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公開: 2026/7/19更新: 2026/7/19モデル比較
うちわ背景差し替え AI画像編集 比較｜NanoBanana 2 / FLUX.2 / GPT Image 2
入力画像のうちわを和室の畳に置き換える I2I 画像編集タスクで、NanoBanana 2 / FLUX.2 / GPT Image 2 を比較。形状・質感・背景整合性・コスト・商用適性を検証しました。
うちわ背景差し替え AI画像編集 比較
2026年7月現在の実測では、うちわ背景差し替え（I2I）の画像→画像（I2I）編集において FLUX.2 [dev] と NanoBanana 2 はスコア 3.80 で並び、FLUX.2 [dev] がコスト面で最安でした。ただし、3モデルすべて「再生成が必要」と判定されており、本記事は 1 プロンプト・各モデル 1 回生成ずつの初期評価 であるため、参考値として扱ってください。
うちわ背景差し替え（I2I）を、同一の入力画像と編集プロンプトを用いて FLUX.2 [dev]、NanoBanana 2、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・限界
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。ただし、対象は 1 プロンプト・各モデル 1 回生成ずつ に限られるため、各モデルの相対的な傾向を示す初期評価として扱ってください。他の背景・被写体・編集指示では結果が異なる可能性があります。
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）、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。
うちわの背景を和室に差し替え
カテゴリ: うちわベンチマーク / クロスモーダル I2I
プロンプト
入力画像にあるうちわを、そのままの形状・竹の骨・紙の質感・柄を保持して、障子のある伝統的な和室の畳の上に置く。左から午後の柔らかな光が入る。歪みなし、追加の文字やロゴなし、うちわ自体の変更なし。
ネガティブプロンプト
blurry, deformed, extra fingers, mutated, low resolution, oversaturated, text, watermark, ugly, duplicate, brand logos, company logos, trademarks, Apple logo, Nike logo, Adidas logo, Starbucks logo, Mercedes logo, Coca-Cola logo
評価観点: うちわの形状・柄・質感保持、背景との整合性、照明の自然さ
失敗リスク: うちわ形状の崩れ / 柄や色の変化 / 背景との境界不自然 / 障子や畳の歪み / 文字やロゴ混入
入力画像（編集前）:
| モデル | 生成画像 | 評価 | スコア | 商用適性 | 推定コスト | 生成時間 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| FLUX.2 [dev] | ![FLUX.2 [dev] で生成した うちわの背景を和室に差し替え](https://pub-568d40d307bf46efb39d070a9ca6a9ee.r2.dev/runs/cmrqoynu8000dx778g0shh249/thumb.webp) | 再生成が必要 | 3.80 | 2/5 | $0.0120 | 5.46s |
| NanoBanana 2 |  | 再生成が必要 | 3.80 | 3/5 | $0.0800 | 12.02s |
| GPT Image 2 |  | 再生成が必要 | 3.75 | 3/5 | $0.0800 | 44.03s |
評価コメント
FLUX.2 [dev]（スコア: 3.80 / 商用適性: 2/5 / 評価: 再生成が必要）
- 要約：畳の接地面と影の不整合が大きく、うちわが宙に浮いているように見える。
NanoBanana 2（スコア: 3.80 / 商用適性: 3/5 / 評価: 再生成が必要）
- 要約：畳の上に置かれた接地感や影が不自然で、うちわが浮いているように見える。
GPT Image 2（スコア: 3.75 / 商用適性: 3/5 / 評価: 再生成が必要）
- 要約：畳との接地面・影が不自然で、うちわが若干浮いているように見える。
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・評価分布を集計しました。
| モデル | スコア | 推定コスト/枚 | 評価分布 |
|---|---|---|---|
| FLUX.2 [dev] | 3.80 | $0.0120 | 再生成が必要×1 |
| NanoBanana 2 | 3.80 | $0.0800 | 再生成が必要×1 |
| GPT Image 2 | 3.75 | $0.0800 | 再生成が必要×1 |
総評
FLUX.2 [dev] と NanoBanana 2 はスコア 3.80 で並び、FLUX.2 [dev] がコスト面で最安でした。ただし、3モデルすべて「再生成が必要」と判定されており、現時点では完全な完成画像としては使えません。今回は 1 プロンプト・1 回生成ずつの初期評価ですので、用途・予算・品質要件のバランスを見ながら追加検証を進めるのが現実的です。
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
よくある質問
Q1. うちわ背景差し替え（I2I）に最適なモデルはどれですか？
A1. 今回の 1 プロンプト・1 回生成ずつの初期評価では FLUX.2 [dev] と NanoBanana 2 はスコア 3.80 で並び、FLUX.2 [dev] がコスト面で最安でした。ただし、3モデルすべて「再生成が必要」と判定されており、現時点では完成画像としてそのまま使うには追加生成が必要です。コスト重視なら FLUX.2 [dev]（1枚あたり約 $0.0120）が試行段階の選択肢に入ります。
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] が最も安価です。
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