概要
画像から画像へ（Image to Image）は、あなたの創造性をさらに引き出すための強力なツールです。既存の画像をベースにして、ディテールを調整したり、全く異なるスタイルを試したり、あるいは特定のテーマや物語性を加えるといった、多彩な画像編集を精密に行うことができます。 コンセプトスケッチを元にアイデアを膨らませる、お気に入りの風景写真から新しいアートスタイルを生み出す、複数の要素を組み合わせて一枚の作品に仕上げるなど、「Image to Image」は視覚的な変換を通して、これまでにない創造の可能性を拓き、あなたの探求心とストーリーテリングをサポートします。操作方法
- 画像を直接アップロードすることができます
- 2つ以上の画像ノードを接続して、テキストプロンプトを入力することで生成される画像の方向性を指示することができます。
- 1つ以上の画像ノードから接続して、スタイルテンプレートを選択すると、プロンプトが自動で入力され意匠が反映された画像を自動で生成できます。
画像から画像へ（Image to Image） モデル
| モデル | クレジット／単位 | モダリティ | 最適な用途（コンテンツ作成） |
|---|---|---|---|
| FLUX シリーズ | 10Cr／秒 | 2つ以上の 画像→画像。 テキストによる画像編集。 | フォトリアルな高品質画像生成に長ける。実写的な描写力はMidjourney v6に近く、人間の手などの細部も安定。リアルな合成画像や製品写真の生成に適している。多様なスタイルを試したいクリエイティブ作業にも有用 |
| GPT-Image-1 | 19Cr／画像 | 2つ以上の画像→画像。テキストによる画像編集。 | プロ向けのコンテンツ制作全般。マーケティング用ビジュアル、企業ロゴ・商品画像の生成に最適。 |
パラメータ設定
| パラメータ | 種類 | 出力に与える影響 |
|---|---|---|
| Prompt (プロンプト) | テキスト | 生成したい画像の内容や雰囲気を指示する文章です。このプロンプトは、各モデルによってそれぞれ独自に解釈され、元画像の特徴と組み合わさることで、新しいビジュアルを生み出します。 |
| Style (スタイル) | プリセット | 生成される画像の全体的な画風をワンタッチで変更できます。選択したスタイルに応じて、色使い、質感、タッチなどが調整され、同じ元画像とプロンプトからでも、全く異なる雰囲気の作品が生まれます。 |
| Image Size (画像サイズ) | サイズ指定 | 生成される画像のサイズとアスペクト比を選択します。例: 縦長 9:16 (576x1024), 横長 4:3 (1024x768) など |
【目的別】画像から画像を生成する際のおすすめモデル選択
Flux Dev（軽量・高速）
- 向いている目的
- 大量試作・方向性検証（ムードボード、キービジュアルの雰囲気決め）
- グラフィック寄りの広告やサムネ、配色・構図の当たり
- 得意な表現
- ミニマル／フラット寄り、シルエット重視、強い配色コントラスト
- 形・構図の“強さ”が出るスタイルリファイン
- 画像の組み合わせと使い方
- 画像→画像: ベース画像に対してバリエーションを素早く量産→良案を起点に微調整（色調・構図の寄せ）。
- 画像×画像→画像:
- Depth/Canny でベースの構造（奥行き・輪郭）を固定 → Redux で“スタイル参照画像”の質感・色を移植、という2段構成が安定。
- ロゴやタイポを後乗せする前提の土台づくりに最適。
Flux Pro（高精度・高解像度）
- 向いている目的
- フォトリアルな製品ビジュアル／広告キーアート
- 実写合成（人物・プロダクト×環境）、背景拡張（横長・縦長化）
- 得意な表現
- 映画調の光と空気感、質感の整合（肌・布・金属・反射）
- 高精細ディテール、自然な陰影・反射・被写界深度
- 画像の組み合わせと使い方
- 画像→画像: Fill で不要物除去・置換、アウトペイントでキャンバス拡張→アスペクト比自由化。
- 画像×画像→画像:
- 人物／製品PNG（被写体）＋環境プレート：被写体をFillで馴染ませ、反射・影を追加して一体化。
- 製品クローズアップ＋ライフスタイル背景：Depth/Cannyで構造拘束→色味はスタイル参照画像に合わせReduxで再演出。
- 最終の色合わせ（ルック統一）までモデル内で追い込めるのが強み。
DALL·E 3（ChatGPT統合）
- 向いている目的
- ポスター／バナーなど文字要素を含む広告レイアウト
- 対話しながらの逐次編集（差し替え・追加・削除）で詰める制作
- 得意な表現
- 複雑指示の忠実再現、文字や手の表現の改善
- レイアウトや要素配置の言語指示→即反映
- 画像の組み合わせと使い方
- 画像→画像: ChatGPTの画像エディタでベース画像の編集領域を選択→テキスト指示で差し替え（衣装変更・小物追加・背景の一部置換）。
- 画像×画像→画像: 同じスレッドに参照画像を添付し「この配色／紙質／照明を採用」のように指定→ベース側に反映。ロゴやUIなど要素の整然配置を言語で細かく制御しやすい。
DALL·E 2
- 向いている目的
- 構図拡張（アウトペイント）でサイズ比を大きく変えるビジュアル制作
- イラスト～写真風までの比較的シンプルな合成
- 得意な表現
- 構図・色面の整理、イラスト／アート寄りの表現
- 既存画像の一部置換（インペイント）やキャンバス拡張
- 画像の組み合わせと使い方
- 画像→画像: 不要物をインペイントで除去、背景をアウトペイントで広げキービジュアルの余白を作る。
- 画像×画像→画像: 直接の“二枚同時入力”は想定外のため、参照画像の特徴（小物・質感・色）を言語で指定してベースにインペイント、足りない部分はアウトペイントで拡張、の段階合成が安定。
GPT‑Image‑1（OpenAI）
- 向いている目的
- ビジネス用途のレイアウト忠実度が要るヒーロー画像／LPセクション
- UIモックアップ風、図解・教材など構造優先のビジュアル
- 得意な表現
- 入力画像のディテール保持（高い入力忠実度）を活かした置換・再解釈
- 文字・図形・配置ルールの正確な再現
- 画像の組み合わせと使い方
- 画像→画像: 単一ベース画像のルック統一／要素差し替えに強い。製品写真の背景差し替えや、UIの状態違いを量産。
- 画像×画像→画像: 現状1リクエスト1画像入力が基本のため、①ベース画像で構図と要素を確定 → ②参照画像の配色／質感を次リクエストで反映、という二段階ワークフローが実務的。
Grok‑3 + Aurora（xAI）
- 向いている目的
- フォトリアル合成や人物ポートレート系（ソーシャル用・ミーム含む）
- 制約少なめの表現で時事ネタや風刺を迅速に可視化
- 得意な表現
- 写実性×忠実性の高い描写（肌・布・背景の一体感）
- 生成ポリシーの相対的緩さによる自由度（※権利・倫理には配慮必須）
- 画像の組み合わせと使い方
- 画像→画像: ベース人物写真の表情・衣装変更、背景の環境置換など全体リライトが得意。
- 画像×画像→画像: 被写体（人物／製品）＋環境プレートの2枚を用意し、光源方向・色温度を合わせて合成。参照画像から配色やブランドルックを言語指定で移植。