Google PicsがNano Bananaをドキュメントとスライドに内蔵、Canvaは要警戒
オブジェクト分離、画像内テキスト翻訳、Workspace統合——Google PicsがCanvaとAdobe Expressに与える意味。
ブログ
生成AIに関するヒント、チュートリアル、洞察を発見
Grok Imagine Image 2.0は、編集こそが本当の仕事だというxAIの主張
Image 2.0は領域編集、5画像融合、スマートリサイズを備え、両画像アリーナで2位。編集優先の賭けを解説。
ChatGPT Images 2.5はより高速、より高精細、そしてついにスケッチが可能に
Images 2.5はレイテンシを最大50%削減し、スケッチ機能を追加、複数ターンの編集を安定化。何が変わったのか、誰が注目すべきか。
9月国産オープンソース画像生成モデルが相次ぎ仕掛ける：商湯、アント、書生も黙っていられない
商湯の8B、アントの6B、書生のInternLumina-U2が相次ぎオープンソース化。本記事では3社のアプローチの違いと、オープンソース化の波がクリエイターに与える実際の影響を読み解く。
腾讯混元がAI画像生成を映像制作の現場へ：HyImage 3.5プレビュー版を試す
HyImage 3.5 previewはブラインドテストで約30%向上、5枚の参照画像と2K出力に対応。WorkRallyに導入され『行镖』で実戦投入。本記事ではその能力と利用経路を解説する。
2026年9月版 最高のAI画像生成ツールランキング
GPT Image 2.5、Midjourney V8.2、Nano Banana 2、Flux 2ほかを、価格と仕事別のおすすめ付きでランキング。
Flux 2 vs Stable Diffusion 3.5：オープンソース画像レースには明確なリーダーがいる
Flux 2は品質でリードし、Stable Diffusion 3.5は最も深いエコシステムを維持。2026年にどちらを選ぶべきか。
2026年にAI画像の実際のコスト：1セントから48セントまで
1枚あたり1セントから48セントまで：生成あたりではなく、承認済みアセットあたりのコストを判断する方法
AIはついにスペルを覚えた：テキストレンダリングのブレイクスルーが重要な理由
2026年のテキストレンダリングのブレイクスルーが、デザイン、看板、多言語対応、コンテンツ検出にとって何を意味するのか。
MicrosoftのMAI-Image-2.6がGPT Image 2に静かに迫っている
Microsoftの挑戦モデルがElo差を21ポイントに縮めた。MAI-Image-2.6の台頭がAI画像市場に意味するもの。
GPT Image 2 vs Nano Banana Pro：誰もが合意できない2026年の対決
速度とテキスト対解像度と一貫性。GPT Image 2とNano Banana Proを比較する、地に足のついた2026年の検証。