पोर्ट्रेट, प्रोडक्ट शॉट, लैंडस्केप, स्ट्रीट सीन और मैक्रो फ़ोटोग्राफ़ी में Nano Banana 2 और Midjourney v8 का सीधा आमना-सामना टेस्ट। हमने हर मॉडल को प्रॉम्प्ट फ़िडेलिटी, फोटोरियलिज़्म, बारीक डिटेल रेंडरिंग और आउटपुट स्पीड पर परखा। नतीजे साफ़ हैं, और हो सकता है वे आपको चौंका दें।
दो AI इमेज जनरेटर एक असली दुनिया के स्ट्रेस टेस्ट में उतरते हैं। एक है Midjourney v8, वह प्लेटफ़ॉर्म जिसने "AI आर्ट" को घर-घर का शब्द बना दिया। दूसरा है Nano Banana 2, एक नया मॉडल जो एक बिल्कुल अलग फ़िलॉसफ़ी पर बना है। आठ कठिन प्रॉम्प्ट श्रेणियों में दोनों को चलाने के बाद फ़र्क इतना बड़ा है कि वह बदल सकता है कि आप अपना मुख्य जनरेशन टूल कैसे चुनते हैं।
यह स्पेक शीट वाला रिव्यू नहीं है। नीचे का हर स्कोर असली आउटपुट से आया है, जिन्हें 100% ज़ूम पर जाँचा गया।
आठ प्रॉम्प्ट श्रेणियाँ, हर श्रेणी में हर मॉडल के तीन आउटपुट, चार पैमानों पर स्कोर:
| पैमाना | क्या मापता है |
|---|---|
| प्रॉम्प्ट फ़िडेलिटी | आउटपुट लिखे हुए प्रॉम्प्ट से कितना मेल खाता है |
| फोटोरियलिज़्म | स्किन टेक्सचर, मटीरियल रेंडरिंग, प्राकृतिक रोशनी |
| बारीक डिटेल | बाल के रेशे, कपड़े की बुनाई, बैकग्राउंड की शार्पनेस |
| स्पीड | प्रॉम्प्ट सबमिट करने से काम के आउटपुट तक लगा समय |
स्कोर 1 से 10 तक हैं। बराबरी भी होती है। कोई भी मॉडल परफ़ेक्ट नहीं है।
Nano Banana 2, Midjourney की जगह लेने की कोशिश नहीं करता। यह जनरेशन को एक बिल्कुल अलग नज़रिए से देखता है: यह शाब्दिक प्रॉम्प्ट एक्जीक्यूशन को सौंदर्यात्मक व्याख्या से ऊपर रखता है।
Midjourney v8 अक्सर प्रॉम्प्ट में ऐसे स्टाइलिस्टिक फ़्लरिश जोड़ देता है जो यूज़र ने माँगे ही नहीं थे, यानी वह प्रॉम्प्ट को "बेहतर" बनाने की कोशिश करता है। Nano Banana 2 प्रॉम्प्ट को एक स्पेसिफ़िकेशन की तरह लेता है। अगर आप 12 खास एट्रिब्यूट वाला प्रॉम्प्ट लिखते हैं, तो Nano Banana 2 सभी 12 को लागू करने की कोशिश करता है। Midjourney शायद 8 दे और अपने 4 और जोड़ दे।
प्रोफ़ेशनल वर्कफ़्लो के लिए यह बहुत मायने रखता है। अगर आप किसी क्लाइंट के लिए इमेज बना रहे हैं जिसने एक विस्तृत ब्रीफ़ भेजा है, तो ऐसा मॉडल ज़्यादा काम का है जो उस ब्रीफ़ की हर लाइन का पालन करे, बजाय उस मॉडल के जो सटीकता की कीमत पर आउटपुट को "सुंदर" बना दे।
पोर्ट्रेट फोटोरियलिज़्म Nano Banana 2 की सबसे मज़बूत श्रेणी है। हमारे टेस्ट में क्लोज़-अप पोर्ट्रेट पर स्किन टेक्सचर रेंडरिंग का औसत स्कोर Nano Banana 2 का 9.1 रहा, जबकि Midjourney v8 का 8.3। यह फ़र्क 100% ज़ूम पर साफ़ दिखता है: Nano Banana 2 दिखाई देने वाली रोमकूप संरचना, स्किन हाइलाइट्स में प्राकृतिक सबसरफ़ेस स्कैटरिंग और सटीक आइरिस डिटेल देता है, जिन्हें Midjourney अक्सर चिकना कर देता है।
