studioglobal
トレンドを発見する
答え公開済み11 ソース

GPT Image 2対Nano Banana、2026年の結論：ベンチマークはGPT、実務は使い分け

テキストから画像生成の公開ベンチマークでは、Artificial AnalysisがGPT Image 2（high）をElo 1331で首位としている[31]。 画像編集ではGPT Image 2がElo 1251、Nano Banana Proが1250で、提供データだけでは決定的な差とは言いにくい[30]。

Studio Global AIで検索して事実確認Discover からさらに閲覧する
16K0
Editorial comparison graphic for GPT Image 2 versus Nano Banana AI image generation benchmarks
GPT Image 2 vsGPT Image 2 leads the available text-to-image benchmark signal, while Nano Banana remains a strong workflow choice for Gemini-native and high-resolution use cases.
AI プロンプト

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT Image 2 vs. Nano Banana Benchmarks: Which AI Image Model Wins in 2026?. Article summary: GPT Image 2 is the benchmark favorite for text to image: Artificial Analysis lists GPT Image 2 (high) first at 1331 Elo.. Topic tags: ai, image generation, openai, google, gemini. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# 2026 AI Image API Benchmark: GPT Image 2 vs Nano Banana 2/Pro vs Seedream 5.0. Generative AI is no longer judged solely by aesthetic appeal, but by **API reliability, text-render" source context "GPT Image 2 vs Nano Banana 2/Pro vs Seedream 5.0 - Atlas Cloud" Reference image 2: visual subject "GPT Image 2 leads in spatial logic and 99.2% text accuracy, while Nano Banana 2 excels in 4K production speed and real-time search." source context "GPT Image 2 vs. Nano Banan

openai.com

結論から言えば、ベンチマークの見出しはGPT Image 2の勝ちです。ただし、制作現場での答えはそこまで単純ではありません。公開リーダーボードではGPT Image 2がテキストから画像生成で先行していますが、Nano BananaはGemini系ツールとの相性、公式ドキュメント上の4K出力オプション、速度重視の反復制作で十分に強い選択肢です。

特に広告、ポスター、UIモック、商品ラベルのように「画像内の文字」やレイアウトの正確さが重要な案件ではGPT Image 2を第一候補にしやすい。一方で、大量のラフ案、ビジュアル探索、高解像度ワークフロー、Gemini API前提の開発ではNano Bananaを先に試す価値があります。

まず結論：用途別の判断表

判断ポイント現時点の根拠実務でのおすすめ
テキストから画像生成の公開ベンチマークArtificial AnalysisのText to Image Arenaでは、GPT Image 2（high）がElo 1331で首位とされている[31]。画質、プロンプト追従、構図の安定性を重視するならGPT Image 2から試す。
画像編集のベンチマークArtificial Analysisの画像編集ランキングでは、GPT Image 1.5が1267、GPT Image 2が1251、Nano Banana Proが1250とされている[30]。GPT Image 2とNano Banana Proの差は小さい。自社素材で両方を検証したい。
4K出力の確認しやすさGoogleのNano Banana画像生成ドキュメントには、512、1K、2K、4Kの解像度設定が示されている[35]。API要件として4K出力を明記したいならNano Bananaが検証しやすい。
公式価格の見通しOpenAIの価格ページには、GPT-image-2の画像入力、キャッシュ入力、画像出力、テキスト入力のトークン単価が掲載されている[14]。提供ソースだけで予算を組みやすいのはGPT Image 2。
文字入り画像第三者比較では、画像内テキスト、複数条件、レイアウト、出力一貫性が重要な場合はGPT-image-2が向くとされている[6]。広告、ポスター、ラベル、UI、図解、パッケージはGPT Image 2を優先。
高速な試作Google Skillsは、Gemini 2.5 Flash Image、通称Nano Bananaを、高速画像生成、プロンプトベース編集、視覚推論に対応するモデルとして説明している[43]。Geminiネイティブのアプリ、ラフ案生成、短時間での方向性探索に向く。

テキストから画像生成はGPT Image 2がリード

もっとも分かりやすい根拠は、Artificial AnalysisのText to Image Arenaです。同ランキングのスニペットでは、GPT Image 2（high）がElo 1331で首位とされ、表示範囲内ではGPT Image 1.5やNano Banana 2を上回っています[31]。

Eloは相対的な評価指標なので、絶対的な真理ではありません。モデルの更新、プロンプトの種類、評価者の好み、サンプリング設定によって順位は動きます。それでも「公開されているテキストから画像生成ベンチマークで、どちらが強いシグナルを出しているか」と問われれば、現時点の答えはGPT Image 2です。

