GPT Image 2.5 vs
Qwen Image 2.1
作業方法に合わせて選びましょう。GPT Image 2.5 はクラウドでの画像生成・編集、Qwen Image 2.1 はダウンロード可能な重み、複数画像の編集、ネイティブ RGBA に対応しています。
機能比較GPT Image 2.5
GPU 環境を構築せず、ブラウザーから始められます。
- 日常的な画像生成には Flare
- 精密な編集には Sunburst
- 両モデルの API が透過出力に対応
Qwen Image 2.1
重みをダウンロードして実行し、画像処理を組み合わせます。
- 最大 10 枚の参照画像
- ネイティブ RGBA 生成・編集
- ComfyUI、Diffusers、LoRA に対応
それぞれ独立した公式作例です。入力条件が異なるため、用途の説明に使用しており、画質の優劣を示すものではありません。
何を作りたいですか？
用途を選ぶと、始め方を確認できます。
GPT Image 2.5 から始める
クラウドの作業画面でポスターやイラストを作成し、1 枚の画像を編集できます。日常的な生成には Flare、編集精度を重視する場合は Sunburst を試せます。Image Toolkit ではアカウントとクレジットが必要です。
生成画面を開くQwen の複数画像編集を試す
最大 10 枚から人物、服、商品、背景を組み合わせられます。GPT の Image API も複数画像に対応していますが、当サイトの GPT 作業画面は現在、1 回につき参照画像 1 枚を受け付けます。
ページ内の Qwen デモを開く両方とも透過に対応。作業方法で選ぶ
Qwen はネイティブ RGBA を出力し、ローカルの素材制作に組み込めます。GPT Image 2.5 の API は透過 PNG・WebP に対応しています。当サイトの GPT 作業画面には現在、透過背景の設定はありません。
Qwen の透過作例を見るQwen Image 2.1 を検討する
重みを取得してローカル推論を実行し、DiffSynth で LoRA を学習できます。ハードウェアの見積もりには Qwen3-VL と VAE も含めてください。Qwen の研究用ライセンスでは、商用利用に別途許可が必要です。
ローカル実行の説明を見る作業に影響する機能を比較
モデル・API の機能と、Image Toolkit で現在使える設定を区別しています。
| 比較項目 | GPT Image 2.5 | Qwen Image 2.1 |
|---|---|---|
| 実行方法 | API 経由のクラウドサービス。モデル文書にローカル用の重みは提供されていません。 OpenAI API の説明 | 重みを取得してローカルや自社サーバーで推論可能。公式のオンラインデモもあります。 Qwen モデルの説明 |
| 参照画像 | OpenAI の画像編集 API は最大 16 枚。当サイトの作業画面は 1 枚です。 OpenAI API の説明 | 最大 10 枚。画像の順序を使って指示の対象を指定できます。 Qwen モデルの説明 |
| 透過出力 | Flare と Sunburst はどちらも API 経由で透過 PNG・WebP を出力できます。 OpenAI API の説明 | ネイティブ RGBA VAE。透過画像の生成や、被写体を透過レイヤーへ抽出する編集が可能です。 Qwen モデルの説明 |
| 部分編集 | Image API はマスク対応。Sunburst は精密な編集向けです。当サイトの GPT 作業画面にはマスク編集機能はありません。 OpenAI API の説明 | 円、描き込み、別のマスクで範囲を選び、変更内容を文章で指示できます。 Qwen モデルの説明 |
| 解像度 | API は任意サイズに対応。2560 × 1440 超は実験的対応で、画素数と辺長の制限内で最大 3840 × 2160 です。 OpenAI API の説明 | 公式発表ではネイティブ 2K に対応。Diffusers の既定の対象辺長は 1024 で、寸法を指定できます。 Qwen モデルの説明 |
| 追加学習 | 公式モデルページではファインチューニング非対応です。 OpenAI API の説明 | DiffSynth で LoRA と全パラメーター学習に対応。RGBA 画像も使えます。 Qwen モデルの説明 |
| ハードウェア | 生成はクラウドで実行され、ローカル GPU は不要です。 | 7B は画像生成部分のみ。エンコーダー、解像度、参照枚数、オフロード方法でも必要メモリが変わります。 Qwen モデルの説明 |
| 商用利用 | 利用するサービスの規約に従います。当サイトは WaveSpeed 経由で提供します。 | Qwen Research License Agreement は非商用の研究・評価向け。商用利用には別途ライセンスが必要です。 Qwen ライセンス |
利用コストはどう決まる？
クラウドのクレジットとローカル GPU は課金方式が異なります。実際に使う処理全体で比較してください。
Image Toolkit で GPT Image 2.5 を使う
クレジット / 枚
| 出力設定 | 生成 | 編集 |
|---|---|---|
| 1K | 12 | 15 |
| 2K | 45 | 50 |
| 4K | 80 | 85 |
1 回で PNG を 1 枚出力。Flare と Sunburst は当サイトで同額です。表示は Image Toolkit のクレジットで、OpenAI API の料金ではありません。生成前に使用量を確認できます。
クレジットとプランを見るQwen Image 2.1 をローカルで実行
費用は GPU やクラウド環境、解像度、参照枚数、オフロード、処理量によって変わります。重みを取得できても、計算資源が無料になるわけでも、商用許可を得たことにもなりません。
埋め込みデモは Qwen の Hugging Face Space で動作します。稼働状況、待ち時間、利用制限はその Space が管理します。
選ぶ前に確認したいこと
どちらの画質が優れていますか？
本ページは公開された機能と当サイトの操作を比較しています。同条件の比較テストは実施していないため、総合的な画質の勝者は決めていません。自分のプロンプトで、文字の正確さ、被写体の細部、編集の一貫性を確認してください。
Qwen が 10 枚なら、GPT は 1 枚だけですか？
いいえ。1 枚は当サイトの GPT 作業画面の現時点の制限です。OpenAI の画像編集 API は最大 16 枚、Qwen は最大 10 枚に対応します。枚数だけでは参照画像の再現性は判断できません。
自分の用途ではどう比較すればよいですか？
両方が対応する範囲で、同じプロンプト、参照ファイル、縦横比、出力サイズを使います。複数の結果を保存し、モデル、設定、時間、コストを記録してください。ロゴ、顔、文字、変更対象外の領域、透過の輪郭を原画像と比較します。