精密な画像編集は、何を残し、何を変えてよいかという境界を決めることから始まります。商品チームは同じボトルの周囲に新しいシーンが必要かもしれません。デザイナーは複数の参照画像を一つのビジュアルの方向性に組み合わせたいかもしれません。キャンペーン担当者は商品を動かさずに文言用の余白を残した切り取りが必要かもしれません。
Nano Banana ProとGPT Image 2はいずれも画像入力から編集できますが、それぞれ得意な編集課題が異なります。Nano Banana Proは複数の参照画像と広い文脈を含む指示に適しています。GPT Image 2は範囲を絞った修正、マスクによる変更、一枚の元画像を中心にした反復的な対話に適しています。
この比較では、参照画像への忠実性、変更箇所の分離、入力の明確さ、出力の適合性、次の修正コストという五つの判断基準を使います。現在の公式モデルドキュメントとWhisk画像カタログに基づく機能比較であり、一つの固定プロンプトが常に優れるという主張ではありません。Whisk AIワークスペースで、製品内で利用できるモデルと設定を使って画像編集を試せます。
結論の早見表
| モデル | 精密編集で特に適した用途 | 現在のWhisk画像編集画面 | 主なトレードオフ |
|---|---|---|---|
| Nano Banana Pro | 被写体やブランドの方向性を守りながら複数の参照画像を組み合わせる | 任意の画像入力最大8枚、1K・2K・4Kの解像度、PNGまたはJPG出力、幅広いアスペクト比 | 文脈が増えると制御しやすくなる一方、モデルが解釈する関係も増える |
| GPT Image 2 | 一枚の元画像に範囲を絞った変更を行い、次の修正を説明しやすくする | 必須の参照画像枠一つに最大16枚、1K・2K・4Kの解像度、幅広いアスペクト比 | 現在のカタログでは自動または比率未指定は1Kのみで、1:1は4Kに変換できない |
商品画像、素材見本、照明の検討画像、シーンの方向性など、複数の参照画像に編集が依存する場合はNano Banana Proを選びます。背景の変更、物体の除去、制御された切り取りなど、変更対象が一つ明確な場合はGPT Image 2を選びます。どちらも正確なラベル、表示、繰り返し使うブランドの細部を含む画像を公開する前に視覚的な確認が必要です。
精密な画像編集で測ること
精密さには二つの役割があります。一つ目は元画像の正しい視覚的事実を保つことです。二つ目は指定された領域だけを変更することです。モデルは複雑な指示を理解しても、キャップを動かし、ラベルを変え、切り取り範囲をずらすことがあります。被写体を保っても、意図した素材や照明の参照画像を反映できない場合もあります。
出力を比較する前に、次の評価表を使います。
| 確認項目 | 問い | 合格の目安 |
|---|---|---|
| 参照画像への忠実性 | 重要な被写体、素材、視覚的な事実を保っているか | シルエット、重要な細部、意図した参照画像を識別できる |
| 変更箇所の分離 | 他の部分を変えずに指定した編集が行われたか | 背景、物体、色の変更が指定された範囲内に収まっている |
| 入力の明確さ | モデルは各参照画像の役割を区別できるか | 元画像、細部、シーン、スタイルの入力に異なる役割がある |
| 出力の適合性 | 次の制作工程に画像を渡せるか | 比率、解像度、切り取り、文字用余白が媒体に合っている |
| 次の編集コスト | 最初からやり直さずに次の修正を説明できるか | 一つの欠点が一つの新しい指示と確認対象に対応する |
最後の尺度が、ワークフローを拡大できるかを決めます。正確な事実については承認済みの写真やパッケージファイルを基準に保ち、生成結果で周囲のシーン、照明、切り取り、ビジュアルの方向性を探りましょう。
Nano Banana Pro: 多くの文脈を使う編集
Googleの現在のGemini画像ドキュメントでは、Nano Banana ProをGemini 3 Pro Imageとしています。このモデルは、世界知識、高度なローカライズ、ブランドの一貫性、精密なクリエイティブ制御が必要な複雑な視覚作業向けとされています。同じドキュメントは、テキスト、画像、またはその両方を使う会話型の画像生成・編集を説明しており、要素の追加、削除、変更や、スタイル、色調の調整も含みます。
これは元画像が指示の一部にすぎない場合に役立ちます。各参照画像に異なる役割を割り当てましょう。
- 商品画像を形、キャップ、表面、比率のために使う。
- 素材または照明の画像を質感と影の方向のために使う。
- シーンの画像を場所、小道具、余白のために使う。
- 変えてはいけない細部をプロンプトに記載し、編集に確認可能な目標を与える。
現在のWhiskカタログはNano Banana ProをKieの画像編集モデルとして提供しています。ワークスペースの契約では任意の画像入力を最大8枚、各入力につき最大30 MBの一般的な画像形式を受け付け、1K、2K、4K出力とPNGまたはJPGの選択を提供します。カタログの基本見積もりは解像度倍率適用前で15クレジットです。Whiskの被写体、シーン、スタイルの役割により、モデルを比較する前に多くの参照画像を含む指示を整理できます。これはWhiskのクレジット規則であり、Googleの直接API料金を示すものではありません。