補助的な報告も同じ方向を示しています。Neurohiveは、GPT Image 2がLM Arenaで画像生成カテゴリの首位に立ち、最も近い競合に対して+242 Eloの差を付けたと報じています[16]。CalcProも、GPT Image 2のテキストから画像生成スコアを1512、Nano Banana 2との差を+242 Eloとしています[28]。ただし、調達判断として安全に使いやすいのは、Artificial Analysisで確認できる「GPT Image 2（high）がElo 1331で首位」という範囲の主張です[31]。

画像編集では、差はかなり小さい

一方で、画像編集については「GPT Image 2が圧勝」とまでは言えません。

Artificial Analysisの画像編集リーダーボードでは、GPT Image 1.5（high）がElo 1267で1位、GPT Image 2（high）が1251で2位、Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）が1250で3位とされています[30]。GPT Image 2とNano Banana Proの差は1ポイントです。この情報だけで明確な勝敗を断定するのは無理があります。

Arena.aiの画像編集リーダーボードのスニペットでも、

gemini-2.5-flash-image-preview (nano-banana)
がElo 1300±3として表示されています[29]。ただし、同じ表示範囲にGPT Image 2が並んでいないため、このデータだけで直接順位を決めることはできません。

実務上は、既存画像の修正、人物や商品の差し替え、マスク編集、複数回のリビジョンが多いなら、リーダーボードだけで選ばず、実際の素材とプロンプトで比較するのが安全です。

名前の違いに注意：Nano Bananaは特にややこしい

GPT Image 2は、提供ソース上では比較的追いやすいモデルです。OpenAIの開発者向けドキュメントには gpt-image-2-2026-04-21 が掲載され、API利用に関する階層別レート制限も示されています[13]。OpenAIの価格ページでは、GPT-image-2が画像生成モデルとして掲載され、画像入力、キャッシュ画像入力、画像出力、テキスト入力、キャッシュテキスト入力のトークン単価が示されています[14]。

対してNano Bananaは、名称がやや入り組んでいます。Googleの画像生成ドキュメントでは、Gemini API上のNano Banana画像生成として gemini-3.1-flash-image-preview のコード例が示されています[35]。Google Skillsでは、Gemini 2.5 Flash Image、別名Nano Bananaが、高速画像生成、プロンプトベース編集、視覚推論のモデルとして紹介されています[43]。さらにArtificial Analysisの画像編集ランキングでは、Nano Banana ProがGemini 3 Pro Imageとして説明されています[30]。

つまり、Nano Banana 2、Nano Banana Pro、Gemini 2.5 Flash Image、Gemini 3.1 Flash Image Previewは、文脈によって同じものとして扱えない可能性があります。比較テストでは、モデル名、APIルート、日付、解像度、設定を必ず記録すべきです。

GPT Image 2を先に試すべき場面

GPT Image 2が強いのは、後から直すコストが高い画像です。Analytics Vidhyaの比較では、画像内テキストを正しく出したい場合、複数の制約やレイアウトがある場合、出力の一貫性が重要な場合にGPT-image-2が向くとされています[6]。

実務では、次のような用途でGPT Image 2を第一候補にしやすいでしょう。

  • 見出しやCTAが入る広告クリエイティブ
  • ポスター、メニュー、看板、商品ラベル
  • UIモック、アプリ画面、Web用グラフィック
  • 注釈付きの図解、教材、インフォグラフィック
  • パッケージやブランド素材など、文字の誤りが許されにくい画像
  • 複数の人物、物体、位置関係、レイアウト指定を含むプロンプト

もちろん、Nano Bananaがこれらをまったく処理できないという意味ではありません。ただ、提供されているベンチマークと比較記事からは、文字精度、構造化されたレイアウト、複雑な指示追従ではGPT Image 2を先に試す理由が強い、ということです[6][31]。

Nano Bananaを先に試すべき場面

Nano Bananaの強みは、単一のリーダーボード勝利というより、ワークフローへのなじみやすさにあります。

GoogleのNano Bananaドキュメントには、複数のアスペクト比と、512、1K、2K、4Kの解像度設定が示されています[35]。プロダクト要件として4K出力を明記したい場合、提供ソースだけで見る限り、Google側のドキュメントのほうが確認しやすいといえます。

