Qwen-Image-Edit-2509_clear を公開！nano-banana を超える質感【画像生成 AI・画像編集】
はじめに
こんにちは、きまま / Easygoing です。
今回は Qwen-Image-Edit-2509_clear モデルを公開したのでご紹介します。
Qwen-Image-Edit-2509 って何？
Qwen-Image は、中国の Alibaba グループが公開している 画像生成 AI モデル です。
Qwen-Image-Edit は、テキストによる指示の 画像編集 に対応したモデルで、Qwen-Image-Edit-2509 はさらに 2025年9月 に公開された最新版です。
Qwen-Image-Edit-2509 は、以前にご紹介した Google の nano-banana のライバルにあたりますが、
ローカル で動作し、完全に自由なライセンス で使用できる
出力が Google によって削除されることない
以上の２つの大きな利点があります。
Qwen-Image-Edit-2509 の質感を上げる！
Qwen-Image-Edit-2509 と nano-banana は、オンラインとローカルの違いがあるので、モデルの規模と学習量が大きく違います。
nano-banana は大規模なモデルなので、プロンプトの追従性・イラストの バリエーション など多くの面で優れていますが、実用面で特に重要なのが 質感 の表現だと思います。
そこで、今回は Qwen-Image-Edit-2509 の質感を、できるだけ上げる調整を行ってみました。
実際のイラスト！
それでは、実際のイラストを比べてみます。
まず、左側が今回調整した Qwen-Image-Edit-2509_clear モデル、右側がオリジナルの Qwen-Image-Edit-2509 モデルの出力になります。
夢の国の城
白いブレザー
拡大図
Qwen-Image-Edit-2509_clear モデルは、コントラストが高く、鮮やかな発色 になるように調整しています。
また、目元を拡大してみても、左の Qwen-Image-Edit-2509_clear モデルの方が、クリアー な表現で ディティールも正確 になっています。
nano-banana と画像編集で比較！
それでは、今度は nano-banana と画像編集で比較してみましょう。
オリジナル
カラー ＆ レストア写真
写真の質感は Qwen-Image-Edit-2509_clear の方が良い
日本のアニメキャラクター
全身像
キャラクターシートの３面図
Qwen-Image-Edit-2509_clear は、 実写のイラストでは 質感は nano-banana より高く なっています。
アニメイラストでは、Qwen-Image-Edit-2509_clear が入力した写真をアニメ化したのに対して、nano-banana は「オードリー・ヘプバーンのアニメイラスト」を知っている気がします。
雰囲気 をうまく描写しているのは nano-banana の方ですが、Qwen-Image-Edit-2509_clear のアニメイラストも決してクオリティが低いわけではなく、キャラクターシートの作成では、両方とも 実用レベル の完成度があります。
さらに、Qwen-Image-Edit-2509_clear は ローカルでフリーなライセンス で利用でき、seed 値 を変えて生成を繰り返して完成度を上げることもできるので、実用上のメリットは大きいと思います。
Qwen-Image-Edit-2509_clear の注意点
Qwen-Image-Edit-2509_clear は、オリジナルの Qwen-Image-Edit-2509 より質感が上がっていますが、いくつか注意点があります。
構図のバリエーションに制限がある
Qwen-Image は、もともと 構図のバリエーション の表現が苦手なモデルです。
Qwen-Image-Edit-2509_clear モデルは、オリジナルの Qwen-Image-Edit-2509 と比べて 安定性 が上がっている分、構図のバリエーションがさらに乏しく なっています。
Qwen-Image-Edit-2509_clear を画像編集で使うときは問題ないですが、画像生成で使う場合は、構図のバリエーションを出すためにプロンプトで変化を与えるなどの工夫が必要です。
画像の縁に線が入る
黒背景での比較は こちら
Qwen-Image や Flux.1 など、MMDiT 世代の画像生成モデルでは、イラストを生成したときに画像の縁に 線 が入る場合があります。
Qwen-Image-Edit-2509_clear では、出力のコントラストが上がった分 線が目立ちやすく なっています。
現時点では、この線を消す根本的な方法は無いので、気になる場合は rgthree-comfy の Image Inset Crop (rgthree) ノードなどを利用して、端を切り取ると良いでしょう。
LoRA は使える？
Qwen-Image モデルは、フリーなライセンスで公開されているため、コミュニティで開発された LoRA が数多く存在します。
画像生成 AI モデルのライセンス
今回は、個別の LoRA の動作確認はしていませんが、Qwen-Image-Edit-2509_clear モデルはあくまで Qwen-Image-Edit-2509 を微調整したモデルなので、Qwen-Image-Edit-2509 用の LoRA は使うことができるだろうと考えています。
ワークフロー
最後に、Qwen-Image-Edit-2509_clear を ComfyUI で利用するワークフローをご紹介します。
Text-to-Image
Image-To-Image
モデル
まとめ：Qwen-Image-Edit-2509_clear を使ってみよう
Qwen-Image-Edit-2509_clear を公開
鮮やかなコントラストと高い質感
nano-banana を超える表現力
今回は Qwen-Image-Edit-2509_clear モデルをご紹介しました。
ローカルの 画像生成 AI は、オンラインのモデルより規模が小さく生成速度も遅いですが、ベストなセッティングを追求できる という点で、オンラインを上回る表現の可能性を秘めています。
Qwen-Image-Edit-2509_clear は、商用利用も完全にフリー のライセンス公開しているので、皆さんも是非一度試してみて下さい。
最後までお読みいただきありがとうございます！
クリエイター紹介
Catapp-Art3D
今回、古い白黒写真のレストアの作例は、Catapp-Art3D さんの記事を参考に作りました。
Catapp-Art3D さんは、画像生成をはじめ AI について大変ためになる記事を数多く書かれているので、皆さんも一度チェックしてみて下さい。
