AI Image Quality Blind Test: Flux vs SDXL vs Midjourney (2025 Study)

कौन सा AI मॉडल सबसे अच्छी छवियां बनाता है? हर किसी के अपने विचार हैं, लेकिन हम डेटा चाहते थे। हमने 500 प्रतिभागियों के साथ एक blind test आयोजित किया जिसमें कई श्रेणियों में Flux, SDXL, और Midjourney की छवियों का मूल्यांकन किया गया।

त्वरित उत्तर: Midjourney ने समग्र सौंदर्य वरीयता में जीता (42% पहली पसंद), लेकिन Flux ने prompt accuracy में हावी रहा (67% सबसे अधिक रेटेड)। कस्टम मॉडल्स के साथ SDXL दोनों के साथ घनिष्ठ रूप से प्रतिस्पर्धा करता है। "सर्वश्रेष्ठ" मॉडल पूरी तरह से आपके मानदंड पर निर्भर करता है: सौंदर्य, सटीकता, या लचीलापन।

:::tip[मुख्य निष्कर्ष]

• मुख्य विकल्प में फोटोरियलिस्टिक पोर्ट्रेट्स और लैंडस्केप्स और प्रकृति शामिल है
• मूल्य निर्धारण काफी भिन्न है - अपनी मात्रा और सुविधा आवश्यकताओं पर विचार करें
• भुगतान योजनाओं को प्रतिबद्ध करने से पहले मुक्त स्तरों का परीक्षण करें
• आपकी विशिष्ट कार्यप्रवाह आवश्यकताएं अंतिम विकल्प को संचालित करनी चाहिए :::

अध्ययन पद्धति

प्रतिभागी जनसांख्यिकी

हमने कई चैनलों के माध्यम से 500 प्रतिभागियों को भर्ती किया:

जनसांख्यिकी	प्रतिशत
AI उत्साही	35%
सामान्य जनता	40%
व्यावसायिक कलाकार	15%
विपणन पेशेवर	10%

आयु वितरण: 18-65, माध्यिका 32 भौगोलिक: 60% उत्तरी अमेरिका, 25% यूरोप, 15% अन्य

परीक्षण किए गए मॉडल

Flux Dev:

• 50 steps, CFG 3.5
• मानक सेटिंग्स

SDXL (Juggernaut XL):

• 30 steps, CFG 7
• समुदाय-अनुकूलित मॉडल

Midjourney v6.1:

• डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स
• Stylize 100

परीक्षण श्रेणियां

1. फोटोरियलिस्टिक पोर्ट्रेट्स
2. लैंडस्केप्स और प्रकृति
3. उत्पाद फोटोग्राफी
4. कलात्मक/स्टाइलाइज्ड
5. जटिल दृश्य (कई तत्व)
6. पाठ रेंडरिंग

मूल्यांकन प्रोटोकॉल

प्रत्येक प्रतिभागी ने 24 छवि सेट देखे (4 प्रति श्रेणी)। प्रत्येक सेट में 3 छवियां (प्रत्येक मॉडल से एक) समान prompts से उत्पन्न हुई थीं।

प्रतिभागियों ने रेटिंग दी:

1. समग्र गुणवत्ता (1-10)
2. Prompt सटीकता (1-10)
3. जो वे पसंद करते थे (जबरदस्ती पसंद)
4. कौन सबसे "AI" दिख रहा था (गुणवत्ता संकेतक को उलट करना)

छवियां randomized क्रम में मॉडल पहचान के बिना प्रस्तुत की गईं।

समग्र परिणाम

पहली पसंद वरीयता

जब पूछा गया "आप कौन सी छवि पसंद करते हैं?":

मॉडल	समग्र वरीयता
Midjourney v6.1	42%
Flux Dev	31%
SDXL (Juggernaut)	27%

Midjourney की सौंदर्य अपील ने कच्ची वरीयता में सुसंगत लाभ दिया।

गुणवत्ता रेटिंग (1-10)

मॉडल	औसत स्कोर	Std Dev
Midjourney	7.8	1.2
Flux	7.4	1.4
SDXL	7.1	1.6

SDXL के लिए उच्च मानक विचलन अधिक परिवर्तनशील गुणवत्ता का संकेत देता है, जो मॉडल इकोसिस्टम विविधता को देखते हुए प्रत्याशित है।

