GPT Image 2 vs Midjourney vs Nano Banana 2 : lequel utiliser ?

Si tu cherches des comparatifs "same prompt different model", tu trouveras beaucoup de screenshots - et tres peu de decisions.

Ce guide compare gpt-image-2 vs Midjourney vs Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) comme les equipes choisissent vraiment : ship-rate, controllabilite du prompt, fiabilite du texte, consistance en batch, et cout de retry.

Si ta vraie question est gpt image 2 vs midjourney vs nano banana 2, le chemin le plus rapide vers une reponse utile n'est pas un screenshot - c'est un petit benchmark avec une grille de scoring.

Note de scope importante :

• On mentionne d'autres variantes "banana" si besoin, mais le benchmark detaille, same-prompt de ce post est uniquement :
  • gpt-image-2
  • Midjourney
  • Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image)

Si tu veux un endroit rapide pour lancer les tests sur GPT Image 2 :

• Text-to-image : /text-to-image/gpt-image-2
• Image-to-image edits : /image-to-image/gpt-image-2
• Start simple : /ai-image-generator

TL;DR : choisis par livrable, pas par hype

• Choisis gpt-image-2 quand tu dois faire tenir des constraints (layout, regles de marque, "must / must not") et quand tu dois shipper des sets coherents.
• Choisis Midjourney quand tu optimises pour l'exploration esthetique et que tu peux tolerer plus d'iteration de prompt pour obtenir "the look".
• Choisis Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) quand tu veux iterer vite et que tu ships du social-first ou la variete prime sur l'adherence stricte a la spec.

C'est exactement l'enjeu de gpt image 2 vs midjourney vs nano banana 2 : ton livrable choisit le modele, pas l'inverse.

Si tu ne retiens qu'une phrase : le meilleur modele est celui qui shippe ton livrable exact avec moins de retries.

Comment faire un test "same prompt" propre (10-20 minutes)

Beaucoup de comparatifs sont injustes parce qu'ils melangent differences de modele et differences de prompt. Ne fais pas ca.

Pour gpt image 2 vs midjourney vs nano banana 2, le "same prompt" ne sert que si tu gardes aussi les conditions identiques (ratio, nombre de samples, et definition d'un pass).

Si tu publies tes resultats pour gpt image 2 vs midjourney vs nano banana 2, ajoute ton tableau de scoring - sinon personne ne peut reproduire la decision.

Verrouille ces variables :

1. Meme prompt sur les 3 modeles (pas de "prompt tuning" par modele).
2. Meme aspect ratio (choisis : 1:1 ou 4:5 pour des ads ; ne mélange pas).
3. Meme nombre d'outputs par prompt :
   • Round 1 : 4 images par modele, prompt identique
   • Round 2 : 4 images par modele, avec un fix minimal (une seule variable change)

Score chaque image comme :

• Ship-ready (utilisable tel quel)
• Fixable (un edit pass / un retry)
• Fail (constraints cassees, texte illisible, mauvais layout)

La metrique qui compte : ship-rate = ship-ready / total.

Quoi comparer (scoreboard anti "pretty picture bias")

Utilise une grille simple pour que la conclusion soit actionable :

1. Prompt controllability (les constraints tiennent ?)
2. Batch consistency (8-12 images coherentes comme un set ?)
3. Text-in-image reliability (headline lisible ? orthographe stable ?)
4. Editability (peux-tu corriger sans faire deriver toute l'image ?)
5. Retry cost (combien de retries avant un output usable ?)

Trois prompts de benchmark (copy-paste)

Ils sont concus pour montrer les differences vite, sans etre des prompts "gotcha".

Si tu rediges des resultats pour gpt image 2 vs midjourney vs nano banana 2, garde les prompts identiques et reporte la ship-rate par prompt (A/B/C), pas seulement ton meilleur exemple.

Prompt A : text-in-image poster (readability benchmark)

Commence par celui-ci. Le texte casse une pipeline tres vite.

Design a clean poster with a big, readable headline and one call-to-action.
Layout: centered headline on top, subheadline below, CTA button at the bottom.
Headline text (exact): "SPRING SALE"
Subheadline text (exact): "Up to 40% off"
CTA text (exact): "Shop now"
Style: modern minimalist, high contrast, generous margins, no extra text.
Colors: white background, black text, one accent color for the CTA button.

Fix minimal (Round 2) : change une seule variable :

• "increase headline font size by 25%" ou
• "increase text contrast" ou
• "increase margins and padding"

Prompt B : ecommerce hero (constraints + product clarity)

Create a premium ecommerce hero image for a product landing page.
Subject: a single matte black insulated water bottle on a clean studio surface.
Constraints: centered product, realistic proportions, no logos, no extra objects.
Lighting: softbox key light + gentle rim light, clean shadow, no harsh glare.
Background: smooth light gray gradient.
Composition: plenty of empty space above and to the sides for copy.

Fix minimal : "make the shadow softer and more realistic" (uniquement ca).

Prompt C : style consistency (set-building benchmark)

Execute-le 8 fois par modele et regarde le drift.

Create a social ad image in a consistent brand style.
Brand style: warm pastel palette, soft grain texture, gentle rounded shapes, calm mood.
Subject: a hand holding a small skincare serum bottle.
Constraints: same framing each time (mid-shot, centered subject), consistent lighting, consistent color palette.
No text, no logos, no extra products.

Fix minimal : "match the palette more strictly (warm pastel only)" (uniquement ca).

Ce que les resultats veulent dire (comment lire le score)

Avec les prompts ci-dessus, le "winner" depend de ce que tu notes :

• Si constraints + layout fidelity determinent si tu ships, priorise le modele avec moins de "creative reinterpretations".
• Si tu choisis une meilleure image parmi beaucoup, priorise le modele qui donne de la variete esthetique rapidement.
• Si ton output doit etre un set (8-12 images assorties), priorise le modele qui drift le moins sur le batch.

Tip operateur : un workflow en deux etapes est normal :

1. Un modele rapide / variety-friendly pour l'ideation.
2. gpt-image-2 (ou ton modele le plus controllable) pour les livrables finaux et le set-building.

Une decision matrix simple (choisir en 30 secondes)

Prends gpt-image-2 si :

• tu ecris tes prompts comme des specs (must/must-not, regles de layout, constraints)
• tu as besoin de batches consistents (sets de marque, produit, personnage)
• tu attends des revisions et tu veux un workflow qui reste controllable

Prends Midjourney si :

• tu explores des esthetiques, et "the look" compte plus que des constraints strictes
• tu peux te permettre plus d'iteration de prompt et de selection manuelle

Prends Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) si :

• la vitesse et l'iteration sont ton bottleneck
• tu ships des creatives social-first et tu selectionnes des winners dans un grand pool

Next step : lancer le benchmark dans GPT Image 2 Studio

Si tu compares gpt image 2 vs midjourney vs nano banana 2 pour du vrai travail, garde tes resultats : prompts, ship-rate counts, et au moins un screenshot de "failure mode" par modele. C'est ton evaluation harness.

Si tu veux tester les memes prompts sur GPT Image 2 maintenant :

• Generate : /text-to-image/gpt-image-2
• Refine / fix : /image-to-image/gpt-image-2

Ensuite colle Prompt A/B/C dans ton setup Midjourney et Nano Banana 2, et score la ship-rate cote a cote.

Ce workflow - benchmark, fixes minimaux, ship-rate - est la facon la plus fiable de trancher gpt image 2 vs midjourney vs nano banana 2 sans te faire aspirer par la hype.

Aucun frais cache et pas de renouvellement automatique.