Hy-Image 3.5 Preview の技術仕様
| 項目 | Hy-Image 3.5 Preview |
|---|---|
| モデル ID | hy-image-v3.5-preview |
| プロバイダー | Tencent Hunyuan |
| モデルタイプ | プロフェッショナルな画像生成・編集モデル |
| 入力 | テキスト + 参照画像 |
| 出力 | 画像 |
| 入力上限 | 最大 100K トークン |
| 生成モード | テキストから画像、画像から画像、マルチターン編集 |
| 画像参照数 | 1 リクエストあたり最大 20 枚 |
| 参照画像サイズ | 画像 1 枚あたり最大 20MB |
| 出力解像度 | 最大 4096 × 4096（4K） |
| プロトコル | チャット / メッセージ |
| 生成方式 | 同期 |
| 外部検索 | 対応 |
| シード | 対応 |
| カスタムサイズ | 対応 |
Hy-Image 3.5 Preview とは？
Hy-Image 3.5 は、テキストから画像生成、画像から画像生成、マルチターン画像編集に対応した Tencent Hunyuan のプロフェッショナル向け画像生成モデルです。
従来の単一プロンプト型の画像生成 API と異なり、Hy-Image 3.5 Preview はチャット/メッセージ形式のプロトコルを採用しており、テキストプロンプト、参照画像、過去の画像生成コンテキストを会話型ワークフローで組み合わせることができます。これにより、ゼロからの画像作成だけでなく、複数回にわたって既存結果を反復的に修正することも可能です。
Hy-Image 3.5 Preview の主な特長
- テキストから画像生成: 自然言語のプロンプトから、構図、スタイル、被写体、視覚的ディテールをモデルに解釈させて画像を生成します。
- 画像から画像生成: テキスト指示と参照画像を組み合わせ、生成結果を誘導します。
- マルチターン編集: 過去の会話と画像コンテキストを保持し、最初からやり直すのではなく、段階的に画像を洗練できます。
- マルチモーダル入力: リクエストにテキスト指示と参照画像を組み合わせられるため、スタイル移行、商品画像編集、キャラクター調整、ビジュアルの反復に適しています。
- 4K 出力: 公式 API ドキュメントでは、画像面積の制約に従いつつ、最大 4096 × 4096 ピクセルまでの出力に対応と記載されています。
- 外部検索の強化: 公式 API ドキュメントに、必要に応じて追加情報を組み込み可能な外部検索強化機能がサポートされている旨が記載されています。
- 柔軟な画像サイズ: 開発者は正確な
sizeを指定でき、またはプロンプトと設定したピクセル予算に基づいてモデルに適切な出力サイズの決定を任せることも可能です。 - シード制御: 再現可能な生成が必要な場合にシードを指定できます。
画像生成および編集機能
テキストから画像
Hy-Image 3.5 Preview は、テキスト指示から直接画像を生成できます。モデルはメッセージ形式のリクエストを受け付け、ユーザーのテキストが画像生成の指示となります。
これにより、イラスト、コンセプトアート、広告ビジュアル、プレゼン用グラフィックス、商品画像などのクリエイティブ業務に適しています。
画像から画像
本モデルはテキスト指示と参照画像を組み合わせられます。参照画像は公開画像 URL または Base64 エンコードされた画像データとして提供できます。
公式 API ドキュメントでは、最大 20 枚の参照画像に対応し、各画像の最大サイズは20MBとされています。
マルチターン画像編集
Hy-Image 3.5 Preview の際立った機能のひとつがマルチターン編集です。各修正を独立したリクエストとして生成するのではなく、過去の会話と生成画像のコンテキストを保持し、新しい編集指示を送信できます。
これにより、以下のようなワークフローが可能になります:
- 最初の画像を生成する。
- モデルに特定の要素の変更を依頼する。
- 構図の残りは維持する。
- 複数回の指示で画像を継続的に洗練する。
API は、後続の編集ラウンドでコンテキストとして再利用できる assembled_history 構造を返します。
解像度と画像サイズ
Hy-Image 3.5 Preview は柔軟な出力寸法に対応しています。
size を明示的に指定した場合、要求する寸法を直接制御できます。公式 API では、各辺 256〜8192 ピクセル、最大画像面積 16,777,216 ピクセル（4K クラスの 4096 × 4096 出力に相当）を記載しています。
4K 生成では、希望する size を明示的に指定することが推奨されています。厳密なサイズが指定されていない場合、モデルはプロンプトと設定済みのピクセル予算に基づいて出力寸法を決定できます。
Hy-Image 3.5 Preview のベンチマーク性能
Tencent の一般公開資料では、Hy-Image 3.5 Preview はプロフェッショナル級の画像生成モデルと位置づけられています。また Tencent は、数百名のプロデザイナーによる社内ブラインド評価で、Hy-Image 3.0 比で 30% の改善、Seedream 5.0 Pro に匹敵する結果を報告しています。これらはベンダーによる社内評価結果であり、独立に再現された公開ベンチマークではありません。
公式 API ドキュメントに標準化された公開ベンチマーク表は用意されていないため、これらの結果をリーダーボードのスコアとして直接比較可能なものとして提示すべきではありません。
Hy-Image 3.5 Preview と Hy-Image 3.0 の比較