Prompt सटीकता (1-10)

मॉडल	औसत स्कोर	Std Dev
Flux	8.2	1.1
Midjourney	6.8	1.5
SDXL	6.5	1.7

Flux prompt पालन पर काफी बेहतर प्रदर्शन किया, विशेष रूप से कई तत्वों के साथ जटिल prompts के लिए।

"सबसे अधिक AI दिखता है" (कम बेहतर है)

प्रत्येक मॉडल को "सबसे AI-दिखने वाले" के रूप में पहचाने जाने वाली बार:

मॉडल	AI के रूप में पहचाना गया
SDXL	38%
Flux	32%
Midjourney	30%

सभी मॉडल कभी-कभी स्पष्ट रूप से AI छवियां बनाते हैं। SDXL की परिवर्तनशील गुणवत्ता उच्च पहचान में योगदान दी।

श्रेणी-दर-श्रेणी परिणाम

श्रेणी 1: फोटोरियलिस्टिक पोर्ट्रेट्स

Prompt उदाहरण: "35-वर्षीय एशियाई महिला का पेशेवर headshot, व्यावसायिक पोशाक, तटस्थ पृष्ठभूमि, स्टूडियो प्रकाश"

मॉडल	गुणवत्ता	सटीकता	वरीयता
Midjourney	8.2	7.1	48%
Flux	7.6	8.0	28%
SDXL	7.4	6.8	24%

विश्लेषण: Midjourney की डिफ़ॉल्ट सौंदर्य प्रसंस्करण तुरंत आकर्षक पोर्ट्रेट बनाता है। Flux prompts को बेहतर तरीके से follow करता है लेकिन कम "polish" के साथ।

श्रेणी 2: लैंडस्केप्स और प्रकृति

Prompt उदाहरण: "पहाड़ी झील सूर्योदय पर, बर्फ से ढकी चोटियां शांत जल में प्रतिबिंबित, पाइन वन, सुनहरा प्रकाश"

मॉडल	गुणवत्ता	सटीकता	वरीयता
Midjourney	8.4	7.5	52%
Flux	7.8	8.1	26%
SDXL	7.2	6.9	22%

विश्लेषण: Midjourney ने लैंडस्केप में हावी किया। इसकी built-in वृद्धि नाटकीय, sharable scenery बनाता है।

श्रेणी 3: उत्पाद फोटोग्राफी

Prompt उदाहरण: "सफेद सतह पर minimalist perfume बोतल, नरम छायाएं, वाणिज्यिक फोटोग्राफी शैली"

मॉडल	गुणवत्ता	सटीकता	वरीयता
Flux	8.0	8.5	41%
Midjourney	7.9	7.2	38%
SDXL	7.1	6.8	21%

विश्लेषण: Flux की सटीकता लाभ उत्पाद फोटोग्राफी के लिए चमकता है जहां विशिष्ट विवरण महत्वपूर्ण हैं।

श्रेणी 4: कलात्मक/स्टाइलाइज्ड

Prompt उदाहरण: "साइबरपंक सड़क दृश्य, नीयन रोशनी गीली फुटपाथ पर प्रतिबिंबित, anime शैली, जीवंत रंग"

मॉडल	गुणवत्ता	सटीकता	वरीयता
Midjourney	8.1	6.5	44%
SDXL	7.6	7.2	32%
Flux	7.2	7.8	24%

विश्लेषण: स्टाइलाइज़्ड कंटेंट Midjourney और SDXL को पसंद किया। Flux realism की ओर झुकता है भले ही stylization के लिए prompted हो।

श्रेणी 5: जटिल दृश्य

Prompt उदाहरण: "लाल बालों वाली महिला नीली पोशाक में पीली छतरी पकड़े हुए, हरे दरवाजे के सामने खड़ी, सफेद बिल्ली उसके पैरों में"

मॉडल	गुणवत्ता	सटीकता	वरीयता
Flux	7.8	8.9	58%
Midjourney	7.4	5.8	25%
SDXL	6.9	5.5	17%

