Ciyo で一枚の商品写真を使って AI 画像モデルを比較する方法

基本の方法：入力を固定し、モデルを変え、作業の成果を見る

具体的な編集を一つ決め、アカウントで使えるモデルを二つか三つ選びます。比較のため Image Auto をオフにし、共通で対応する設定を固定して、すべての出力を保存します。スタイルを評価する前に、商品の正確さを確認してください。

1. 編集内容と、残すべき細部を定義する

目に見える構造を保ちながら、商品を暖色寄りのスタジオ背景に置くなど、評価できる小さな作業を選びます。結果を見る前に、維持すべき細部を書き出してください。架空のマグカップなら、チャコール色の持ち手、楕円形の開口部、アイボリーの本体、底近くの細い琥珀色の帯です。

好みと商品要件を分けます。影の暖かさは好みでも、持ち手の欠落は不合格です。こうしておけば、魅力的な出力を見て無意識に元の条件を緩めることを防げます。

元画像がぼけていたり一部が隠れていたりすると、比較には想像で補う能力の評価も混ざります。正確な商品編集が目的なら鮮明な写真を使い、解消できない不確実さは記録してください。

2. Auto のままにせず、画像モデルを固定する

Ciyo の Image Auto は、Design agent がリクエストに合う画像モデルを選ぶ設定です。オフにすると、エージェントは選択した画像モデルに制限されます。Video Auto は別の設定であり、この画像比較のモデルは決めません。

現在のモデル選択を開き、対応する最初の画像モデルを選びます。記憶しているモデル系列名ではなく、表示された正確な名前を記録してください。最初のリクエストと出力を保存してから、次のモデルで繰り返します。

記事や連携一覧に載っているモデルでも、現在の環境で選べるとは限りません。実際に提供されている選択肢を比べてください。同じ入力や解像度に対応しないものがあれば、黙って条件を変えず、制約として報告します。

3. 同じ範囲の編集を依頼する

各リクエストに、元の商品写真を添付します。二番目のモデルに最初のモデルの編集結果を渡すと、入力が異なる比較になってしまいます。切り取り、画像枚数、共通の出力設定もそろえてください。

以下の指示には、許可する変更と確認する特徴を記載しています。維持を依頼しても、自動的に維持されるわけではありません。エージェントがモデルに合わせて指示を書き換えた場合は、その最終プロンプトも記録します。

添付の商品写真を使う。周囲の背景を、柔らかい光のある落ち着いた暖かいグレーのスタジオ風に変更する。見えている商品の形、持ち手の穴、飲み口、素材の見た目、装飾を保つ。商品全体を画面内に収める。未加工の元画像と比較できるよう、選択した画像モデルで別の候補を一枚生成する。

• Ciyo の画像生成を開く (英語)
• 商品写真の制作手順を準備する

4. スタイルより先に、商品の忠実さを確認する

元画像と各候補を、見かけ上同じ大きさにそろえます。外形、穴や隙間、表面の細部、文字、背景との境界、接地影を確認してください。その後、依頼した場面の変更が実現したかを判断します。

数値の点数を作る前に、合格、修正、不採用のような具体的な判断を使います。重大な商品上の誤り一つで、複数の魅力的な表現が無意味になることがあります。別の商品になった結果を、平均点で合格にしないでください。

5. この作業に合う選択をし、必要な点だけ再確認する

一回の出力は役立つ試行ですが、信頼性のベンチマークではありません。両モデルが小さな細部で失敗するなら、大量の試行に費用をかける前に元画像を改善するか編集範囲を狭めます。一方が合格して他方が失敗したなら、予算内で意味のあるケースを繰り返し、違いが続くか確認してください。

時々使う販売者なら、最も単純で採用可能な方法で十分な場合があります。代理店なら、再現性と引き渡しの手間も含めます。別のモデルで何度も再試行したり外部修正したりする必要があれば、その作業も判断に加えてください。

この作業にそのモデルを選ぶ理由と制約を説明できれば、比較は完了です。「採用したサンプルでは持ち手が保たれた」は観察に基づいて言えます。「最高の画像モデルだ」という主張には、はるかに広い根拠が必要です。

二候補の試行：実ファイルから確認できること

Sunburst と Nano Banana Pro の両方に、同じ未加工の架空のマグカップ画像を使いました。どちらも背景を変え、アイボリーの本体、チャコール色の持ち手、琥珀色の帯を識別できました。元画像は1024 × 682、Sunburst は1024 × 672、Nano Banana Pro は1264 × 842でした。

重要な制約があります。Sunburst は Design agent 経由で High 品質と1Kを指定し、Nano Banana Pro は直接 Image Generator から Auto のアスペクト比と1Kを使いました。エージェントは指示を書き換える場合があるため、これは制作手順の例であり、モデルだけを変えたベンチマークではありません。条件をそろえて判断するには、両方を同じ入口で再実行し、提供元に送った最終プロンプトを記録してください。

Nano Banana Pro の生成見積もりは12クレジットでした。Sunburst の編集について Design agent は生成9クレジットと報告しましたが、エージェントの推論費用は別です。観察した指標が異なるため、作業全体の確定費用を検証して比較したものではありません。

下の全体図は、元画像と候補の保管場所を示しています。すべてが同じ見かけの大きさで表示されているわけではありません。採用判断ではファイルを同じ倍率で開き、キャンバス上で最も大きく見えるものを有利に扱わないでください。

同等の採用可能な出力を基準に費用を比べる

Ciyo クレジットは顧客向けの課金単位であり、他社のクレジットとは異なります。各 Generation の見積もりを確認し、確定した支出と区別してください。Design agent の推論や修正により、作業に Billable LLM の使用量が加わる場合があります。

小規模な試行では、すべてのリクエストと合格した出力を記録します。一枚以上合格した場合に限り、作業全体の支出を採用枚数で割ってください。一枚も合格しなければ、誤解を招く安い画像単価を出すのではなく、その結果を報告します。

通常の作業でエージェントにモデル選択を任せたいときは Auto が役立ちます。比較後は好みに合わせて戻してください。条件を固定した試験と、日常の使いやすい手順では目的が異なります。

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