| 機能 | Hy-Image 3.5 Preview | Hy-Image 3.0 |
|---|---|---|
| テキストから画像 | Yes | Yes |
| 参照画像による生成 | Yes | Yes |
| マルチターン編集 | Yes | No |
| チャット / メッセージ プロトコル | Yes | No |
| マルチモーダル入力 | Yes | Yes |
| 最大記載出力 | Up to 4K | Up to 2048 × 2048 |
| 入力上限 | 100K tokens | 8192 characters |
| 画像参照数 | Up to 20 | 0–3 |
| 外部検索強化 | Yes | — |
| シード | Yes | Yes |
Hy-Image 3.5 Preview は、より会話的で編集指向の生成システムとして位置づけられており、一方で Hy-Image 3.0 はプロンプトとオプションの参照画像を中心とした、よりシンプルな生成インターフェースを採用しています。
他の画像モデルとの比較における Hy-Image 3.5 Preview
Hy-Image 3.5 Preview は、画像生成、マルチモーダル参照入力、会話型編集、大きなコンテキストを扱う画像ワークフローの組み合わせで差別化されています。
反復的なビジュアル制作に重点を置くアプリケーションでは、チャット/メッセージ型アーキテクチャが特に有用です。モデルが各生成を孤立したリクエストとして扱うのではなく、過去の編集ラウンドのコンテキストを保持できるためです。
単一の画像生成プロンプトを主に提供するモデルと比べ、Hy-Image 3.5 Preview は会話型の画像エディタに近いワークフローを提供します。
代表的なユースケース
1. 商業広告
詳細な自然言語の記述から、キャンペーンビジュアル、プロモーションアート、マーケティング用グラフィックス、広告コンセプトを生成します。
2. 商品画像の作成
参照画像とテキスト指示を組み合わせ、重要な視覚的特徴を維持しながら商品ビジュアルを作成または改変します。
3. UI/プロダクトデザイン
インターフェースのコンセプト、ビジュアルモック、デザイン探索、プレゼンテーション向けの視覚アセットを生成します。
4. キャラクター/ポートレート編集
参照画像と反復的な指示を用いて、キャラクター、ポートレート、スタイリング、衣装、背景、その他の視覚要素を洗練します。
5. クリエイティブイラスト
詳細なプロンプトから、イラスト、コンセプトアート、ストーリービジュアル、その他のクリエイティブアセットを作成します。
6. 複数回のビジュアル制作
会話型編集機能を使って、複数の指示を通じて画像を段階的に洗練できるため、最終的なビジュアルを複数の反復で作り上げるワークフローに適しています。
制限事項と留意点
Hy-Image 3.5 Preview は現在 プレビューモデルであり、Tencent によるサービス更新に伴い、API の挙動や基盤モデルのバージョンが変更される可能性があります。
API が返す生成画像の URL は一時的です。公式ドキュメントでは、生成画像の URL は12 時間有効と記載されているため、永続的なアセットが必要なアプリケーションでは、返却された URL に依存せず、生成画像をダウンロードして自前のストレージに保存してください。
マルチターン編集を利用する開発者は、編集セッションを継続する際に返却される assembled_history を保存してください。この構造体には後続ラウンドに必要なコンテキストが含まれます。
CometAPI 経由で Hy-Image 3.5 Preview API にアクセスする方法
CometAPI は、サポート対象の AI モデルに一貫した API ワークフローでアクセスしたいアプリケーション向けに、統合インターフェースを提供します。
手順 1: CometAPI にサインアップまたはログイン
CometAPI アカウントを作成するか既存アカウントにサインインします。CometAPI コンソールにアクセスし、API キー管理エリアを開きます。
手順 2: CometAPI の API キーを作成
CometAPI コンソールで API キーを生成します。API リクエストの認証に使用するため、キーは安全に保管してください。
手順 3: Hy-Image 3.5 Preview を探す
CometAPI のモデルカタログを開き、Hy-Image 3.5 Preview を検索します。プロダクションアプリケーションに統合する前に、当該モデルがあなたの CometAPI アカウントで利用可能であることを確認します。
使用するモデル識別子:
hy-image-v3.5-preview
手順 4: アプリケーションを設定
CometAPI の統一 API インターフェースを使用するようアプリケーションを設定し、CometAPI の API キーでリクエストを認証します。
画像生成ワークフローでは、モデルがサポートするテキストプロンプト、参照画像情報、生成パラメータを適切に渡します。
手順 5: 画像生成リクエストを送信
選択モデルに hy-image-v3.5-preview を指定し、CometAPI 経由でリクエストを送信します。
アプリケーションの要件に応じて、テキストから画像生成、参照画像による生成、またはマルチターン編集にモデルを使用できます。
手順 6: 生成画像を処理して保存
API レスポンスから生成画像を取得し、URL の有効期限を超えて画像を利用する必要がある場合は、自身のアプリケーションストレージに保存してください。URL は一時的であり、無期限に利用できるわけではありません。