Generator map AI dla prawdziwych miejsc: modele obrazów kontra agent GIS

Większość narzędzi, które pojawiają się w wynikach na „AI map generator”, rysuje obrazek przypominający mapę. Dla prawdziwego miejsca potrzebujesz AI, które czyta dane GIS, zamiast zgadywać piksele. W moim teście w Recife w Brazylii dwa modele obrazów nie umieściły ani jednego prawdziwego parku czy szkoły w narysowanych przez siebie strefach 1 km, a agent GIS w QGIS zgodził się z OpenStreetMap co do wszystkich 50 parków i 18 szkół.

Przeprowadziłem ten test 7 listopada 2026 z jednym promptem, zapisanym razem z kryteriami zaliczenia jeszcze przed pierwszym uruchomieniem:

A map of the parks and schools within 1 km of the metro stations of central Recife, Brazil, with a legend and a scale bar

(Po polsku: mapa parków i szkół w promieniu 1 km od stacji metra w centrum Recife w Brazylii, z legendą i podziałką liniową.)

Poniżej pokazuję, co naprawdę daje każdy rodzaj narzędzia, jak zbudować tę samą mapę ręcznie i za darmo w QGIS oraz co się stało, gdy dałem to zdanie agentowi w QGIS.

Czym jest generator map AI?

Generator map AI to każde narzędzie, które zamienia tekstowy prompt w mapę. W praktyce ta etykieta obejmuje trzy zupełnie różne rzeczy, a Google miesza je wszystkie na jednej stronie. Gdy 7 listopada 2026 pobrałem czołowe wyniki organiczne na „ai map generator” w USA, 6 z 9 wyników to były generatory map fantasy, Dungeons & Dragons albo map bitewnych do gier planszowych (Recraft, wątek na Reddicie r/DnD, Adobe Firefly, TT-RPG, ZSky AI i OpenArt). Tylko 3 w ogóle dotyczyły prawdziwych miejsc i żaden nie pokazywał mapy prawdziwego obszaru zbudowanej z otwartych danych, z legendą i podziałką liniową.

Te trzy rodzaje to:

1. Generatory map fantasy i do gier (Recraft, kreator map fantasy w Adobe Firefly, TT-RPG, ZSky, OpenArt, Perchance). Modele tekst-na-obraz dostrojone do rysowania fikcyjnych kontynentów, światów na pergaminie albo siatek lochów. Świetne do kampanii, ale nie do prawdziwej geografii.
2. Ogólne modele obrazów (na przykład modele obrazów Gemini od Google albo narzędzia graficzne w ChatGPT i Midjourney) oraz narzędzia do map z pinezkami (na przykład MapsGPT od Proxi albo PamPam). Modele obrazów malują płaski JPEG, który naśladuje plan miasta. Narzędzia z pinezkami stawiają znaczniki na mapie internetowej z pamięci modelu LLM; strona MapsGPT sama opisuje swój wynik słowami „miejsca pochodzą z danych publicznych i z najlepszego domysłu AI” i dodaje „to dobry punkt wyjścia, a nie gwarancja”.
3. Agent GIS działający w desktopowym oprogramowaniu GIS, takim jak QGIS. Zamiast rysować piksele, pobiera warstwy wektorowe ze źródeł takich jak OpenStreetMap, uruchamia narzędzia przestrzenne (bufor w metrach, przecięcie), nadaje warstwom styl i buduje układ wydruku, który możesz edytować albo wyeksportować do PDF.

Jeśli potrzebujesz wyspy do powieści, pierwsza grupa jest tym, czego szukasz. Jeśli ktoś będzie chodził, budował albo podejmował decyzje na podstawie mapy, na prawdziwych współrzędnych działa tylko trzecia grupa.

