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画像生成AI — 用途に合うモデルを選んで生成
この画像生成AIは、Google の Nano Banana、OpenAI の GPT Image、ByteDance の Seedream、Black Forest Labs の Flux をひとつのワークスペースに集約しています。テキストプロンプトを書くか参照写真を最大16枚アップロードして、最大 4K で生成。すべての画像は透かしなしでダウンロードでき、商用利用権も付属します。そして、どんなタスクにも勝てる万能モデルは存在しません。だからこそ以下のガイドで、公式ドキュメント・ブラインドテストのランキング・コミュニティの実測に基づいて、各モデルが本当に得意なことを解説します。
2026年の画像生成AI最前線
画像モデルの世代交代は、いまや年単位ではなく月単位。最近実際に変わったこと——そして安心して捨てていい古い常識をまとめます。
Google が Nano Banana 2 をリリース
Gemini 3.1 Flash Image をベースに構築され、Google は「Nano Banana Pro の高度な機能と Gemini Flash の速度の融合」と説明しています。Gemini アプリ、検索、Google のクリエイティブツールに順次展開中で、一部ではすでに Nano Banana Pro をデフォルトの座から置き換えました。
GPT Image 2 が API に登場
OpenAI は「正確で、読めて、ブランドに忠実な画像が必要なプロダクション用途」向けと位置づけています。Artificial Analysis のブラインド投票画像アリーナでは現在トップの Elo スコアを保持し、Google の旗艦2モデルを上回っています。
Flux 2 がプロンプトの常識を変える
Black Forest Labs が Flux 2 をリリース——320億パラメータの rectified flow モデルで、マルチ参照に対応。公式プロンプトガイドはネガティブプロンプトを完全に廃止しました。「欲しいものを書く、要らないものは書かない」が新ルールです。
Seedream が推論を覚える
ByteDance の Seedream シリーズに、生成中の段階的推論とリアルタイム Web 検索が追加されました。Seedream 5 Lite は複雑なプロンプトを考えてから描き、Seedream 4.5 はフォトリアル志向の定番として健在です。
もう古い、AI 画像の3つの常識
よく聞く話
AI can't draw hands.
実際のところ
Largely fixed in current flagship models. Community testing still catches occasional anatomy slips in crowded scenes, but hands alone are no longer a reason to avoid AI images.
よく聞く話
AI text always comes out garbled.
実際のところ
Short labels and headlines now render reliably — GPT Image 2 in particular was built around readable typography. Small print and long paragraphs remain the real limit.
よく聞く話
You need to find the one 'best' model.
実際のところ
Blind-vote rankings and community tests agree: the leader changes by task. Text-heavy layouts, photoreal portraits, and fast drafts each favor a different model — which is exactly why this generator carries several.
よく聞く話
AI は手が描けない。
実際のところ
現行の旗艦モデルではほぼ解決済みです。群衆シーンでは今も時々破綻が見つかりますが、手だけを理由に AI 画像を避ける時代は終わりました。
よく聞く話
AI の文字はいつも崩れる。
実際のところ
短いラベルや見出しなら安定して描画できるようになりました——特に GPT Image 2 は読める文字を中心に設計されています。小さい文字と長文は依然として本当の限界です。
よく聞く話
「最強の1モデル」を探すべき。
実際のところ
ブラインド投票もコミュニティテストも結論は同じ：タスクごとに王者は変わります。文字多めのレイアウト、フォトリアルなポートレート、高速ドラフトはそれぞれ別のモデルが得意——だからこのジェネレーターは複数モデルを載せています。
どの画像生成AIモデルを使うべき？
絶対王者は存在せず、最適なモデルはタスクで変わります。スペックは公式ドキュメント、ランキングは Artificial Analysis のブラインド投票 Elo を参照しています。
| Model | Best for | Text rendering | References | Max output | Speed | モデル | 得意分野 | 文字描画 | 参照画像 | 最大出力 | 速度 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Nano Banana 2 | フォトリアルなシーン、高速な反復 | 良好——短いラベルは安定 | 最大14枚 | 4K | 旗艦最速 | ||||||
| Nano Banana Pro | 4K での最大ディテール | 良好 | 最大8枚 | 4K | 遅め、品質優先 | ||||||
| Nano Banana | 高速ドラフト、キャラクターの一貫性 | 基本レベル | 最大10枚 | 標準 | 非常に速い | ||||||
| GPT Image 2 | 文字・レイアウト・図解 | 業界最高 | 最大16枚 | 4K | 最も遅い——精度優先 | ||||||
| Seedream 5 Lite | 複雑なプロンプト、スタイライズ系 | まずまず——小さい文字は避ける | 最大14枚 | 3K | 速い | ||||||
| Flux 2 Pro & Flex | 色が正確な商品ビジュアル | 短い文字はきれい | 最大8枚 | 2K | 速い（Pro）/ 調整可（Flex） |
速攻で選ぶなら
Readable text, posters, UI mockups
GPT Image 2 — community consensus is that it finally renders typography correctly.