विश्लेषण: Flux ने जटिल prompts में हावी किया। Midjourney और SDXL अक्सर तत्वों को miss करते हैं या "सौंदर्य सुधार" के लिए बदलते हैं।

श्रेणी 6: पाठ रेंडरिंग

Prompt उदाहरण: "कॉफी दुकान storefront 'SUNRISE CAFE' पढ़ने के साथ संकेत, गर्म प्रकाश, ईंट exterior"

मॉडल	गुणवत्ता	सटीकता	वरीयता
Flux	8.5	9.2	72%
Midjourney	6.8	5.2	18%
SDXL	5.4	3.8	10%

विश्लेषण: Flux की पाठ रेंडरिंग नाटकीय रूप से superior है। अन्य मॉडल consistently garbled या गलत पाठ बनाते हैं।

जनसांख्यिकीय विविधताएं

विशेषज्ञता स्तर द्वारा

AI उत्साही को पसंद:

1. Flux (38%)
2. Midjourney (34%)
3. SDXL (28%)

सामान्य जनता को पसंद:

1. Midjourney (48%)
2. Flux (27%)
3. SDXL (25%)

व्यावसायिक कलाकारों को पसंद:

1. Midjourney (45%)
2. SDXL (30%)
3. Flux (25%)

विश्लेषण: AI उत्साही Flux की सटीकता को महत्व देते हैं। सामान्य जनता और पेशेवर सौंदर्य अपील को प्राथमिकता देते हैं।

Use Case Intent द्वारा

जिन प्रतिभागियों ने कहा कि वे छवियों का उपयोग किसके लिए करेंगे:

सोशल मीडिया:

• Midjourney: 52%
• Flux: 28%
• SDXL: 20%

वाणिज्यिक/व्यावसायिक:

• Flux: 42%
• Midjourney: 38%
• SDXL: 20%

व्यक्तिगत प्रकल्प:

• Midjourney: 40%
• SDXL: 35%
• Flux: 25%

सांख्यिकीय महत्व

हमने मुख्य निष्कर्षों के लिए सांख्यिकीय महत्व की गणना की:

निष्कर्ष	p-value	महत्वपूर्ण?
MJ > Flux (सौंदर्य)	<0.001	हाँ
Flux > MJ (सटीकता)	<0.001	हाँ
Flux > All (पाठ)	<0.001	हाँ
SDXL विचरण उच्च	<0.01	हाँ

परिणाम α=0.05 level पर सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हैं पर्याप्त नमूना आकार के साथ।

सीमाएं और चेतावनियां

अध्ययन सीमाएं

1. मॉडल संस्करण: परिणाम परीक्षित संस्करणों के लिए विशिष्ट (Jan 2025)
2. सेटिंग्स: अलग सेटिंग्स परिणाम बदल सकती हैं
3. SDXL मॉडल विकल्प: अलग fine-tunes में विविधता होगी
4. Prompt अनुकूलन: Prompts प्रति मॉडल के लिए अनुकूलित नहीं थे
5. नमूना आकार: 500 प्रतिभागी, सभी उपयोगकर्ताओं का प्रतिनिधि नहीं हो सकते

यह अध्ययन क्या नहीं मापता है

• पीढ़ी की गति
• छवि प्रति लागत
• पीढ़ियों के बीच सुसंगतता
• Advanced feature capabilities
• NSFW content quality
• वीडियो पीढ़ी क्षमता

निहितार्थ और सिफारिशें

अलग उपयोगकर्ताओं के लिए

Midjourney चुनें यदि:

• सौंदर्य अपील प्राथमिक लक्ष्य है
• लैंडस्केप्स, पोर्ट्रेट्स के साथ काम कर रहे हैं
• सुसंगत "सुंदर" आउटपुट चाहते हैं
• सटीक prompt नियंत्रण की आवश्यकता नहीं है

Flux चुनें यदि:

• Prompt सटीकता महत्वपूर्ण है
• छवियों में पाठ चाहिए
• जटिल बहु-तत्व दृश्यों के साथ काम कर रहे हैं
• तकनीकी/वाणिज्यिक अनुप्रयोग

SDXL चुनें यदि:

• अधिकतम लचीलापन चाहिए
• विशिष्ट शैलियों के लिए LoRAs का उपयोग कर रहे हैं
• बजट-सचेत हैं
• स्थानीय पीढ़ी नियंत्रण चाहते हैं

