FireRed Image Edit
精密な画像編集のために設計された革新的なAI。テキスト保持、スタイル転送、写真修復を瞬時にマスターしましょう。
完璧なテキストレンダリング
画像内の文字を自然に書き換え。フォントスタイル、照明、パースを維持するため、ポスターやUIのデザイン変更に最適です。
古い写真の復元
歴史に新しい命を。傷の修復やディテールの強化、高画質化を、AI特有の「不自然な質感」なしで実現します。
特徴を維持したスタイル転送
被写体の特徴を保ったまま、アートスタイルを変更。バーチャル試着やアーティスティックなリスタイルに最適です。
複雑な指示への対応力
微妙な照明の調整からオブジェクトの完全な入れ替えまで、自然言語による複雑な指示を外科手術のような精度で理解します。
FireRed Imageの実力
FireRed Image Editによる実際のBefore & After
SOTA（最先端）の性能
| モデル | 総合スコア | テキスト保持 | 写真修復 |
|---|---|---|---|
| FireRed-Image-Edit SOTA | 4.56 | 4.97 | 4.56 |
| Qwen-Image-Edit | 4.51 | 4.89 | 4.19 |
| FLUX.2 [Dev] | 4.35 | 4.88 | 4.43 |
FireRed Imageは生成だけでなく、画像編集のために設計されたモデルです
FireRed Imageは指示ベースの編集に特化し、元のシーンを読みやすく保ち、自然言語の変更を反映しながら、人物性、構図、光、文字をできるだけ維持します。
入力画像そのものが重要な場面で効果を発揮します。シーン全体を作り直すのではなく、既存の写真、ポスター、商品画像、参照画像を制御しながら変換します。
自然言語で制御
背景変更、物体削除、色変更、修復、スタイル変換などを英語または中国語でそのまま指示できます。
レイアウトを意識した編集
元画像の構図、被写体位置、遠近感、空間関係を保ちながら、要求された変更を適用することを目指します。
人物と商品を安定して維持
顔、ポーズ、シルエット、素材感を保ちたいポートレート、商品ビジュアル、仮想試着に適しています。
複数画像によるガイド
1.1ワークフローは最大3枚の参照画像に対応し、要素融合、スタイル参照、一貫したビジュアル方向を制御しやすくします。
目的に合うFireRed Imageバージョンを選択
FireRed Image 1.0は高精度な指示編集の基盤です。FireRed Image 1.1は参照画像ベースの編集とポートレート一貫性を強化しています。
安定した単一画像の指示編集
1.0はFireRed Image Editの基盤リリースで、文字変更、修復、スタイル変換、既存画像への局所編集に強いオープンソースエディターです。
- 1枚のソース画像と明確な指示で足りる日常的な編集に最適です。
- 看板、ポスター文字、背景変更、古い写真の修復、スタイル変換に向いています。
- 複雑な参照設定なしに構造を保ちたい場合の標準選択です。
参照、ポートレート、複数要素編集を強化
1.1は1.0の能力を拡張し、ポートレート一貫性、複数要素融合、スタイル化された文字参照、メイクアップ系編集などに対応します。
- 最大3枚の参照画像や、より強い被写体一貫性が必要な場合に使用します。
- 人物編集、キャラクター一貫性、商品合成、参照ベースのスタイル制御に適しています。
- 人物性、文字、スタイル、複数要素を組み合わせる高度なプロンプトにおすすめです。
ソース画像から制御された編集へ
FireRed Imageで予測しやすい結果を得るための実用的な流れです。
ソースをアップロード
残したい画像から始めます。ポートレート、商品写真、ポスター、古い写真、デザイン参照などです。
参照を追加
FireRed Image 1.1では、スタイル、人物性、物体の詳細、要素融合が重要なときに追加参照を添付します。
編集内容を書く
何を変えるか、何を保つか、どの制約を守るかを直接指定します。
確認して調整
細かな修正、人物性の維持、スタイル化の強弱に合わせてプロンプトを調整します。
FireRed Imageが特に役立つ場面
FireRed Imageは、完全に新しい画像を作るよりも既存ビジュアルを正確に編集したい場合に力を発揮します。
ポスターと看板の編集
文字の置換、グラフィックのローカライズ、タイポグラフィ調整を、光と遠近感を保ちながら行えます。
キャラクターとポートレートの一貫性
服、髪、メイク、表情、背景を変えながら、人物の同一性と構造を保ちます。
商品画像バリエーション
背景、色、小物、展示文脈を変えた商品画像を、ゼロから作り直さずに作成できます。
古い写真の修復
傷を補修し、色あせた細部を改善し、自然な写真らしさを保ちながら鮮明にします。
参照ベースのスタイル化
重要な内容を残したまま、アニメ、イラスト、映画風、ブランド固有の見た目に寄せられます。
複数要素の融合
被写体、物体、文字、スタイル参照を1つの編集結果にまとめ、単一プロンプトより細かく制御できます。
コミュニティの反応
クリエイターたちのFireRed Image Editに対する評価
"テキスト編集機能が圧倒的です。フォントスタイルが完璧に維持されます！"
"顔の特徴を崩さずにスタイル転送ができるオープンソースモデルがついに登場しました。"
"祖母の古い写真を修復しましたが、ディテールの復元力が凄まじいです。変なノイズもありません。"
"指示への忠実度が驚異的。「カップを消して」と言ったら、跡形もなく消えました。"
"テキスト編集機能が圧倒的です。フォントスタイルが完璧に維持されます！"