Photoreal people and products
Nano Banana 2 — testers consistently describe its skin and lighting as the most camera-like.
Final delivery at maximum 4K detail
Nano Banana Pro — slower, but built quality-first.
Fast, low-stakes drafts
Nano Banana — iterate on composition quickly, then re-run the winner on a flagship.
Many references, consistent style
Seedream 5 Lite — it accepts up to 14 reference images.
Precise parameter control
Flux 2 Flex — adjustable steps and guidance for repeatable results.
読める文字、ポスター、UI モック
GPT Image 2——「ついにタイポグラフィをまともに描くモデルが来た」がコミュニティの総意です。
フォトリアルな人物・商品
Nano Banana 2——肌と光が最も実写に近い、とテスターの評価が一致しています。
4K 最大ディテールでの最終納品
Nano Banana Pro——遅いぶん、品質最優先の設計です。
気軽に回す高速ドラフト
Nano Banana——構図を素早く検証して、勝ち筋だけ旗艦モデルで再生成しましょう。
参照画像多め、スタイル統一
Seedream 5 Lite——参照画像を最大14枚受け付けます。
パラメータの精密コントロール
Flux 2 Flex——steps と guidance を調整でき、再現性の高い結果が得られます。
モデルラインナップ：強み・トレードオフ・実評価
公式の位置づけ、コミュニティの評価、そして各モデルに任せるべき仕事・任せてはいけない仕事。
Nano Banana 2
Google · 高速な旗艦モデル
Google の最新画像モデルで、Gemini 3.1 Flash Image をベースに構築。公式には Nano Banana Pro の能力と Flash の速度を兼ね備え、生成中にリアルタイムの Web 知識を参照します——実在の人物・場所・インフォグラフィックが正確に出力されるのはそのためです。画像内の文字の翻訳・ローカライズまでこなします。コミュニティテストの結論は一貫しています：ポートレートと光の表現が最も「本物の写真」に近い。
得意: フォトリアル画像、バリエーションの高速生成、実在する被写体
不得意: 細かい文字がぎっしりのデザイン——それは GPT Image 2 の出番
Nano Banana Pro
Google · 品質優先の 4K
ディテール重視の兄弟分。Nano Banana Pro は最大8枚の参照画像とともに最大 4K で描画し、要求の厳しい案件にも耐えます——商品のクローズアップ、質感のある素材、建築のディテール。Google はコンシューマー向けのデフォルトを Nano Banana 2 に置き換え始めていますが、API ワークフローでは、納期より描画品質を優先したいときの選択肢であり続けています。
得意: 4K の最終アセット、ディテール重視のレンダリング
不得意: 高速な反復——生成に目に見えて時間がかかります
Nano Banana
Google · ドラフト専用機
初代 Nano Banana がラインナップに残っているのには理由があります。数秒で生成でき、繰り返し生成しても被写体の見た目が安定している——つまり天然のドラフトレイヤーです。構図を固め、プロンプトのアイデアを素早く試し、勝ち筋だけを旗艦モデルに送って仕上げましょう。
得意: ドラフト、プロンプトの試行錯誤、キャラクターの一貫性
不得意: 印刷解像度の出力や正確なタイポグラフィ
GPT Image 2
OpenAI · タイポグラフィとレイアウトの王者
OpenAI が「プロダクション用途のために」（公式の言葉です）開発したモデルで、正確で読めてブランドに忠実な画像を狙っています。言語モデルが文章を組み立てるように画像を構築する自己回帰アプローチが、ポスター・メニュー・図解・UI モックの構造が崩れない理由だと分析されています。Artificial Analysis のブラインド投票 Elo ランキングで首位に立ち、「英語の文字がちゃんと出る初めてのモデル」というユーザー報告が相次いでいます。参照画像は最大16枚。
得意: ポスター、パッケージ、図解、要素の多いレイアウト
不得意: 速度重視のワークフロー——ここでは最も遅いモデルです
Seedream 5 Lite
ByteDance · 描く前に考えるモデル