Nano Banana Proが適する作業:
- 元画像に素材、照明、場所の参照画像を加えて商品シーンを作る。
- 周囲の状況を変えながらキャラクターや物体の一貫性を保つ。
- 異なる役割を持つ参照画像を一つのアートディレクションの指示に組み合わせる。
- 現在の編集に答えない参照画像を取り除く。八つの入力で詳細な方向性を表現できますが、優先順位が曖昧になることもあります。GoogleのAPIドキュメントでは生成画像にSynthIDが含まれるとも記載されているため、来歴や透かしの方針が最終素材に影響する場合は配信経路と利用要件を確認してください。
GPT Image 2: 範囲を絞った変更と反復修正
OpenAIの現在の画像生成ドキュメントでは、GPT Image 2は既存画像の編集、マスクを使った部分編集、一枚以上の参照画像からの新規画像作成に対応しています。Responses APIでは複数ターンの編集が加わり、両方のAPI経路でサイズ、品質、形式、圧縮を設定できます。
そのため「ボトル、キャップ、カメラアングルを保ち、大理石の背景を淡い石灰岩に変え、右側に余白を残す」といった指示に適しています。元画像と変更が一つずつで、確認範囲も明確です。
現在のWhiskカタログは公開APIの全機能より範囲が狭くなっています。WhiskではGPT Image 2を必須の画像編集枠で提供し、最大16枚、各入力10 MBまでの画像、1K・2K・4Kの選択、正方形からパノラマまでの比率に対応しています。カタログの基本見積もりは解像度倍率適用前で10クレジットです。自動または比率未指定は1Kのみで、1:1は4Kに変換できません。ワークスペースの契約は、マスクや会話履歴などすべてのAPI機能が製品UIに表示されることを意味しません。
GPT Image 2が適する作業:
- 信頼できる一枚の元画像の周囲の背景、小道具、色の処理を変える。
- 一回につき一つの修正で一枚の画像を繰り返し調整する。
- 主な被写体を画面内に保ちながら切り取りやアスペクト比のバリエーションを作る。
OpenAIのドキュメントは実用上の制限として、複雑なプロンプトには最大二分かかること、文字配置が失敗すること、繰り返し使うブランド要素が変わること、構造化された構図には追加確認が必要なことを挙げています。範囲を絞った指示と明瞭な元画像は、修正が必要な範囲を減らします。
編集する内容で選ぶ
複数の参照画像を使いながら被写体を保つ
被写体に複数の異なる参照画像を反映させる必要がある場合はNano Banana Proから始めます。承認済みの被写体を最初に置き、動かしてはいけない細部を示し、追加する各画像に一つの問いに答える役割を与えます。一枚の元画像と一つのシーン変更が必要な編集では、GPT Image 2のほうが確認しやすい場合があります。
残りを保ちながら一か所を変える
対象が小さく目に見える場合はGPT Image 2から始めます。対象、変えてはいけない細部、確認する切り取り範囲を説明します。利用するAPIが対応している場合はマスクや複数ターンの編集を使います。Whiskでは利用できる参照画像枠とプロンプト設定を使ってください。
レイアウトや商品素材を用意する
どちらのモデルも最終的な法的文言や商品表示の文字組みシステムとして扱うべきではありません。どちらも役立つキャンペーンの方向性を作れますが、実際の表示サイズで綴り、ラベルの形状、ロゴの位置、文字用余白を確認します。Nano Banana Proは豊かな文脈に、GPT Image 2は一つの切り取りや配置の変更に役立つ場合があります。
最終出力の適合性を管理する
Whiskでは両モデルとも1K、2K、4Kを選べます。1Kから始め、被写体と編集の境界が確認を通過した後で解像度を上げます。GPT Image 2の解像度を上げる前には、特に自動または正方形の出力で比率を確認してください。
| 編集の目的 | 最初に試したいモデル | 理由 | 最初の確認点 |
|---|---|---|---|
| 商品と素材、照明、シーンの参照画像 | Nano Banana Pro | 複数の異なる視覚入力が指示に役立つ | 被写体の同一性と参照画像の優先順位 |
| 背景または小道具を一つ変更 | GPT Image 2 | 範囲を絞ると次の修正を把握しやすい | 輪郭の品質と意図しない変更 |
| 新しい状況のキャラクターや物体 | Nano Banana Pro | 多くの文脈を持つ参照画像で、より豊かなシーンに同一性を持ち込める | 繰り返し登場する細部とポーズの変化 |
| 切り取り、比率、局所的な修正一つ | GPT Image 2 | 出力目標の範囲が明確 | 被写体の配置と文字用余白 |
| 正確な文字を含む最終キャンペーン素材 | どちらも探索用 | どちらも方向性の検討に役立つが、確認は不要にならない | 綴り、表示、印、レイアウト |
