GoogleとOpenAIはここ数ヶ月、それぞれ最先端のテキスト画像生成システム（Imagen 3とGPT-Image-1）を発表し、フォトリアリスティックで高度に制御可能なAIアートの新時代を切り開きました。Imagen 3は超高忠実度、繊細な照明制御、GoogleのGeminiおよびVertexプラットフォームへの統合を重視しており、GPT-Image-1はGPT-4oに連携した自己回帰型のマルチモーダル基盤を活用し、堅牢な安全ガードレールと幅広いAPI可用性を備えた画像作成とインプレース編集の両方を提供します。この記事では、それぞれの起源、アーキテクチャ、機能、安全フレームワーク、価格モデル、実際のアプリケーションを検証し、最後に両者の今後の進化を展望します。
Imagen 3とは何ですか?
Imagen 3は、Googleの最新の高解像度テキスト画像変換モデルです。従来モデルと比較して、非常に精細で、より豊かな照明効果を持ち、アーティファクトを最小限に抑えた画像を生成するように設計されています。GoogleのGemini APIとVertex AIプラットフォームからアクセスでき、ユーザーはフォトリアリスティックなシーンから様式化されたイラストまで、あらゆるものを作成できます。
GPT-Image-1 とは何ですか?
GPT-Image-1は、OpenAI Images APIを通じて導入されたOpenAI初の専用画像生成モデルです。当初はChatGPTの画像機能の基盤として利用されていましたが、最近では開発者向けに公開され、FigmaやAdobe Fireflyなどのデザインツールへの統合が可能になりました。GPT-Image-1は、既存の画像内でオブジェクトを追加、削除、拡大するシームレスな編集機能を重視しながら、多様なスタイルの出力をサポートします。
それぞれのアーキテクチャはどのように違うのでしょうか?
Imagen 3 を動かすコアテクノロジーは何ですか?
Imagen 3 は、変分オートエンコーダー (VAE) を介して学習済みの潜在空間に画像を圧縮する潜在拡散モデル (LDM) を基盤としており、その後、事前学習済みの T5-XXL エンコーダーからのテキスト埋め込みを条件とする U-Net による反復的なノイズ除去が行われます。
Google はこのパラダイムを拡大し、超大規模なテキストビジョン トランスフォーマー エンコーダーと膨大なデータセット、高度な分類器不要のガイダンスを組み合わせて、テキストの意味と視覚的な忠実度の整合性を高めました。
主な革新には、精密なディテールを実現するマルチ解像度拡散スケジューラ、プロンプト トークンとして埋め込まれた照明コントロール、構成の柔軟性を維持しながら邪魔なアーティファクトを削減するトークン化された「ガイダンス レイヤー」などがあります。
GPT‑Image‑1の基礎は何ですか?
拡散とは異なり、GPT-Image-1はGPT-4oファミリー内で自己回帰の「画像自己回帰器」を採用しています。これは、テキスト生成に似たトークンごとに画像を生成します。各トークンは最終画像の小さなパッチを表します。
このアプローチにより、GPT-Image-1は世界の知識とテキストのコンテキストを緊密に結び付けることができ、「この神話のシーンをルネッサンス様式でレンダリングし、ラテン語のラベルで注釈を付けてください」などの複雑なプロンプトを可能にすると同時に、統一されたアーキテクチャでインペインティングと領域ベースの編集を容易にします。
初期の報告によると、この自己回帰パイプラインは、拡散法と同等のパイプラインよりも生成時間が多少長くなるものの、画像内でのテキスト レンダリングがより一貫性のあるものになり、異常な構成への適応が速くなるとのことです。
トレーニングデータとパラメータ
GoogleはImagen 3の正確なパラメータ数を公表していないが、同社の研究論文は、数十億パラメータのLLMや拡散ネットワークと一致するスケーリング軌道を示している。このモデルは、スタイルとコンテキストの多様性を重視した、膨大な独自の画像とキャプションのペアのコーパスで学習された。OpenAIのGPT-Image-1は、GPT-4oの推定900億パラメータを継承し、編集タスク向けのデモンストレーションベースの指示チューニングを加えた特殊な画像テキストデータセットで微調整されている。両組織は、表現の忠実性とバイアスの緩和のバランスをとるために、広範なデータキュレーションを適用している。
それぞれのアーキテクチャとトレーニング データセットはどのように比較されますか?
Imagen 3 を動かす基盤となるアーキテクチャは何ですか?
Imagen 3はGoogleの拡散ベースのフレームワークを基盤とし、一連のノイズ除去ステップと大規模なトランスフォーマーベースのテキストエンコーダーを活用して、画像の詳細を段階的に洗練させます。このアーキテクチャにより、複雑なプロンプトを解釈し、詳細度の高いシーンでも一貫性を維持することができます。
GPT-Image-1 の基盤となるアーキテクチャは何ですか?
