画像生成

0.2クレジットから

テキスト、参照写真、参照動画から画像を生成します。用途に合うモデルは自動で選ばれ、手動で指定することもできます。

未入力の項目: プロンプト または 参照画像

使用モデル

5 モデル

例

Nano Banana 2

パラチの工房に立つコバルトの波

Nano Banana 2。プロンプトだけで作られた陶芸工房の一景。手作りの器から、コバルト釉が小さな半透明の波となって立ち上がります。

再現する
0115

画像生成 の使い方

このパイプラインをワークフローのどこで使うか判断するための簡潔なガイドです。

最適な用途

  • ストック映像素材のないニッチ/特定の題材（歴史的再現、SFコンセプト、ファンタジーシーン）
  • 概念的なビジュアル（抽象的アイデア、未来技術、あり得ないシーン）
  • 複数画像にわたる一貫したビジュアルスタイル（同じライティング、カラーパレット）
  • 商品ビジュアライゼーションとモックアップ
  • ラテン文字・非ラテン文字にわたる読みやすいテキスト入りポスター

ヒント

  • 極めて具体的に：「道路上の車」ではなく「山道を走るフォトリアルな未来的電気自動車、ドラマチックなローアングル、ゴールデンアワー、シネマティックなライティング」
  • 写真が欲しいのに出力がイラスト寄りになる場合は、「フォトリアル」を明示的に加える
  • 効果的なスタイルの軸：「シネマティック」「ドラマチックなライティング」「ボリュメトリックな霧」「浅い被写界深度」
  • 複数の生成にわたって被写体、ポーズ、商品形状を一貫させるには参照画像を使う

画像生成 API

このパイプラインをご自身のコードから呼び出せます。1回のリクエストで実行が始まり、モデルは独立したエンドポイントではなく入力フィールドです。

APIトークンを取得
個の入力
7
料金
0.2 to 6.4 クレジット
言語
言語
bun add @pipe2-ai/sdk
パイプラインを実行 
import { createClient } from "@pipe2-ai/sdk";

const client = createClient(process.env.PIPE2_TOKEN!);

const { run_pipeline } = await client.RunPipeline({
  pipeline_slug: "image-generator",
  input: {
    prompt: "A vintage brass telescope on a wooden desk, warm afternoon sunlight",
    model: "gemini-3-1-flash-image",
  },
});

pip install pipe2
パイプラインを実行 
import asyncio
import os

from pipe2 import Pipe2Client

client = Pipe2Client(token=os.environ["PIPE2_TOKEN"])

run = asyncio.run(client.run_pipeline(
    pipeline_slug="image-generator",
    input={
        "prompt": "A vintage brass telescope on a wooden desk, warm afternoon sunlight",
        "model": "gemini-3-1-flash-image",
    },
))

go get github.com/pipe2-ai/sdk-go
パイプラインを実行 
client := pipe2.NewClient(os.Getenv("PIPE2_TOKEN"))

input := json.RawMessage(`{
  "prompt": "A vintage brass telescope on a wooden desk, warm afternoon sunlight",
  "model": "gemini-3-1-flash-image"
}`)

run, err := pipe2.RunPipeline(context.Background(), client, "image-generator", input)
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}

brew install pipe2-ai/tap/pipe2
パイプラインを実行 
pipe2 pipelines run \
  --pipeline image-generator \
  --input-json '{"prompt": "A vintage brass telescope on a wooden desk, warm afternoon sunlight", "model": "gemini-3-1-flash-image"}' \
  --wait

APIリファレンス全文 CLIリファレンス

このパイプラインを使うレシピ

すべてのレシピを見る

このパイプラインに関する記事

すべての記事を見る

よくある質問

画像ジェネレーターで何が作れますか？
商品写真、キャラクターアート、あらゆる文字体系の読みやすいテキスト入りポスター、フォトリアルなポートレート、記事・出版向け画像、参照写真からのブランドを軸にしたバリエーション、そしてその間の多くのもの。
プロンプトと参照画像の両方が必要ですか？
いいえ。どちらか一方でも機能します。プロンプトはテキストから生成し、参照はバリエーションを生成、両方を組み合わせると最も制御が効きます。
参照画像は何枚使えますか？
AutoまたはいずれかのGeminiモデルでは最大14枚、GPT Image 2では最大5枚の参照画像を使用できます。複数の参照画像は、被写体の特徴、ポーズ、商品の形状をバリエーション間で保つのに役立ちます。
どんな画像品質が期待できますか？
3つのモデルすべてで制作グレードです。プレミアムモデルは最もきれいなタイポグラフィと最高忠実度のフォトリアルなポートレートをレンダリングし、バランスモデルは参照画像を持ち込むときの最適な選択です。
画像内にテキストをレンダリングできますか？
はい。非ラテン文字（日本語、韓国語、中国語、ヒンディー語、ベンガル語、アラビア語）も含みます。最もきれいな結果を得るには、プロンプト内でテキストをそのまま引用してください。
何クレジットかかりますか？
0.2 to 6.4 クレジット。あなたが選ぶ（または自動が選ぶ）モデルによります。

AI画像ジェネレーター

テキストプロンプトや参照写真から高品質な画像を生成します。商品写真、キャラクターアート、読みやすいテキスト入りポスター、フォトリアルなポートレート、欲しいものを記述すれば、数秒で完成した画像が手に入ります。

作成できるもの

  • 商品写真: スタジオなしでカタログ写真、ライフスタイルシーン、憧れを誘うクリエイティブ
  • キャラクターアート: 記述や参照写真からのコンセプトデザインとバリエーション
  • 読みやすいテキスト入りポスター: ラテン文字と非ラテン文字（日本語、韓国語、中国語、ヒンディー語、ベンガル語、アラビア語）にわたってきれいにレンダリングされるタイポグラフィ
  • 記事・出版向け画像: 任意のスタイルの表紙アート、ヒーロー画像、ソーシャル投稿
  • ブランドを軸にしたバリエーション: 商品写真や参照をアップロードし、その周りに一貫したビジュアルを生成

使い方

  1. 画像を記述: 欲しいものを書くか、参照写真をアップロードします。AutoとGeminiモデルは最大14枚、GPT Image 2は最大5枚まで使用できます。
  2. モデルを選ぶ: 自分で指定するか、Autoに任せて内容に合うモデルを選択
  3. Autoに任せる: ポスター、ポートレート、商品画像など、依頼内容に合うモデルを自動で選択
  4. 調整: プロンプトを変える、参照を追加する、アスペクト比を切り替えて再実行

プロンプトのコツ

  • 被写体、スタイル、ライティングを具体的に、「望遠鏡」より「木製デスクの上のヴィンテージ真鍮製望遠鏡、暖かい午後の日差し」が優れています
  • 画像内のテキストは、レンダリングしたい内容を引用符で、「太字サンセリフで『GRAND OPENING』と書かれたポスター」
  • 複数の生成にわたってポーズ、色、商品形状を固定するには参照画像をアップロード
  • 出力先に合わせてアスペクト比を使う、ソーシャルには1:1、ヒーローバナーには16:9、縦型投稿には9:16

他のパイプラインを見る

↑ 作成に戻る すべて見る →
動画生成
from 9.5
動画生成
音声生成
0.002-40.0
音声生成
音楽生成
2.5-22.6
音楽生成
動画編集
13.1-33.3
動画編集