Google Imagen 4、1K / 2K、スチル最大4枚
Google Imagen（Vertex Imagen 4 generate-001）はGoogleのテキストから画像スチル——1Kと2K、プロンプトあたり最大4ファイル——Hotpotの380文字スタイルカタログデスクでも、Ideogramのテキストインイメージラボ（長辺最大1536、1:3 / 3:1）でもない。公開Vertex表：解像度1Kと2K（2048クラス）。それは4K生成ピッカーではない。アスペクトは1:1、3:4、4:3、9:16、16:9。プロンプトあたり最大4枚。VertexはImagen 4 generate-001にfew-shotカスタマイズを列挙しない。ImgToVidはGoogle Imagenを走らせない。このページの生成器はGPT Image 2.5 Flareで下書きする。
01 — 主な機能
1K/2K Vertexスチルであり、380字カタログでも1536文字ラボでもない
公開Vertexページは1K / 2K、5比率、1〜4枚のスチルを売る。HotpotのスタイルカタログもIdeogramの1536レタリング表も売らない。
01
1Kと2K（2048クラス）——4Kではない
それらのファイルはVertexに残る。
02
5比率：1:1、3:4、4:3、9:16、16:9
このページはその生成表を開かない。
03
最大4枚；generate-001にfew-shotカスタマイズなし
このサイトのGoogle Imagenピッカーではない。
04
Hotpotの380字スタイルカタログでもIdeogramの1536テキストインイメージラボでもない
Hotpotはスタイルカタログデスク。Ideogramはフレーム内の文字を売る。ImagenはGoogleの1K / 2K Vertexスチル。このサイトはGoogle Imagenを開かない。
02 — プロンプトと出力
上のスチルに合うプロンプト
各プロンプトはそのカードの絵を説明する。「このプロンプトを使う」はその文をCreateへ送る。このページの生成器はGPT Image 2.5 Flareであり、Google Imagenではない。
01 · ポートレートプロンプト巻き毛の若い男性、グレーのニットセーターのクローズアップ写真。柔らかい窓光。視線を外して温かく微笑む。浅い被写界深度。
02 · プロダクトプロンプト淡いグレーのシームレスなスタジオ背景に置かれた白いレザースニーカー。柔らかく拡散した光。斜め前方、ステッチは鮮明。ミニマルな広告写真。
03 · ストリートプロンプトヨーロッパの古い村の石畳の路地。石壁のつるバラ、朝日のカフェテーブル、遠くを歩く数人。
04 · キャラクタープロンプト肩までの茶色い髪、オリーブのTシャツの若い女性。午後の金色の光。顔を向けて遠くを見る。髪に風。
03 — 活用シーン
1K/2K Vertexスチルが売っている仕事
公開ページは1K / 2K、5比率、最大4枚のスチルを指す。HotpotのstyleIdスチルもIdeogramのレタリングスチルも売らない。
1Kまたは2Kで1〜4枚、5つの指名比率
その仕事はVertex Imagen 4 generate-001。このページはその仕事を開かない。
テキストから画像。generate-001にfew-shotカスタマイズなし
納品はVertexに残る。
Hotpot 380字スタイルスチル、またはIdeogram 1536レタリングスチル
それはHotpotまたはIdeogram。Google Imagenは1K / 2K Vertexスチル。
ImgToVidでスチルを下書き
ここでスチルを書く。GPT Image 2.5 FlareがプロンプトをCreateへ運ぶ。会員とクレジットはそこで確認する。
04 — 評価
Google Imagen実際は何か
強み
- Vertex Imagen 4 generate-001：1Kと2K、スチル最大4枚
- アスペクトは1:1、3:4、4:3、9:16、16:9
- Googleのテキストから画像スチルであり、4K Nano Bananaピッカーではない
- 正直に、generate-001はfew-shotカスタマイズを列挙しない
注意点
- 4K生成ピッカーがない——Vertexは1Kと2Kを列挙
- Vertex Imagenジョブはこのサイトの生成表ではない
- ImgToVidにはGoogle Imagenがない
- このサイトでは近日公開
05 — 比較
Google Imagen、Nano Banana 2とGPT Image 2.5
Google Imagenは1K / 2K Vertexスチル。下のNano Banana 2とGPT Image 2.5の数字はそれらのベンダーのImgToVid上の公開ドキュメントから。そこの2K Vertex行はここの4K生成行ではない。
06 — 使い方
ImgToVidでスチルを始める
ステップ 1
スチルを1枚書く
被写体、光、フレーム。走らせるモデルはGoogle Imagenではない。
ステップ 2
このページの生成器を使う
ここにはGoogle ImagenがないのでGPT Image 2.5 Flareが走る。プロンプトと設定はCreateへ運ばれる。
ステップ 3
Createで生成
会員とクレジットはそこで確認する。このページに戻ってもモデルはGoogle Imagenに切り替わらない。
07 — よくある質問
平たい言葉でGoogle Imagen
Google Imagenとは？
ここでのGoogle ImagenはVertex Imagen 4 generate-001：1Kと2K、5比率、スチル最大4枚。ImgToVidはGoogle Imagenをホストしない。
Google Imagenの解像度は？
Vertexは1Kと2K（2048クラス）を列挙する。ここの4K生成ピッカーではない。
Google Imagenはテキストから画像を出す？
出す——generate-001のテキストから画像。Vertexはそのidにfew-shotカスタマイズを列挙しない。それはVertexであり、ImgToVidの一発スチルではない。
1回何枚？
プロンプトあたり最大4枚。このサイトはそのVertex表を開かない。
ImgToVidでGoogle Imagen画像を生成できる？
できない。このページの生成器はGPT Image 2.5 Flareでスチルを下書きする。Google Imagenは近日公開。
結果を商用利用できる？
ImgToVidで生成したものの商用利用はプランによる。公開前にPricingとTermsを確認し、プロンプトとアップロードが他人の権利を侵害しないようにする。
08 — ほかのモデル
他の画像モデル
