Models · 2026年6月19日

Seedream・Nano Banana・Gemini 3 Pro比較：赤ちゃん/カップル/ペット用途別の勝者

著者： AI Pin Maker 編集部 (日本語) · 監修： AI Pin Maker Image Research Editor

日曜の朝、編集メンバーのミカが赤ちゃんの寝顔のスマホ写真を見せながらこぼしました。「これを記念のピンにしたいんだけど、AIで作ろうとしたら別人になっちゃって」。彼女が選んだモデルは決して悪いものではなく、ただ被写体に合っていなかっただけ。クレジットを使い切ってから気づくこの種の小さな後悔は、私たちの周りでも珍しい話ではありません。

best ai model for portrait generationを探すとき、答えは1つの名前ではなく「誰を撮るか」で変わる、というのが正直なところです。AI Pin Makerの制作キューに常連で登場する生成モデルはSeedream 4、Nano Banana（Gemini 2.5 Flash Image）、そしてGemini 3 Pro Image。価格も失敗の癖も、得意なプロンプトの呼吸もまったく違います。

去年から今年にかけて、私たちはこの3モデルを何度も切り替えながら使ってきました。そのなかで「赤ちゃんならこれ」「カップルならこれ」と被写体ごとの相性がはっきり見えてきたので、2026年4月15日から5月27日にかけて、生後6か月の赤ちゃん、ゴールデンアワーのカップル、長毛の猫という3つの被写体で同じ9種類のプロンプトを通し直しました。以下は「採用できる1枚あたりのクレジット」をベースに測った、印象論ではない記録です。

ベンチマーク条件：同じ入力、3つの被写体ジャンル

最初に細かいルールを置いたのは、社内の誰かが「いやでもプロンプトの書き方ずるくない？」とすぐ突っ込むからです。条件はシンプルにしました。被写体ごとに参照写真1枚、シーンごとにプロンプトテンプレート1種類。各モデルの構文上必須な部分以外はいじりません。1セル4枚を生成し、編集者2名が1〜5点で採点。4点以上を「有料顧客に納品できる」レベルと決めました。

被写体3種×シーン3種×モデル3種で、合計27セル、108枚。同一入力での3モデル横並びの結果は社内シートで管理しており、ここではフレーム単位ではなくパターンとしてお伝えします。ai model for baby photoを探している人にとっても、カップル写真を作りたい人にとっても、結局気になるのは「自分の被写体ならどれ？」という1点だけだからです。

固定した条件はこちらです。

• 参照写真の解像度（1024×1024）
• 出力アスペクト比（ポートレートは1:1、カップルは3:2）
• ネガティブプロンプト（なし。各モデルの素の挙動を見るため）
• シード戦略（ランダム、1セル4枚）

逆に統一しなかったのはプロンプトの書き方です。AI Pin Makerで実際にクレジットを使うクリエイターは、各モデルが報酬を返す書き方で打ち込みます。検証もその実態に合わせました。

赤ちゃんポートレート：アイデンティティ保持の精度

赤ちゃんの顔は最もシビアな試験です。大人の顎が少しズレても許されますが、赤ちゃんは別人になった瞬間に却下されます。冒頭のミカも「うちの子じゃない感じがする」とだけ言ってモデルを変えていました。母親や祖父母が見るのは細部ではなく、写真全体から立ちのぼる「あの子っぽさ」。最大の難所は衣装替えをまたいで同一人物として認識できるかどうかで、ポートレートパックを買う動機がまさにそこにあります。

意外なことに、Seedream 4は衣装替えでのアイデンティティ保持で最高スコアでした。4枚バッチのうち3枚が、ニットセーターと別背景の指定でそのまま納品レベル。肌の質感は柔らかく、目の間隔も保たれ、赤ちゃん特有の「顎の段差」もスタイル変更後に残っていました。惜しい点はガイダンス値を上げすぎると過度にスムージングがかかること。「ちょっとマシュマロみたいになっちゃう」と編集メンバーが笑っていた、その温度感の挙動です。

Nano Bananaは2位。スタジオライティング＋ニュートラル背景の1枚に強く、「ヒーロー画像を1枚だけ欲しい」というケースでは最安のAI image generator選択肢として優秀です。弱点は2回目の衣装替えでの生え際のドリフトと、顔のプロポーションがやや年上寄りに引っ張られる傾向。参照写真は生後6か月なのに2歳児っぽく仕上がる場面が見られました。

