2026年におすすめの中国製AI画像モデル7選を比較。Seedream、QwenからERNIE、Hunyuan、Klingまで、生成、編集、テキスト処理、ローカル利用の観点で紹介します。
2026年における総合的な中国製AI画像モデルの最有力はSeedream 5.0 Proです。 テキストから画像を生成する高品質な性能、高度な画像編集、多言語タイポグラフィ、実用的なホスティング環境を兼ね備えています。ポスターや構造化されたテキスト中心のデザインにはQwen Image 2.0 Proが適しており、オープンウェイトを重視する場合はERNIE ImageやHiDream O1 Imageが魅力的です。
ただし、あらゆるワークフローで勝る単一のモデルがあるわけではありません。HunyuanImage 3.0 Instructは複雑な編集を推論できますが、セルフホスティングには高いコストがかかります。Kling Image 3.0 Omniは2Kおよび4Kの制作アセット向けに設計されていますが、依然としてプロプライエタリです。Z-Image Turboは大量処理やコンシューマー向けGPUで十分な速度を発揮しますが、選ぶ理由は絶対的な画質ではなく速度です。
| 順位 | モデル | 最適な用途 | 利用方法 | 主なトレードオフ |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Seedream 5.0 Pro | 生成と編集の総合性能 | ホスティング/APIのみ | プロプライエタリ |
| 2 | Qwen Image 2.0 Pro | タイポグラフィ、ポスター、インフォグラフィック | ホスティング/APIのみ | 2.0 Proリリースは、オープンなQwen-Imageチェックポイントではありません |
| 3 | HunyuanImage 3.0 Instruct | 複雑なシーンと意味的編集 | オープンウェイト | 非常に高いハードウェア要件 |
| 4 | ERNIE Image | コンパクトなオープンウェイト運用 | オープンウェイト、Apache 2.0 | 完全な編集ワークフローよりもテキストから画像への変換に重点 |
| 5 | HiDream O1 Image | 生成、編集、被写体の一貫性を統合 | オープンウェイト、MIT | 新しいエコシステムと不均一な利用可能性 |
| 6 | Kling Image 3.0 Omni | 4Kアセットと一貫した画像シリーズ | プロプライエタリ製品 | セルフホスティングとAPIの柔軟性が限定的 |
| 7 | Z-Image Turbo | 速度、大量処理、16GBクラスの運用 | オープンウェイト、Apache 2.0 | 蒸留により多様性とファインチューニングの柔軟性が低下 |
ここでいう「中国のAI画像モデル」とは、中国を拠点とする企業または研究機関が開発した画像基盤モデルを意味します。単に中国語のプロンプトを受け付けるモデルという意味ではありません。この違いは重要です。欧米のモデルが中国語を理解できる一方で、Alibaba、ByteDance、Tencent、Baidu、Kuaishou、または北京を拠点とするスタートアップのモデルは、異なるアーキテクチャ、リリース戦略、導入エコシステムを前提に設計されている可能性があります。
これは、単一のリーダーボードをそのまま転載したものではありません。テキストから画像へのスコアだけでは、編集時に人物を保持できるか、バイリンガルの商品ラベルを描画できるか、手元のハードウェアで動作するか、本番環境で安定して呼び出せるかは判断できません。
ランキングでは、次の5つの要素を組み合わせています。
独立した画質評価。 ベンダー独自のローンチ時チャートよりも、Artificial AnalysisとArenaによるブラインド形式の人間の嗜好結果を重視しています。
編集と参照画像の一貫性。本番用モデルは、魅力的な最初の画像を作るだけでは不十分です。局所的な編集指示に従い、保護すべき詳細を維持できる必要があります。
テキスト描画。特にポスター、パッケージ、インターフェース、インフォグラフィックを想定し、中国語と英語のタイポグラフィを評価しました。
速度、コスト、導入。大半のチームが負担できない規模のクラスターを必要とする場合、オープンウェイトの利点は小さくなります。
実際の利用可能性。オープンウェイト、API専用モデル、コンシューマー向け製品を区別しています。「アプリで利用できる」ことは、「自社スタックに導入できる」ことを意味しません。
この結果は、すべてのベンチマークで1位になるという主張ではなく、実際のクリエイティブ作業に適したランキングです。
ByteDanceのSeedream 5.0 Proを1位にしたのは、このリストの他の中国製モデルよりも幅広いワークフローで優れた性能を発揮するためです。完成画像の生成、参照画像の編集、密度の高いレイアウトの維持、多言語テキストの描画が可能で、作業途中でモデルを切り替える必要がありません。