Test: jeden prompt w Recife, cztery sposoby

Wybrałem Recife, bo ma wyraźne wybrzeże na wschodzie, dwie rzeki (Capibaribe i Beberibe) łączące się blisko centrum, linię metra (Metrorec) i dobre pokrycie w OpenStreetMap. Przed jakimkolwiek uruchomieniem pobrałem dane referencyjne z OpenStreetMap (railway=station z station=subway, leisure=park i amenity=school) i spisałem zasady zaliczenia:

• Stacje muszą być prawdziwymi stacjami Metrorec we właściwej kolejności, co najmniej Recife i Joana Bezerra.
• Każdą nazwę parku lub szkoły na obrazie sprawdzam w OSM: czy w Recife istnieje obiekt o tej nazwie i tym typie i czy leży w promieniu 1 km od prawdziwej stacji?
• Podziałka liniowa musi się zgadzać z prawdziwą odległością w linii prostej między stacjami Recife i Joana Bezerra, czyli 1192 m, z dokładnością do 25%.
• Dla agenta GIS: prawdziwy bufor 1000 m w metrycznym CRS, liczba parków i szkół zgodna z moim własnym sprawdzeniem geometrii OSM, układ z legendą i podziałką liniową oraz podanie źródła danych.

Co modele obrazów psują na prawdziwym mieście

Wysłałem prompt raz do gemini-3-pro-image i raz do gemini-3.1-flash-image przez Gemini API, z ustawieniami domyślnymi i bez promptu systemowego. Jeden obraz na model to pojedyncza próbka, a nie benchmark statystyczny, więc traktuj poniższe liczby jako to, co wyszło w moim przebiegu, a nie stały wskaźnik.

Na pierwszy rzut oka oba obrazy są przekonujące. Choć prompt był po angielsku, oba modele napisały etykiety po portugalsku, umieściły Ocean Atlantycki po prawej stronie, gdzie jest wybrzeże Recife, narysowały czerwone ikony metra z okręgami 1 km i dodały legendę oraz podziałkę liniową.

Gdy porównasz nazwy z OpenStreetMap, mapa się rozsypuje. Na obrazie Pro 7 z 10 różnych nazw parków i szkół to prawdziwe miejsca w Recife (na przykład Parque 13 de Maio, Parque da Jaqueira, Ginásio Pernambucano i Colégio Damas). Jedna to ulica, a nie park (Praça do Arsenal), a dwóch nie ma w OSM (Parque das Jaqueira i Colégio de Mantes).

Większy problem to ich położenie. Każda etykieta na obrazie leży w narysowanym okręgu 1 km, bo o to prosił prompt. W rzeczywistości żaden z 10 nazwanych parków i szkół nie leży w promieniu 1000 m od prawdziwej stacji metra. Najbliżej jest Liceu de Artes e Ofícios, 1101 m od stacji Recife; Parque 13 de Maio jest 1248 m dalej, a Parque da Jaqueira 4144 m. Model zapamiętał prawdziwe nazwy z Recife i namalował je w swoich okręgach.

Stacje mają ten sam problem. Tylko 3 z 6 różnych nazw stacji na obrazie Pro to prawdziwe stacje Metrorec (Largo da Paz, Joana Bezerra i Afogados). „Recife Antigo” to dzielnica, „Larga Bezerra” miesza Largo da Paz z Joaną Bezerrą, a etykieta „Central” pojawia się na trzech osobnych czerwonych ikonach w trzech częściach mapy. W OSM Afogados i Largo da Paz dzieli 489 m; zmierzone według podziałki 1 km z samego obrazu, obraz Pro rysuje je 2,8 km od siebie.

Obraz Flash (gemini-3.1-flash-image, 10,9 s) wypada gorzej z etykietami: 5 z jego 10 różnych nazw parków i szkół to prawdziwe parki lub szkoły w Recife, 2 mają zły typ (Lagoa do Araçá to staw, a Escola Estadual Sizenando Silveira występuje w OSM tylko jako stacja roweru miejskiego nazwana od tej szkoły), a 3 nie istnieją w OSM. I znowu żaden z prawdziwych parków czy szkół nie leży w promieniu 1 km od centralnej stacji metra.