GPT-Image-1は、OpenAIのGPT系譜から派生したマルチモーダル・トランスフォーマー設計を採用しています。テキストと視覚コンテキストをアテンション層に統合し、テキストから画像への合成と画像編集の両方の機能を統合モデルで実現します。
トレーニング データセットはどのように異なりますか?
Imagen 3は、Googleがキュレーションした膨大な独自のデータセットでトレーニングされました。このデータセットには、ウェブクロールやライセンスコレクションから収集された数十億の画像とテキストのペアが含まれており、スタイルやテーマの多様性に合わせて最適化されています。一方、GPT-Image-1のデータセットは、公開されているウェブ画像、ライセンスされたストックライブラリ、社内でキュレーションされたサンプルを組み合わせることで、幅広いカバレッジと高品質で倫理的に調達されたコンテンツのバランスをとっています。
それらの機能とパフォーマンスは何ですか?
画質比較
人間による評価ベンチマーク (DrawBench、T2I-Eval) では、Imagen 3 は一貫して従来の拡散モデルよりも優れており、フォトリアリズム、構成の正確さ、意味的アラインメントで高いスコアを達成し、DALL·E 3 をライバルを大きく上回りました。
GPT-Image-1 は新しいものですが、すぐに Artificial Analysis Image Arena のリーダーボードのトップに躍り出て、スタイル転送、シーン生成、複雑なプロンプトで強力なゼロショットパフォーマンスを発揮し、テクスチャと色の忠実度では拡散モデルに匹敵することが多くなりました。
画像（標識やラベルなど）内のテキストの明瞭さに関しては、GPT-Image-1 の自己回帰トークン生成は顕著な改善を示し、読みやすく言語的に正しい単語をレンダリングしますが、Imagen 3 では、密集したタイポグラフィでの正確な文字形状の表現にまだ苦労することがあります。
彼らの芸術スタイルはどれほど多様ですか?
Imagen 3 は、8K の風景、自然光のポートレート、映画風の構図など、超現実的なレンダリングに優れていますが、プロンプト修飾子によって絵画風や漫画風のスタイルもサポートしています。
GPT-Image-1 は、フォトリアリスティックから抽象、さらには 3D アイソメトリック アートまで幅広いスタイルをカバーし、強力なインペインティングとローカライズされた編集機能も備えているため、ユーザーは境界ボックスを「描画」して変更箇所を指定できます。
コミュニティの例では、GPT-Image-1 がジブリ風のアニメシーンや、チャートとテキスト要素を組み合わせたインフォグラフィックを作成できることが強調されています。これは、統合された世界知識によって事実の一貫性が向上するユースケースです。
速度と遅延
Gemini API での Imagen 3 推論は、ユーザーが指定した反復回数とガイダンスの強度に応じて、3×5 画像あたり平均 512 ～ 512 秒で、超高解像度 (8×10) の場合は最大 2048 ～ 2048 秒かかります。
GPT-Image-1 は、Images API で同様のサイズの平均レイテンシが 6 ～ 8 秒であると報告していますが、詳細なシーンではエッジケースで 12 秒に達します。トレードオフとして、プログレッシブ プレビューのトークンごとのストリーミング インターフェースがよりスムーズになります。
テキストレンダリング機能
テキストレンダリングは、長年拡散モデルの弱点であったが、各チームによって異なる方法で対処されてきた。GoogleはImagen 3に専用のデコーダーステージを追加し、テキストの読みやすさを向上させたが、複雑なレイアウトや多言語スクリプトへの対応には依然として課題が残る。GPT-Image-1は、トランスフォーマーアテンションメカニズムを活用してゼロショットテキストレンダリングを実現し、インフォグラフィックや図表に適した、鮮明で整列したテキストブロックを生成する。これにより、GPT-Image-1は、埋め込みラベルや注釈を必要とする教育機関や企業のアセットに特に役立つ。
安全性と倫理的考慮の点で、それらはどのように比較されますか?
どのような安全対策が講じられていますか?
Googleは、自動分類器と人間によるレビューパイプラインを組み合わせてImagen 3にコンテンツフィルターを適用し、暴力的、性的、著作権で保護されたコンテンツをブロックしています。また、レッドチームによるフィードバックループを活用して、プロンプトエンジニアリングにおける潜在的な抜け穴を修正しています。
OpenAIのGPT-Image-1はGPT-4oの安全スタックを継承しています。調整可能な感度による自動モデレーション、AIの起源を示す出力へのC2PAメタデータの統合、有害または偏った出力を回避するための人間からのフィードバックからの強化学習（RLHF）による継続的な微調整などです。
どちらのシステムも、センシティブなカテゴリー（有名人の肖像など）にフラグを立て、ポリシーに基づいた拒否を実施していますが、独立した監査では、画像に基づく偏見（性別、民族）にはさらなる緩和が必要であると指摘されています。
どのようなプライバシー上の懸念が生じますか?