独立した評価結果も強力です。2026年7月時点で、Artificial AnalysisではSeedream 5.0 Proはテキストから画像への品質で総合8位、Arenaでは単一画像編集で4位に位置しています。GPT Image 2、Muse Image、MAI Image 2.5に続く順位です。どちらのカテゴリーでも世界全体の1位ではありません。しかし、両方を合わせて見ると、最もバランスの取れた中国製モデルです。
1つの画像内で複数の要件を組み合わせる作業には、Seedreamを選びます。
読みやすいパッケージを伴う商品画像
小さなバイリンガルテキストを含むポスター
参照画像を使ったキャラクターや衣服の編集
制御されたセクションを持つ情報量の多いインフォグラフィック
単に興味深いだけでなく、完成品として見える洗練された広告画像
また、中国中心のいくつかの製品よりも、グローバルに利用しやすい点も特徴です。GPT ProtoのSeedream 5.0 Pro APIでは現在、1Kおよび2K出力を、それぞれ$0.0405および画像1枚あたり$0.081で利用できます。
プロンプトの構成も重要です。新規画像ではフレーム全体を説明し、編集では変更対象と変更せずに残す詳細を明示してください。Seedream 5.0 Proプロンプトガイドでは、生成と編集の17例を使ってこの違いを説明しています。ゼロから書く前に完成例を見たい場合は、Seedream 5.0 Proプロンプト集で、トレンドのプロンプトとそのビジュアル結果を確認できます。
Seedream 5.0 Proはプロプライエタリです。ウェイトをダウンロードしたり、完全なモデルをローカルでファインチューニングしたり、学習パイプラインを検証したりすることはできません。また、独立したすべてのカテゴリーで首位というわけでもありません。画像編集ではGPT Image 2が依然として上位であり、特定のポスター制作では、専門的なタイポグラフィモデルが上回る可能性があります。
正しい結論はより限定的です。Seedreamは最も優れた中国製オールラウンダーですが、あらゆる画像タスクで世界最高のモデルというわけではありません。
マーケティングアセット、EC向け写真、多言語ポスター、高品質な編集、制作に使えるキーフレームのために、1つのホスティングモデルが必要ならSeedream 5.0 Proを選んでください。モデルの所有権、オフライン推論、カスタムファインチューニングが必須なら、別のモデルを選びましょう。
Qwen Imageは、テキスト描画によって評価を確立しました。初代のQwen-Imageリリースは、複雑なテキストと精密な編集に重点を置いた20Bの画像基盤モデルを導入しました。その後のQwen Image 2.0 Proリリースでは、ネイティブ2K出力、より密度の高い構成、多言語タイポグラフィ、完成度の高い商用アセットへと進化しています。
Arenaのテキスト描画カテゴリーでは、2026年6月版のQwen Image 2.0 ProはSeedream 5.0 Proに近い結果を示しています。強みは一般的な美しさよりも、見出し、小見出し、ラベル、チャート領域、商品の配置、視覚的階層といった構造化された要件に従える点にあります。
Qwen Image 2.0 Proは、次の用途に適しています。
中国語と英語の両方を含むバイリンガルポスター
インフォグラフィックとプレゼンテーション用グラフィック
メニュー、パッケージ、商品カード
セリフ付きのコミックパネル
言葉が後付けではなく、構成の一部となる画像
ただし、生成された文章が常に完璧になるわけではありません。画像内の長文テキストには依然として校正が必要であり、公開前にデザイナーがカーニング、句読点、小さな文字を確認すべきです。
これは、多くのランキング記事が見落としているバージョン上の落とし穴です。
初代Qwen-Imageと一部の後続チェックポイントでは、ウェイトをダウンロードできます。Qwen Image 2.0 Proを自動的にオープンソースまたはオープンウェイトと表現してはいけません。これはホスティングサービスを通じて提供される、後発のプロプライエタリリリースです。Qwenファミリーの名称が同じでも、すべてのバージョンでライセンスが同一とは限りません。
この違いは購入判断を変えます。Qwenの新しい品質帯が必要なら、ホスティング推論を前提に計画してください。ローカル導入が必要なら、「Pro」ラベルをダウンロードできると考えず、Qwen Image Max 2512や初代Qwen-Imageなど、確認済みのオープンチェックポイントを評価してください。
総合的な推奨としては、Qwen Image 2.0 ProはSeedreamより範囲が狭くなります。レイアウトとタイポグラフィが中心の要件には非常に優れていますが、幅広い写真タスクで最高水準の編集一貫性を示す独立した証拠は、Seedreamほどありません。
