Vor dem Frühlingsfest entbrannte der "Kampf der Hundert Modelle": Warum hat die KI-Bildgenerierung plötzlich "Einsicht" bekommen?

Am 10. Februar tauchten Alibaba's Qwen-Image-2.0 und ByteDance's Seedream 5.0 Preview Version am selben Tag auf und entfachten einen "Kampf um KI-gestützte Bildgenerierung" kurz vor der chinesischen Neujahrszeit.

Die Veröffentlichung dieser beiden Modelle hat breites Interesse geweckt, nicht nur wegen des gleichen Veröffentlichungszeitpunkts, sondern auch wegen der gemeinsamen Ausrichtung auf Veränderungen in der KI-gestützten Bildgenerierung: Derzeit hat die KI-gestützte Bildgenerierung in Bezug auf Schlüsselkompetenzen wie kontrollierte Generierung, Textwiedergabe und Anpassung an verschiedene Szenarien deutliche Fortschritte gegenüber der Vergangenheit gemacht.

Wenn man die Entwicklung der KI-gestützten Bildgenerierung zurückverfolgt, hat es dieser Branche weniger als vier Jahre gedauert, von der "Durchbrechung" zur "Reife" zu gelangen.

Im Jahr 2022 gewann ein mit Midjourney erstelltes Bild namens "Space Opera" den ersten Preis bei einem Kunstwettbewerb auf der Colorado State Fair in den Vereinigten Staaten und löste so eine Furore aus, das Bild wurde zum Synonym für "KI-gestützte Bildgenerierung". Damals stand Midjourney jedoch noch hinter mehreren Hürden für die breite Öffentlichkeit: Bezahlte Abonnements, die Bedienung über Discord und komplexe Befehle machten es eher zu einem professionellen Schaffenswerkzeug.

"Space Opera" generiert von Midjourney

Damals befand sich die gesamte Branche noch in der frühen Erkundungsphase. Die meisten versuchten, "ob die KI schön aussehende Bilder zeichnen kann", statt "ob die KI praktische Probleme lösen kann".

Der Wendepunkt trat Anfang 2025 ein, als Google's Nano Banana mit seiner Leichtgewichtigkeit hervorstach und die KI-gestützte Bildgenerierung der breiten Öffentlichkeit näher brachte.

In diesem Jahr beschleunigten viele Hersteller ihren Eintritt in den Markt. Beispielsweise erreichte das Tencent Hunyuan Large Model, genauer gesagt das HunyuanImage 3.0, in der Rangliste der Text-zu-Bild-Generierung von LMArena im Oktober 2025 den ersten Platz unter 26 der weltweit führenden Modelle. Dies zeigte erstmals die technologische Stärke der chinesischen Hersteller.

Anfang 2026 ist das Feld der großen Bildmodelle zu einem Wettkampfplatz für mehrere Wettbewerber geworden: Qwen-Image-2.0 und Seedream 5.0 haben kurz vor den chinesischen Neujahrferien die Schlacht angekündigt.

In nur wenigen Jahren hat sich diese Branche von der Durchbrechung eines einzelnen Modells zu einem Wettlauf zwischen Großkonzernen entwickelt. Welche Veränderungen hat die KI-gestützte Bildgenerierung in dieser Zeit erfahren? Warum fehlt Midjourney, einst das "Zielmodell" der KI-gestützten Bildgenerierung, 2026 zunehmend?

In diesem Artikel werden hauptsächlich Qwen-Image-2.0, Seedream 5.0 und Nano Banana als Beispiele herangezogen - die ersten beiden repräsentieren den neuesten Fortschritt chinesischer Spitzenhersteller im Bereich der Bildgenerierung, während Nano Banana 2025 als Leichtgewichtmodell den breiten Markt eröffnete. Wir konzentrieren uns auf die Unterschiede in den Technologiestrategien dieser drei Modelle und erklären diese Schlüsselprobleme in einfacher und verständlicher Sprache.

01 Warum hat die KI-gestützte Bildgenerierung plötzlich "Verständnis" gewonnen?

In den letzten 12 Monaten hat die KI-gestützte Bildgenerierung eine qualitative Veränderung von "Bild zeichnen können" zu "praktische Aufgaben erledigen können" vollzogen. Es geht nicht mehr um Parameter und Geschwindigkeit, sondern um Kontrollierbarkeit, Erzählfähigkeit und Anwendungsfälle.

Schauen wir uns zunächst die Marksteine zweier wichtiger Zeitpunkte an:

Im Jahr 2025 hat Nano Banana das Zeitalter der "leichtgewichtigen und erschwinglichen" KI-gestützten Bildgenerierung eingeleitet. Vorher war die KI-gestützte Bildgenerierung "exklusiv für High-End-Nutzer", da es komplexe Bedienungen erforderte und häufig eine Menge unbrauchbarer Bilder generierte. Erst als Google's Nano Banana aufkam, wurde diese Hürde gebrochen: Es kann Text und Bild nativ integrieren und schnell Bilder generieren, ohne komplexe Befehle zu benötigen.