Seedream 5 Lite はプロンプトに対して段階的な推論を行い、生成中に Web 検索もできるため、入り組んだ指示やニッチな題材の成功率が高めです。参照画像は最大14枚、出力は最大 3K。複雑なシーンの処理はコミュニティでも高評価ですが、仕上がりがややスタイライズ寄りになることも指摘されています——フォトリアル志向の先代 Seedream 4.5 もこのページで使えます。
得意: 複数条件の複雑なプロンプト、イラスト、スタイライズ系
不得意: 小さい文字と厳密なフォトリアリズム
Flux 2
Black Forest Labs · コントロールと色再現の専門家
Flux 2 は2バージョン構成：速度の Pro と、steps・guidance を調整できる Flex。320億パラメータのモデルで色の再現性が高く、短い文字もきれいに出ます。BFL の公式プロンプトガイドは業界一具体的で、「被写体→動作→スタイル→文脈」の順に書き、ネガティブプロンプトは一切使わない、と明言しています。参照画像は最大8枚、出力は最大 2K。
得意: ブランドカラーの正確さ、統制された商品ビジュアル
不得意: 4K 納品や画像内の長文テキスト
実戦性能を項目別に検証
公式ドキュメントの主張、ブラインドテストの結果、そしてユーザーの実報告。
文字描画
GPT Image 2 が明確なリーダーです——英語の見出しや短いラベルはほぼ完璧、というユーザー報告が多数。Nano Banana 2 も短い文字には強く、画像内の文字の翻訳までこなしますが、小さい文字ではどのモデルも品質が落ちます。
フォトリアリズム
肌・素材・映画的な光の表現では、コミュニティの比較で一貫して Nano Banana 2 が優勢。Nano Banana Pro は時間をかければ 4K で同等の品質に達します。Seedream 5 Lite はスタイライズ寄り——イラスト用途ならむしろ強みです。
キャラクターとスタイルの一貫性
確実なのは参照画像です：GPT Image 2 は最大16枚、Seedream 5 Lite と Nano Banana 2 は最大14枚まで。完全なスタイル固定機能はまだどのモデルにもないため、生成ごとの揺らぎは前提に、うまくいった言い回しは必ず保存しておきましょう。
速度
ドラフトの速さなら Nano Banana と Flux 2 Pro、旗艦モデル最速は Nano Banana 2 です。GPT Image 2 はレイアウト精度と引き換えに速度を犠牲にしています——コミュニティの計測では Nano Banana 2 の数倍遅いという報告です。
位置指定
全モデル共通の弱点です。「ロゴを左上の角にぴったり」のような正確な配置指示に確実に従えるモデルは、コミュニティテストでは現状ありません。GPT Image 2 が最も近いものの確定的ではなく——ピクセル指定ではなく柔軟な表現で書くのが正解です。
このページで引用するランキングは Artificial Analysis のブラインド投票画像アリーナ（Elo 方式）に基づきます。速度や安定性の記述はコミュニティで繰り返し報告されている所見の要約であり、ラボのベンチマークではありません。
AI 画像の実践ユースケースと最適モデル
各カードで、成果物・最適モデル・効く設定・避けるべき罠をセットで紹介します。
ポスター・メニュー・SNS 画像
向いている用途: 文字が読めないと意味がないデザイン：イベントポスター、料金表、引用カード、シンプルなインフォグラフィック。
効く理由: GPT Image 2 の文字優先アーキテクチャは、拡散モデルが文字を溶かしてしまう場面でもレタリングを保ちます。
設定: GPT Image 2 の 2K。重要な文字は1要素あたり8語程度までに抑え、プロンプトに一字一句そのまま引用符で書きます。
避けたい用途: 長い段落や法的な注意書き——それは AI 背景の上にデザインツールで載せましょう。
商品・ブランドビジュアル
向いている用途: ヒーローショット、カラーバリエーション、既存の商品写真から組み立てるライフスタイルシーン。
効く理由: 画像から画像モードが AI を実物の商品に固定し、Flux 2 がシリーズ全体でブランドカラーを安定させます。
設定: クリーンな参照写真を2〜4枚アップロード。色再現なら Flux 2 Pro、実写のような光なら Nano Banana 2。
避けたい用途: 規制文言入りでピクセル単位の正確さが要るパッケージモック——位置指定はまだ確定的ではありません。
キャラクターシリーズ・ストーリーアート
向いている用途: 表紙・コマ・販促ビジュアルをまたいで登場する同一キャラクター。
効く理由: シーンが変わっても顔を保てるのは、マルチ参照入力があってこそです。
設定: まずマスターデザインを生成し、それを参照として再投入——Seedream 5 Lite か Nano Banana 2 に参照3〜6枚で。
避けたい用途: 別々の固定キャラが複数いる群衆シーン——数人を超えると一貫性は急落します。キャラごとに生成して、編集ソフトで合成しましょう。
フォトリアルなシーン・編集用画像