TencentのHunyuanImage 3.0 Instructは、このランキングで最も野心的なモデルです。従来の画像パイプラインではなく、統合された自己回帰型マルチモーダルアーキテクチャを採用しています。入力画像を理解し、簡潔なプロンプトを書き換え、要求された変更を推論し、1つのシステムで結果を生成できます。
公式モデルカードによると、80BパラメーターのMixture-of-Expertsモデルで、トークンごとのアクティブパラメーターは13Bです。テキストから画像、テキストと画像から画像、プロンプトの書き換え、Chain-of-Thought形式のプランニングに対応しています。
そのため、次のような難しいプロンプトに適しています。
複数の名前付き被写体を正確な空間関係に配置する
シーンの照明と遠近感を維持しながらオブジェクトを編集する
それぞれの役割を失わずに複数の参照画像を組み合わせる
短い指示をより完全なビジュアルプランに変換する
描画前にシーンを推論する
HunyuanImage 3.0 Instructは、現在のオープンウェイト型テキスト・画像変換リーダーボードで上位には位置していません。Artificial Analysisでは、純粋なテキストから画像への嗜好評価でHiDream O1 Image DevやERNIE Imageを下回っています。ここで3位にしたのは、意味的編集とマルチモーダル推論の幅広さを評価した結果であり、すべてのプロンプトで最も美しい画像を生成するという意味ではありません。
ワークロードが単純なテキストから画像への生成であれば、ERNIE Imageの方が選びやすいでしょう。難しい編集や複数画像を使った指示が含まれるなら、Hunyuanの方が興味深い選択肢になります。
公式の導入表では、HunyuanImage 3.0 Instructに少なくとも80GB GPU 8基を推奨しています。気軽にローカル導入できるモデルではありません。ベースのテキストから画像へのチェックポイントは軽量ですが、それでも80GB GPU 3基が推奨されています。
オープンウェイトは制約を1つ取り除く一方で、別の制約であるインフラを持ち込みます。すでに大規模なGPUクラスターを運用しているチームでない限り、ホスティング推論か、より小規模なモデルを選ぶのが合理的です。
BaiduのERNIE Imageは、このリストのダークホースです。8BのDiffusion Transformerバックボーン、Apache 2.0ライセンス、指示追従とテキスト中心のビジュアルへの明確な注力を特徴としています。公式モデルカードでは、ポスター、インフォグラフィック、インターフェースなどを想定し、密度の高い長文テキストやレイアウトに敏感なテキストを強調しています。
独立した結果もこの評価を裏付けています。2026年7月のArtificial Analysisオープンウェイト・リーダーボードでは、ERNIE Imageは総合5位、本記事のオープンウェイトグループにおける中国製モデルでは、HiDream O1 Image Dev 2604に次ぐ2位です。
ERNIE Imageは、巨大な規模で勝負するモデルではありません。魅力は品質と運用負担の比率にあります。8Bモデルは、Hunyuanの80B MoEシステムよりも評価、量子化、統合が容易です。
次の用途に適しています。
社内画像パイプラインを構築するチーム
グラフィック内の中国語、英語、日本語テキスト
セルフホスト型のポスターおよびインフォグラフィック生成
検証可能なウェイトを必要とする研究者
寛容なライセンスを求める開発者
標準モデルは品質を優先します。ERNIE Image Turboは、より高速な生成を可能にする8ステップの蒸留版です。最後のわずかな品質向上よりもレイテンシーやスループットが重要ならTurboを、最終アセットには標準モデルを選んでください。
トレードオフは対応範囲です。ERNIE Imageは主にテキストから画像へのモデルであり、複数参照編集、被写体のパーソナライズ、会話形式での連続的な修正には最適な選択ではありません。
HiDream.aiは北京を拠点とする研究所であり、HiDream O1 Imageは2026年にリリースされた中国のAI画像モデルの中でも、技術的に特に興味深いものの1つです。Pixel-level Unified Transformerにより、生のピクセル、テキスト、タスク条件を1つの共有トークン空間に配置しています。外部VAEも、分離されたテキストエンコーダーもありません。
公式モデルカードによると、MITライセンスのこのモデルは、テキストから画像への生成、指示による編集、被写体主導のパーソナライズ、複数参照、レイアウト条件付けに対応し、最大2048 × 2048の出力が可能です。
このモデルは、1つの連続したワークフローを中心に設計されています。被写体を生成し、画像を編集し、新しいシーンでもその被写体を維持し、レイアウトや骨格の制御に追加の参照画像を利用できます。