Die neuen Modelle, die ByteDance und Alibaba am gleichen Tag veröffentlicht haben, sind auch eine Konzentration von technologischen Durchbrüchen: Das Innovationselement von Qwen-Image-2.0 besteht darin, dass es zum ersten Mal die Funktionen der Bildgenerierung und -bearbeitung in einer einzigen Modellarchitektur vereinigt, was die Effizienz der Bildgenerierung deutlich verbessert. ByteDance's Seedream 5.0 betont die Verbesserung des Intelligenzniveaus, stärkt die Fähigkeit, Prompts zu verstehen und unterstützt die Bildgenerierung durch Suche, mehrstufige logische Schlussfolgerungen und die Integration von Onlinewissen.

Hinter diesem technologischen Sprung liegen die Durchbrüche in vier Kernkompetenzen:

○ Native Multimodalität: Die Textgenerierung ist kein Schwachpunkt mehr. Früher war das größte Problem der Diffusionsmodelle, dass die Texte in den Bildern unleserlich waren. Durch die native Multimodalität kann das Modell die Anforderungen präzise verstehen und genaue Texte generieren. Wenn man beispielsweise eine PowerPoint-Präsentation generiert, sind nicht nur die Diagramme korrekt, sondern auch die Titel und Datenbeschriftungen sofort in Ordnung.

○ Alignment mit der realen Welt: Abschied von "antiphysikalischen" Bildern. Die generierten Bilder folgen nun den physikalischen Gesetzen der realen Welt: Die Licht- und Schattenrichtungen sind einheitlich, die Materialtexturen sind realistisch und die räumlichen Beziehungen sind vernünftig. Das Reflexionsverhalten von Metall und die Falten von Stoffen werden präzise wiedergegeben. Es gibt keine absurden Fehler wie "eine Person läuft im Regen, aber der Schatten ist von einer sonnigen Szene".

○ Kontrollierte Generierung: Vom "zufälligen Ziehen" zum "Zielen und Treffen". Endlich ist es möglich, die Details präzise zu kontrollieren: Lokale Änderungen beeinflussen nicht das Ganze, der gleiche Stil kann in einer ganzen Serie aufrechterhalten werden und mehrfache Bearbeitungen führen nicht zu "Gesichtsveränderungen". Wenn man eine Reihe von E-Commerce-Bildern erstellt, kann man den einheitlichen Stil aufrechterhalten. Wenn man die Farbe eines Produkts ändert, muss man nicht das gesamte Bild neu generieren.

○ Dynamische Erzählung: Das Modell kann komplexe Anforderungen verstehen und selbstständig schlussfolgern. Es ist nicht mehr so, dass es einfach "macht, was man sagt", sondern die KI kann die dahinter liegende Geschäftlogik verstehen. Wenn man eingibt: "Generiere eine Reihe von Produktmarketingbildern", wird das Modell automatisch schlussfolgern, dass Haupt-KV, Detailseiten, Banners und andere Größen und Zwecke benötigt werden, und mit einem Klick die kompletten Deliverables ausgeben.

02 Unterschiedliche Technologiestrategien, unterschiedliche Stärken

Viele Menschen haben möglicherweise die Frage: Viele Modelle scheinen alle in der Lage zu sein, Bilder aus Text zu generieren und zu bearbeiten. Was sind die tatsächlichen Unterschiede beim Einsatz?

Tatsächlich liegt der Kernunterschied in der "Technologiestrategie". Wenn man die Gemeinsamkeit als "alle können kochen" beschreibt, dann ist der Unterschied, dass "manche sich auf chinesische Küche spezialisieren, manche auf westliche Küche und manche auf exklusive private Menüs". Die bevorzugten Szenarien sind völlig unterschiedlich.

Schauen wir uns zunächst die Gemeinsamkeiten an: Die "grundlegende Einigkeit" dieser Modelle. Unabhängig von den Schwerpunkten der einzelnen Hersteller ist die Kernlogik dieselbe: Alle setzen auf die end-to-end multimodale Bildgenerierung. Bevor Neueinsteiger ein Modell auswählen, können sie sich zunächst die Gemeinsamkeiten der beliebten und guten großen Modelle anschauen:

Erstens: Alles in einem Tool. Text-zu-Bild, Bild-zu-Bild, Bildbearbeitung, lokale Änderungen, Stilwechsel... Ein Tool deckt alles ab, man muss nicht ständig zwischen verschiedenen Plattformen wechseln. Was früher möglicherweise mit drei oder vier Softwareprogrammen zusammen erledigt werden musste, kann jetzt von einem einzigen Modell abgedeckt werden.