公平な二モデル比較を行う
プロバイダーごとに同一の構文を強いるのではなく、同じ意図を使います。この中立的な指示は編集に焦点を当てています。
ブランド名のない琥珀色のスキンケアボトルを淡い石灰岩の上に置きます。ボトルの形、黒いキャップ、柔らかな側面光を保ってください。背景を暖かみのあるオフホワイトのスタジオの面に変え、右側にキャンペーン文言のための明確な余白を残します。
現在のWhisk画像ワークスペースで次のように試します。
- 同じ元画像を両方のモデルにアップロードする。
- 同じ3:2比率を選び1Kから始め、最初の方向性が解像度だけで決まらないようにする。
- 素材や照明の文脈が試験の問いに含まれる場合に限り、Nano Banana Proに追加の参照画像を与える。GPT Image 2には利用可能な参照画像とプロンプト設定を通じて同じ視覚的意図を伝える。
- キャップと影を保ちながらボトルを左へ動かすなど、範囲を絞った修正を両モデルに一つ依頼する。
- モデル、入力、比率、解像度、クレジット、失敗した細部、次の編集を記録する。
一方のモデルで仕上げた案と、もう一方の最初の試行を比較しないでください。チームメンバーが承認し修正できる画像に到達するまでの作業を測ります。
承認前の確認
顧客が見る大きさと切り取り範囲で両方の画像を確認します。次の四点を使いましょう。
- 忠実性: 被写体のシルエット、キャップ、素材、重要な細部が保たれている。
- 変更箇所の分離: 指定した背景、小道具、色の編集が無関係な細部を変えていない。
- 出力の適合性: 比率、解像度、切り取り、余白が媒体に合っている。
- 次の編集: 指示全体を書き直さずに範囲を絞った修正を一つ指定できる。
| 項目 | 承認する条件 | 修正する場合 |
|---|---|---|
| 被写体 | 購入者にとって重要な物体を識別できる | 形、キャップ、ラベル領域、素材が変わっている |
| 編集の境界 | 意図した領域が変わり、残りは安定している | 指示していない範囲の照明、輪郭、小道具が変わっている |
| 文字と印 | 見える文言が読め、元画像と照合済み | モデルが単語や印を作り出し、歪め、ぼかしている |
| 納品 | 選んだ比率、解像度、文字用余白が表示サイズで機能する | 新しい切り取りや高解像度での再生成が必要 |
生成画像はキャンペーンの方向性を示せますが、ラベル、寸法、表示、規制遵守の細部については承認済みの商品ファイルが基準です。AI商品写真ガイドでは、確認前に被写体、シーン、スタイルを分けることで同じ規律を適用しています。
まとめ
精密な編集が豊富な参照画像を理解し、ブランドや被写体の文脈を新しいシーンに持ち込むことである場合はNano Banana Proが適しています。精密な編集が目に見える一か所を変え、次の修正を指定しやすくすることである場合はGPT Image 2が適しています。
WhiskではNano Banana Proは最大8枚の任意画像を受け付け、基本見積もりは15クレジットです。GPT Image 2は参照画像が必要で、一ファイル当たりの上限は小さく、最大16枚の入力を受け付け、10クレジットから始まります。これらの数字はワークスペースのカタログを説明するもので、プロバイダーの順位ではありません。
1Kから始め、最初の編集範囲を絞り、大きな出力に料金をかける前に方向性を承認します。実際の画像を試す準備ができたら、Whisk AIワークスペースを開き、編集する権利のある元画像を使い、結果につながった正確な入力と修正を記録してください。
よくある質問
精密な画像編集にはどちらのモデルが適していますか？
Nano Banana Proは複数の参照画像と複雑な文脈に適しています。GPT Image 2は一枚の元画像、範囲を絞った変更、短い修正に適しています。編集内容によって選びましょう。
WhiskワークスペースはプロバイダーのAPI機能をすべて提供しますか？
いいえ。Whiskはモデルごとの画像枠、パラメーター、クレジット見積もりを提供します。GPT Image 2の公開APIにはマスクと複数ターンの編集がありますが、Whiskワークスペースは参照画像枠とプロンプト設定を提供しています。画面に表示される設定を製品の契約として使ってください。
1K、2K、4Kのどれから始めるべきですか？
被写体と編集の境界を試す間は1Kから始めます。確認後に2Kまたは4Kへ進み、特にGPT Image 2の自動または正方形出力では先に比率の規則を確認してください。
これらのモデルは商品ラベルを正確に保てますか？
商品シーンの探索には役立ちますが、生成された文字と小さなブランドの細部は確認が必要です。ラベル、表示、寸法、規制遵守の文言には承認済みの元ファイルを基準として保ってください。
同じプロンプトでモデルを比較できますか？
同じ意図、元画像、比率、解像度、確認基準を比較します。各モデルで現在のワークスペースの入力形式を使い、最初の画像だけで判断せず違いを記録しましょう。