また、Nano Bananaは高速な反復制作に向くモデルとして位置付けられています。Google Skillsは、Gemini 2.5 Flash Image、つまりNano Bananaを、高速画像生成、プロンプトベース編集、視覚推論に対応するモデルとして説明しています[43]。実写感やライティングを重視したハンズオン比較では、GPTが2勝、Nano Bananaが2勝、引き分けが2つという、リーダーボードの見出しよりかなり接戦の結果も報告されています[3]。

Nano Bananaを先に試したいのは、たとえば次のような場合です。

  • すでにGemini、Google AI Studio、Google系の開発ツールを使っている[35][43]
  • API経由で512、1K、2K、4Kの出力オプションを確認したい[35]
  • 大量のラフ案、バリエーション、ムードボードを短時間で作りたい
  • 画像内テキストより、光、質感、全体の見栄えを重視したい[3]
  • コストが重要な制約であり、ただし最終判断前に現行の請求ページで確認できる体制がある[6]

価格とレート制限：提供ソースで確認できること

OpenAI側は、提供ソース内でGPT-image-2の価格が比較的はっきり見えます。OpenAIの価格ページでは、GPT-image-2の画像入力が100万トークンあたり8ドル、キャッシュ画像入力が2ドル、画像出力が30ドル、テキスト入力が5ドル、キャッシュテキスト入力が1.25ドルとされています[14]。

またOpenAIのGPT Image 2モデルページには、階層別のレート制限が表示されています。スニペットではFreeは非対応、Tier 1は100,000 TPMと5 IPM、Tier 5は8,000,000 TPMと250 IPMとされています[13]。

Nano Bananaについては、Googleの公式画像生成スニペットでGemini APIのルート、アスペクト比、解像度オプションは確認できますが、GPT Image 2と同じ形式で直接比較できる価格表は提供ソース内に見えていません[35]。Analytics Vidhyaは、Nano Banana 2が大規模利用、特にバッチ処理で安価だと述べています[6]。ただし、これは第三者比較の主張です。本番予算を組む場合は、Google側の正確なモデル、APIルート、解像度、バッチ処理の有無、最新の課金ページを必ず確認する必要があります。

自社で公平に比べるなら

公開リーダーボードは出発点として便利ですが、画像生成はプロンプトの影響が大きい分野です。あるハンズオン比較では、GPT Image 2はプロンプト品質だけで1段階分ほど結果が変わり、場合によってはモデル差より大きい影響になったとされています[3]。

社内で比較するなら、最低限次の条件をそろえたいところです。

  1. 同じプロンプトと参照画像を使う。 GPT向けだけ作り込んだプロンプトと、Nano Banana向けの雑なプロンプトを比べてはいけません。
  2. 評価軸を分ける。 文字精度、指示追従、構図、写実性、編集品質、速度、コストを別々に採点します。
  3. 実際の制約を入れる。 アスペクト比、解像度、スループット、予算、レート制限を、現場の条件に合わせて確認します[13][14][35]。
  4. モデル名と日付を記録する。 GPT Image 2、Nano Banana 2、Nano Banana Pro、Gemini Flash Imageなど、名称が揺れるためです[30][35][43]。
  5. 可能ならブラインドレビューにする。 どちらのモデルが作った画像か分かると、人間の評価は変わりやすくなります。

2026年の最終判断

1つだけベンチマーク上の勝者を選ぶなら、答えはGPT Image 2です。Artificial Analysisは、テキストから画像生成でGPT Image 2（high）をElo 1331の首位として掲載しています[31]。画像内テキスト、複雑なレイアウト、厳密なプロンプト追従が必要な制作では、GPT Image 2を先に試すのが自然です。

ただし、本番ワークフローを1つのモデルに全部寄せる必要はありません。正確な文字、看板、UI画面、図解、パッケージ、複雑な構図はGPT Image 2。Geminiネイティブのアプリ、公式ドキュメントで確認しやすい4K出力、高速なビジュアル探索、後から文字を足せる画像はNano Banana。こうした使い分けが、2026年時点ではもっとも現実的です[35][43]。

要するに、ベンチマークの見出しはGPT Image 2が取る。けれど、制作現場の勝ち筋はNano Bananaにも十分ある、というのが今回の結論です。

Studio Global AI

Search, cite, and publish your own answer

Use this topic as a starting point for a fresh source-backed answer, then compare citations before you share it.

