Novita AIは、Qwen-Image-Editサービス の提供開始を発表いたします。200億パラメータのQwen-Imageモデルを搭載したプロフェッショナルグレードの画像編集を、わずか 1枚$0.02 でご利用いただけます。
セマンティック制御（Qwen2.5-VL）と外観制御（VAEエンコーダ）を組み合わせることで、Qwen-Image-Editは正確で柔軟かつ効率的な編集を実現します。IP変換やスタイル変更、英語と中国語でのローカライズドテキスト編集、きめ細かな外観調整まで、Novita AIは最先端の画像編集機能を手頃な価格でワークフローに導入します。
Qwen-Image-Edit とは？
https://www.youtube.com/watch?v=iw9WiAjNl7U
Qwen-Image-Edit のアーキテクチャ
Qwen-Image-Edit は、200億パラメータのQwen-Imageモデルの画像編集特化型バリアントです。Qwen-Imageの高度なテキストレンダリング機能を編集タスクに拡張したものです。デュアルパス入力設計を採用し、ソース画像をQwen2.5-VL（セマンティック制御用）とVAEエンコーダ（外観制御用）の両方にルーティングすることで、正確で柔軟な編集を実現します。
1. Qwen2.5-VLパス（セマンティック制御）
- 概要: Qwen2.5-VLは、Qwenシリーズのマルチモーダル視覚言語モデルです。テキストプロンプトと画像の全体的なセマンティクスを理解することに特化しています。
- 機能: スタイル変更、オブジェクトの置き換え、視点の回転など、高レベルのセマンティック制御を可能にし、編集全体でセマンティックの一貫性を確保します。
2. VAEエンコーダパス（外観制御）
- 概要: VAE（Variational Autoencoder）は、生成モデルで使用される一般的な画像エンコーダです。入力画像を潜在表現に圧縮します。
- 機能:
- 元の画像の低レベルの詳細（色、テクスチャ、局所的な形状）を保持します。
- ローカル編集時に、未編集領域が完全に一貫性を保ち、「にじみ出し」や無関係な領域での意図しない変更を防ぎます。
Qwen-Image-Editは、キャラクターの一貫性を保ちながら多様な更新を可能にする強みを示しています。
Qwen-Image-Edit の機能とは？
1. セマンティック編集
IP変換、オブジェクトの回転（新しい90°/180°ビュー合成を含む）、スタイル変更など、セマンティックの一貫性を保ちながら大規模な変換を実現します。
IP変換
オブジェクト回転
スタイル変更
2. 外観編集
視覚要素の追加、削除、変更（例：反射のある標識の追加、はみ出た髪の毛の削除、衣服や背景の変更）を、未編集領域を完全に保持したまま実行できます。
「n」の色を青に変更
衣服の調整
3. 正確なテキスト編集
画像内でのバイリンガル（中国語・英語）テキストの挿入、削除、修正が可能で、フォント、サイズ、視覚スタイルを保持します。ローカライズされたポスターや見出しの編集に最適です。
英語
中国語
Qwen-Image-Edit ベンチマーク
Qwen-Image-Edit のシステム要件は？
Qwenは、元のQwen/Qwen-Image-Edit BF16ウェイトの DFloat11ロスレス圧縮 をリリースしました。モデルサイズを約32％削減しながら、ビット単位で同一の出力を生成し、効率的なGPU推論を可能にします。DFloat11により、Qwen-Image-Editは、32GB GPU 1基、またはCPUオフロードにより24GB GPU 1基で、品質を損なうことなく実行できます。
お使いの Novita AI GPUインスタンスで Qwen-Image-Edit を超低コストで実行し、今すぐAIアプリの構築を始めましょう：
- RTX 5090（32 GB VRAM） — 16 vCPU、96 GB RAM — $0.50/時間
- L40S（48 GB VRAM） — 28 vCPU、125 GB RAM — $0.55/時間
- A100 SXM（80 GB VRAM） — 14 vCPU、240 GB RAM — $1.60/時間
- H100 SXM（80 GB VRAM） — 16 vCPU、128 GB RAM — $1.80/時間
ワンクリックデプロイで、インスタンスあたり最大8GPUまでスケールアップ可能。環境を完全に制御でき、高速プロトタイピングや本番ワークロードに最適です。
