 2. Es lässt sich daher nicht prüfen, ob die bei ChatGPT Images 2.5 angekündigte Bearbeitung per Kommentar getestet wurde.
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