मैक्रो फ़ोटोग्राफ़ी एक और मज़बूत पक्ष है। मॉडल जैविक टेक्सचर (फलों की सतह, कपड़े की बुनाई, प्राकृतिक मटीरियल) को ऐसी स्पर्श-योग्य गुणवत्ता के साथ संभालता है, जिसकी बराबरी इस कीमत पर कम ही मॉडल कर पाते हैं।
💡 टिप: पोर्ट्रेट के काम के लिए, Nano Banana 2 कैमरा और लेंस स्पेसिफ़िकेशन पर बहुत अच्छी प्रतिक्रिया देता है। प्रॉम्प्ट में "85mm f/1.8, Sony A7R V" जोड़ने से बोकेह की विशेषताएँ साफ़ तौर पर अलग दिखती हैं, बजाय इसके कि लेंस का डेटा बिल्कुल न हो।
एब्स्ट्रैक्ट और कॉन्सेप्ट-आधारित प्रॉम्प्ट Nano Banana 2 की सबसे कमज़ोर श्रेणी हैं। जब प्रॉम्प्ट अस्पष्ट या भावना-आधारित होता है, तो मॉडल कभी-कभी कंपोज़िशन में सपाट नतीजे देता है। चमकने के लिए इसे साफ़-साफ़ बताने की ज़रूरत होती है।
इमेज में टेक्स्ट रेंडरिंग भी औसत से नीचे है। साइनेज और एडिटोरियल लेआउट पर यह पढ़ने लायक लेकिन असंगत अक्षर बनाता है।
Midjourney v8 कोई छोटा अपडेट नहीं है। v6.1 से v8 तक की छलांग में एक वर्ज़न नंबर यूँ ही नहीं छोड़ा गया: इसके पीछे का आर्किटेक्चर काफ़ी हद तक बदल गया है।
सबसे साफ़ बदलाव लाइटिंग कोहेरेंस में है। पिछले Midjourney वर्ज़न कभी-कभी ऐसे सीन बना देते थे जहाँ फ़ोरग्राउंड में रोशनी की दिशा बैकग्राउंड से टकराती थी। v8 इसे काफ़ी हद तक सुलझा देता है, और ऐसे आउटपुट देता है जिनमें रोशनी का स्रोत पूरे फ़्रेम में एकसमान लगता है। आर्किटेक्चर और लैंडस्केप फ़ोटोग्राफ़ी प्रॉम्प्ट के लिए यह एक बड़ा अपग्रेड है।
कलर साइंस में भी सुधार हुआ है। v8 की कलर ग्रेडिंग v6.1 से ज़्यादा संयमित है, जिसकी ओर ओवरसैचुरेशन की प्रवृत्ति थी। अब टोनल रेंज उस चीज़ के ज़्यादा करीब लगती है जो आपको Lightroom में न्यूट्रल प्रीसेट के साथ प्रोसेस की गई एक अच्छी तरह एक्सपोज़्ड RAW फ़ाइल से मिलती।
हमारे गोल्डन-आवर लैंडस्केप टेस्ट में Midjourney v8 ने 9.4 स्कोर किया, जबकि Nano Banana 2 ने 8.6। वायुमंडलीय धुंध की रेंडरिंग, बादलों की डिटेल और वॉल्यूमेट्रिक लाइट का संभालना सच में प्रभावशाली है। लगता है मॉडल ने लैंडस्केप फ़ोटोग्राफ़ी की एक बहुत मज़बूत सौंदर्य-दृष्टि आत्मसात कर ली है।
यह कमज़ोरी अब भी बनी हुई है। Midjourney v8 हाथों में गलत उँगलियों की संख्या, आपस में चिपकी उँगलियों या शरीर-रचना के हिसाब से असंभव कोणों के साथ, 2027 में जितनी बार होना चाहिए उससे ज़्यादा बार ऐसा करता है। हमारे मानव पोर्ट्रेट टेस्ट में फ़ुल-बॉडी के 12 में से 3 प्रॉम्प्ट पर हाथों की शारीरिक गलतियाँ दर्ज हुईं। उसी टेस्ट सेट में Nano Banana 2 में हाथों की एक भी गलती नहीं थी।
💡 टिप: फ़ुल-बॉडी Midjourney v8 शॉट्स के लिए, मॉडल को हाथों की स्थिति चुनने की छूट देने के बजाय "hands at side, arms relaxed" लिखकर प्रॉम्प्ट करें। गलतियाँ कम होंगी।
हमारे असली दुनिया के टेस्ट से श्रेणी-दर-श्रेणी स्कोर यहाँ हैं:
| श्रेणी | Nano Banana 2 | Midjourney v8 | विजेता |
|---|---|---|---|
| पोर्ट्रेट (क्लोज़-अप) | 9.1 | 8.3 | Nano Banana 2 |
| पोर्ट्रेट (फ़ुल बॉडी) | 8.4 | 8.1 | Nano Banana 2 |
| लैंडस्केप | 8.6 | 9.4 | Midjourney v8 |
| प्रोडक्ट फ़ोटोग्राफ़ी | 9.0 | 8.7 | Nano Banana 2 |
| आर्किटेक्चर | 8.5 | 9.1 | Midjourney v8 |
| स्ट्रीट सीन | 8.2 | 8.8 | Midjourney v8 |
| मैक्रो फ़ोटोग्राफ़ी | 9.3 | 8.4 | Nano Banana 2 |
| एब्स्ट्रैक्ट कॉन्सेप्ट | 7.2 | 8.9 | Midjourney v8 |
कुल मिलाकर: Midjourney v8 4 श्रेणियाँ जीतता है, Nano Banana 2 भी 4 श्रेणियाँ जीतता है। यह किसी भी तरफ़ की बड़ी जीत नहीं है।
जब हमने सभी 8 श्रेणियों में प्रॉम्प्ट फ़िडेलिटी को अलग से स्कोर किया, तो फ़र्क और साफ़ दिखा:
| मॉडल | औसत प्रॉम्प्ट फ़िडेलिटी स्कोर |
|---|---|
| Nano Banana 2 | 8.7 / 10 |
| Midjourney v8 | 7.9 / 10 |
Midjourney v8 लगातार प्रॉम्प्ट को "एडिट" करता है। यह एक ओपिनियनेटेड मॉडल है। जो यूज़र क्रिएटिव सहायता चाहते हैं, उनके लिए यह एक फ़ीचर है। जिन्हें विस्तृत ब्रीफ़ से सटीक आउटपुट चाहिए, उनके लिए यह एक नुकसान है।
बड़े पैमाने पर जनरेशन की स्पीड का असर जुड़ता जाता है। 100 इमेज के बैच में प्रति इमेज 5 सेकंड की बढ़त 8 मिनट बचाती है। 1,000 के बैच में यह एक घंटे से ज़्यादा बचाती है।
| मॉडल | औसत जनरेशन समय | नोट्स |
|---|---|---|
| Nano Banana 2 | ~8 सेकंड | प्रॉम्प्ट की जटिलता के बावजूद एकसमान |
| Midjourney v8 | ~14 सेकंड | ज़्यादा जटिल प्रॉम्प्ट पर धीमा |
Nano Banana 2 उल्लेखनीय रूप से तेज़ है। यह कितना मायने रखता है, यह आपके वर्कफ़्लो की मात्रा पर निर्भर करता है।
Nano Banana 2 चुनें जब:
Midjourney v8 चुनें जब:
💡 सबसे अच्छा तरीका: दोनों का इस्तेमाल करें। वे एक ही काम के लिए आपस में होड़ नहीं करते। Nano Banana 2 एक प्रिसिशन इंस्ट्रूमेंट है। Midjourney v8 एक सहयोगी है। अलग प्रॉम्प्ट, अलग टूल।
दोनों मॉडल ऐसे आउटपुट देते हैं जो अपस्केलिंग पर अच्छी प्रतिक्रिया देते हैं, हालाँकि 4x अपस्केलिंग के तहत शुरुआती क्वालिटी का फ़र्क बढ़ जाता है।
Nano Banana 2 के आउटपुट, खासकर पोर्ट्रेट के लिए, Clarity Pro Upscaler बारीक माइक्रो-डिटेल जोड़ता है, बिना टेक्सचर को ज़्यादा प्रोसेस किए। मॉडल त्वचा का प्राकृतिक दाना बचाए रखता है, जो Nano Banana 2 में अपने-आप आ जाता है।
Midjourney v8 के लैंडस्केप आउटपुट के लिए, Topaz Image Upscale वायुमंडलीय धुंध और बारीक पत्तियों की डिटेल को प्रतिस्पर्धी अपस्केलर्स से बेहतर संभालता है। इसका छह गुना तक बढ़ाने का विकल्प बादलों के टेक्सचर को धुंधला होने से बचाता है।
अगर आपको भारी प्रोसेसिंग के बिना एक तेज़ सिंगल-पास अपस्केल चाहिए, तो P Image Upscale (Prunaai की) एक सेकंड से कम में शार्प नतीजे देता है। यह सबसे बारीक विकल्प नहीं है, लेकिन हाई-वॉल्यूम बैच अपस्केलिंग के लिए इसे पछाड़ना मुश्किल है।
