Sunburst vs Qwen-Image-2.1：七類日文商用圖硬對照

提示詞

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。

中文翻譯

這次我用與自家圖像生成（GPT Image 2.5 Sunburst）相同的內容，比較了結構圖、對比表、草圖、信息圖、決策樹、店頭 POP、研討會通知傳單這 7 種類型。如果直接沿用同樣的日文指令，對比表和分支較多的流程圖會出現文字崩壞、無法閱讀，但把 prompt 改成英文指令、並用引號逐一明確標出要繪製的字符串之後，結果大幅改善。生成圖像背景中淡淡出現的豎線噪點，原因是 VAE 解碼分塊處理（平鋪 tiling）設置產生的接縫。生成速度方面，通過 API 的 GPT Image 2.5 平均每張 17〜31 秒（取決於圖像尺寸），在手邊的 RTX PRO 6000 Blackwell 上運行 Qwen-Image-2.1 則平均每張 37〜39 秒（因爲 GPU 還與其他任務共用，所以使用了省內存設置）。另外關於商用，模型本體是非商用的研究許可證，但 Qwen 的官方賬號（@QwenDevs）明確表示“生成的圖像本身不在許可證範圍內，權利歸用戶所有”，因此把生成的圖像用於促銷物料等用途本身並不受限制。

溯源

原作者

daigomiyoshi_ai

發佈日期

2026-09-23

原始出處

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收錄來源

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