GeminiやChatGPTでは画像の細かな修正が可能になりました。
しかし、修正を繰り返していると元の画像にはないノイズなどで画像が劣化していくことに気づくと思います。

GaminiでのNano Banana使用時には、Gemini上では正常に見えてもダウンロード行うと一部がぼけた画像になることもあります。

この記事ではNano Banana 2/Pro、GPT Image 2の計3つのモデルについて、修正を繰り返した際にどのように画像が変化していくのかを検証しました。

検証方法

検証対象はGPT Image、Nano Banana 2、Nano Banana Proとし、同じ画像から部分編集を10回繰り返します。
二回目以降は、修正されたものに対して再度修正指示を出していくという形です。

検証結果

全体の劣化具合

まずは、画像全体での劣化具合です。

GPT Image 2とNano Banana 2では全体の色味が変化していて、Nano Banana 2/Proでは程度の差異があれど、見てわかるノイズ・ボケが確認できます。

修正を行った部分と、それ以外の部分の劣化具合の比較

今回の修正指示では表情の変更だけを指示し続けました。

画像は顔部分と体部分に注目して比較したものですが、特にNano Banana 2/Proで修正した部分（顔）の方が、そのままにした部分（顔以外）に比べて劣化（ノイズ・ボケ）が少なく見えます。

これは明示的に修正指示を出している部分は、ほぼゼロから再描写を行っているので劣化しづらいのではと推察しています。

画像劣化の推移

次に合計10回の修正でどのように劣化していったのかを見て見ます。

色味の変化やノイズ・ボケはやはり修正回数が増えるほど強くなっていきます。

ただ、劣化が一方的に進み続けるとは限らないようではあります。
（Nano Banana 2での3回目から4回目の太もものボケ、Nano Banana Proでの2回目から3回目の足のボケ）

劣化した画像の修正は行えるか

最も劣化の激しかったNano Banana 2での10回編集後の画像を、それぞれのモデルでノイズ・ボケ除去を行ってみました。

GPT Image 2だけはきれいにノイズを除去することができました。
Nano Bananaはどちらもノイズの軽減にとどまっています。

まとめ

一枚の画像をもとに修正を繰り返した場合の、各モデルでの画像劣化の程度は以下のようになりました。

	GPT Image 2	Nano Banana 2	Nano Banana Pro
色味の維持
ノイズ・ボケ耐性
ノイズ・ボケ除去

すでにある画像に対して修正を繰り返す場合、GPT Image 2で色味の変化をプロンプトで押さえつつ行うか、Nano Banana 2/Proで劣化を前提に行い、最後にGPT Image 2でノイズ等を除去するというのが現実的でしょう。