画像モデル
画像モデル
Nodaro で実行できるすべての画像モデルと、それぞれの機能とクレジット料金の一覧です。
Nodaro では 46 個の画像モデルを実行できます。各行のリンク先ページで、モデルの設定、クレジット料金、プロンプトのコツを確認できます。
Google
| モデル | 開発元 | モード | クレジット | 詳細 |
|---|
| Nano Banana 2 | Google | テキストから画像、画像から画像 | 20 から | 解像度（1K/2K/4K）をネイティブに制御でき、Google 検索の情報も参照できる新しい Nano Banana です。 |
| Nano Banana 2 Lite | Google | テキストから画像、画像から画像 | 10 | 軽量版の Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash-Lite）で、1K の画像を高速かつ低コストで生成、編集できます。 |
| Nano Banana Pro | Google | テキストから画像、画像から画像 | 45 から | Nano Banana の最上位モデルで、文字の描画、図解、複雑な構図に最適です。 |
| Nano Banana Edit | Google | 画像編集 | 10 | Google の Nano Banana ファミリーによる、画像から画像への編集です。汎用の編集モデルとして優れています。 |
| Imagen 4 | Google | テキストから画像 | 20 | Google の Imagen 4 で、写真のような画質とプロンプトへの忠実度に優れています。 |
| Imagen 4 Fast | Google | テキストから画像 | 10 | Imagen 4 の、より安価で高速なティアです。 |
| Imagen 4 Ultra | Google | テキストから画像 | 30 | Imagen 4 のプレミアム版で、最も忠実度が高い一方、速度は遅く、消費するクレジットも多くなります。 |
Black Forest Labs
| モデル | 開発元 | モード | クレジット | 詳細 |
|---|
| Flux 2 Pro | Black Forest Labs | テキストから画像 | 13 から | テキストから画像を生成する Flux 2 Pro です。リアルな表現に優れ、高速です。解像度は最大 2K まで選べます。 |
| Flux 2 Flex | Black Forest Labs | テキストから画像 | 35 から | Flux 2 Flex は、プレミアム級の忠実度と、より柔軟な構図が特長です。料金は Pro より高くなります。 |
| Flux 2 Flex (I2I) | Black Forest Labs | 画像から画像 | 60 | Flux Flex による画像から画像への変換です。元画像の構造を保ちながらプロンプトを反映します。 |
| Flux 2 Pro (I2I) | Black Forest Labs | 画像から画像 | 13 から | Flux Pro による画像から画像への変換です。Flex 版より安価で、一般的な編集に向いています。 |
| Flux Kontext Pro | Black Forest Labs | テキストから画像、画像編集 | 13 | コンテキストを認識した編集とスタイル転送を行います。編集を重ねても、被写体の同一性をしっかり保ちます。 |
| Flux Kontext Max | Black Forest Labs | テキストから画像、画像編集 | 25 | Kontext のプレミアム版で、最も忠実度の高い、コンテキストを認識した編集を行います。 |
| Flux 2 Klein (Open) | Black Forest Labs | テキストから画像 | 3 から | BFL によるオープンな Flux 2 9B モデルで、高速に動作します。 |
| Kontext Multi (Open) | Black Forest Labs | 画像から画像、画像編集 | 30 | 複数の画像を扱える Flux Kontext Pro で、入力画像は最大 4 枚です。 |
| Flux 2 Pro (Safety Tolerance) | Black Forest Labs | テキストから画像、画像から画像 | 12 から | 最大 4 枚のリファレンス画像を受け付けます。 |
| Flux 2 Max (Safety Tolerance) | Black Forest Labs | テキストから画像、画像から画像 | 18 から | BFL の Flux 2 Max は Pro よりさらに大きな上位モデルで、safety_tolerance=5、リファレンス画像は最大 8 枚です。料金はメガピクセル数（MP）とリファレンスの枚数によって変わります。 |
OpenAI
| モデル | 開発元 | モード | クレジット | 詳細 |
|---|
| GPT Image 2 | OpenAI | テキストから画像 | 15 から | 次世代の GPT Image で、より多くのアスペクト比に対応し、料金は解像度（1K/2K/4K）で決まります。 |
| GPT Image 2 (I2I) | OpenAI | 画像から画像 | 15 から | GPT Image 2 による画像から画像への変換です。 |
| GPT Image 2.5 Flare | OpenAI | テキストから画像 | 15 から | 日常使い向けの高速な GPT Image 2.5 で、GPT Image 2 より高品質なうえ、待ち時間は約半分です。2 つある GPT Image 2.5 のうちのデフォルトで、SNS やクリエイター向けのコンテンツ、キャンペーンのバリエーション、サムネイル、すばやい試行錯誤、大量の制作に向いています。 |
| GPT Image 2.5 Flare (I2I) | OpenAI | 画像から画像 | 15 から | ソース画像を最大 16 枚使える高速な GPT Image 2.5 の編集モデルで、仕上げよりも試行錯誤を重ねる段階でのデフォルトです。 |