Dev 2604チェックポイントは現在、Artificial Analysisのオープンウェイト型テキスト・画像変換テーブルで3位に位置し、ERNIE ImageとHunyuanImage 3.0を上回っています。そのため、HiDreamを単なる研究上の興味にすぎないと片付けるのは難しいでしょう。
独立したテキストから画像への最良の結果はDev 2604チェックポイントによるもので、完全な統合モデルは同じリーダーボードで下位に位置します。異なるバリアントは異なる用途に最適化されています。1つのチェックポイントのスコアをファミリー全体に当てはめないでください。
エコシステムもまだ新しい段階です。ドキュメント、ホスティングの可用性、量子化、サードパーティーのワークフローは現在も整備中です。新しいオープンビジュアルシステムで試すモデルとしてHiDreamは有力ですが、固定した回帰テストセットを実行せずに本番パイプラインを移行することはおすすめしません。
Kuaishouは国際的にはKling動画で知られていますが、現在の画像モデルも別途注目に値します。Kuaishouが2026年2月に発表したImage 3.0とImage 3.0 Omniは、2Kおよび4K出力に対応します。
2つのバージョンの違いは実用面にあります。
Kling Image 3.0は、生成、局所的な再編集、スタイル変換、人物参照、複数画像のブレンディングに対応します。
Kling Image 3.0 Omniは、高解像度の直接出力と、キャラクター、商品、環境の一貫性を保つ画像シリーズのワークフローを追加します。
公式のOmniガイドでは、視点、フレーミング、焦点距離、照明、表情、複数参照、ストーリーボード形式の画像シリーズを制御できます。
静止画がより大きなビジュアルシーケンスにつながる場合、Kling Image 3.0 Omniが最も適しています。
商用ストーリーボード
キャラクターのターンアラウンドとマルチビューシート
同じ商品を再利用するキャンペーン画像
後に動画の参照素材となる可能性がある一貫したフレーム
別のアップスケーラーに依存したくない4Kアセット
Kling Image 3.0 Omniはプロプライエタリです。その価値はローカル導入ではなく、Klingの製品環境と対応する商用アクセスに結びついています。古いオープン研究プロジェクトと混同したり、Klingの動画APIに最新画像モデルが自動的に含まれると考えたりしないでください。
Z-Image TurboはAlibabaのTongyi-MAIグループによるモデルです。60億パラメーターの蒸留モデルであり、わずか8回の関数評価を使用します。公式モデルカードでは、H800で1秒未満の推論と、16GB VRAMクラスのコンシューマー向けハードウェアへの対応を報告しています。Apache 2.0でリリースされています。
この組み合わせにより、非常に利用しやすいモデルになっています。Z-Image Turboは次の用途に適しています。
大量のサムネイルとSNS向けバリエーション
プロンプトの高速な反復
レイテンシーが重要な社内ツール
単一のコンシューマー向けGPUでのローカル実験
中国語と英語のバイリンガルテキスト生成
最高水準の忠実度よりも、画像1枚あたりのインフラコストが重要なアプリケーション
蒸留は特徴であると同時に制限でもあります。公式比較では、Turboは多様性が低く、ファインチューニングを想定しない8ステップの生成モデルと説明されています。一方、ベースのZ-Imageチェックポイントはより多くのステップを使用し、より高い制御性を維持します。
Artificial Analysisでは現在、Z-Image Turboはオープンウェイト型テキスト・画像変換リーダーボードで18位に位置し、ERNIE Image、HiDream O1 Image、HunyuanImage 3.0 Instructを下回っています。したがって、正直な結論は単純です。
Z-Image Turboは導入しやすい中国製画像モデルの1つですが、2026年に最も美しい画像を生成する中国製モデルではありません。選ぶ理由は速度です。
| 用途 | 最適な選択肢 | 理由 |
|---|---|---|
| 総合的な最適解 | Seedream 5.0 Pro | 生成、編集、レイアウト、ホスティングアクセスに優れる |
| ポスターと多言語タイポグラフィ | Qwen Image 2.0 Pro | 構造化された構成とテキスト描画 |
| 複雑なマルチモーダル編集 | HunyuanImage 3.0 Instruct | 画像理解、プロンプト書き換え、意味的プランニング |
| コンパクトなオープンウェイト導入 | ERNIE Image | 8Bモデル、Apache 2.0、テキスト中心の出力に強い |
| 統合されたオープン型の生成と編集 | HiDream O1 Image | 生成、編集、被写体のパーソナライズを1つのモデルで実現 |
| 4Kストーリーボードと画像シリーズ | Kling Image 3.0 Omni | 高解像度出力とシリーズ間の一貫性 |