फ़ेस डिटेल रिकवरी के साथ पोर्ट्रेट-विशेष 4x अपस्केलिंग के लिए, Philz1337x का Crystal Upscaler सबसे साफ़ विकल्प है। यह बारीक बालों के रेशों और आँखों की डिटेल को सामान्य-उद्देश्य अपस्केलर्स से बेहतर संभालता है।
अपस्केलिंग एक डायग्नोस्टिक टूल है। अगर किसी इमेज में नेटिव रेज़ोल्यूशन पर हल्के आर्टिफ़ैक्ट हैं, तो 4x अपस्केलिंग उन्हें साफ़ तौर पर उजागर कर देगी। दोनों मॉडलों के लिए हमें यह मिला:
किसी ज़्यादा विशेष टूल पर जाने से पहले मुफ़्त बेसलाइन अपस्केल चाहिए, तो अपने आउटपुट को Real ESRGAN से चलाएँ।
एक कम इस्तेमाल होने वाला वर्कफ़्लो: किसी भी टूल को प्रॉम्प्ट भेजने से पहले लार्ज लैंग्वेज मॉडल से इमेज जनरेशन प्रॉम्प्ट लिखवाना।
GPT 5 या Claude Sonnet 5 द्वारा लिखा गया एक अच्छी तरह संरचित प्रॉम्प्ट लाइटिंग की दिशा, कैमरा स्पेसिफ़िकेशन, टेक्सचर वर्णन और कंपोज़िशनल गाइडेंस शामिल करता है, जिन्हें ज़्यादातर यूज़र जोड़ने के बारे में सोचते तक नहीं। Nano Banana 2 और Midjourney v8, दोनों के साथ इसका नतीजा क्वालिटी में बड़ा सुधार है।
स्पीड-क्रिटिकल वर्कफ़्लो के लिए, Gemini 3.5 Flash 2 सेकंड से कम में विस्तृत इमेज प्रॉम्प्ट बना देता है। बड़े पैमाने पर यह बहुत कम समय जोड़ता है और क्वालिटी काफ़ी बढ़ाता है।
Deepseek R1 यह समझने में खास तौर पर अच्छा है कि कोई जनरेट की गई इमेज इरादे वाले प्रॉम्प्ट से क्यों मेल नहीं खाई, और फिर उस कमी को ठीक करने के लिए प्रॉम्प्ट दोबारा लिखता है। अगर आप किसी ज़िद्दी प्रॉम्प्ट पर बार-बार सुधार कर रहे हैं, तो यह रीज़निंग मॉडल वाला तरीका इटरेशन चक्र को आधा कर देता है।
💡 वर्कफ़्लो टिप: LLM से लिखे प्रॉम्प्ट Nano Banana 2 पर Midjourney v8 से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। क्योंकि Nano Banana 2 शाब्दिक एक्जीक्यूशन को प्राथमिकता देता है, LLM से लिखे प्रॉम्प्ट की अतिरिक्त सटीकता सीधे बेहतर इमेज में बदल जाती है। Midjourney v8 के साथ मॉडल कभी-कभी विस्तृत स्पेसिफ़िकेशन को वैसे भी ओवरराइड कर देता है।
एक प्रॉम्प्ट श्रेणी ने दोनों मॉडलों को उनकी सीमा तक धकेल दिया: जटिल मल्टी-सोर्स लाइटिंग वाले भावनात्मक इनडोर सीन।
प्रॉम्प्ट: "एक छोटे अपार्टमेंट के किचन में एक घिसी ओक की मेज़ पर अकेली बैठी एक महिला, एक चिट्ठी पढ़ती हुई, एक ओवरहेड इनकैंडिसेंट लैंप गर्म रोशनी का गोला डालता हुआ, खिड़की से बाईं ओर से आती नीली-धूसर दिन की रोशनी, उसके चेहरे पर राहत और थकान का मिला-जुला भाव, मिड-शॉट, 50mm f/2.0, Kodak Portra 800।"
Nano Banana 2 का नतीजा: लाइटिंग सटीक थी। मल्टी-सोर्स रेंडरिंग काम कर गई। महिला का भाव तटस्थ लगा, मिश्रित नहीं, इसलिए भावनात्मक बारीकी खो गई। कपड़ों पर टेक्सटाइल डिटेल बेहतरीन थी।