Model zmyśla też szczegóły kartograficzne. Wzdłuż górnej i lewej krawędzi drukuje znaczniki współrzędnych (85000, 40000, 70000), które nie należą do żadnego układu współrzędnych, a dolny rząd znaczników rozpływa się w nieczytelne kształty. Na wybrzeżu rysuje Praia de Boa Viagem na północ od Praia do Pina; w Recife Boa Viagem leży około 3,7 km na południe od Pina.

Nic w tym dziwnego, jeśli pamiętasz, jak działa model obrazów. Nie ma warstwy GIS, układu współrzędnych ani sposobu, by zmierzyć 1000 m. Przewiduje piksele, które wyglądają jak mapa Recife.

Jak zrobić prawdziwą mapę za darmo w QGIS

Zanim przejdę do agenta AI, oto standardowy, darmowy sposób na zbudowanie tej mapy w QGIS z danych OpenStreetMap. Jeśli nigdy nie robiłeś układu wydruku, nasz poradnik o tym, jak zrobić mapę w QGIS, dokładniej omawia podstawy, a poradnik o pobieraniu danych OpenStreetMap do QGIS prowadzi krok po kroku przez QuickOSM.

Oto okno QuickOSM z kroku 1, ustawione na leisure=park w Recife:

A oto dwa okna Processing, które wykonują właściwą pracę przestrzenną w krokach 4 i 5, czyli bufor w metrach i wyodrębnianie według położenia:

Gdy bufor już istnieje, Extract by location zawęża 135 parków z pobranego obszaru do 50, które stykają się ze strefą 1 km:

Umieszczenie tych warstw na podkładzie OpenStreetMap w układzie wydruku QGIS daje sprawdzalną mapę referencyjną z dokładnie 50 parkami i 18 szkołami:

Agent GIS na tym samym prompcie

Tworzymy AI Agent, więc ta sekcja testuje naszą własną wtyczkę na dokładnie tym samym zdaniu. To panel czatu zadokowany w QGIS (szczegółowo opisany w naszym kompletnym poradniku o AI Agent dla QGIS). Zamiast generować obraz, czyta twój projekt, pobiera zbiory danych wektorowych, uruchamia narzędzia Processing w QGIS i buduje układ wydruku.

Zacząłem od pustego projektu w QGIS 3.44.15 na macOS, ustawiłem wysiłek na Medium i uprawnienia na Balanced, wkleiłem dokładny prompt testowy i raz kliknąłem Wyślij. Bez kolejnej wiadomości, bez karty z pytaniem i bez ręcznych poprawek.

Skończył w 88,7 sekundy (34 wewnętrzne wywołania narzędzi, 0 błędów). Czyta OpenStreetMap z wyciągu, który hostujemy (z datą 19 października 2026), więc publiczne serwery, które tego dnia mnie odrzucały, go nie zatrzymały. Przełączył projekt na EPSG:31985 (SIRGAS 2000 / UTM strefa 25S), pobrał stacje metra, zrobił wokół nich bufor 1000 m, przyciął parki i szkoły, nadał styl sześciu warstwom i zbudował poziomy układ A4.

Jego odpowiedź w panelu brzmiała:

Utworzyłem układ A4 Central Recife parks and schools, z legendą i podziałką liniową. Pokazuje 18 zmapowanych szkół i 50 zmapowanych parków w promieniu 1 km w linii prostej od dwóch stacji metra. „Centralne” oznacza w promieniu 2,5 km od centrum Recife; kompletność zależy od OpenStreetMap. Mogę też wyeksportować układ do PDF.

