ทดสอบ AiPASS สร้างภาพ: 5 โมเดลไหนเหมาะกับงานการตลาด

TH-AI Passport เปิดให้ประชาชนไทยลงทะเบียนตั้งแต่ 19 สิงหาคม 2569 และเริ่มใช้งานโครงการวันที่ 31 สิงหาคม 2569 ผ่านแพลตฟอร์ม AiPASS ซึ่งรวมโมเดล Generative AI จากหลายค่ายไว้ในที่เดียว ซึ่งแม้เราอาจได้เห็นผลงานของแพลทฟอร์มนี้ผ่านสื่อกันมาบ้าง แต่ก็อาจยังไม่เห็นชัดๆว่า ระบบการสร้างภาพของ AiPASS มีกี่โมเดล และความสามารถของแต่ละโมเดลเป็นอย่างไร

Marketing Oops! จึงทดลองสร้างภาพจากโมเดลที่มีให้ใช้ในโหมด “สร้างภาพ”  ได้แก่ Seedream 4.0, Seedream 5.0 Lite, Nano Banana, Nano Banana Pro และ GPT-Image 2.0 โดยใช้ Prompt เดียวกันกับทุกโมเดลใน 5 โจทย์ที่ใกล้กับงานประจำวันของทีมการตลาด

ไปดูกันทีละโจทย์เลยแล้วลองดูกันว่าโมเดลไหนทำได้ดี โมเดลไหนที่ยังไม่เวิร์ค จะได้เลือกใช้โมเดลให้ตรงกับงานกันเลย

5 โจทย์ที่ลองกับทุกโมเดล

สำหรับ 5 โจทย์ที่เราเลือก เป็นโจทย์ที่เชื่อมกับงานภาพของนักการตลาดตั้งแต่ต้นทางจนถึงงานนำเสนอ ได้แก่ ภาพโฆษณา ภาพเมนูอาหาร Infographic แคตาล็อกสินค้า และ Storyboard โดยส่ง Prompt เดียวกันให้ทุกโมเดลในแต่ละหมวด เพื่อดูทั้งการตีความ brief รายละเอียดบนภาพ และความพร้อมต่อการนำไปทำงานต่อ

1) ภาพโฆษณา

โจทย์นี้ดูความสามารถในการอ่าน brief และจัดองค์ประกอบให้ภาพมีจุดขายชัดพอสำหรับงานสื่อสารแบรนด์ โดย Prompt ที่เราใช้คือ

สร้างภาพโฆษณาสินค้าจากภาพที่แนบ สำหรับโพสต์ Facebook ขนาด 1:1 ออกแบบให้น่าสนใจ สะดุดตา และดูเป็นโฆษณาระดับมืออาชีพ โดยคงรายละเอียดสินค้าต้นฉบับให้ถูกต้อง

ผลลัพธ์ที่ได้

2) ภาพเมนูอาหาร

หมวดนี้ดูทั้งความน่ากินของภาพ ความสมจริงของวัตถุดิบ และการจัดวางข้อมูลในบริบทเมนู ซึ่งเป็นโจทย์ที่ร้านอาหารและแบรนด์ FMCG มักต้องใช้ โดย Prompt ที่เราใช้คือ

Prompt: ทำเมนูร้านกาแฟ สไตล์ มินิมอล โทนสีเขียว ขาว ชื่อร้าน Oops! Coffee มีเมนูกาแฟหลักๆให้เลือก พร้อมตัวเลือกเมล็ดกาเฟ และราคา มีเมนูอื่นๆด้วย เช่น ชาเขียว มัจฉะ และ non-coffee อื่นๆ พร้อมกับ เค้ก และครัวซอง เด่นๆของร้าน

ผลลัพธ์ที่ได้

3) Infographic

โจทย์ Infographic ทดสอบการจัดลำดับข้อมูล รายละเอียด และตัวอักษร โดยเฉพาะเมื่อภาพต้องสื่อสารข้อความในพื้นที่จำกัด โดย Prompt ที่เราใช้คือ

Prompt ทำภาพอินโฟกราฟฟิค 6 เทรนด์การออกแบบปี 2026 ให้หน่อยสไตล์ภาพเป็นแบบมินิมอล พร้อมภาพตัวอย่างในแต่ละเทรนด์

ผลลัพธ์ที่ได้

4) แคตาล็อกสินค้า

งานแคตาล็อกต้องทำให้สินค้าเป็นพระเอกของภาพ พร้อมรักษารายละเอียดที่จำเป็นต่อการสื่อสาร ทีมจึงดูทั้งความแม่นของรูปสินค้าและการจัดฉากโดยรอบ โดย Prompt ที่เราใช้คือ

Prompt: ทำภาพสำหรับร้านขายเสื้อยืด ทำเป็นสไตล์มินิมอล แสดงให้เห็นนางแบบเอเชียที่สีผิวต่างกัน ใส่เสื้อสีที่เหมาะกับสีผิวของตัวเองเป็นตัวอย่างให้ลูกค้าดู

