画像生成 ノードでは、CawCut ワークフロー内でテキストから新しいビジュアルを作成したり、既存の画像を変換したりできます。作業に合ったモデルと出力設定を選び、必要に応じて参照画像を接続し、1 回の実行で複数のバージョンを生成して、目的に合う結果を見つけられます。
1. 画像入力ノード
画像生成ノードやその他の対応ノードに接続する前に、画像ノードまたは画像グループノードを使って、素材画像や参照画像をワークフローに追加します。
1.1 画像ノード
画像ノードは、ワークフローに 1 枚の画像を追加します。画像をノードにドラッグ＆ドロップするか、端末から追加する場合は [Upload] を、既存の CawCut アセットを使用する場合は [Select Asset] を選択します。アップロードした画像を入力として使用するには、[Image] 出力を別のノードに接続します。
下流の AI モデルをより正確に誘導するために注釈やマスクを追加する場合は、画像編集・補正ノード を参照してください。
1.2 画像グループノード
画像グループノードは複数の画像をまとめ、1 つの画像グループとしてワークフロー内で渡せるようにします。ノード追加メニューを開き、[Group]、[Image Group] の順に選択してキャンバスに追加します。
画像をアップロードするか既存のアセットを選択し、各サムネイルのチェックマークを使って出力に含める画像を選びます。出力ラベルには、選択した画像数が表示されます。
2. 画像生成ノード
画像生成ノードは、同じノードパネルで 2 つの生成モードに対応しています。
- テキストから画像： プロンプトで作成したい画像を説明します。
- 画像から画像： 1 枚以上の画像を追加し、それらを CawCut でどのように変換、合成、使用するかを説明します。
このノードには、次の項目もあります。
- 別のノードから渡されたテキストを受け取る プロンプト 入力。
- 参照画像や素材画像用の画像入力ポート。最大 16 枚分の入力を表示できますが、各モデルの上限は異なる場合があります。
- 選択した結果を接続先のノードに渡す 画像 出力。
- モデル、アスペクト比、解像度、品質、生成画像数のコントロール。
- 実行 の横に表示されるクレジット見積もり。選択した生成オプションに応じて更新されます。
3. ノード設定を構成する
実行 を選択する前に、ノードパネル下部のコントロールを設定します。これらの設定は CawCut での生成方法を決め、結果のサイズ、ディテール、生成時間、クレジット使用量に影響する場合があります。
3.1 画像モデルを選択する
モデルメニューを開き、必要な画像に最も適したモデルを選択します。
| モデル | 最適な用途 |
|---|---|
| GPT Image 2 | 複雑な汎用生成と編集、高いプロンプト追従性、テキスト、参照画像を使った詳細な作業 |
| GPT Image 1 | 幅広いスタイルでの安定した汎用画像生成と編集 |
| GPT Image 1 mini | より高速で低コストな下書きとシンプルな画像作業 |
| Nano Banana 2 | 高速な大量作成、対話形式の編集、複数の参照画像、一貫性、読みやすいテキスト |
| Nano Banana Pro | 複雑なプロ向け素材、精密なクリエイティブ制御、ブランドの一貫性、商品モックアップ、根拠に基づくビジュアル |
| Nano Banana | 高速な汎用生成とシンプルな参照画像ベースの編集 |
| Flux 2 Pro | 制作品質の生成と編集、フォトリアルな作業、複数の参照画像を使った構成 |
| Seedream 5.0 Pro | 精密な編集、多言語テキスト、商品ビジュアル、マーケティング素材、プロ向け制作 |
| Seedream 5.0 lite | 高速な汎用生成、画像シリーズ、参照画像を多用するワークフロー |
| Seedream 4.5 | 高解像度生成、複数画像の作業、Seedream 4.5 向けに設計済みのワークフロー |
| Ideogram 4.0 | タイポグラフィ、ポスター、制御されたレイアウト、多言語テキスト、デザイン重視の画像 |
| Z Image Turbo | 高速なフォトリアル下書き、大量の反復生成、中国語または英語のテキスト |
| Recraft V3 | グラフィックデザイン、ベクター風アート、アイコン、ブランドビジュアル、モックアップ、テキスト中心のクリエイティブ作業 |
| Wan 3.6 | 画像から画像への変換、クリエイティブなバリエーション、プロンプトに沿った編集 |
3.2 生成モード別のモデル対応状況
各画像生成モードで現在利用できるモデルを、この表ですばやく比較できます。
| モデル | テキストから画像 | 画像から画像 |
|---|---|---|
| GPT Image 2 / GPT Image 1 / GPT Image 1 mini | ✅ | ✅ |
| Nano Banana 2 / Nano Banana Pro / Nano Banana | ✅ | ✅ |
| Seedream 5.0 Pro / Seedream 5.0 lite / Seedream 4.5 | ✅ | ✅ |
| Ideogram 4.0 | ✅ | ✅ |
| Flux 2 Pro / Z Image Turbo / Recraft V3 | ✅ | ❌ |
| Wan 3.6 | ❌ | ✅ |
3.3 モデル仕様