| GPT Image 2.5 Sunburst | OpenAI | テキストから画像 | 15 から | 精度重視の GPT Image 2.5 で、生成時間と引き換えに、より細かな制御とディテールの忠実度が得られます。パッケージ、図解、EC 向けのレタッチ、完成度の高いキャンペーン素材など、ブランドに関わる制作や本番の制作に選んでください。 |
| GPT Image 2.5 Sunburst (I2I) | OpenAI | 画像から画像 | 15 から | ソース画像を最大 16 枚使える精度重視の GPT Image 2.5 の編集モデルで、実行に時間がかかる代わりに、GPT ファミリーで最も細かく制御できる編集です。 |
Ideogram
| モデル | 開発元 | モード | クレジット | 詳細 |
|---|
| Ideogram V3 | Ideogram | テキストから画像 | 18 | タイポグラフィとスタイライズされたイラストに優れています。速度と品質に応じたティア（TURBO/BALANCED/QUALITY）があります。 |
| Ideogram Edit | Ideogram | 画像編集 | 30 から | Ideogram によるインペインティングとマスクを使った編集です。マスクの URL と組み合わせて使います。 |
| Ideogram Remix | Ideogram | 画像から画像 | 30 から | Ideogram のリミックスで、リファレンス画像をもとに、キャラクターを認識したスタイル変更を行います。 |
Bytedance
| モデル | 開発元 | モード | クレジット | 詳細 |
|---|
| Seedream 5 Lite | Bytedance | テキストから画像 | 14 から | 新しい Seedream 5 Lite で、指示に基づく生成と視覚的な推論に対応しています。 |
| Seedream 5 Lite (I2I) | Bytedance | 画像から画像 | 14 から | Seedream 5 Lite による画像から画像への変換です。 |
| Seedream 5 Pro | Bytedance | テキストから画像 | 18 から | フラッグシップの Seedream 5 Pro で、指示への追従性と視覚的な推論が最も優れています。品質は basic が 1K、high が 2K です。 |
| Seedream 5 Pro (I2I) | Bytedance | 画像から画像 | 19 から | Seedream 5 Pro による画像から画像への変換で、複数のリファレンスを使い、指示に沿って編集します。品質は basic が 1K、high が 2K です。 |
Alibaba
| モデル | 開発元 | モード | クレジット | 詳細 |
|---|
| Qwen | Alibaba | テキストから画像 | 10 | 安価で高速、品質も十分です。ネガティブプロンプトにネイティブ対応しています。 |
| Qwen (I2I) | Alibaba | 画像から画像 | 10 | Qwen による画像から画像への変換です。 |
| Qwen Edit | Alibaba | 画像編集 | 13 | Qwen の画像編集エンドポイントで、ネガティブプロンプトにネイティブ対応しています。 |
| Wan 2.7 | Alibaba | テキストから画像 | 20 から | テキストから画像を生成する Wan 2.7 で、1K/2K/4K に対応し、スタイルやキャラクターのリファレンス画像を任意で最大 9 枚使えます。 |
| Wan 2.7 Pro | Alibaba | テキストから画像 | 60 から | テキストから画像を生成する Wan 2.7 Pro で、より高品質になり、1K/2K/4K に対応しますが、画像は入力できません。 |
Tongyi-MAI
| モデル | 開発元 | モード | クレジット | 詳細 |
|---|
| Z-Image | Tongyi-MAI | テキストから画像 | 2 | カタログで最も安価なモデルです。高速で、スタイライズされた出力になります。選べるアスペクト比は限られています。 |
xAI
| モデル | 開発元 | モード | クレジット | 詳細 |
|---|
| Grok Imagine | xAI | テキストから画像、テキストから動画 | 10 | 表現力豊かで、ハイコントラストな出力が特長です。画像と動画の両方に対応しています。 |
| Grok Imagine (I2I) | xAI | 画像から画像 | 10 | Grok による画像から画像への変換です。 |
| Grok Upscale | xAI | 画像のアップスケール | 25 | Grok で以前に生成した画像をアップスケールします。その生成のタスク ID が必要です。 |
| Grok Imagine 2 | xAI | テキストから画像 | 10 | Grok Imagine Image 2.0 は、表現力豊かでハイコントラストな画像をテキストから生成します。生成した画像は、grok-2-segment（名前付きの領域マスクを無料で作成）と grok-2-edit（領域を指定した編集）に引き継げます。 |
| Grok Imagine 2 Edit | xAI | 画像編集 | 10 | 以前の grok-2 の生成結果を、タスク ID を指定してプロンプトで編集します。任意でマスクのインデックス（grok-2-segment で取得）を指定すると、編集を名前付きの領域に限定できます。 |
| Grok Imagine 2 (reference) | xAI | 画像から画像 | 10 | リファレンス画像 1 枚をガイドにして生成する grok-2 で、リファレンスの構図を保ちながらプロンプトを反映します。 |
| Grok Imagine 2 Segment Map | xAI | 画像編集 | 0 | 以前の grok-2 の生成結果からセマンティックなセグメントマップを無料で作成し、得られる名前付きの領域マスクのインデックスを grok-2-edit の領域指定に使えます。 |
Topaz
| モデル | 開発元 | モード | クレジット | 詳細 |
|---|
| Topaz Image Upscale | Topaz | 画像のアップスケール | 25 から | 1x（画質の向上のみ）、2x、4x で画像を高品質にアップスケールします。本番でそのまま使える出力に最適です。 |
最終更新
Nodaro ドキュメント