Studio Global AIで検索して事実確認

重要なポイント

  • テキストから画像生成の公開ベンチマークでは、Artificial AnalysisがGPT Image 2（high）をElo 1331で首位としている[31]。
  • 画像編集ではGPT Image 2がElo 1251、Nano Banana Proが1250で、提供データだけでは決定的な差とは言いにくい[30]。
  • 正確な文字、広告、UI、図解ならGPT Image 2、Gemini連携、4K出力、速い試作ならNano Bananaを先に試したい[35][43]。

人々も尋ねます

「GPT Image 2対Nano Banana、2026年の結論：ベンチマークはGPT、実務は使い分け」の短い答えは何ですか?

テキストから画像生成の公開ベンチマークでは、Artificial AnalysisがGPT Image 2（high）をElo 1331で首位としている[31]。

最初に検証する重要なポイントは何ですか?

テキストから画像生成の公開ベンチマークでは、Artificial AnalysisがGPT Image 2（high）をElo 1331で首位としている[31]。 画像編集ではGPT Image 2がElo 1251、Nano Banana Proが1250で、提供データだけでは決定的な差とは言いにくい[30]。

次の実践では何をすればいいでしょうか？

正確な文字、広告、UI、図解ならGPT Image 2、Gemini連携、4K出力、速い試作ならNano Bananaを先に試したい[35][43]。

次にどの関連トピックを検討すればよいでしょうか?

別の角度からの引用や追加の引用については、「Claude Securityとは：AnthropicのAIコード脆弱性スキャナーを企業はどう使うべきか」に進みます。

関連ページを開く

これを何と比較すればいいでしょうか？

この回答を「Grok 4.3 APIの読み方：100万トークン文脈と低単価でxAIは何を狙うのか」と照合してください。

関連ページを開く

研究を続けてください

IT Consulting Orange County CA, IT Services, IT Outsourcing - Technijian. # Anthropic Claude Security for Enterprise: What You Need to Know. Anthropic has officially opened Claude

Claude Securityとは：AnthropicのAIコード脆弱性スキャナーを企業はどう使うべきか

Claude Security公開ベータ版とは：AnthropicがAIで企業コードの脆弱性を探す仕組み

抽象 AI 介面顯示 Grok 4.3 API、1M context、token 價格與語音波形

Grok 4.3 APIの読み方：100万トークン文脈と低単価でxAIは何を狙うのか

Grok 4.3 APIの読み方：100万トークン文脈と低単価でxAIは何を狙うのか

小米 Q5、MIX 5 与小米 18 系列传闻的概念手机图

Xiaomi Q5はMIX 5ではなさそう　最新情報はXiaomi 18シリーズ寄り

Xiaomi Q5はMIX 5なのか？ 最新リークはXiaomi 18シリーズを示唆

Metas KI-Altersprüfung: Neue Regeln für Jugendliche in EU, USA und Brasilien

MetaのAI年齢確認：InstagramとFacebookで変わる13歳未満・10代保護

MetaのAI年齢確認でInstagramとFacebookはどう変わる？

研究に関する会話

あなた

リサーチクエスチョン

Search for GPT Image 2 vs. Nano Banana benchmarks and compare them as comprehensively as possible.

Studio Global AI40 ソース

引用された回答

GPT Image 2 appears to be the stronger benchmark leader, especially for prompt following, text-in-image, spatial reasoning, and edits, while Nano Banana is the better default when speed, cost, Gemini integration, and high-resolution/4K workflow matter more. The evidence is uneven: official docs confirm model availability/features, but many “benchmark” numbers come from third-party arenas or SEO-style comparison posts, so treat exact Elo gaps and category scores as directional rather than definitive.

Key benchmark takeaways

  • GPT Image 2 is listed in OpenAI’s API docs as gpt-image-2-2026-04-21, confirming it is an API model with documented rate limits and access controls [1].

  • Google’s official Nano Banana image-generation docs show support for multiple aspect ratios and selectable resolutions including 512, 1K, 2K, and 4K [2].

  • Third-party benchmark reports generally rank GPT Image 2 above Nano Banana/Nano Banana 2 in overall image-generation quality, with one Arena-related report claiming GPT Image 2 reached about 1512 Elo and led Nano Banana 2 by 242 points in text-to-image [13].

  • Artificial Analysis has a dedicated GPT Image 2 model page comparing quality, generation time, and price against other image models including Nano Banana, but the search result did not expose enough numeric details to independently verify all scores [11].

  • A hands-on comparison found a much closer result: 2 GPT wins, 2 Nano Banana wins, and 2 ties, summarizing GPT as better when “every character matters” and Nano Banana as better when “every pixel of light matters” [9].

