![MIfoto.hu - a [ MI ] közösségünk!](https://www.mifoto.hu/beta/wp-content/uploads/2025/01/mifotologo25png-crop.png){kind=small}
Friss gyakorlati benchmarkok szerint a verseny ma már javarészt abban dől el, hogy egy modell mennyire jól támogatja a folyamatos iterálást (lokális módosítás, variációk, konzisztencia) ahelyett, hogy „mindent újra” generálna.
A GPT‑Image‑1.5 és Nano Banana Pro és PRO 2 példája is azt mutatja, hogy a fejlesztők a finom, részletes szerkesztésre, gyors újragenerálásra, és jobb szöveg generálásra fókuszálnak – ez különösen fontos marketing‑ és UI‑vizuáloknál.
Ugyanakkor a szöveg a képen, még mindig a gyenge pont számos modellnél, különösen, ha az ékezetes betűket nézzük. Angolszász vonalon természetesen ezt a problémát már régen kiküszöbölték.
A 2026‑os modellek ugyan sokkal jobbak a szöveg generálásban, de komplex, többnyelvű, brand‑specifikus tipó esetén még mindig szükség van manuális utómunkára. Ez a trend a prompt‑stratégiákban is megjelenik: érdemes a tipót külön rétegben, vektoros utómunkában kezelni, az AI‑t pedig főleg kompozícióra, fényre, háttérre használni.