Qwen-Image-Edit とStable Diffusion、Nano Banana、DALL·E 4、Photoshopの比較
| 機能/ツール | Qwen-Image-Edit | Stable Diffusion | Nano Banana | DALL·E 4 | Photoshop |
|---|---|---|---|---|---|
| 使いやすさ | テキストプロンプトで編集できるプラグアンドプレイ | 柔軟だがプロンプト調整が必要 | Googleエコシステム内で非常に使いやすい | プロ版サブスクリプションが必要 | 学習曲線が急；手動ツール |
| 編集スタイル | 正確なセマンティック＆外観編集；テキスト処理に優れる | 生成/インペインティングに優れる | 様々な要素を統合 | アイデア創出、広告コンセプト、アート制作に優れる | 手動制御；信頼性は高いが手間がかかる |
| 速度 | 生成がやや遅い；ハードウェア依存 | 生成がやや遅い；ハードウェア依存 | 非常に高速 | 約1分 | 手動ワークフローでは非常に高速 |
| テキスト編集能力 | 優れている—バイリンガル（英語・中国語）対応 | 貧弱；特に中国語や複雑なレイアウトが弱い | 言及なし | あまり正確ではない | 優れている（フォント/要素が利用可能な場合） |
1. 正確なテキスト編集（標識、ポスター、バイリンガルコンテンツ）が必要な場合
- ✅ Qwen-Image-Edit → 最良の選択。** 英語＋中国語**のテキストを正確に処理し、フォント/スタイルを保持、シームレスにテキストを編集。
- ❌ Stable Diffusion / DALL·E 4 → 正確なテキスト処理に苦戦。
- ✅ Photoshop → フォント/要素が既にあり、手動編集を厭わなければ有効。
2. 速度と利便性を重視する場合
- ✅ Nano Banana → 非常に高速で、Googleエコシステム内で ** 非常に使いやすい**。迅速な反復、キャラクターの一貫性、コンシューマーワークフローに最適。
- ✅ Photoshop → 即時手動編集（スキルがあれば）。
- ❌ Qwen-Image-Edit / Stable Diffusion → 遅い、ハードウェア依存の生成。
- ❌ DALL·E 4 → 1画像あたり約1分、迅速な納品が必要な場合には不向き。
3. 創造性、アイデア創出、コンセプトアートを求める場合
- ✅ DALL·E 4 → ** 広告コンセプト、アートスタイルの探索、アイデア創出**に優れる。
- ✅ Stable Diffusion → プロンプトの調整やモデルのファインチューニングを厭わなければ、** インペインティング＆スタイルミキシング**に柔軟に対応。
- ❌ Qwen-Image-Edit → 自由な創造性よりも正確な編集が得意。
- ❌ Photoshop → 創造的だが手動；大規模なアイデア創出には遅い。
4. 正確なローカル編集とプロフェッショナルな制御が必要な場合
- ✅ Qwen-Image-Edit → ** セマンティック編集＋外観保存**に優れ、例：服の交換、詳細の削除、オブジェクトの回転など。
- ✅ Photoshop → ** ピクセルレベルの手動制御**の黄金基準。
- ❌ Nano Banana / DALL·E 4 → きめ細かなローカル制御には不向き。
5. 使いやすさが最も重要な場合
- ✅ Nano Banana → 最もシンプル、Googleエコシステムに組み込み、低摩擦。
- ✅ Qwen-Image-Edit → プロンプトベース、プラグアンドプレイ。
- ❌ Stable Diffusion → モデル管理とプロンプトに関する専門知識が必要。
- ❌ Photoshop → 学習曲線が急、手間がかかる。
Qwen-Image-Edit はプロフェッショナルユースに適していますか？
Qwen-Image-Editはスタジオ品質の結果を提供し、プロフェッショナルな写真撮影、マーケティング資料、商業デザインプロジェクトに非常に適しています。
ベンチマークパフォーマンス：公開された結果は、複数の編集ベンチマークで最先端の精度を示しており、要求の厳しいワークフローにおけるその一貫性と信頼性を証明しています。
きめ細かな編集：VentureBeatが指摘するように、*「Photoshopに迫る」*性能であり、テキストの精度が重要なポスター、標識、Tシャツ、書道などの詳細なタスクで優れています。