Comparison table

DimensionGPT Image 2Nano Banana / Nano Banana 2Practical winner
Overall arena rankingReported as #1 in some third-party image arenas, with a claimed 1512 Elo and large lead over Nano Banana 2 [13]Reported as #2 in the same comparison, around 1360 Elo in one source [13]GPT Image 2, but verify live leaderboards
Text renderingMultiple comparisons say GPT Image 2 leads on text accuracy and layout-heavy outputs [10][14]Often described as improved but weaker for exact text and multi-constraint typography [9][14]GPT Image 2
Prompt adherenceGPT Image 2 is repeatedly described as stronger on complex constraints, spatial logic, and multi-object instructions [10][14]Nano Banana is competitive for simpler creative prompts and fast production tasks [9]GPT Image 2
Photorealism / lightingHands-on comparison says Nano Banana wins where lighting and pixel-level aesthetics matter [9]Nano Banana is often praised for realism, speed, and polished visuals [9]Nano Banana, depending on prompt
EditingArena-related snippets say GPT Image 2 scored highly on single-image edit tasks [13]Nano Banana is widely positioned as strong for editing and image-grounded workflows, but exact benchmark evidence is thinner in the available results [2][15]Slight GPT Image 2 on benchmark claims; Nano Banana for workflow
ResolutionOpenAI pricing/docs confirm GPT Image 2 exists, but search snippets did not expose a complete official resolution matrix [1][3]Google’s official docs show Nano Banana supports 512, 1K, 2K, and 4K outputs [2]Nano Banana for explicit 4K support
SpeedSome comparison posts claim Nano Banana is faster and more production-efficient [9][14]Official Google docs confirm generation API support but not benchmark speed in the search snippet [2]Nano Banana, based on third-party reports
CostOpenAI’s pricing page lists GPT-image-2 as “state-of-the-art” and gives token-based image pricing categories, but the snippet does not expose full per-image costs [3]Third-party sources claim Nano Banana/Nano Banana Pro can be materially cheaper per image, but exact figures vary across posts [5][14]Likely Nano Banana, but confirm current API pricing
EcosystemGPT Image 2 fits OpenAI/ChatGPT workflows and API usage [1][3]Nano Banana fits Gemini API, Google AI Studio, and Vertex-style workflows [2]Depends on stack

Where GPT Image 2 seems better

  • Use GPT Image 2 when the output must obey complicated instructions, object placement, scene logic, or precise layout constraints, because multiple comparisons describe it as stronger on spatial logic and multi-constraint prompts [10][14].

  • Use GPT Image 2 for images containing readable text, signs, UI mockups, labels, packaging, diagrams, or posters, because comparison posts consistently identify text rendering as a major GPT Image 2 advantage [10][14].

  • Use GPT Image 2 when you care most about benchmark rank, since third-party arena-style sources place it above Nano Banana 2 and report a large Elo lead [13].

Where Nano Banana seems better

  • Use Nano Banana when you need explicit 4K output support through Google’s documented image-generation API, because Google’s docs list selectable output resolutions including 4K [2].

  • Use Nano Banana when speed and cost matter more than maximum instruction fidelity, because third-party comparisons repeatedly position it as faster and more cost-efficient than GPT Image 2 [9][14].

  • Use Nano Banana if your workflow already lives in Gemini, Google AI Studio, or Google’s developer tooling, because Google documents Nano Banana image generation directly in the Gemini API docs [2].

Evidence quality and caveats

  • The strongest sources are the official OpenAI and Google docs for model availability, API support, pricing categories, aspect ratios, and resolutions [1][2][3].

  • The weakest evidence is exact “winner” scoring from SEO-style comparison blogs, because many publish benchmark tables without transparent prompt sets, sample sizes, or reproducible methodology [10][13][14].

  • Arena-style human-preference scores are useful for directional quality, but they can shift quickly as models update, prompts differ, and leaderboards separate text-to-image, editing, and multimodal tasks [8][11][13].

  • Insufficient evidence is available from the search results to state a fully verified, reproducible benchmark suite covering all categories such as typography, photorealism, character consistency, editing, latency, cost, and safety under one methodology.

Practical recommendation

  • Pick GPT Image 2 for: ad creatives with exact copy, infographics, product mockups, UI screenshots, diagrams, posters, multi-object layouts, and prompts where mistakes in text or relationships are unacceptable.

  • Pick Nano Banana for: high-throughput generation, 4K-oriented workflows, quick visual ideation, Gemini-integrated apps, lower-cost production, and photorealistic or lighting-heavy images where exact text is less important.