Zweitens: Die KI kann die Schaffensabsicht wirklich verstehen. Der Benutzer muss die Anforderungen nicht zerlegen. Wenn man der KI beispielsweise sagt: "Mach mir eine Reihe von E-Commerce-Hauptbildern", versteht sie, dass es um ein ganzes visuelles Konzept geht, und gibt nicht einfach ein einzelnes Bild aus. Es wird jedoch empfohlen, die Prompts so klar und präzise wie möglich zu formulieren, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Drittens: Hohe Generierungseffizienz. Die Algorithmen der Diffusionsmodelle wurden tiefgreifend optimiert. Die Generierungsgeschwindigkeit hat stark zugenommen, ohne dass die Qualität leidet. Früher musste man möglicherweise mehrere Minuten auf ein Bild warten, jetzt kann man das Ergebnis in wenigen Sekunden sehen.

Darüber hinaus kann es für kommerzielle Anwendungen eingesetzt werden, unterstützt die Feinabstimmung von Details und die Einheitlichkeit des Stils mehrerer Bilder und kann die Lieferstandards für kommerzielle Szenarien wie E-Commerce, Design und Marketing wirklich erfüllen.

Da die Technologiestrategien der großen Modelle unterschiedlich sind, zeigen sie auch unterschiedliche Eigenschaften. Schauen wir uns nun einige typische Szenarien an und sehen, wie sich die verschiedenen Modelle in diesen Szenarien verhalten:

Schauen wir uns zunächst den Szenario der chinesischen Schaffensarbeit an.

Nehmen wir Qwen-Image-2.0 als Beispiel. In Bezug auf die Technologiestrategie verwendet Qwen die MMDiT-Multimodal-Diffusionsarchitektur und integriert die Bildgenerierungs- und -bearbeitungsfähigkeiten in einem Modell.

Konkret kann es relativ lange chinesische Befehle (bis zu 1.000 Zeichen) analysieren und die Generierung chinesischer Texte ist relativ genau. Wenn man beispielsweise Bilder mit klassischen chinesischen Gedichten generiert, wie z.B. "Yu Lin Ling - Die einsame Heuschrecke piept so traurig", kann es die Schriftform und das Layout gut wiedergeben. Diese Fähigkeit ist für Szenarien nützlich, in denen chinesische Texte in Bildern präzise dargestellt werden müssen, wie z.B. Plakate und Werbebilder.

Die Beschränkung dieser Fähigkeit besteht jedoch darin, dass in Szenarien, in denen das neueste Wissen oder komplexe Informationen verstanden werden müssen, möglicherweise die Aktualität der Trainingsdaten einschränkend wirkt.

Generiert von Qwen-Image-2.0

Qwen-Image-2.0 unterstützt auch verschiedene Schriftarten. Beispielsweise kann man das chinesische Gedicht "Tan Chun Ling - Die Vorhänge bewegen sich leicht" von Zhao Ji, dem Kaiser Huizong von Song, in seiner Schriftart "Shoujin Ti" schreiben:

Generiert von Qwen-Image-2.0

Ein weiteres typisches Szenario ist die Schaffensarbeit, die auf aktuelle Inhalte angewiesen ist.

Nehmen wir Seedream 5.0 als Beispiel. Es verwendet eine hybride Multimodalarchitektur und integriert ein RAG-Wissensregister und die Fähigkeit zur Online-Suche. Einfach ausgedrückt, kann das Modell beim Generieren von Bildern zunächst Informationen recherchieren, den Kontext verstehen und dann erst schaffen.

Demonstration der Online-Suchfähigkeit, eigenes Testbild des Autors

Das praktische Ergebnis ist: Wenn man Bilder von neuen Dingen generieren möchte, wie z.B. ein neues Smartphone, das 2026 auf den Markt kam, oder eine aktuelle Ereignisszene, kann es die echten Informationen durch die Suche abrufen und dann generieren, anstatt sich ausschließlich auf die Trainingsdaten zu verlassen und "erraten" zu müssen. Dies ist für Szenarien nützlich, die auf aktuelle Inhalte angewiesen sind.

Die Beschränkung dieser Technologiestrategie besteht jedoch darin, dass die Ergebnisse der Online-Suche nicht immer 100 % genau sind. Da die Inhalte im Internet unterschiedlich sind, sollten die generierten Inhalte am besten manuell überprüft werden.

Ein weiteres Szenario ist die Generierung von kreativen Inhalten. Die Anforderungen in diesem Bereich sind oft abstrakt und erfordern, dass das Modell die Schaffensabsicht wirklich versteht, anstatt die Worte buchstäblich auszuführen.

Generiert von Seedream 5.0

Wenn ich beispielsweise den Schaffensbefehl "Li Bai wandert durch den Weltraum" eingebe, versteht das große Modell, dass es sich um eine kreative Anforderung im surrealen Stil handelt, und nicht um die buchstäbliche Bedeutung. Das generierte Bild wird die Gestalt des klassischen Dichters beibehalten und gleichzeitig den Weltraum als Hintergrund integrieren.