GPT Image 2 vs GPT Image 1.5 : les portraits et les photos produit progressent-ils vraiment ?

D’abord, clarifions les noms

Dans les discussions en ligne, les appellations GPT Image 2 et ChatGPT Images 2.0 sont parfois utilisées comme si elles désignaient exactement la même chose. Du côté des sources officielles fournies, OpenAI présente explicitement ChatGPT Images 2.0 ; GPT Image 1.5, lui, dispose d’une page de modèle dans l’API OpenAI, où il est décrit comme un modèle de génération d’images avec une meilleure adhérence aux instructions et aux prompts.

Le nom GPT Image 2 apparaît notamment sur Fal.ai, une plateforme tierce qui le présente comme un modèle axé sur le photoréalisme, le rendu de texte et la photographie produit cohérente avec une marque. Dans cet article, on parlera donc de GPT Image 2 / ChatGPT Images 2.0, tout en distinguant les niveaux de preuve : documentation officielle, page produit tierce, article de prise en main, classement public ou simple publication d’utilisateur.

Ce que l’on peut établir avec assez de confiance

GPT Image 1.5 constitue une base documentée

GPT Image 1.5 dispose d’une page de modèle officielle dans l’API OpenAI. OpenAI publie aussi un guide de génération d’images, un cookbook GPT Image et un guide de prompting GPT Image 1.5 couvrant des usages comme la génération à partir de texte, l’édition d’image et les masques.

Cela en fait une base de comparaison relativement solide : on peut définir des prompts, des paramètres et des scénarios reproductibles. En revanche, ces documents ne sont pas des benchmarks opposant GPT Image 1.5 à GPT Image 2 sur les portraits réalistes ou la photographie produit.

Les signaux les plus forts pour Images 2.0 concernent le texte et la mise en page

La page officielle d’OpenAI consacrée à ChatGPT Images 2.0 met en avant des exemples avec du texte multilingue, des pages de type bande dessinée ou manga, et des compositions visuelles plus complexes. TechCrunch insiste aussi sur la capacité du nouveau modèle à générer du texte lisible dans l’image, tandis que ZDNET rapporte une orientation vers la précision, l’utilisabilité et les tâches visuelles complexes, avec des exemples mêlant texte et image dans des pages plus élaborées.

Autrement dit, le constat le plus solide est le suivant : ChatGPT Images 2.0 semble mieux soutenu publiquement sur les tâches de texte intégré, de rendu multilingue et de mise en page complexe. Mais ce n’est pas la même chose que prouver une supériorité générale sur les visages, les textures de peau, les matériaux de produits, les logos ou la fidélité des formes.

Portraits et packshots : pourquoi la preuve reste fragile

Pour les portraits réalistes, il manque des tests à l’aveugle

On trouve des publications Reddit affirmant que GPT Image 2 produit de meilleurs résultats ou un texte plus lisible. Ces comparaisons peuvent être utiles pour repérer des pistes, mais elles ne remplacent pas un test public, indépendant, répétable et réalisé à l’aveugle : mêmes prompts, mêmes images de référence, mêmes réglages, assez d’échantillons, et publication de l’ensemble des sorties plutôt que des meilleurs exemples seulement.

Pour juger un portrait réaliste, il ne suffit pas de demander quelle image est « plus belle ». Il faut regarder séparément l’identité du visage, la structure faciale, la texture de peau, les yeux, les dents, les mains, la lumière, les artefacts de retouche excessive et la cohérence entre plusieurs générations.

Pour la photographie produit, il y a des indices, pas une preuve définitive

Les sources tierces sont plus enthousiastes. Fal.ai présente GPT Image 2 comme capable de photoréalisme, de rendu de texte « pixel-perfect » et de photographie produit cohérente avec une marque. Digit propose aussi une comparaison de type hands-on entre Images 2.0 et 1.5, avec un test de photographie produit dans lequel l’article juge que la version 2.0 fait mieux sur ses exemples.