| 高速なローカル生成 | Z-Image Turbo | 6B、8ステップ、16GBクラスの導入 |
1つだけ推奨するなら、Seedream 5.0 Proを使ってください。ローカル環境でモデルを所有したい場合は、単純なテキストから画像へのシステムにはERNIE Imageを、より幅広い生成・編集ワークフローにはHiDream O1 Imageを検討してください。
オフライン推論、カスタムファインチューニング、プライベートインフラ、モデルバージョンの完全な管理が必要なら、オープンウェイトを選んでください。ERNIE Image、HiDream O1 Image、HunyuanImage 3.0 Instruct、Z-Image Turboはいずれもダウンロード可能なチェックポイントを提供していますが、ハードウェア要件は大きく異なります。
迅速な統合、予測可能な運用、Seedream 5.0 Proのようなプロプライエタリモデルへのアクセスが必要なら、ホスティングAPIを選んでください。APIを使えばGPUの調達やモデル提供の作業を避けられますが、ベンダー依存と従量課金が生じます。
「オープン」という言葉だけでは不十分です。次の4点を個別に確認してください。
モデルウェイトをダウンロードできますか？
ライセンスは商用利用に適していますか？
必要な解像度でモデルを実行できるハードウェアがありますか？
オープン版には、ホスティングされる最上位モデルと同じ機能が含まれていますか？
Qwenは最も分かりやすい注意例です。オープンなQwen-Imageチェックポイントが存在しても、Qwen Image 2.0 Proがオープンになるわけではありません。ファミリー単位の推測より、バージョン単位の確認を優先してください。
中国の画像モデルは、もはや別の低いカテゴリーではありません。しかし、独立した結果から、それらが普遍的な勝者だと宣言することもできません。
Seedream 5.0 ProはArtificial Analysisのテキストから画像への評価で8位、Arenaの単一画像編集で4位です。GPT Image 2はArenaの編集テーブルで首位です。つまり、最良の中国製モデルは世界最先端と競争できる一方、幅広い嗜好テストの一部では依然として後れを取っています。
中国製モデルには、特に強い方向性が3つあります。
バイリンガルおよび非ラテン文字のタイポグラフィ。Seedream、Qwen、ERNIE、Z-Imageは、中国語と英語のテキストを明示的に対象としています。
オープンウェイトの多様性。ERNIE、HiDream、Hunyuan、Z-Imageは、主要なプロプライエタリ欧米画像モデルファミリーよりも多くのセルフホスティングの選択肢を開発者に提供します。
クリエイティブワークフローの専門性。Klingの画像シリーズツールやSeedreamの密度の高いレイアウト処理は、魅力的な単一画像だけでなく、実用的なコンテンツパイプラインを対象としています。
GPT ImageとGeminiは、親エコシステムをすでに採用しているチームや、編集・マルチモーダル動作が検証済みのタスクでは、依然として安全なデフォルトです。重要なのは「中国か欧米か」ではなく、「固定したプロンプトと編集セットで最も失敗が少ないモデルはどれか」です。
Kuaishouの初代Kolorsは重要なオープン画像モデルであり続けていますが、現在の同社の主力モデルではありません。さらに、頻繁に繰り返される「Kolors 2.1」という名称には、Kling Image 3.0と同じように明確な公式リリースの経緯がありません。疑わしいバージョン名を繰り返すより、検証済みの現行モデルをランキングしたいと考えました。
Janus Proは有用なマルチモーダル研究モデルですが、画像生成品質では現在、より新しい専用モデルに大きく遅れています。Artificial Analysisでは、現在のオープンウェイト画像テーブルの下位付近に位置しています。2026年のクリエイティブモデルランキングではなく、マルチモーダルアーキテクチャの議論に適したモデルです。
Step Image Edit 2は注目すべき中国製編集モデルであり、「最適な画像編集モデル」の比較では別途扱う価値があります。ただし、汎用的なテキスト・画像変換基盤モデルではないため、異なるタスクの専門モデルをこのリストに含めるのは適切ではありません。
Seedream 4.5、Qwen Image Max 2512、初代Qwen-Imageも引き続き有用です。今回のメインリストから外したのは、明確に異なる導入上の利点を持つ古いオープンチェックポイントを除き、ファミリーの現行最強バージョンを優先したためです。
GPT Protoは現在、このトップ7に含まれるすべての正確なモデルをホスティングしているとは主張していません。このリストから直接推奨できるモデルは、モデル文字列dola-seedream-5-0-pro-260628を使用するSeedream 5.0 Proです。
