見出し画像

HiDream-I1-Dev_clear を公開! Flux.1, AuraFlow, Qwen-Image と構図を比較【画像生成 AI】

はじめに

こんにちは、きまま / Easygoing です。

今回は、HiDream-I1-Dev を微調整した HiDream-I1-Dev_clear モデルを公開したのでご紹介します。

HiDream ってなに?

HiDream は、2025年4月8日に公開された 画像生成 AI モデルです。

Stable Diffusion 3 とその派生モデル(HiDream, Ponyなど)の公開時期を比較したガントチャート
Stable Diffusion 3 派生モデルの容量を比較した棒グラフ。HiDreamが最大級

HiDream は、ローカルで実行できる 画像生成 AI の中では 最大級 のモデルで、プロンプトの理解力表現力 に優れています。

HiDream-I1-Dev_clear を作成!

HiDream-I1-Dev は、HiDream の中でも CFG scale を無効化して高速化したモデルで、ミドルレンジの GPU があればローカルの PC で実行することができます。

HiDream について

今回は、よりクリアーな出力を得られるように HiDream-I1-Dev をさらに調整してみました。

具体的には、画像を生成するときに過剰に反応していると考えられる層の出力を下げることで、迷いが少なくクリアーなイラスト を出力できるように調整しています。

実際のイラスト!

それでは、実際のイラストを見てみましょう。

左が今回調整した HiDream-I1-Dev_clear、右がオリジナルの HiDream-I1-Dev の出力になります。

日本庭園と着物の女性

HiDream-I1-Dev_clear(左)とHiDream-I1-Dev(右)のフォトリアル出力比較。日本庭園で着物を着た女性
HiDream-I1-Dev_clear    |    HiDream-I1-Dev(オリジナル)

アニメイラスト(image to image)

HiDream-I1-Dev_clear(左)とHiDream-I1-Dev(右)のアニメイラスト比較。全体のクリアさが向上
全体がクリアー

拡大図

アニメイラストの拡大比較。HiDream-I1-Dev_clear(左)は目元や髪飾りの破綻が少ない
目元や髪飾りの破綻が少ない

いずれのイラストも、左側の方がクリアーで、拡大しても 細部の破綻が少なく なっています。

HiDream-I1-Dev_clear は、おそらくノイズの除去が早くなるため 背景が少し単純化 しますが、プロンプトや ModelSamplingSD3 ノードの調整で描き込みの量は制御できると思います。

Flux.1, Qwen-Image, Auraflow と比較!

今度は、同じプロンプトで6枚連続して画像を生成して、イラストのバリエーションを 他の 画像生成 AI と比べてみます。

HiDream-I1-Dev_clear

HiDream-I1-Dev_clearで生成した着物女性のフォトリアルイラスト6枚。繊細な表情と色表現
繊細な表現

HiDream-I1-Dev_clear は、中国で開発された AI なので、全体的に中国っぽい雰囲気を感じるイラストになりますが、アート の表現力が高く 色の表現 も豊かです。

また、プロンプトの指示にも忠実で、自然言語の長文プロンプトをよく再現した 繊細なイラスト が生成されています。

一方で、構図 について見るとバリエーションはやや限られていて、複数枚の画像を生成すると、似たような構図のイラストが出力されてきます。

FluxesCoreDev_v1.0(Flux.1 [dev] )

FluxesCoreDev_v1.0(Flux.1 [dev])で生成した着物女性のイラスト6枚。高解像度で説得力のある表現
圧倒的なクオリティ

FluxesCoreDev_v1.0 モデル は、とーふのかけら さん制作の Flux.1 [dev] のカスタムモデルで、特に日本人の描写に優れています。

Flux.1 [dev] モデルは 1440 x 1440 の高解像度で画像を生成することができ、さらに 硬調 な表現と合わせてイラストに 説得力 があります

構図に関しても、先ほどの HiDream-I1-Dev_clear よりバリエーションのある構図が出力されますが、イラストが硬調な分 既視感を感じるイラスト が生成されやすくもなってもいます。