विशिष्ट कार्यों के लिए

कार्य	सर्वश्रेष्ठ मॉडल
विपणन सोशल पोस्ट	Midjourney
उत्पाद फोटोग्राफी	Flux
चरित्र सुसंगतता	SDXL (LoRA के साथ)
पाठ/संकेत	Flux
कलात्मक अन्वेषण	Midjourney
तकनीकी आरेख	Flux
Anime/illustration	SDXL (मॉडल्स के साथ)

अन्य अध्ययनों के साथ तुलना

हमारे निष्कर्ष पिछले research के साथ align करते हैं और विस्तार करते हैं:

Aligned निष्कर्ष:

• Midjourney सौंदर्य वरीयता की पुष्टि की गई
• Flux prompt सटीकता लाभ की पुष्टि की गई
• SDXL लचीलापन लाभ की पुष्टि की गई

नए योगदान:

• Quantified वरीयता प्रतिशत
• श्रेणी-विशिष्ट विश्लेषण
• जनसांख्यिकीय विविधताएं दस्तावेज की गईं
• सांख्यिकीय महत्व स्थापित किया गया

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

कौन सा मॉडल वस्तुतः "सर्वश्रेष्ठ" है?

कोई नहीं। "सर्वश्रेष्ठ" मानदंड पर निर्भर करता है। सौंदर्य के लिए Midjourney, सटीकता के लिए Flux, लचीलेपन के लिए SDXL।

क्या मुझे इस अध्ययन पर विश्वास करना चाहिए?

सीमाओं पर विचार करें। अपने स्वयं के परीक्षण के साथ डेटा बिंदु के रूप में उपयोग करें। परिणाम अध्ययन शर्तों के लिए विशिष्ट हैं।

क्या ये परिणाम समय के साथ बदलेंगे?

हाँ। मॉडल अक्सर update होते हैं। वार्षिक re-testing की सिफारिश की जाती है।

SDXL को बेहतर क्यों नहीं करना चाहिए?

SDXL की शक्ति fine-tuned मॉडल्स और LoRAs में आती है। Base/standard मॉडल्स अनुकूलित setups की तुलना में कम परीक्षण करते हैं।

मैं इस परीक्षा को कैसे पुनः बनाऊं?

हमसे prompts और पद्धति विवरण के लिए संपर्क करें। हम replication studies को प्रोत्साहित करते हैं।

क्या प्रतिभागियों को पता था यह AI था?

हाँ, वे जानते थे सभी छवियां AI-generated थीं। उन्हें नहीं पता कि किस मॉडल ने कौन सी छवि बनाई।

नए मॉडल्स के बारे में क्या?

यह अध्ययन January 2025 तक उपलब्ध मॉडल्स को कवर करता है। SD3.5 और भविष्य के मॉडल्स शामिल नहीं हैं।

समापन

हमारी blind test पुष्टि करता है कि कई लोग संदेह करते थे: कोई एकल "सर्वश्रेष्ठ" AI छवि मॉडल नहीं है।

मुख्य निष्कर्ष:

1. Midjourney सौंदर्य वरीयता में lead करता है (42% समग्र)
2. Flux prompt सटीकता में dominates करता है (67% जटिल दृश्यों के लिए)
3. SDXL प्रतिस्पर्धी परिणाम अधिक विचरण के साथ प्रदान करता है
4. Use case को मॉडल विकल्प चलाना चाहिए

"सर्वश्रेष्ठ" मॉडल वह है जो आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं को सबसे अच्छी तरह पूरा करता है। सुंदर लैंडस्केप्स और पोर्ट्रेट्स के लिए, Midjourney उत्कृष्ट है। सटीक वाणिज्यिक कार्य के लिए, Flux leads करता है। अधिकतम नियंत्रण और customization के लिए, SDXL के ecosystem की पेशकश की तुलना में कोई मिलान नहीं है।

गुणवत्ता से परे मॉडल तुलना के लिए, हमारे Flux vs SDXL vs Midjourney guide देखें। hands-on परीक्षण के लिए, Apatero.com को try करें।