この表には、現在のデータに少なくとも 1 つの上限が記載されているモデルを掲載しています。プロンプトの長さは文字数で示します。 参照画像 列は、モデルが 画像から画像 モードで使用できる画像入力数を示します。 1 回あたりの画像数 列は、現在のモデルデータで定義されている場合に選択可能な出力範囲を示します。
| モデル | テキストから画像のプロンプト | 画像から画像のプロンプト | 参照画像 | 1 回あたりの画像数 |
|---|---|---|---|---|
| GPT Image 2 | 1–50,000 | 3–50,000 | 1–16 | 1–4 |
| GPT Image 1 | 1–4,000 | 3–50,000 | 1–4 | 1–4 |
| Nano Banana 2 | 3–1,000 | 1–2,000 | 1–14 | 1–4 |
| Nano Banana | 1–4,000 | 1–4,000 | 1–4 | 1–4 |
| Seedream 5.0 Pro | 3–20,000 | 3–20,000 | 1–10 | 非対応 |
| Seedream 5.0 lite | 記載なし | 3–50,000 | 1–4 | 画像から画像では 1～4 |
| Seedream 4.5 | 3–10,000 | 3–10,000 | 1–4 | 非対応 |
| Recraft V3 | 1–2,000 | ❌ | ❌ | テキストから画像では 1～4 |
| Wan 3.6 | ❌ | 最大 50,000 | 1–3 | 画像から画像では 1～4 |
現在のモデルデータには、利用可能なすべてのモデルについてプロンプトや参照画像の上限が記載されているわけではありません。値が記載されていない場合は、ノードパネルに表示される検証メッセージと利用可能なコントロールを確認してください。
3.4 アスペクト比を選択する
アスペクト比は生成画像の形を決めます。比率メニューを開き、最終的な使用先に合う形式を選択します。
一般的な選択肢は次のとおりです。
- 16:9 ：横向き画像、プレゼンテーション、横長バナー。
- 9:16 ：縦向き画像、モバイル向けコンテンツ。
- 1:1 ：正方形のソーシャル投稿、プロフィール画像。
- 21:9 ：シネマティックな超横長画像。
- 3:2 、 4:3 、 5:4 ：一般的な横向き画像。
- 2:3 、 3:4 、 4:5 ：縦向き画像や投稿。
生成前に最終的な比率を選択すると、先に生成して後から切り抜くよりも、モデルがシーンを適切に構成するための余地を確保しやすくなります。
3.5 解像度を選択する
解像度は出力のピクセルサイズを決めます。選択したモデルによっては、CawCut で 1K 、 2K 、 4K を利用できます。
| 解像度 | 最適な用途 |
|---|---|
| 1K | プロンプトのテスト、下書き、簡単な比較、小さめのオンライン用途 |
| 2K | 一般的な最終画像、大きめのソーシャルコンテンツ、適度な切り抜き |
| 4K | 大型画面、細部まで必要な最終素材、印刷向けの作業、細かな切り抜き |
解像度を上げるとファイルが大きくなり、時間やクレジットがさらに必要になる場合があります。プロンプト、構図、人体、テキストの問題が自動的に解決されるわけではありません。可能であれば、低い解像度で全体的な結果を確認してから、最終画像をより大きな設定で生成してください。
3.6 品質レベルを選択する
品質は、選択したモデルが結果の生成にかける処理の度合いを決めます。品質メニューを開き、 低 、 中 、 高 のいずれかを選択します。
| 品質 | 最適な用途 |
|---|---|
| 低 | すばやい下書き、初期段階のプロンプトテスト、大まかな構図の検討 |
| 中 | 日常的な生成で速度とディテールのバランスを取りたい場合 |
| 高 | テクスチャ、輪郭、テキスト、細部の仕上がりが重要な最終結果 |
以下の比較では、 GPT Image 2 、 1K 解像度、同じ全体的な作業内容を使用し、低・中・高の各品質で生成しています。拡大部分では、表面の細かなディテールを確認しやすくしています。
上の比較では、低品質は一部のディテールが欠け、ノイズが目立ちます。中品質ではディテールが増えますが、ノイズが多少残っています。高品質ではノイズがほぼなくなり、ディテールもよりリアルになっています。
4. 複数のバージョンを生成する
1 回の実行で複数のバージョンを生成すると、同じプロンプトと入力に対する複数の解釈を確認できます。構図、ディテール、全体的なスタイルを比較し、目的に最も合う結果を選べます。
4.1 画像数を選択する
画像生成ノード下部の画像数コントロールを開き、作成する画像数を選択します。次に 実行 を選択します。
同じ実行で生成されるすべてのバージョンには、同じプロンプト、画像入力、モデル、アスペクト比、解像度、品質設定が使用されます。
4.2 バージョンをすばやく選択する
生成が完了したら、画像の バージョン メニューを開きます。使用するバージョンを選び、 確認 を選択します。
選択したバージョンがノードのアクティブな画像になり、接続されているすべてのノードに渡されます。
4.3 フルプレビューでバージョンを比較する
より詳しく確認するには、バージョン上のプレビューアイコンを選択して、大きなサイズで開きます。左側のサムネイルで生成結果を比較し、最適なものが見つかったら このバージョンを使用 を選択します。