テキスト編集の優秀性：多くの生成モデルとは異なり、バイリンガル（中国語＋英語）の正確なテキスト編集をサポートし、フォント、サイズ、スタイルを維持します。これは、広告キャンペーンやブランド資産などのローカライズされた商業コンテンツにとって重要です。
Qwen-Image-Edit のベストプラクティス
NovitaはQwen-Image-Edit APIを提供開始し、価格は1画像あたりわずか$0.02です。
ステップ1：ログインしてモデルライブラリにアクセス
アカウントにログインし、Model Library ボタンをクリックします。
ステップ2：モデルを選択
利用可能なオプションから、ニーズに合ったモデルを選択します。
ステップ3：APIキーを取得
APIで認証するために、新しいAPIキーを提供します。「設定」ページに移動し、画像のようにAPIキーをコピーします。
ステップ4：APIをインストール
お使いのプログラミング言語に固有のパッケージマネージャーを使用してAPIをインストールします。
インストール後、開発環境に必要なライブラリをインポートします。APIキーを使用してAPIを初期化し、Novita AI LLMとの対話を開始します。これは、Pythonユーザー向けのチャット補完APIの使用例です。
Vidu 2.0 Image to Video APIの例
import requests
url = "https://api.novita.ai/v3/async/qwen-image-edit"
payload = {
"prompt": "<string>",
"image": "<string>",
"seed": 123,
"output_format": "<string>"
}
headers = {
"Content-Type": "<content-type>",
"Authorization": "<authorization>"
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.json())
画像URLを抽出
import requests
url = "https://api.novita.ai/v3/async/task-result"
headers = {
"Content-Type": "<content-type>",
"Authorization": "<authorization>"
}
response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.json())
Qwen-Image-Editのリリースにより、Novita AIはプロフェッショナルな画像編集への障壁を低くしました。たった1枚$0.02で、クリエイター、開発者、企業は、Photoshopのような従来のツールに匹敵するスタジオ品質の編集機能にアクセスでき、さらに自動化、バイリンガルテキスト処理、セマンティック精度における独自の利点も得られます。
今すぐQwen-Image-Editを試して、インテリジェントな画像編集の未来を切り開きましょう。
よくある質問
Qwen-Image-Editが他のAIエディターと異なる点は何ですか？
Qwen-Image-Editは デュアルパスアーキテクチャ を提供します。セマンティック編集（スタイルシフト、IP変換、オブジェクト回転などの高レベル変更）と外観編集（未編集領域を損なわない局所的な変更）です。多くのモデルとは異なり、正確なバイリンガルテキスト編集 もサポートしており、ポスターや商用資産に最適です。
Qwen-Image-Editの料金はいくらですか？
Novita AIは、APIを通じて Qwen-Image-Editを1画像あたりわずか$0.02 で提供しており、最も手頃なプロフェッショナルグレードの画像編集ソリューションの1つです。
Qwen-Image-Editはプロフェッショナルユースに適していますか？
はい。Qwen-Image-Editは スタジオ品質の結果 を提供し、ベンチマークで検証され、マーケティングデザイン、ポスター編集、Tシャツ/書道のテキスト精度などのプロフェッショナルシナリオでの性能が評価されています。
Novita AIは、AIの可能性を最大化するオールインワンのクラウドプラットフォームです。統合API、サーバーレス、GPUインスタンス — コスト効率の高いツールをご提供します。インフラストラクチャを排除し、無料で始めて、AIのビジョンを現実にします。