最初のリクエストは、同期モードを使うのが最も簡単です。
curl --location \
'https://gptproto.com/api/v3/doubao/dola-seedream-5-0-pro-260628/text-to-image' \
--header "Authorization: $GPTPROTO_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"prompt": "Square editorial product photograph of a translucent perfume bottle on wet slate, dramatic side light, realistic glass refraction, fine water droplets, restrained charcoal and silver palette, no text",
"size": "1024x1024",
"enable_base64_output": false,
"enable_sync_mode": true
}'
この/api/v3/ルートでは、AuthorizationヘッダーにGPT Protoキーをそのまま指定し、Bearer接頭辞は付けません。他の中国製画像モデルについては、記事内のファミリー名を代用せず、GPT Protoモデルギャラリーで正確な現行モデル文字列を確認してください。
2026年における、ほとんどのプロユーザー向けの最良の中国製AI画像モデルはSeedream 5.0 Proです。生成、編集、レイアウト、タイポグラフィ、参照画像を含む複数の関連タスクで優れ、ホスティングAPIから簡単に利用できる点で勝っています。
タイポグラフィと構造化デザインを最重視するならQwen Image 2.0 Proを選んでください。コンパクトで商用利用しやすいオープンチェックポイントが必要ならERNIE Imageを選びましょう。生成、編集、被写体の一貫性を1つのオープンモデルで試したいならHiDream O1 Imageが適しています。HunyuanImage 3.0 Instructは野心的な意味的編集モデルですが、ハードウェアコストを正当化するのは困難です。Kling Image 3.0 Omniは高解像度制作に特化したモデルです。Z-Image Turboはスループット重視の選択肢です。
ベンチマークで自分の回帰テストセットを置き換えることはできません。同じポスター、商品写真、複数キャラクターのシーン、人物の同一性を維持する編集、大量サムネイル用のプロンプトを、すべての候補でテストしてください。最適なモデルとは、ワークフローが許容できる品質、速度、コストの範囲内で、使用不能な出力が最も少ないモデルです。
I had one product photo — a matte-black serum bottle on a plain white background — and I needed ten scroll-stopping UGC ads for a TikTok test by the end of the week. Filming ten creators would have run $1,500–3,000 and taken about a week. I did it in an afternoon for roughly $25 in API calls, and every clip kept the exact same bottle on screen. The pipeline is two ByteDance models chained together: Seedream 5.0 Pro to turn the product photo into a polished hero still, then Seedance 2.0 to animate that still into video with native audio. I'm writing this up because almost every "Seedance UGC" guide I found runs through a web playground and stops there — none show the part that actually lets you scale: the two-model API chain, in code, that ships ten variations from one source photo. Everything below runs against GPTProto , which hosts both models on one key and one balance, so you're not juggling two vendors mid-pipeline.