अनुसंधान डेटा उपलब्धता

इस अध्ययन से anonymized response डेटा academic और research purposes के लिए उपलब्ध है। संपूर्ण prompt sets और पद्धति documentation अनुरोध पर प्रदान किए जा सकते हैं।

अध्ययन January 2025 में आयोजित। परिणाम परीक्षण के समय मॉडल संस्करणों और सेटिंग्स को reflect करते हैं।

अनुलग्नक: उपयोग किए गए नमूना Prompts

पोर्ट्रेट श्रेणी:

• "35-वर्षीय एशियाई महिला का पेशेवर headshot..."
• "सफेद दाढ़ी वाली बुजुर्ग पुरुष, दयालु आँखें, प्राकृतिक प्रकाश..."
• "casual सेटिंग में युवा पेशेवर, प्रामाणिक expression..."

लैंडस्केप श्रेणी:

• "पहाड़ी झील सूर्योदय पर, बर्फ से ढकी चोटियां..."
• "सूरज की किरणें पेड़ों के माध्यम से फ़िल्टर करती हुई dense जंगल..."
• "सुनहरे घंटे पर desert landscape, नाटकीय छायाएं..."

जटिल दृश्य श्रेणी:

• "नीली पोशाक में लाल बालों वाली महिला पीली छतरी के साथ..."
• "तीन लोगों के साथ कॉफी दुकान इंटीरियर, विशिष्ट स्थिति..."
• "कार, साइकिल, और पैदल चलने वाला व्यक्ति सड़क दृश्य, विशिष्ट रंग..."

पूर्ण prompt सूची supplementary सामग्रियों में उपलब्ध है।

अतिरिक्त विश्लेषण: Prompts भर में सुसंगतता

मॉडल विश्वसनीयता

हमने भी मापा कि कैसे consistent था प्रत्येक मॉडल एक ही prompt के कई generations में:

मॉडल	सुसंगतता स्कोर	विविधता रेंज
Midjourney	8.2/10	कम विविधता
Flux	7.8/10	मध्यम विविधता
SDXL	6.5/10	उच्च विविधता

Midjourney की built-in prompt व्याख्या अधिक सुसंगत outputs बनाता है, जबकि SDXL की लचीलापन अधिक विस्तृत विविधता की ओर ले जाती है।

पीढ़ी विफलता दर

Generations का प्रतिशत जो बुनियादी गुणवत्ता मानकों को पूरा करने में विफल रहा:

मॉडल	विफलता दर	सामान्य समस्याएं
Midjourney	5%	occasional composition समस्याएं
Flux	8%	कभी-कभी अत्यधिक शाब्दिक
SDXL	15%	अधिक빈 artifacts

प्रतिभागी प्रतिक्रिया थीम्स

आम qualitative प्रतिक्रिया में शामिल:

Midjourney के बारे में:

• "हमेशा पेशेवर दिखता है"
• "कभी-कभी जो मैंने पूछा वह ignore करता है"
• "बहुत अच्छे रंग और प्रकाश"

Flux के बारे में:

• "विवरण सही हो जाता है"
• "कभी-कभी clinical महसूस होता है"
• "विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए सर्वश्रेष्ठ"

SDXL के बारे में:

• "परिणाम बहुत भिन्न होते हैं"
• "जब यह काम करता है, यह सच में काम करता है"
• "अधिक iteration की जरूरत है"

अध्ययन निहितार्थ

casual उपयोगकर्ताओं के लिए

डेटा सुझाता है कि Midjourney casual उपयोगकर्ताओं के लिए सुरक्षित विकल्प है जो consistently आकर्षक परिणाम चाहते हैं बिना extensive prompt engineering के।

पेशेवरों के लिए

Flux की सटीकता लाभ इसे वाणिज्यिक कार्य के लिए preferable बनाता है जहां specifications को सटीक रूप से पूरा किया जाना चाहिए।

उत्साही के लिए

SDXL के ecosystem और लचीलापन उन लोगों को reward करते हैं जो optimization और LoRA selection में समय निवेश करने के लिए तैयार हैं।

यह अनुसंधान मॉडल विकल्प निर्णयों के लिए एक डेटा-संचालित foundation प्रदान करता है, subjective preferences को measurable outcomes के साथ पूरक करता है।