Porównałem jego warstwy z moim własnym sprawdzeniem geometrii OpenStreetMap:

• Stacje: wybrał Recife (-8.06917, -34.88537) i Joana Bezerra (-8.07321, -34.89539).
• Bufor: jego warstwa bufora w EPSG:31985 ma 5 375 557 m², czyli mieści się w 0,02% od analitycznej powierzchni dwóch okręgów 1000 m oddalonych o 1192 m (5 376 700 m²).
• Parki i szkoły: 50 parków i 18 szkół, zgodnych w 50 z 50 identyfikatorach OSM parków i 18 z 18 identyfikatorach OSM szkół z metody ręcznej. Najdalszy wierzchołek parku leży 998 m od stacji, a najdalsza szkoła 944 m.
• Źródło danych: stopka układu podaje © OpenStreetMap contributors; © Overture Maps Foundation, TomTom; modified by TerraLab | ODbL 1.0 | October 2026 | SIRGAS 2000 / UTM 25S.

Przy tej jednej wiadomości miał też prawdziwe ograniczenia, widoczne na układzie powyżej:

• Tylko dwie stacje. Definiując „centralne” jako w promieniu 2,5 km od historycznego centrum Recife, pominął Afogados (2475 m od stacji Recife), Largo da Paz i Ipirangę. Z Afogados liczby rosną do 63 parków i 26 szkół. Przynajmniej podał zasadę 2,5 km w odpowiedzi i na stronie, więc możesz poprosić o Afogados w kolejnej wiadomości.
• Brak etykiet z nazwami parków i szkół na mapie. Opisane są tylko dwie stacje; żeby zobaczyć nazwę szkoły, klikasz obiekt w QGIS albo prosisz agenta o etykiety.
• Brak strzałki północy i słaba równowaga strony. Mój prompt nie prosił o strzałkę północy, więc agent jej nie dodał. Etykieta „Joana Bezerra” leży na swojej czerwonej kropce, pod drogami z Overture i wodą z OSM nie ma podkładu rastrowego, a prawa jedna trzecia strony A4 to głównie puste miejsce.
• Zatrzymał się jedno kliknięcie przed plikiem PDF. Zbudował układ wydruku QGIS i zaproponował eksport do PDF, więc sam kliknąłem Layout > Export as PDF….

Różnica w stosunku do generatora obrazów polega na tym, że każdy element tej mapy to prawdziwa warstwa QGIS w metrycznym układzie współrzędnych. Przesunięcie legendy, dodanie strzałki północy, włączenie etykiet szkół czy dodanie stacji Afogados zajmuje sekundy na tej samej mapie, zamiast losowania nowego JPEG-a.

Wypróbuj AI Agent w QGIS za darmo, bez karty

Kiedy używać którego narzędzia

• Używaj generatora map fantasy (Recraft, Firefly, TT-RPG, OpenArt), gdy miejsce jest fikcyjne. Do tego zbudowana jest większość wyników na „AI map generator” i robią to dobrze.
• Nigdy nie używaj modelu obrazów do miejsca, które ktoś odwiedzi, zacytuje w raporcie albo na którym będzie budował. Niebezpieczne w gemini-3-pro-image i gemini-3.1-flash-image nie jest to, że wyglądają źle; chodzi o to, że wyglądają na gotowe, a umieszczają prawdziwe nazwy szkół z Recife 3 do 4 km od miejsca, w którym stoją. Jeśli masz tylko chatbota w przeglądarce, poproś go o kod PyQGIS zamiast rysowania obrazu; nasz test ChatGPT dla QGIS pokazuje, co działa, a gdzie skrypty pisane na ślepo zawodzą.
• Używaj QGIS ręcznie, gdy chcesz pełnej kontroli nad każdym zapytaniem, symbolem i elementem układu za zero złotych albo gdy uczysz się, jak działają złączenia przestrzenne i odwzorowania metryczne.
• Używaj agenta GIS w QGIS, gdy chcesz prawdziwych warstw OpenStreetMap lub Overture, prawdziwego bufora w metrach i edytowalnego układu w półtorej minuty, a na końcu nie przeszkadza ci poprawienie etykiety czy dodanie strzałki północy. Wszystkie nasze narzędzia dla QGIS znajdziesz w centrum QGIS AI.