Gemini 3 Pro Imageは意外にもこのラウンドで敗北しました。肌と光は美しいのですが、4枚バッチの3枚目あたりで人物像がドリフトし始めます。単発のヒーロー画像なら問題なし、ただし4枚組のギフトパックでは再生成コストが乗ります。

カップルポートレート：構図とケミストリー

来月入籍する友人カップルが、結婚式の引き出物用に「私たちの後ろ姿のピン」を作りたいとAI Pin Makerに駆け込んできたことがあります。スマホで撮った夕暮れの2人の写真を見ながら、彼らが気にしていたのは画素ではなく「あの日の空気が残っているか」でした。カップル写真は余白と視線のラインで決まります。被写体2人が証明写真のようにカメラを直視している技術的に完璧な1枚は、それだけで失敗です。編集チームは「ケミストリー（2人の空気感）」と「解剖学的整合性」を別軸で採点しました。

ケミストリーで圧勝したのはGemini 3 Pro Image。「ゴールデンアワー、見つめ合い、微かに笑う」と指定したとき、本物の微表情と肌のトーンの整合性を両被写体で再現してきました。弱点は肩に置いた手の幾何学で、6枚に1枚ほど指が増えます。

構図ではSeedream 4が最もクリーン。三分割構図がほぼ自動で決まり、参照写真の衣装の色を勝手に変えません。ケミストリーはやや「カタログ撮影風」で、キャンディッドというよりは演出された雰囲気です。

ウェディングの引き出物にcustom enamel pinsをセットで設計するなら、この演出された見え方のほうがむしろ向いています。デザインは最終的に1インチ（約2.5cm）のエナメルピン (enamel pin) 上で読まれるからです。

Nano Bananaはコスパ枠。70%のセルで4枚中3枚が納品レベルをクリアしました。ボリュームは出ますが、飛び抜けたヒーロー画像はあまり出てきません。印刷向けに10種類のバリエーションを出してから選びたいときの作業馬として優秀です。表紙1枚を選び抜きたいなら別のモデルを選んでください。

カップル用途でのseedream vs nano bananaの判断は、結局のところ「構図の1枚を磨きたいのか、それとも候補を多く並べて選びたいのか」という、その夜のあなたの気分にも近い問いに集約されます。先ほどの友人カップルは前者を選び、表紙の1枚をSeedreamで決めてからピンに彫り進めました。

ペットポートレート：毛並みと瞳のディテール

ペットポートレートは毛の繊維と瞳の幾何学で全てが決まります。猫は特にシビアで、スリット瞳孔を間違って描かれるリスクが大きいです。

ここはNano Bananaの完勝。長毛猫のテクスチャはスペキュラかつ方向性があり、毛束は実際の塊り方を再現、瞳孔の形は4枚を通して保たれました。オレンジと黒のまだら模様の三毛猫でテストしましたが、毛色の境界がにじまずシャープに残っています。

Seedream 4は犬では惜しい2位ですが、猫の目で苦戦しました。参照写真は明らかにスリット瞳孔なのに、丸い瞳孔で出力されるカットが出ます。犬のポートレートと多くのピンのモックアップ (pin mockup) ワークフローでは依然として強力なデフォルト選択です。

Gemini 3 Pro Imageはもっともアーティスティックなフレームを出してくれますが、ペットの約4分の1で「アニメ風の目」のアーティファクトが入りました。有料顧客の注文では受け入れられないレベルです。ムード重視のイラスト用途に留めるのが無難です。

このラウンドで観測した失敗モードを簡潔にまとめます。

• Seedream 4：猫の丸い瞳孔、黒い被毛の過剰スムージング、稀にヒゲの二重列
• Nano Banana：暗色被毛での首輪ディテール消失、背景ボケが強すぎる場面、耳の毛束の簡略化
• Gemini 3 Pro：擬人化した目の形状、過剰にスタイライズされた鼻、稀に肉球の欠損

採用可能な1枚あたりのクレジットコスト

正直に言うと、ネット上のgemini 3 pro image generation reviewのほとんどはここで筆が止まります。1枚あたりの単価だけを引用して、再生成にかかった分のクレジットをそっと忘れるパターン。私たちが本当に知りたいのは「使える1枚を得るまでに、いくら払ったか」のはずです。これは単価÷採用率というシンプルな式で出ます。

