指示ベース画像編集とは？

画像とテキストの指示（必要なら参照画像も）を入力すると、その指示に従って画像を編集してくれるモデルを、このサイトでは 指示ベース画像編集モデル と呼びます。

以前は、

  • 絵柄変換 → LoRA や IP-Adapter
  • オブジェクト除去・置き換え → inpainting
  • 着せ替え → 専用モデル

といった具合に、タスクごとに別々の技術や workflow を組む必要がありました。

指示ベース画像編集モデルは、こうしたタスクを 「全部テキスト指示でまとめて扱う」 方向に進化させたものです。
現在 SOTA である nano banana も、このカテゴリに入ります。

発展の歴史

指示ベース画像編集がどのように発展してきたか、大まかに流れを押さえておきましょう。

InstructPix2Pix ― 指示で編集する発想の出発点

2023 年に発表された InstructPix2Pix により、「指示ベース画像編集」という道が開かれました。

Turn the car red

このモデルは「画像」と「それに対する編集指示テキスト」をペアで学習し、ユーザーの書いた指示に従って画像を編集することを目指したモデルです。

DiT と In-Context 系

あとから発見されたことですが、Flux などの DiT 系モデルは、もともと 複数枚にわたって一貫性のある画像を作る能力 を持っていました。

この性質を編集に応用する枠組みが、IC-LoRA / ACE++ です。

ACE_Plus_portrait_face-swap.json
  • 画像キャンバスの左側に「参照画像」を置く
  • 右側をマスクして生成させる
  • テキスト指示と組み合わせて「左側を見ながら右側を編集」させる

といった、いわゆる 横並べテクニック を使うことで、特別なアダプタを介さずとも「参照画像の特徴を保持したまま編集できる」ことが示されました。

画像編集モデルの登場

その後、text2image モデルの派生として、FLUX.1 Kontext、Qwen-Image-Edit、OmniGen といった「画像編集」専用のモデルが登場し、「画像編集」が text2image とは別の一カテゴリとして扱われるようになってきました。

Flux.1_Kontext.json

共通しているのは、入力画像の内容を理解し、テキスト指示に応じて「どこをどの程度変えるか」を調整する、といった編集タスクを、ひとつのモデルで（そこそこ）汎用に扱おうとしている点です。

マルチリファレンス時代

初期の指示ベース画像編集は、「画像 1 枚」＋「テキスト指示」→ 編集結果という 1 入力画像前提でした。

Qwen-Image-Edit-2509 や Flux.2 以降は、複数の参照画像を同時に扱う流れが強くなっています。

Qwen-Image-Edit-2509_object-swap.json
  • 画像 A：人物（Subject）
  • 画像 B：服（着せ替え用）
  • 画像 C：背景やスタイル

のように、複数リファレンスを「混ぜながら」編集できるようになり、Subject 転送、ID 転送、着せ替え、スタイル・ライティングの移植といったタスクと、指示ベース編集がかなり重なり始めています。

動画モデルベースの編集

もうひとつの流れとして、動画生成モデルを編集に転用する系統があります。FramePack の 1 フレーム推論 や ChronoEdit などが代表的です。

考え方としては、動画モデルはそもそも「複数フレームの一貫性」を扱えるため、編集前と編集後を「短い動画」と見なしてしまえば、大きな変化も自然につなげられる、というものです。

この考え自体は古くからあり、私も AnimateDiff が主流だった時代に、いろんな表情をするキャラのアニメーションを作成し、キャラ差分を作る、といったことをしていました。

一貫性が強すぎて大きな変化をさせることが難しかったり、画像編集としては 1 枚しかいらないのに、動画として何十フレームも出力してしまうなど、まだ問題も多いですが、今後注目すべき技術だと思います。

指示ベース画像編集でできること

指示ベース画像編集モデルで扱えるタスクはかなり多いですが、このサイトでは個別のページで詳細を扱うので、ここではざっと名前だけを整理しておきます。

絵柄変換

画風やテイストを変えたり、「油絵風」「アニメ調に」などの変換を行います。

オブジェクト入れ替え

「このカップをマグカップに」「車をバイクに」などの差し替えを行います。

オブジェクト除去

通行人や看板、ゴミなど「不要なもの」を消すタスクです。

背景変更

室内→海辺、昼→夜など、背景だけを変える編集です。

テキスト編集

看板やパッケージの文字を変える、タイポグラフィを入れ替えるなどを行います。

カメラアングルの変更

「少し引きで」「ローアングルで」「横から見た構図で」など、構図寄りの変更を行います。

着せ替え

人物やキャラの服装を変えるタスクです。

ControlNet 的生成

ControlNetは棒人間や深度マップといった条件 + テキストで画像生成するものでしたが、これは一種の「指示ベース画像編集」とみなせます。
現在の指示ベース画像編集モデルは基本的なControlNet的画像生成を行えるように学習されています。

雑コラのリファイン

コラージュ画像（雑コラ）を作り、それを自然に見えるように「編集させる」タスクです。

  • 自分で位置・大きさを決めてオブジェクトを貼り付ける
  • その上で「自然な写真にして」「一枚絵として違和感がないように」と指示する

といった形で、直感的なレイアウト指定と指示ベース編集を組み合わせることができます。
詳しくは「雑コラのリファイン」のページで扱います。

落書きでの指示

「矢印の方向に顔も向かせて」「この赤丸の場所にバスを置いて」など、ラフな描き込みとテキストを組み合わせて指示を行います。

指示ベース画像編集の弱点は、テキストだけでは具体的な位置や変化量を表現しづらいことです。
プロデューサーがデザイナーにペンで指示をするように、AI に対しても「ペンで指示できる」ようになれば理想的です。

オープンソースモデルでこれを十分に行えるものはまだ多くありませんが、完成すれば理想的な AI との協業 UI/UX になるでしょう。

LoRA を作りやすい

学習環境を整えてくれているコミュニティのおかげで、比較的簡単に編集用 LoRA を作ることができます。

自分のイラストの絵柄に変換させるようなLoRAなら、編集前画像と編集後画像のペアを10枚ほど用意すれば、ある程度のクオリティのLoRAができます。

「雑コラのリファイン」なんかはまさにそうですが、なにを「画像編集」とみなすか？は実のところかなり自由度の高い問いです。
まだ見つかっていない革新的な編集があるかもしれません。ぜひチャレンジしてみてください！