"顔の特徴を崩さずにスタイル転送ができるオープンソースモデルがついに登場しました。"
"祖母の古い写真を修復しましたが、ディテールの復元力が凄まじいです。変なノイズもありません。"
"指示への忠実度が驚異的。「カップを消して」と言ったら、跡形もなく消えました。"
"編集に関してはQwenより優秀。テキストの実装レベルが一段階違います。"
"ECサイトの商品写真に使っています。照明の整合性を保ったまま背景を変えるのが簡単です。"
"登録不要でこのクオリティ？クイックな編集には最高のツールです。"
"SOTAの称号に偽りなし。有料ツールと比較しても、テキスト描画でFireRedが勝ちました。"
"編集に関してはQwenより優秀。テキストの実装レベルが一段階違います。"
"ECサイトの商品写真に使っています。照明の整合性を保ったまま背景を変えるのが簡単です。"
"登録不要でこのクオリティ？クイックな編集には最高のツールです。"
"SOTAの称号に偽りなし。有料ツールと比較しても、テキスト描画でFireRedが勝ちました。"
"ワークフローにシームレスに組み込めます。高精度な出力がまさに求めていたものです。"
"バーチャル試着の結果がプロ級。生地の質感が見事に保存されています。"
"複雑な照明の変化への対応が素晴らしい。3Dシーンを理解しているかのように感じます。"
"文字の置き換えが画像に完全に馴染んでいます。まるで魔法のようです。"
"ワークフローにシームレスに組み込めます。高精度な出力がまさに求めていたものです。"
"バーチャル試着の結果がプロ級。生地の質感が見事に保存されています。"
"複雑な照明の変化への対応が素晴らしい。3Dシーンを理解しているかのように感じます。"
"文字の置き換えが画像に完全に馴染んでいます。まるで魔法のようです。"
"速い、無料、そして強力。FireRedチームは本当に素晴らしい成果を出してくれました。"
"ログイン不要ですぐに使えるのが最大の特徴。瞬時に編集を開始できます。"
"レイアウトを意識した編集は画期的。元の構図を完璧に尊重してくれます。"
"シンプルな微調整から複雑な合成まで、このモデルなら余裕でこなせます。"
"速い、無料、そして強力。FireRedチームは本当に素晴らしい成果を出してくれました。"
"ログイン不要ですぐに使えるのが最大の特徴。瞬時に編集を開始できます。"
"レイアウトを意識した編集は画期的。元の構図を完璧に尊重してくれます。"
"シンプルな微調整から複雑な合成まで、このモデルなら余裕でこなせます。"
よくある質問
FireRed Image Editは無料で使えますか？
はい、FireRed Image Editは完全に無料です。モデルはApache-2.0ライセンスでオープンソース化されており、オンラインツールも全機能を無料で提供しています。
利用に登録は必要ですか？
いいえ、登録やログインは一切不要です。写真をアップロードして指示を入力するだけで、すぐに編集を開始できます。
MidjourneyやDALL-Eとの違いは何ですか？
これらがゼロから画像を生成するのに対し、FireRed Image Editは「既存の画像の編集」に特化しています。元の構造や特徴を保ちながら正確な変更を加えます。
商用利用は可能ですか？
はい、FireRed Image EditモデルはApache-2.0ライセンスに基づき、商用利用が可能です。生成された画像は商用プロジェクトで自由にお使いいただけます。
写真内のテキスト編集はどのように処理されますか？
RedEdit Benchで4.97というほぼ満点のテキスト保持スコアを記録しています。フォント、照明、影、パースを維持したまま文字の変更・追加が可能です。
古い写真の復元はできますか？
もちろんです。傷の修復、色あせたディテールの強化、低解像度画像のアプコンを、自然で本格的な仕上がりで実現します。
モデルのアーキテクチャはどのようなものですか？
画像編集タスクに特化して微調整されたディフューザーベースのアーキテクチャを採用しています。指示への忠実度と高解像度出力を優先した設計です。
Qwen Image Editと比較してどうですか？
総合スコアでFireRedが4.56、Qwenが4.51。特にテキスト保持と写真修復において、FireRedが現在のオープンソースにおけるSOTAです。
スタイル転送に対応していますか？
はい。被写体の顔、ポーズ、特徴を維持したまま、アニメ調や油絵風などアートスタイルのみを変更できます。
対応している画像フォーマットは？
JPEG、PNG、WebPなど主要な形式に対応しています。編集後の画像は高品質なPNG形式でダウンロード可能です。
オープンソースですか？
はい。モデルのウェイト、学習コード、推論パイプラインはGitHubおよびHugging Faceで公開されています。
複雑な指示も理解できますか？
はい。「空を夕焼けに変えて」から「柄はそのままに服の色を赤にして」といった多段階の指示まで正確に従います。
処理時間はどのくらいですか？
解像度や複雑さによりますが、通常5〜15秒程度で完了します。高速な推論に最適化されています。
モバイル端末でも使えますか？
はい。オンラインツールはレスポンシブ対応しており、スマホやタブレットのブラウザから直接ご利用いただけます。
対応している最大解像度は？
最大2048×2048ピクセルまでサポートしています。最適な結果を得るには512×512ピクセル以上の画像を推奨します。
バーチャル試着に使えますか？
はい。人物のIDやポーズ、生地の自然な質感を保ったまま、服だけを着せ替えることが可能です。