Sunburst vs Qwen-Image-2.1：七类日文商用图硬对照

提示词

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。

中文译文

这次我用与自家图像生成（GPT Image 2.5 Sunburst）相同的内容，比较了结构图、对比表、草图、信息图、决策树、店头 POP、研讨会通知传单这 7 种类型。如果直接沿用同样的日文指令，对比表和分支较多的流程图会出现文字崩坏、无法阅读，但把 prompt 改成英文指令、并用引号逐一明确标出要绘制的字符串之后，结果大幅改善。生成图像背景中淡淡出现的竖线噪点，原因是 VAE 解码分块处理（平铺 tiling）设置产生的接缝。生成速度方面，通过 API 的 GPT Image 2.5 平均每张 17〜31 秒（取决于图像尺寸），在手边的 RTX PRO 6000 Blackwell 上运行 Qwen-Image-2.1 则平均每张 37〜39 秒（因为 GPU 还与其他任务共用，所以使用了省内存设置）。另外关于商用，模型本体是非商用的研究许可证，但 Qwen 的官方账号（@QwenDevs）明确表示“生成的图像本身不在许可证范围内，权利归用户所有”，因此把生成的图像用于促销物料等用途本身并不受限制。

溯源

原作者

daigomiyoshi_ai

发布日期

2026-09-23

原始出处

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收录来源

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