GPT Image 2 vs. GPT Image 1.5: Sind Porträts und Produktfotos wirklich besser?

Erst die Namensfrage: GPT Image 2 oder ChatGPT Images 2.0?

In der öffentlichen Diskussion laufen die Bezeichnungen teilweise durcheinander. In den hier vorliegenden offiziellen OpenAI-Materialien ist ausdrücklich von ChatGPT Images 2.0 die Rede; GPT Image 1.5 wiederum hat eine OpenAI-API-Modellseite, auf der es als Bildgenerierungsmodell mit besserem Instruction Following und stärkerer Prompt-Treue beschrieben wird.

Die Drittplattform Fal.ai verwendet dagegen die Bezeichnung GPT Image 2 und bewirbt dort unter anderem Fotorealismus, Textdarstellung und markenkonsistente Produktfotografie. Deshalb ist es sinnvoll, bei Vergleichen sauber zu trennen: Was stammt von OpenAI, was von Plattformanbietern, was aus Medien-Hands-ons – und was aus Nutzerposts?

Was sich derzeit recht sicher sagen lässt

GPT Image 1.5 ist die belastbare Vergleichsbasis

GPT Image 1.5 ist in OpenAI-Unterlagen dokumentiert: Es gibt eine API-Modellseite, einen Image-Generation-Guide, ein GPT-Image-Cookbook und einen Prompting-Guide für GPT Image 1.5. Diese Materialien beschreiben Workflows wie Bildgenerierung aus Text, Bildbearbeitung und Masken.

Das macht GPT Image 1.5 zu einer nachvollziehbaren Basis für Tests: Man kann Prompts, Eingaben und Einstellungen relativ sauber festhalten. Die Dokumente selbst sind aber kein direkter Qualitätsvergleich zwischen GPT Image 2/ChatGPT Images 2.0 und GPT Image 1.5 bei Porträts oder Produktfotografie.

Images 2.0 zeigt die stärksten Signale bei Text und Layout

OpenAIs Seite zu ChatGPT Images 2.0 zeigt Beispiele mit mehrsprachigem Text, comicartigen Seiten und komplexeren visuellen Ausgaben. Auch TechCrunch hebt vor allem die Fähigkeit hervor, Text im Bild überraschend gut zu generieren. ZDNET beschreibt den Fokus des neuen Modells auf Präzision, Nutzbarkeit und komplexe visuelle Aufgaben und zeigt Beispiele, in denen Text und Bilder zu komplexeren Seiten kombiniert werden.

Die vorsichtige Einordnung lautet daher: Für Text im Bild, mehrsprachige Schrift und komplexe Layouts gibt es öffentlich stärkere Hinweise auf Verbesserungen. Daraus folgt aber nicht automatisch, dass Images 2.0 bei realistischen Porträts, Materialdarstellung, Produktformtreue oder allgemeiner Bildqualität klar und stabil vor GPT Image 1.5 liegt.

Warum Porträts und Produktfotos eigene Tests brauchen

Realistische Porträts: Noch keine ausreichenden öffentlichen Blindtests

Einzelne Reddit-Posts behaupten, GPT Image 2 liefere bessere Ergebnisse oder deutlich lesbareren Text. Solche Side-by-Side-Vergleiche können für Kreative interessant sein. Sie ersetzen aber keinen unabhängigen, reproduzierbaren Blindtest mit festen Prompts, gleichen Eingabebildern, vergleichbaren Einstellungen, ausreichend vielen Beispielen und vollständigen Output-Sets statt ausgewählter Treffer.

Gerade bei realistischen Porträts reicht die Frage „Welche Version sieht schöner aus?“ nicht. Sinnvoller ist eine getrennte Bewertung: Bleibt die Identität erhalten? Stimmen Gesichtsstruktur, Hauttextur, Augen, Zähne und Hände? Wirkt das Licht plausibel? Gibt es einen überglätteten KI-Look oder unnatürliche Retusche?

Produktfotografie: Verbesserungssignale ja, Beweis nein

Bei Produktfotos gibt es durchaus stärkere Behauptungen aus Drittquellen. Fal.ai bewirbt GPT Image 2 mit Fotorealismus, „pixel-perfect“ Textdarstellung und markenkonsistenter Produktfotografie. Ein Hands-on-Vergleich von Digit enthält ebenfalls einen Produktfotografie-Test und bewertet Images 2.0 im gezeigten Beispiel als besser.

