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公開: 2026/7/14更新: 2026/7/14モデル比較
I2I 商品画像編集 AI比較｜雑多な背景をクリーンなEC素材に NanoBanana 2 / FLUX.2 /
雑多な背景の商品写真をクリーンなECスタジオ画像に変換するI2I編集を、NanoBanana 2、FLUX.2、GPT Image 2 で比較。評価スコア・コスト・商用適性・用途別の推奨までを解説します。
この記事の結論
NanoBanana 2 が最も現実的な選択
最高評価
NanoBanana 2
平均スコア 4.80/5
使用可能率
1/1
初回で使える割合
Cost / Usable
$0.0800
1本の使えるクリップあたり
検証範囲
3モデル
3モデル・3Run
注意
このプロンプトでは全モデルが初回で使える可能性が高い
I2I 商品画像編集 AI比較
2026年7月現在の実測では、商品画像の編集の画像→画像（I2I）編集において GPT Image 2 が平均スコア 4.80 で最も安定しています。コストを最優先する場合は FLUX.2 [dev]（1枚約 $0.0120）が圧倒的に安く、量産・試行段階に向きます。
商品画像の編集を、同一の入力画像と編集プロンプトを用いて NanoBanana 2、FLUX.2 [dev]、GPT Image 2 の3モデルに画像→画像（I2I）編集させ、コスト・品質・評価スコアを実証比較します。予算と用途に応じたモデル選びの参考にしてください。
評価の前提
本記事の比較は、同一の入力画像と編集プロンプトを用いて実施しています。生成パラメータの内訳: NanoBanana 2 = 1K 解像度（tier なし・解像度で品質決定）、FLUX.2 [dev] = デフォルトパラメータ（tier なし・$0.012/MP・guidance_scale=3.5 / num_inference_steps=28）、GPT Image 2 = quality medium（low/medium/high の3段階中・標準）。推定コストは各モデルのAPI価格に基づく概算です。画像は実際に生成したものをそのまま掲載し、評価スコアはレビュアーによる手動評価（1〜5段階、5が最高）を用いています。評価は prompt_adherence / background_stability / text_accuracy / face_quality / hand_quality / object_integrity / overall_quality などプロンプトに応じた項目で採点しています。
雑多な背景の商品写真をECスタジオ画像に
カテゴリ: I2I商品画像編集
プロンプト: 雑多な背景の商品写真をクリーンなECスタジオ商品画像に変換。商品の形状、ロゴ、文字、素材、色はそのまま維持。純白背景、プロフェッショナルなソフトライト、控えめなソフトシャドウ。
ネガティブプロンプト: distorted product, changed logo, changed text, cartoon, illustration, unnatural shadow, low quality
評価観点: 商品の形状保持・ロゴ・文字の保持・背景・ライティングの自然さ
失敗リスク: 商品の形状崩れ / ロゴや文字の変化 / 背景の不自然さ / 影やライティングの不一致
入力画像（編集前）:
| モデル | 生成画像 | 評価 | 平均スコア | 商用適性 | 推定コスト | 生成時間 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT Image 2 |  | そのまま使える | 4.80 | 4/5 | $0.0800 | 60.30s |
| NanoBanana 2 |  | そのまま使える | 4.80 | 4/5 | $0.0800 | 12.75s |
| FLUX.2 [dev] | ![FLUX.2 [dev] で生成した 雑多な背景の商品写真をECスタジオ画像に](https://pub-568d40d307bf46efb39d070a9ca6a9ee.r2.dev/runs/cmrki86gj0005x7p07xwmjd94/thumb.webp) | 再生成が必要 | 4.00 | 2/5 | $0.0120 | 6.14s |
評価コメント
GPT Image 2（平均スコア: 4.80 / 商用適性: 4/5 / 評価: そのまま使える）
NanoBanana 2（平均スコア: 4.80 / 商用適性: 4/5 / 評価: そのまま使える）
FLUX.2 [dev]（平均スコア: 4.00 / 商用適性: 2/5 / 評価: 再生成が必要）
- 要約: ロゴに若干の崩れ。
比較まとめ（評価ベース）
今回の画像→画像（I2I）編集検証では、以下の通り評価スコア・コスト・勝利数（各プロンプトで最高スコアを獲得した回数）を集計しました。
| モデル | 平均スコア | 勝利数 | 推定コスト/枚 | 評価分布 |
|---|---|---|---|---|
| GPT Image 2 | 4.80 | 1 | $0.0800 | そのまま使える×1 |
| NanoBanana 2 | 4.80 | 0 | $0.0800 | そのまま使える×1 |
| FLUX.2 [dev] | 4.00 | 0 | $0.0120 | 再生成が必要×1 |
総評
GPT Image 2 は平均スコア 4.80 で、商品画像の編集において全体的に最も安定した結果を残しました。 FLUX.2 [dev] は1枚あたり約 $0.0120 でコスト面で有利です。 用途・予算・品質要件のバランスでモデルを選ぶのが現実的です。
用途別におすすめのモデル
- コスパ重視・量産: FLUX.2 [dev] の詳細を見る
- 日本語テキスト・細かい指示: GPT Image 2 の詳細を見る
- 日本の被写体・高速生成: NanoBanana 2 の詳細を見る
よくある質問
Q1. 商品画像の編集に最適なモデルはどれですか？
A1. 今回の評価では GPT Image 2 が平均スコア 4.80 で最も高く、商品画像の編集の生成に最も安定しています。コスト重視なら FLUX.2 [dev]（1枚あたり約 $0.0120）が選択肢に入ります。
Q2. 画像生成のコストはどのくらいかかりますか？
A2. 1K 解像度の本検証では、FLUX.2 [dev] は約 $0.012、NanoBanana 2 と GPT Image 2 は約 $0.08 です。最安は FLUX.2 [dev] の約 $0.0120/枚。大量生成や試行段階では FLUX.2 [dev] が圧倒的に安価です。
Q3. 商用利用は可能ですか？
A3. 本記事のモデルは、公式提供の API 経由であれば概ね商用利用が可能です。ただし、最新の利用規約を各モデル公式サイトで確認し、必要に応じてクレジット表記を行ってください。
モデル公式サイトとAPI価格
評価の前提となる公式情報源を確認してください：
- FLUX.2 [dev] 公式: https://fal.ai/models/fal-ai/flux-2
- GPT Image 2 公式: https://fal.ai/models/openai/gpt-image-2
- NanoBanana 2 公式: https://fal.ai/models/fal-ai/nano-banana-2