  • Best production strategy: route difficult text/layout/edit prompts to GPT Image 2, and route bulk, fast, high-resolution, or cost-sensitive prompts to Nano Banana.

情報源

  • [3] GPT Image 2 vs Nano Banana 2: Hands-On 2026 Comparisongenspark.ai

    Net: 2 GPT wins, 2 Nano Banana wins, 2 ties. A much tighter picture than the framing you'll see elsewhere. The mental model that holds up: GPT wins where every character matters. Nano Banana wins where every pixel of light matters. Most real work sits somew...

  • [6] Is GPT Image 2 the Best Image Generation Model? - Analytics Vidhyaanalyticsvidhya.com

    At scale, Nano Banana 2 is significantly cheaper, especially with batch processing. gpt-image-2 makes sense when: Text inside images must be correct Prompts involve multiple constraints or layouts Output consistency matters Otherwise, Nano Banana 2 is the m...

  • [13] GPT Image 2 Model | OpenAI APIdevelopers.openai.com

    gpt-image-2-2026-04-21 Rate limits Rate limits ensure fair and reliable access to the API by placing specific caps on requests or tokens used within a given time period. Your usage tier determines how high these limits are set and automatically increases as...

  • [14] API Pricing - OpenAIopenai.com

    Price Audio: $32.00 / 1M tokens for inputs $0.40 / 1M tokens for cached inputs $64.00 / 1M tokens for outputs Text: $4.00 / 1M tokens for inputs $0.40 / 1M tokens for cached inputs $16.00 / 1M tokens for outputs Image: $5.00 / 1M tokens for inputs $0.50 / 1...

  • [16] ChatGPT Images 2.0: OpenAI Launches Image Generation Model ...neurohive.io

    neurohive logo neurohive logo English Русский English ChatGPT Images 2.0: OpenAI Launches Image Generation Model With Reasoning, 2K Resolution, and Multilingual Text gpt-images-2 gpt-images-2 April 21, 2026, OpenAI released ChatGPT Images 2.0 powered by the...

  • [28] GPT Image 2 Launched April 21, 2026: 242-Point ELO Lead, Reasoning Mode & What It Means for AI Image Generation — CalcPro Blog — CalcProcalcpro.cloud

    10 min read --- Quick Numbers - 🚀 April 21, 2026 — GPT Image 2 ( gpt-image-2 ) official launch date - 🏆 +242 ELO — GPT Image 2's lead over Nano Banana 2 on Image Arena (largest in leaderboard history) - 📊 ELO 1512 — GPT Image 2 text-to-image score; 1513...

  • [29] Image Editing AI Leaderboard - Best Models Comparedarena.ai

    8 89 grok-imagine-image-pro (20260207)") xAI · Proprietary 1316±4 211,473 9 810 grok-imagine-image (20260207)") xAI · Proprietary 1312±4 146,225 10 1014 Bytedance seedream-4.5 Bytedance · Proprietary 1304±3 639,753 11 914 wan2.7-image-pro Alibaba · Propriet...

  • [30] Image Editing Leaderboard - Top AI Image Modelsartificialanalysis.ai

    Generate and compare your own images across top models like Nano Banana and GPT Image. Image Editing LeaderboardArtificial Analysis GPT Image 2 (high) Frequently Asked Questions Which is the best AI image editing model? GPT Image 1.5 (high) currently leads...

  • [31] Text to Image Leaderboard - Top AI Image Models - Artificial Analysisartificialanalysis.ai

    Generate and compare your own images across top models like Nano Banana and GPT Image. Text to Image LeaderboardArtificial Analysis GPT Image 2 (high), MAI-Image-2, ImagineArt 2.0 Frequently Asked Questions Which is the best Text to Image AI model? GPT Imag...

  • [35] Nano Banana image generation - Google AI for Developersai.google.dev

    from google import genai from google.genai import types from PIL import Image prompt = "An office group photo of these people, they are making funny faces." aspect ratio = "5:4" "1:1","1:4","1:8","2:3","3:2","3:4","4:1","4:3","4:5","5:4","8:1","9:16","16:9"...

  • [43] Next 2026 - Image Generation with Gemini - Nano Banana | Google Skillsskills.google

    This content is not yet optimized for mobile devices. For the best experience, please visit us on a desktop computer using a link sent by email. Note: To ensure a consistent and high-performance experience, this lab may provide cached responses for some mod...