Sunburst vs Qwen-Image-2.1：日本語の商用画像7種をガチ比較

プロンプト

今回は自社の画像生成(GPT Image 2.5 Sunburst)と同じ内容で、構成図・比較表・ポンチ絵・インフォグラフィック・意思決定ツリー・店頭POP・セミナー告知チラシの7パターンを比較しました。同じ日本語の指示文をそのまま使うと、比較表や分岐の多いフローチャートは文字が崩れて読めなくなりましたが、プロンプトを英語の指示文に変え、描画する文字列を1つずつ引用符で明示する書き方にしたところ、結果が大きく改善しました。生成画像の背景にうっすら入っていた縦線ノイズは、VAEのデコードを分割処理する設定(タイリング)の継ぎ目が原因でした。生成速度は、API経由のGPT Image 2.5が1枚あたり平均17〜31秒(画像サイズによる)、手元のRTX PRO 6000 BlackwellでQwen-Image-2.1を動かすと1枚あたり37〜39秒でした(他ジョブと共有しているGPUのため省メモリ設定を使っています)。なお商用利用については、モデル本体は非商用の研究ライセンスですが、Qwenの公式アカウント(@QwenDevs)が「生成した画像自体はライセンス対象に含まれず、権利はユーザーが持つ」と明言しており、生成画像を販促物などに使うこと自体は制限されません。

出典

原作者

daigomiyoshi_ai

公開日

2026-09-23

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収録元

xianyu110/awesome-gpt-image2.5 · 2102554528579232004 · MIT