Aus den verfügbaren offiziellen Unterlagen lassen sich vor allem drei Punkte ableiten:
gpt-image-2 ausdrücklich.Die API-Referenz enthält außerdem ein Screenshot-Ausgabeobjekt mit Feldern wie type, file_id und image_url. Das ist allerdings nur ein technisches Antwortschema. Es sagt nichts darüber aus, ob ein generiertes UI realistischer aussieht, ob kleine Texte lesbar sind oder ob GPT Image 2 in diesem Bereich besser abschneidet.
Für die Aussage, GPT Image 2 sei bei UI-Bildern klar natürlicher als GPT Image 1.5, bräuchte es direktere Belege. In den aktuell heranziehbaren öffentlichen Dokumenten findet sich dafür kein ausreichender Nachweis.
| Benötigter Nachweis | Warum er wichtig wäre |
|---|---|
| Identische Prompts im Direktvergleich | Nur wenn beide Modelle dieselbe Aufgabe bekommen, ist ein fairer Vergleich möglich. |
| UI-spezifischer Benchmark | Allgemeine Bildästhetik reicht nicht; relevant sind UI-Fidelity, Textlesbarkeit, Layout und Komponenten-Konsistenz. |
| Blindtest mit Bewertungen | Bewertende Personen sollten nicht wissen, welches Bild von welchem Modell stammt. |
| Getrennte Ergebnisse nach Szenario | App-Screenshot, Marketing-Hero, Desktop-Szene und datenreiches Dashboard können sehr unterschiedlich ausfallen. |
Die vorsichtige Schlussfolgerung lautet daher nicht, dass GPT Image 2 keine Verbesserungen haben kann. Sie lautet: Für die Natürlichkeit von App-Screenshots und UI-Mockups liefern die öffentlichen Unterlagen keinen belastbaren Beleg, dass GPT Image 2 stabil besser ist als GPT Image 1.5.
Bei Produktoberflächen täuscht der erste Eindruck leicht. Ein Bild kann auf den ersten Blick hochwertig wirken und trotzdem als Screenshot unbrauchbar sein: falsche Beschriftungen, uneinheitliche Icons, verzogene Smartphone-Rahmen, unrealistische Browser-Leisten oder Dashboards, die funktional keinen Sinn ergeben.
Sinnvoller ist es, Natürlichkeit in prüfbare Kriterien zu zerlegen:
| Kriterium | Was geprüft werden sollte |
|---|---|
| UI-Layout | Stimmen Abstände, Ausrichtung, visuelle Hierarchie und Rastergefühl? |
| Textlesbarkeit | Sind kleine Labels, Zahlen, Menüpunkte und Call-to-Action-Texte lesbar und konsistent? |
| Komponenten-Konsistenz | Sehen Buttons, Tabs, Karten, Eingabefelder und Icons innerhalb eines Screens wie aus einem System aus? |
| Screenshot-Realismus | Wirkt das Bild wie ein echtes Produkt-Screenshot oder eher wie ein Konzeptposter? |
| Desktop-Realismus | Passen Fenster, Menüleisten, Browser-Elemente, Cursor und Hintergrund zusammen? |
| Prompt-Adherence | Hält sich das Modell an Plattform, Seitenverhältnis, Inhaltsvorgaben, Branding-Grenzen und Bildstruktur? |
Das ist praktischer als die pauschale Frage, welches Modell natürlicher ist. Ein Modell kann bei Marketing-Mockups stärker wirken, aber bei kleinteiligen Tabellen, Navigationsleisten oder Einstellungsseiten mehr Fehler machen.
OpenAI stellt im Cookbook Materialien zu Image Evals für Bildgenerierungs- und Bearbeitungsfälle bereit. Das kann als Orientierung für eine Bewertungslogik dienen, ersetzt aber keinen eigenen GPT-Image-2-gegen-GPT-Image-1.5-Test für UI-Anwendungsfälle.
Ein schlanker, wiederholbarer Test kann so aussehen:
Wenn heute eine Entscheidung zwischen GPT Image 1.5 und GPT Image 2 ansteht, ist die konservative Lesart klar: GPT Image 2 ist ein Upgrade-Kandidat, aber kein öffentlich belegtes UI-Screenshot-Upgrade.
Schneidet GPT Image 2 in einem eigenen Blindtest bei UI-Layout, kleinen Texten, Komponenten-Konsistenz und Screenshot-Realismus stabil besser ab, gibt es einen praktischen Grund für den Wechsel. Fallen die Ergebnisse ähnlich aus oder ist GPT Image 1.5 bei bestimmten UI-Details verlässlicher, ist es ebenso vertretbar, vorerst bei GPT Image 1.5 zu bleiben.
Der stärkste belegbare Befund bleibt: Die OpenAI-Dokumente bestätigen Modelle und API-Workflows rund um GPT Image 1.5 und GPT Image 2, liefern aber keinen ausreichenden öffentlichen Nachweis, dass GPT Image 2 bei App-Screenshots, UI-Mockups oder Desktop-Oberflächen zwingend natürlicher ist.