2026年6月時点のAI Pin Maker上の概算クレジット単価はこちらです。

• Seedream 4：1枚 8クレジット
• Nano Banana：1枚 4クレジット
• Gemini 3 Pro Image：1枚 12クレジット

これに採用率を掛けると「実際に使える1枚あたりのコスト」が出ます。散布図を表に圧縮したものが以下です。

best ai model for portrait generationを純粋にコストで比べると、3用途すべてでNano Bananaが勝ちます。採用率が支出額より重要な場合、つまり有料顧客向けの仕事の大半ではSeedream 4がバリュー枠です。Gemini 3 Pro Imageがプレミアム価格に見合うのは、ケミストリーやムードが納品物の本質である5本に1本ほどのプロジェクトに限られます。実際に同じ参照写真で数値を確認したいなら、eshiスタジオでモデルを切り替えると、3モデルの結果を並べて比較できます。

1プロジェクト内でモデルを混ぜるという選択

best ai model for portrait generationを「1つだけ選ばなきゃ」と思い込むと、ここでつまずきます。AI Pin Makerのキューで気持ちよく成果を出しているクリエイターは、被写体ごとに勝者モデルへ静かにルーティングしているからです。

数百件の注文を見てきて定着している運用パターンはこうです。

1. ボリュームパックはNano Banana。背景違い、衣装違い、顧客は結局選ばないけれど「選択肢があった」という感覚に必要な10枚。 2. ヒーロー画像はSeedream 4。特にエナメルピンや印刷アルバムなど、物理的な納品物の表紙になるカット。 3. Gemini 3 Pro Imageは「ムードの1枚」専用に温存。キャンディッドな笑顔、シネマ的なクローズアップ。

文章から画像 (text-to-image) で作った素材を後で画像から動画 (image-to-video) のプロダクトリビールに展開するワークフローでも同じ思考が効きます。ヒーローはSeedream、モーションフレンドリーなバリエーションはNano Banana、シネマティックな確立ショットはGemini 3 Proという配分です。

AI Badge DesignやAI赤ちゃん予測 (AI baby generator) 系の仕上げ、ピンのモックアップ (pin mockup) のワークフローでは特に、Seedream 4が小さなスケールでも輪郭をきれいに保ちます。最終的にデザインは1インチで読まれるので、これは重要なポイントです。ベクター向け出力のモデル比較は別記事に分けていますが、ポートレートからピンへのパイプラインに関しては、この混合ルールでほとんどのケースをカバーできます。

30秒で決まるモデル選定フロー

3つの質問、3つの答えです。順番に読んで、最初に「Yes」になった時点で止めてください。

1. 納品物はムード重視のヒーロー画像1枚のみで、予算は制約にならないか？ → Gemini 3 Pro Image 2. 納品物は4枚以上の使えるバリエーションパック（赤ちゃんの衣装替えセットやカップルアルバム等）か？ → Seedream 4 3. 納品物は大量生成、ペットポートレートの量産、または最も安く採用できる結果か？ → Nano Banana

AI Pin Makerに今日コピペできるプロンプトブロックを置いておきます。

``` 被写体: [赤ちゃん | カップル | ペット] 参照: [アップロード] シーン: スタジオ, 柔らかい窓光, ニュートラル背景 スタイル: フォトリアル, 浅い被写界深度, 50mm相当 衣装: [記述または「参照通り」] ムード: 演出されていない自然な微表情 ```

このブロックを各モデルで1回ずつ走らせ、出力された4枚を自分で採点してみてください。10分以内に、残りのクレジット予算を投じるべきモデルが分かります。

プロジェクトを作り直さずに横並び比較したい場合は、eshiスタジオでモデルを切り替えると、同じ参照と同じプロンプトのまま検証フローを回せます。自分の被写体でこの判断ツリーを実証する最速ルートです。

best ai model for portrait generationという問いに、私たちはあえて1つの名前で答えません。被写体とモデルをそっと並べて、いちばん相性の良いペアを見つけてあげる。それだけで、出来上がった1枚を誰かに見せたくなる確率がぐっと上がります。

今夜、もし手元に赤ちゃんやパートナーや猫の写真があるなら、3モデルを1回ずつ走らせて、自分の目で並べてみてください。次に友人から「AIで赤ちゃんポートレートを作るなら何が良い？」と聞かれたとき、レビュー記事の数字ではなく、自分の冷蔵庫に貼ってある1枚の話で答えられます。それくらいの静かな確信があれば、十分です。

本記事の制作: AIによる下書きを、AI Pin Maker編集チームが事実確認・編集しました.

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