ผลลัพธ์ที่ได้

5) Storyboard

หมวดสุดท้ายเป็นการทดสอบการเล่าเรื่องเป็นลำดับภาพ เพื่อดูว่าโมเดลรักษาบริบทของแต่ละฉากและสื่อสารทิศทางงานวิดีโอหรือโฆษณาได้แค่ไหน โดย Prompt ที่เราใช้คือ

ทำ story board 6 shot สำหรับถ่ายทำโฆษณาครีมกันแดด นายแบบเป็นผู้ชายที่มีกิจกรรมชอบออกกำลังกายตีเทนนิสเจอแดดที่ทำร้ายผิวและต้องใช้ครีมกันแดด

ผลลัพธ์ที่ได้

อันดับ 1: GPT-Image 2.0

จากชุดทดสอบนี้ GPT-Image 2.0 ให้ผลลัพธ์ที่สม่ำเสมอที่สุดในทั้ง 5 โจทย์ แม้ Prompt ที่ใช้มีรายละเอียดไม่มาก โมเดลยังตีความงานและสร้างภาพที่ตอบเป้าหมายของโจทย์ได้ดี

จุดที่ทำให้ผลลัพธ์โดดเด่นคือความพร้อมของภาพในหลายประเภทงาน ตั้งแต่งานโฆษณาไปจนถึงงานที่มีโครงสร้างข้อมูลอย่าง Infographic และ Storyboard สำหรับทีมที่ต้องการภาพตั้งต้นเพื่อนำไปปรับต่อใน workflow การตลาด โมเดลนี้เป็นตัวเลือกแรกจากการทดสอบครั้งนี้

อันดับ 2: Nano Banana Pro

Nano Banana Pro ทำผลงานได้ดีในโจทย์ภาพโฆษณาและแคตาล็อกสินค้า ภาพมีทิศทางที่นำไปใช้ต่อได้ โดยเฉพาะเมื่อโจทย์เน้นภาพหลักและองค์ประกอบสินค้า

อย่างไรก็ตาม ในหมวด Infographic และเมนูอาหาร รายละเอียดของผลลัพธ์ยังไม่ครบตามสิ่งที่ทีมต้องการ จึงเหมาะกับงานที่ยอมให้ทีมออกแบบเข้ามาเก็บรายละเอียดต่อมากกว่าใช้เป็นไฟล์สุดท้ายทันที

อันดับ 3: Nano Banana

Nano Banana เหมาะกับงานสร้างภาพพื้นฐานที่ไม่ได้มีรายละเอียดซับซ้อนมาก ผลลัพธ์ในชุดทดสอบช่วยสร้างพื้นหลังหรือ mood ของภาพได้ในระดับหนึ่ง

ข้อจำกัดอยู่ที่การรับบริบทละเอียดและการสร้างตัวอักษรภาษาไทย จึงควรมองเป็นเครื่องมือสำหรับร่าง visual direction หรือสร้างภาพตั้งต้น ก่อนให้ทีมเติมข้อความและรายละเอียดสำคัญในโปรแกรมออกแบบ

Seedream 4.0 และ Seedream 5.0 Lite: ยังไม่ผ่านโจทย์ทดสอบนี้

Seedream 4.0 และ Seedream 5.0 Lite ไม่ได้รับการจัดอันดับจากผลทดสอบครั้งนี้ เพราะผลลัพธ์ในโจทย์ภาพโฆษณายังไม่ปรับตาม Prompt ที่กำหนดตามที่ทีมคาดหวัง ข้อความบนภาพก็อ่านไม่ได้ และมีอักขระที่ไม่ตรงกับภาษาไทย

สำหรับงานที่ต้องสื่อสารข้อความละเอียดหรือมีข้อกำหนดด้านภาพชัดเจน ทีมควรทดสอบ Prompt และผลลัพธ์ของสองโมเดลนี้ให้รอบก่อนนำไปใช้จริง ผลลัพธ์อาจเปลี่ยนได้ตามเวอร์ชันโมเดล การตั้งค่า และลักษณะ Prompt

เลือกโมเดลตาม “ระดับความพร้อมของงาน”

การทดสอบนี้ช่วยให้เห็นว่าโมเดลสร้างภาพแต่ละตัวไม่ได้เหมาะกับงานประเภทเดียวกัน หากต้องการภาพที่ตีความ brief ได้กว้างและพร้อมนำไปทำงานต่อ GPT-Image 2.0 ทำผลงานนำในชุดนี้ ส่วน Nano Banana Pro เหมาะกับโจทย์ภาพโฆษณาและสินค้า ขณะที่ Nano Banana ยังมีประโยชน์ในฐานะเครื่องมือสร้างภาพตั้งต้น

ก่อนเลือกใช้กับงานจริง ลองเริ่มจาก Prompt ที่ระบุวัตถุประสงค์ องค์ประกอบภาพ ข้อความที่จำเป็น และข้อจำกัดของแบรนด์ให้ชัด แล้วเทียบผลลัพธ์ด้วยเกณฑ์เดียวกัน การมีหลายโมเดลในแพลตฟอร์มเดียวจะมีความหมายก็ต่อเมื่อเรารู้ว่าโจทย์ไหนควรส่งให้โมเดลใด

ที่มา: AiPASS