Michael Johnson | 2026-07-16
Seedream 5.0 Pro のプロンプトには、2つの役割のいずれかを持たせます。生成したい画像全体を説明するか、既存の画像に加えたい正確な変更を指定するかです。この2つを混ぜると、単純な背景編集でも顔、照明、商品の形状まで意図せず変わってしまいます。 実用上のルールは簡単です。生成ではフレーム全体を説明し、編集では対象、変更内容、維持する詳細を説明します。以下の17個のすぐに使えるプロンプトは、リアルなポートレート、商品写真、レタッチ、背景の置き換え、多言語ポスター、複数参照画像の処理にこのルールを適用したものです。
Tiffany Layne | 2026-07-24
ほとんどの人が初めて作るAIインフルエンサーは、2枚目の画像で失敗します。最初のレンダリングは素晴らしく見えます — 信じられそうな顔、まずまずの照明。しかし2つ目の投稿を生成すると、頬骨の位置が変わり、鼻が広くなり、目の色も違っている。別人です。3つ目の投稿では、さらに別の人物になります。手元に残るのはインフルエンサーではなく、髪の色だけが共通する見知らぬ人たちのフォルダーです。 検索上位に出てくるノーコードツールは、この問題をボタンの裏に隠しています。写真をアップロードし、生成をクリックし、結果を得る。それで問題ないのは、規模を拡大したり、見た目を変えたり、スケジュールに沿って100件の投稿を実行したりする必要がない場合だけです — その時点で、1つのモデル、1つのスタイル、そして画像を5枚生成しても500枚生成しても、通常は月額19～99ドルのサブスクリプションに縛られます。 このガイドでは、別の道を進みます。それがAPIです。SaaSのボタンをクリックするよりも設定は複雑で、数行のコードを書き、APIキーを管理する必要があります。その代わり、各ショットをどのモデルでレンダリングするかを自分で管理でき、月額ではなく画像単位で支払え、パイプライン全体を自動化できます。読み終える頃には、固定された1つのアイデンティティ、一貫性のある投稿のバッチ、任意で追加できる縦型リール、そして — 他のガイドが省略しがちな部分 — 1投稿あたりの実際のコストがわかります。 なぜそこまで手間をかけるのか、背景を説明しましょう。バルセロナのエージェンシーThe Cluelessが制作したAIモデル、Aitana Lópezは、月に最大€10,000、平均で約€3,000を稼いでいます。 クリエイターによると 、 Euronewsが報じた 内容です。この数字を覚えておいてください。制作に実際いくらかかるのかがわかったら、ここに戻ってきます。この2つの数字の差こそが、ビジネスのすべてだからです。
Schuyler Stacy | 2026-06-17
AI映画ポスターで難しいのは、画像そのものではありません。どんな画像モデルでも、20秒ほどで雰囲気のあるヒーローショットを作ってくれます。難しいのは、それをポスターとして成立させるすべての要素です。意味不明に溶けていないタイトル、実際に読めるタグライン、下部のクレジットブロック、そして正方形ではなくワンシートの形をしたフレーム。私は週末を使って5つのジャンルのポスターを生成しましたが、ほぼすべての失敗は、3つの原因のいずれかに行き着きました。—比率が間違っている、テキスト用のスペースが残っていない、またはアートワークと同じ工程でモデルに文章のようなタイポグラフィを描かせようとしていることです。 このガイドでは、その3つを解決します。ジャンル別のコピーペースト用プロンプト、自分の写真をポスターに変えるためのプロンプト集、タイトルをくっきりさせる2段階のテクニック、そして、5枚ではなく50枚作りたい場合に使える実行可能なAPI呼び出しを紹介します。使用するモデルは2つです。正確で多言語のテキストに強い gpt-image-2 と、スタイルと4K出力に強い Gemini 3 Pro Image （多くの人がNano Banana Proと呼んでいるモデル）です。どちらもGPTProto経由で動作するため、切り替えは1行変更するだけです。
Schuyler Stacy | 2026-06-16