Das ist ein Hinweis, aber noch kein belastbarer Nachweis. Eine Produktseite und ein einzelner Hands-on-Artikel sind nicht dasselbe wie ein großer, unabhängiger, reproduzierbarer Blindtest. Für Produktbilder zählen sehr konkrete Kriterien: Produktkontur, Proportionen, Verpackungstext, Logo, Material, Reflexionen, Schatten, Perspektive und Markenkonsistenz. Ohne kontrollierte Bedingungen bleiben solche Drittquellen eher ein Anlass zum Testen – nicht der Beleg für einen gesicherten Qualitätssprung.

Leaderboards beantworten eine andere Frage

Die bereitgestellten Daten des Artificial Analysis Text to Image Arena führen GPT Image 1.5 (high) mit einem Elo-Wert von 1274 auf Platz eins; die Rangliste basiert auf Blindabstimmungen von Nutzern und einem Elo-System.

Das ist ein nützliches Signal für allgemeine Nutzerpräferenz. Es ist aber kein spezieller Test „GPT Image 2 gegen GPT Image 1.5“ für realistische Porträts oder Produktfotografie. Ein Leaderboard kann die Marktlage einordnen, beantwortet aber nicht allein die engere Frage, ob GPT Image 2 in diesen beiden Produktionsfällen stabil und deutlich besser ist.

Evidenz-Check: Was ist belegt, was nicht?

So wäre ein fairer Vergleich aufgebaut

Wer wirklich wissen will, ob ein Modellwechsel lohnt, sollte GPT Image 1.5 als dokumentierte Basis nehmen und GPT Image 2/ChatGPT Images 2.0 mit demselben Material dagegen testen. GPT Image 1.5 hat dafür eine offizielle Modellseite und einen Prompting-Guide, was eine reproduzierbare Ausgangslage erleichtert.

Für einen brauchbaren A/B-Test sollten mindestens diese Punkte kontrolliert werden:

• dieselben Prompts für beide Modelle, ohne Sonderoptimierung nur für eines davon;
• dieselben Referenzbilder, Produktbilder oder Personenfotos;
• vergleichbare Seitenverhältnisse, Qualitätsstufen und Ausgabeformate;
• mehrere Ausgaben pro Prompt, nicht nur der jeweils schönste Treffer;
• verdeckte Modellherkunft, damit Bewertende blind urteilen;
• getrennte Bewertungskriterien statt einer einzigen Frage nach dem „schöneren“ Bild.

Für Porträts sollten Identitätstreue, Gesichtsanatomie, Haut, Augen, Zähne, Hände, Licht und Retusche-Look getrennt bewertet werden. Bei Produktfotos sind Form, Maßstab, Verpackungstext, Logo, Material, Reflexionen, Schatten, Perspektive und Markenwirkung entscheidend. Genau diese Details entscheiden in der Praxis, ob ein Bild nur beeindruckend aussieht – oder tatsächlich verwendbar ist.

Was heißt das für Kreative, Shops und Marketing-Teams?

Wenn der Schwerpunkt auf Postern, Infografiken, Social-Media-Grafiken, UI-Mockups, Speisekarten, Präsentationsfolien oder Anzeigen mit viel Schrift liegt, gehört ChatGPT Images 2.0 auf die Testliste. Die öffentlich sichtbaren Stärken liegen derzeit am klarsten bei Text im Bild, Mehrsprachigkeit und komplexeren Layouts.

Wenn es dagegen um realistische Porträts, Model- oder Fashion-Motive, E-Commerce-Hauptbilder oder markenkritische Produktfotografie geht, ist Vorsicht angebracht. Ein kompletter Wechsel nur wegen der Aussage „GPT Image 2 hat bessere Bildqualität“ wäre nicht sauber begründet. Besser ist ein Blindtest mit den eigenen Produkten, Markenmaterialien und echten Produktionsprompts – und anschließend eine Entscheidung nach Nutzungsquote, Nachbearbeitungsaufwand und Markenkonsistenz.

Das vorsichtigste Fazit

Der derzeit belastbarste Satz lautet: Öffentliche Quellen stützen vor allem Verbesserungssignale von ChatGPT Images 2.0 bei Text im Bild, mehrsprachiger Darstellung und komplexen Layoutaufgaben. Es gibt aber nicht genügend verlässliche öffentliche Belege dafür, dass GPT Image 2/ChatGPT Images 2.0 gegenüber GPT Image 1.5 bei realistischen Porträts, Produktfotografie und allgemeiner Bildqualität klar, stabil und überprüfbar besser ist.

Das bedeutet nicht, dass es keinerlei Verbesserungen geben kann. Es bedeutet: Die Beweislage reicht für eine starke Behauptung noch nicht aus. Einzelne Workflows können profitieren – aber wer produktiv arbeitet, sollte das mit eigenen Daten und einem fairen Blindtest prüfen.