Mais une page produit et un article de prise en main ne suffisent pas à établir une amélioration générale. Pour un packshot ou une image de fiche produit, les critères importants sont précis : silhouette, proportions, lisibilité du packaging, logo, texture, reflets, ombres, perspective, cohérence de marque. Sans protocole contrôlé, ces signaux disent surtout : cela vaut la peine de tester. Ils ne prouvent pas encore : le modèle est nettement meilleur dans la plupart des cas.

Le leaderboard ne tranche pas non plus la question

Les données fournies d’Artificial Analysis indiquent que GPT Image 1.5 (high) arrive en tête du Text to Image Arena avec un score Elo de 1274, dans un classement fondé sur des votes utilisateurs à l’aveugle et un système Elo.

C’est un signal intéressant sur les préférences générales des utilisateurs. Mais ce n’est pas un benchmark ciblé « GPT Image 2 contre GPT Image 1.5 » sur les portraits réalistes et la photographie produit. Un leaderboard aide à situer un modèle dans le marché ; il ne répond pas, à lui seul, à la question plus étroite : GPT Image 2 est-il systématiquement meilleur pour les visages, les packshots et la qualité visuelle globale ?

Tableau de lecture des preuves

À quoi ressemblerait un test équitable ?

Si l’objectif est de savoir si le nouveau modèle est vraiment meilleur pour vos usages, il faut aller au-delà de quelques captures partagées sur les réseaux sociaux. Le plus raisonnable est de prendre GPT Image 1.5 comme base documentée, puis de comparer GPT Image 2 / ChatGPT Images 2.0 avec les mêmes supports, les mêmes prompts et la même grille d’évaluation.

Un protocole minimal devrait contrôler plusieurs éléments :

• utiliser exactement la même série de prompts ;
• éviter d’optimiser le prompt pour un seul modèle ;
• fournir les mêmes images de référence, portraits ou produits ;
• garder des formats, ratios et réglages de qualité aussi comparables que possible ;
• générer plusieurs images par prompt, pas seulement une sortie unique ;
• mélanger les résultats pour que les évaluateurs ne sachent pas quel modèle a produit quelle image ;
• noter séparément les critères au lieu de demander seulement quelle image plaît le plus.

Pour les portraits, la grille devrait inclure la ressemblance, la structure du visage, la peau, les yeux, les dents, les mains, la lumière et l’effet trop retouché. Pour les photos produit, elle devrait couvrir la forme, les proportions, le texte du packaging, le logo, les matériaux, les reflets, les ombres, la perspective et la cohérence avec l’univers de marque.

Conseils pour les créateurs, studios et équipes e-commerce

Si votre usage principal est la création d’affiches, d’infographies, de visuels sociaux, de maquettes d’interface, de menus, de slides ou de publicités avec beaucoup de texte, ChatGPT Images 2.0 mérite probablement un test prioritaire. C’est précisément là que les signaux publics sont les plus nombreux : texte dans l’image, rendu multilingue et compositions visuelles complexes.

Si, en revanche, votre production dépend de portraits réalistes, de mannequins portant des vêtements, de visuels de catalogue ou de packshots de marque, il serait risqué de migrer uniquement parce qu’un modèle est présenté comme « meilleur ». La bonne métrique n’est pas la plus belle image de démonstration, mais le taux d’images utilisables, le temps de retouche, la fidélité au produit et la cohérence avec votre charte.

Conclusion prudente

La formulation la plus sûre est donc : les sources publiques soutiennent davantage l’idée d’une amélioration de ChatGPT Images 2.0 pour le texte intégré, le multilingue et les mises en page complexes ; elles ne démontrent pas encore de façon fiable que GPT Image 2 / ChatGPT Images 2.0 apporte une amélioration nette, stable et vérifiable face à GPT Image 1.5 pour les portraits réalistes, la photographie produit et la qualité globale.

Cela ne veut pas dire qu’il n’y a aucune amélioration. Cela veut dire que la preuve disponible ne suffit pas encore à le confirmer. Pour décider, le plus sérieux reste de tester le modèle sur vos propres images, vos prompts de production et vos critères métier — idéalement à l’aveugle.