向いている用途: 記事のヘッダー、ムード画像、そして「撮りに行けない現実的なシーン」という AI 画像生成の王道。
効く理由: 現行の旗艦モデルはついに「一目で AI とバレない」ラインを越えました——Nano Banana 2 の光は実機撮影のようだ、というのがレビュアーの表現です。
設定: 速度なら Nano Banana 2、印刷なら Nano Banana Pro の 4K。プロンプトにカメラのスタイルを書くとリアリティが一段上がります。
避けたい用途: 実在の著名人や報道画像——精度の面でもポリシーの面でも勝ち目がありません。実際の出来事には本物の写真をライセンスしましょう。
既知の限界と回避策
このページのどのモデルにも苦手はあります。先に知っておけば、再生成と確認の時間を節約できます。
Small print, QR codes, charts, and exact data labels come out wrong or invented.
回避策: Treat in-image data as decorative. Generate the visual, then overlay real text, codes, and figures in an editor before publishing.
No style lock exists — identical prompts drift between runs.
回避策: Save the full prompt of any image you like and reuse it verbatim, then steer with reference images; in image-to-image mode the reference anchors most of the look.
Flux 2 ignores negative prompts ('no people', 'no text') by design.
回避策: Describe the scene you want instead: 'an empty street at dawn' beats 'a street, no people' — BFL's own guide says to state the positive.
Safety filters occasionally flag harmless prompts — medical topics, brand names, certain skin descriptions.
回避策: Rephrase around the trigger word, drop brand names, or switch models; filters differ by vendor, and a prompt blocked on one often passes on another.
Precise spatial layout ('text top-left, logo bottom-right') is unreliable everywhere.
回避策: Ask for 'clear space at the top' style guidance instead of coordinates, generate a few variants, and do final placement in a design tool.
小さい文字、QR コード、グラフ、正確なデータラベルは崩れるか捏造されます。
回避策: 画像内のデータは「飾り」と割り切りましょう。ビジュアルだけ生成して、本物の文字・コード・数値は公開前に編集ソフトで重ねます。
スタイル固定機能は存在せず、同じプロンプトでも生成ごとにブレます。
回避策: 気に入った画像のプロンプトを丸ごと保存して一字一句そのまま再利用し、参照画像で方向を固定します。画像から画像モードなら、参照が見た目の大部分を固定してくれます。
Flux 2 は「人なし」「文字なし」のようなネガティブプロンプトを設計上無視します。
回避策: 欲しいシーンを直接書きましょう：「夜明けの誰もいない通り」は「通り、人なし」に勝ります——「肯定形で書く」は BFL 公式ガイドの明文ルールです。
安全フィルターが無害なプロンプトを弾くことがあります——医療系の話題、ブランド名、特定の肌の描写など。
回避策: 引っかかっていそうな単語を言い換える、ブランド名を外す、あるいはモデルを切り替えます。しきい値はベンダーごとに違うので、片方で弾かれたプロンプトがもう片方では通ることはよくあります。
「文字は左上、ロゴは右下」のような正確な配置は、どのモデルでも不安定です。
回避策: 座標ではなく「上部に余白を確保」のような表現で指示し、数パターン生成して、最終配置はデザインツールで行いましょう。
プロンプト実践帳：初稿から 4K 仕上げまで
BFL と OpenAI の公式プロンプトガイドを、日々の実運用に耐える形に統合したルール集です。
重要度順の公式