Qwen-Image

Qwen-Imageで生成した着物女性のイラスト6枚。構図のバリエーションは少ない
似たような構図が出力される

Qwen-Image は、HiDream よりハイパラメータのモデルですが、構図やアートの表現力 の面では前に紹介した2つのモデルよりやや劣ります。

その理由について、個人的には Qwen-Image に搭載されているテキストエンコーダーの Qwen-2.5-VL モデルは、主に ビジネス用途 を想定して開発された言語理解モデルであり、アート方面の学習はあまり行っていないのではないかと予想しています。

今回使用したプロンプトは、自然言語の長文のプロンプトですが、Qwen-2.5-VL モデルは「laugh(笑う)」や「smile(笑顔)」などの 特定の単語 には強く反応するものの、その他の多くの 繊細なプロンプト はあまり再現できません。

Qwen-Image シリーズの最大の強みは、Qwen-Image-Edit モデルを使用した 画像編集能力 にあると考えていて、Qwen-2.5-VL のシンプルなプロンプトの理解は画像編集の面で有用だと思います。


2025.11.24 追記

画像編集モデルの、Qwen-Image-Edit-2509 を微調整して質感を上げた Qwen-Image-Edit-2509_clear モデルを公開しました。

商用利用も可能な完全フリーなライセンスなので、是非一度お試しください。


AuraFlow_v0.3

AuraFlow_v0.3で生成した着物女性のイラスト6枚。独特の色使いと構図のバリエーション
独特な色表現

AuraFlow_v0.3 モデルは、今回比較した中では一番古いモデルで、イラストの クオリティ は他のモデルより劣りますが、構図のバリエーション や 色表現 をはじめとしたアートについては、独特の表現力があります。

2025年10月27日には、AuraFlow をベースに開発した Pony V7 モデル も登場して話題になりました。

Pony V7 モデルに対しては、手足などの破綻などについて厳しい評価もありますが、完成度の高い SDXL をベースにした前作とは異なり、AuraFlow 独自の特徴があることを考える必要があります。

一覧で比較!

それでは、それぞれのモデルの特徴を表にまとめてみます。

HiDream, Flux.1, Qwen-Image, AuraFlowの比較表。クオリティ・構図・生成時間・ライセンスを評価

HiDream と Flux.1 は CFG scale を無効化して処理を高速化しているので、生成時間 は Qwen-Image と AuraFlow の およそ半分 になります。

ただし、そのかわり Negative Prompt は使えなくなります。

CFG scale と Negative Prompt について

フォトリアル系 の出力に関しては、構図クオリティ のいずれもレベルが高いのが Flux.1 で、次点は HiDream だと思います。

Flux.1 は広く普及しているモデルなのでイラストに 既視感 を感じやすいのと、ローカルの画像生成では特に重要視される ライセンス面で制限 があるため、商用目的では使いにくくなっています。

画像生成 AI モデルのライセンスについて

今回公開した HiDream-I1-Dev_clear モデルは、自由なライセンスプロンプトの追従性繊細な表現 に優れる HiDream の良さを活かしながら、Flux.1 のクオリティに迫ることを目指したモデルなので、皆さんも是非一度試してみて下さい。

ワークフロー

今回利用した HiDream-I1-Dev_clear モデル のワークフローです。

HiDream-I1-Dev_clearのComfyUIワークフロー。

モデルは、こちらのリンクからダウンロードできます。

まとめ:HiDream-I1-Dev_clear を使ってみよう!

  • HiDream-I10Dev_clear を公開

  • HiDream は、プロンプトの理解に優れ繊細な表現ができる

  • 商用利用も可能

今回は HiDream-I1-Dev モデルを微調整してみました。

HiDream モデルは、自由な改良と商用利用ができる 画像生成 AI モデル で、高度な調整を行なっている Flux.1 モデルより完成度は劣りますが、荒削りな分まだまだ 伸びしろがある と感じます。

HiDream-I1-Dev_clear で生成した着物の笑顔の女性のアニメイラスト

画像生成は、入力したプロンプトを AI がどのように解釈するのかによって出力が大きく変わり、HiDream のプロンプトの追従性 はイラストを生成していて本当に楽しいので、皆さんもぜひ一度試してみて下さい。

最後までお読みいただきありがとうございます!


更新履歴

2026.1.9

ComfyUI のアップデートに伴い、ワークフローを更新しました

2025.11.3

ワークフローを更新しました


English Article


いいなと思ったら応援しよう!