どのAI画像モデルを選ぶ？3モデルの使い分け

このサイトでは、3つのモデルを同じプロンプト入力欄から選べます。モデルを変えるために別のアカウントは必要ありません。大切なのは「どのモデルが一番か」ではなく、今作りたい画像にどのモデルでクレジットを使うかです。すべての用途で最高のモデルはありません。

結論を短く言うと、安いモデルで下書きし、高品質モデルで仕上げます。

3つのモデル

• FLUX Schnell — 1枚1クレジット、1回最大4枚、テキスト入力のみ。アイデアを広げる下書き向け。
• Nano Banana Pro — 1枚16クレジット、1回1枚、参照画像は最大3枚。文字や細部を含む難しい画像向け。
• GPT Image 2 — 1枚24クレジット、1回1枚、参照画像は最大3枚。細かな指示どおりの構図を作りたいとき向け。

FLUX Schnell — 下書き向けモデル

Black Forest Labsの蒸留モデルは、少ないステップで実用的な画像を生成します。1枚1クレジットで1回に4枚作れるため、5つの方向性を試しても、ほかの高品質モデルで1枚作るより低コストです。ここでは案を広げ、仕上げは別のモデルに任せるのが効果的です。

弱点は文字です。短い単語が成功することはありますが、ポスターの見出しや商品ラベルなど、正確な表記が必要な画像には向いていません。

Nano Banana Pro — 難しい画像に強いモデル

Google DeepMindの高性能モデルは、ほかのモデルが苦手とする要素に強みがあります。非ラテン文字を含む読みやすい文字、数多くの要素を一貫して配置する複雑な構図、彫刻や小さな印刷、遠くの顔といった細部を処理できます。場面が変わっても被写体の特徴を保ちやすいため、参照画像を使ったキャラクター制作にも適しています。

1回1枚、1枚16クレジットです。

GPT Image 2 — 指示に忠実なモデル

OpenAIのモデルは、長く具体的な制作指示を読み取り、文章どおりに画像へ反映するのが得意です。3つの物体と書けば3つを配置し、「見出し用の余白」と書けば余白を残します。レイアウト、表紙、図解、ラベル付きチャート、装飾を抑えたEC商品画像など、写真らしさより構造が重要な場面に向いています。

1回1枚、1枚24クレジットです。

クレジットを無駄にしない流れ

1. FLUX Schnellで下書きする。 4枚で4クレジット。ここでは完成ではなく、構図と方向性を試します。
2. 画像よりプロンプトを残す。 理想に最も近かった結果から、どの言葉が効いたかを判断します。
3. 良かったプロンプトを高品質モデルで再生成する。 文字や細部が多ければNano Banana Pro、レイアウトを厳密に守りたいならGPT Image 2を選びます。
4. 参照画像で調整する。 結果を画像から画像に戻し、もう一段階仕上げます。

FLUX Schnellで20枚検討し、GPT Image 2で仕上げを2枚作ると合計68クレジットです。高品質モデルの予算を、選び抜いた案だけに使える進め方です。

3モデルに共通すること

• 1:1、16:9、9:16、4:3、3:4の同じアスペクト比を生成前に選べるため、後から無理に切り抜く必要がありません。
• クレジット残高は共通です。モデルごとの契約、APIキー、GPUは不要です。
• 生成に失敗した場合、クレジットは消費されません。
• 生成した画像は、プロンプトと使用モデルとともにライブラリへ保存されます。

新しいアカウントには無料クレジットが付与されます。FLUX Schnellで複数案を試し、ほかのモデルの違いも確認できます。モデルを比較するか、プロンプトから始めるを選んでください。