大事なことを先頭に。BFL の公式ガイドは「モデルは先頭の単語ほど重く扱う」「30〜80語が最適」と明言しています：被写体 → 動作 → スタイル → 文脈 → 補助的なディテール。
"ウォルナットのカフェテーブルに置かれたセラミックのエスプレッソカップ、立ちのぼる湯気、50mm のフードエディトリアル風、窓から差し込む暖かい朝の光、浅い被写界深度"
弱いプロンプトを書き直すと
弱い
"美しいコーヒーの写真、高品質、4k、トレンド、ごちゃごちゃなし"
強い
"グレーの石のカップに入ったフラットホワイトを真上から、白い大理石のカウンター中央に配置、柔らかい拡散光、カップの周りはミニマルな余白"
品質ワード（「美しい」「4k」「トレンド」）はモデルに何も伝えません。「ごちゃごちゃなし」は Flux 2 が設計上無視するネガティブプロンプトです。書き直し版は、被写体・構図・面・光・余白を具体的に指定しています——最初のプロンプトが匂わせるだけだったものすべてです。
ドラフトから仕上げまでのワークフロー
- 1Draft on Nano Banana: run four to eight fast variants to settle composition and wording.
- 2Pressure-check the winner: zoom in on hands, edges, text, and reflections before committing.
- 3Re-run on the right flagship: GPT Image 2 if text leads, Nano Banana 2 or Pro for photoreal — then export at 2K or 4K.
- 4Nano Banana でドラフト：高速バリエーションを4〜8枚回して、構図と言い回しを固めます。
- 5勝ち筋を精査：手・輪郭・文字・反射をズームで確認してから確定します。
- 6最適な旗艦モデルで再生成：文字主体なら GPT Image 2、フォトリアルなら Nano Banana 2 か Pro——そして 2K または 4K で書き出します。
モデル別プロンプトの覚え書き
- GPT Image 2: put exact wording in quotes for any text you want rendered — it follows quoted strings closely.
- Nano Banana 2: name real places, products, or facts freely; its web-grounded knowledge keeps them accurate.
- Seedream 5 Lite: long, layered prompts are fine — it reasons through them before rendering.
- Flux 2: name a camera, lens, or film stock for photorealism, and never write what you don’t want.
- GPT Image 2：描画したい文字は一字一句、引用符でくくって書きます——引用された文字列には忠実です。
- Nano Banana 2：実在の場所・商品・事実は遠慮なく名指ししましょう。Web 接地された知識が正確さを保ちます。
- Seedream 5 Lite：長く構造化されたプロンプトも OK——描く前に推論で読み解きます。
- Flux 2：フォトリアルを狙うならカメラ・レンズ・フィルムを名指しし、「要らないもの」は絶対に書かないこと。
このページで AI 画像を生成する方法
サクッと使える画像ジェネレーターとしても、本格的な制作ツールとしても——どちらにせよページ上部にあります。最短ルートを紹介します。
モードとモデルを選ぶ
テキストから画像は言葉だけで生成、画像から画像はアップロードした写真から出発します。モデルメニューを開いてタスクに合わせて選択——上の比較表がカンニングペーパーです。
プロンプトは大事なことから
被写体と動作を先頭に、スタイルと光を続けて、30〜80語で。商品・顔・スタイルを引き継ぎたいときは参照画像を追加します。
生成・比較・高解像度化
数パターン生成して文字と手をズームで確認し、ベストの1枚を 2K か 4K で再生成してダウンロード——透かしなし、商用利用可能な状態で手に入ります。
画像生成AI：本音の FAQ
モデル選び・限界・設定について、公式ドキュメント・ブラインド投票・実テストに基づいて率直に答えます。
ツールキットの他のツールと組み合わせる
画像は第一歩——動かして、声をつけて、しゃべるアバターに渡しましょう。
「どのモデルが正解か」で迷うのは終わり
ひとつの画像生成AIに、主要モデルが勢ぞろい——フォトリアル高速の Nano Banana 2、タイポグラフィの GPT Image 2、その間のすべてを埋める Seedream と Flux。タスクで選んで最大 4K で生成、商用利用権も完全に保持できます。