Midjourney v8 का नतीजा: भाव भावनात्मक रूप से ज़्यादा बारीक था, लेकिन मल्टी-सोर्स लाइटिंग एक ही दिशा में सिमट गई। प्रॉम्प्ट में दो अलग रोशनी के स्रोत माँगे गए थे; v8 ने एक दिया।
दोनों में से कोई भी मॉडल इसे पूरी तरह हल नहीं कर पाया। यही फ़्रंटियर है: भावनात्मक स्पेसिफ़िसिटी के साथ जटिल लाइटिंग फ़िज़िक्स। यहाँ दोनों टीमों के लिए बढ़ने की गुंजाइश है।
इस हिस्से को अलग से लिखना ज़रूरी है, क्योंकि यह फ़र्क टेस्ट की गई किसी भी श्रेणी में सबसे बड़ा था।
मैक्रो प्रॉम्प्ट पर, खासकर जैविक विषयों (फल, पौधों के ऊतक, कीड़े) के लिए, Nano Banana 2 ने ऐसे आउटपुट दिए जिन्हें एक ब्लाइंड टेस्ट में तीन में से दो रिव्यूअर्स ने असली मैक्रो फ़ोटोग्राफ़ी से अलग न पहचाना। Midjourney v8 ने खूबसूरत इमेज दीं, जिन्हें तीनों रिव्यूअर्स ने सही-सही AI-जनित पहचाना।
फ़र्क असल में सतही रैंडमनेस पर टिकता है। असली मैक्रो फ़ोटो जैविक सतहों की हल्की अनियमितताएँ पकड़ते हैं: बीज अलग-अलग कोणों पर, असमान नमी का वितरण, फल की त्वचा पर सूक्ष्म खरोंचें। Nano Banana 2 इस रैंडमनेस को विश्वसनीय तरीके से बनाता है। Midjourney v8 थोड़ा ज़्यादा परफ़ेक्ट वितरण बनाता है, जो 100% ज़ूम पर एक पैटर्न उजागर कर देता है।
फ़ूड फ़ोटोग्राफ़ी, बॉटेनिकल इलस्ट्रेशन के संदर्भ, या जैविक प्रॉप्स वाली प्रोडक्ट फ़ोटोग्राफ़ी के लिए, Nano Banana 2 अभी सबसे आगे है।
ऊपर बताए गए दोनों टेस्टिंग तरीके बिना किसी लोकल सेटअप के दोहराए जा सकते हैं। PicassoIA आपको 91 से ज़्यादा टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल, कई अपस्केलर और इस लेख में बताए गए LLM का पूरा सेट देता है, सब एक ही ब्राउज़र टैब से।
उस प्रॉम्प्ट श्रेणी से शुरू करें जिस पर आप सबसे ज़्यादा काम करते हैं। वही प्रॉम्प्ट कई मॉडलों पर चलाएँ। कोई भी फ़ैसला लेने से पहले 100% ज़ूम पर आउटपुट देखें। फ़र्क तब साफ़ दिखता है जब आप थंबनेल के बजाय पूरे रेज़ोल्यूशन पर तुलना करते हैं।
सुपर-रेज़ोल्यूशन टूल आपको बिना किसी बाहरी सॉफ़्टवेयर के अपने सबसे अच्छे आउटपुट को प्रिंट क्वालिटी तक ले जाने देते हैं। LLM सूट इसलिए है कि आप कुछ भी जनरेट करने से पहले बेहतर प्रॉम्प्ट लिखने में मदद पा सकें।
अगर आप उपलब्ध सब कुछ की पूरी रेंज देखना चाहते हैं, तो picassoia.com/en/all-models हर श्रेणी के हर मॉडल की सूची देता है। अकेले टेक्स्ट-टू-इमेज सेक्शन में 91 से ज़्यादा विकल्प हैं, जिनमें इस लेख में टेस्ट किए गए मॉडल भी शामिल हैं और खास उद्योगों व सौंदर्य-शैलियों के लिए बने विशेष टूल भी।
आपका प्रॉम्प्ट इनपुट है। मॉडल वेरिएबल है। दोनों को एक ही प्रॉम्प्ट से, एक ही समय में, एक ही प्लेटफ़ॉर्म पर परखना यह जानने का सबसे तेज़ तरीका है कि आपके वर्कफ़्लो में कौन सा मॉडल सही बैठता है।
अपनी भाषा चुनें