GPT-Image-1 が消費者向けツールに急速に採用されたことで、メタデータの保持に関する警告が出されました。修復用にアップロードされた画像には EXIF データ (場所、デバイス) が含まれている可能性があり、ユーザーがサニタイズしない限り、モデルの改善のために保存される可能性があります。
Imagen 3 は主にエンタープライズ向けの API 駆動型であり、Google Cloud のデータ処理ポリシーに準拠しています。このポリシーでは、明示的なオプトインがない限り、顧客がアップロードしたプロンプトや出力はモデルのトレーニングに使用されないことが保証されており、企業のコンプライアンス ニーズに適合しています。
価格と在庫状況はどうですか?
Imagen 3はGoogle CloudのVertex AI Generative Models APIを介してアクセス可能で、エンドポイントは imagen-3.0-capability-001、そして会話型ユースケース向けのGemini APIを通じて提供されます。プロンプトベースの生成、スタイルプリセット、そして反復的な「落書きから傑作へ」ワークフローをサポートします。
GPT-Image-1はOpenAIのImages API経由で配信され、マルチモーダルプロンプト用のResponses APIに統合されています。開発者は gpt-image-1 スタイル、アスペクト比、モデレーション設定のパラメータがあり、また、インペインティングとアウトペインティング用の初期画像も提供します。
開発者は各モデルにどこからアクセスできますか?
Imagen 3 は次の方法で入手できます:
- テキストから画像への生成と高度な機能（アスペクト比、複数オプションのバッチ処理）のための Google Gemini API（画像 0.03 枚あたり XNUMX ドル）。
- Google Cloud 上の Vertex AI。カスタム エンドポイント オプションと、非プログラマー向けの Google スライド統合を備えています。
GPT‑Image‑1 には以下からアクセスできます。
- OpenAI Images API (グローバル、従量課金制)、新規ユーザー向けの無料トライアル クレジットがたっぷり付いています。
- エンタープライズ統合およびコンプライアンスのための Microsoft Azure OpenAI サービス (Images in Foundry プレイグラウンド)。
- マルチモーダル ダイアログ ボットおよびアシスタント用の ChatGPT Responses API (近日公開)。
それぞれいくらかかりますか？
Imagen 3 は、Gemini API で 0.03×512 の画像生成ごとに 512 ドルを請求し、エンタープライズ顧客にはボリューム割引が適用されます。Vertex AI デプロイメントにはカスタム価格が適用されます。
OpenAI の GPT-Image-1 の料金は段階的に設定されており、画像生成リクエストごとに約 0.02～0.04 ドル (解像度とバッチ サイズによって異なります) に加え、インペインティングまたはバリエーション エンドポイントに対して若干の料金がかかります。正確な料金はリージョンや、Azure と直接 OpenAI の課金によって異なります。
今後どのような展開が期待できるでしょうか?
Imagen 4以降はすぐに登場しますか?
噂や流出したモデル情報によると、Imagen 4 Ultra と Veo 3 が Google I/O 2025 (20 年 2025 月 16 日) で発表され、リアルタイム XNUMXK 生成、ダイナミック アニメーション、Gemini のマルチモーダル推論とのより緊密な統合が約束されるとのことです。
「imagen‑4.0‑ultra‑generate‑exp‑05‑20」などの初期のレジストリ エントリは、Google が解像度、速度、シーンの一貫性を同時に向上させ、競合他社のベンチマークを上回ることを目指していることを示唆しています。
GPT‑Image‑1はどのように進化するでしょうか?
OpenAIはGPT-Image-1をGPT-4oにさらに深く統合し、テキストからビデオへのシームレスな遷移、アーティファクトのない顔編集の改善、タイル生成によるより大きなキャンバスを可能にする予定です。
ロードマップには、ユーザーがスタイラスで落書きし、GPT-Image-1 でリアルタイムに調整し、デザインツールにエクスポートできる「チャット内画像」UI が示唆されており、技術者以外のユーザーにも高度なアート作成を民主化します。
結論
Imagen 3とGPT-Image-1は、次世代AIアートの4つの柱です。Googleの拡散ベースモデルは、生の忠実度と照明のニュアンスに優れており、OpenAIの自己回帰アプローチは、統合された世界知識、インペインティング、テキストレンダリングに重点を置いています。どちらも、広範な安全対策と拡大し続けるエコシステムパートナーシップに支えられた堅牢なAPIを介して商用利用可能です。GoogleがImagen 1を準備し、OpenAIがGPT-Image-4をGPT-XNUMXoで深化させるにつれて、開発者とクリエイターは、より豊富で制御可能で、倫理的に健全な画像生成ツールを期待できます。
スタートガイド
開発者はアクセスできる GPT-image-1 API および Grok 3 API コメットAPIまず、プレイグラウンドでモデルの機能を調べ、 APIガイド （モデル名： gpt-image-1詳細な手順については、こちらをご覧ください。開発者によっては、モデルを使用する前に組織の確認が必要となる場合がありますのでご注意ください。
GPT-Image-1 CometAPI の API 価格、公式価格より 20% オフ:
出力トークン: $32/Mトークン
入力トークン: $8 / XNUMX万トークン