Jak to zmierzyliśmy. Test z 7 listopada 2026. Dwa przebiegi obrazów wywoływały Gemini API (generateContent z responseModalities: ["TEXT","IMAGE"], ustawienia domyślne, bez promptu systemowego, n = 1 obraz na model) na gemini-3-pro-image i gemini-3.1-flash-image. Dane referencyjne pochodziły z API OpenStreetMap (/api/0.6/map, osiem kafli obejmujących lon od -34.9245 do -34.8745, lat od -8.0885 do -8.0585) i z zapytań do Nominatim tego samego dnia. Przebieg AI Agent używał QGIS 3.44.15 na macOS z AI Agent 1.9.4 na wysiłku Medium i z uprawnieniami Balanced w pustym projekcie; wyciąg OpenStreetMap, z którego korzystał agent, miał datę 19 października 2026, a wyciąg dróg z Overture Maps 21 października 2026. Jeden prompt i jedno miasto to mała próbka; inne miasto, prompt po portugalsku albo powtórzone przebiegi obrazów zmieniłyby dokładne liczby etykiet.

Pytania, które zadają ludzie

Czy ChatGPT albo Gemini zrobią dokładną mapę prawdziwego miasta?

Nie jako wygenerowany obraz. Gdy model obrazów rysuje mapę, przewiduje piksele, zamiast czytać współrzędne GIS. W naszym teście w centrum Recife oba modele obrazów Gemini narysowały przekonujące mapy po portugalsku z legendami i podziałkami liniowymi, ale 0 z 10 nazwanych parków i szkół na każdym obrazie to były prawdziwe miejsca leżące w narysowanych strefach 1 km wokół metra. Do dokładnej mapy użyj GIS, takiego jak QGIS, albo agenta, który pracuje na prawdziwych warstwach OpenStreetMap.

Czy istnieje darmowy generator map AI dla prawdziwych miejsc?

Tak, z ograniczeniami. Internetowe narzędzia z pinezkami, takie jak MapsGPT, pozwalają za darmo wygenerować kilka interaktywnych map z pinezkami na godzinę, choć ich własna strona zaznacza, że punkty to „najlepszy domysł AI”. Do prawdziwej mapy GIS z poligonami, podziałką liniową i układem wydruku QGIS jest całkowicie darmowy i open source, a AI Agent dla QGIS ma darmowy plan z 5 zadaniami miesięcznie na wysiłku Low, bez karty płatniczej i bez klucza API (Pro daje 300 zadań miesięcznie i wysiłek Medium lub High).

Czy AI wygeneruje mapę z moich własnych danych GIS albo arkusza kalkulacyjnego?

Generatory obrazów nie przeczytają pliku shapefile, GeoPackage ani CSV ze współrzędnymi. Agent GIS w QGIS to potrafi: otwierasz istniejący projekt albo wrzucasz CSV, GeoPackage, shapefile lub GeoJSON do panelu czatu AI Agent i prosisz o bufor, złączenie, styl albo układ wydruku z twoich warstw razem z danymi OpenStreetMap lub Overture Maps.

Dlaczego większość wyników na 'AI map generator' to mapy fantasy lub D&D?

Bo modele tekst-na-obraz świetnie wymyślają linie brzegowe, tekstury pergaminu i komnaty lochów tam, gdzie nie ma żadnej prawdy o terenie. Gdy w listopadzie 2026 sprawdziliśmy 9 czołowych wyników Google na „ai map generator”, 6 z nich to były narzędzia do map fantasy albo map bitewnych do gier planszowych. Jeśli potrzebujesz mapy prawdziwego miejsca, szukaj narzędzia GIS albo wtyczki QGIS, a nie generatora obrazów.

Wypróbuj AI Agent za darmo