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2026年、テキストを本当に正確に描画できるAI画像生成ツールはどれか？
AI画像生成ツールで販促ポスターを作ろうとしたことがある人なら、この問題は身に覚えがあるはずです。画像は見事な仕上がりなのに、テキストだけが幼稚園児の書きなぐりのようになってしまいます。「Summer Sale」が「Sumer Sale」になったり、ロゴのスローガンが判読不能な記号に化けたりするのです。これは主要なモデルすべてに共通する、最も頻出の失敗パターンであり、多くのデザイナーがいまだにテキストだけは手作業で入れている理由でもあります。
2026年、市場は大きく動きました。GPT Image 2（2026年4月リリース）が総合ベンチマークの首位に立ちました。オープンソースモデルの中では、GLM-ImageがCVTG-2K（1枚の画像内における複数領域のテキスト精度を測るベンチマーク）で単語精度91.16%を記録し、トップに立っています。ただし、全体像はひとつの数字だけでは語りきれません。本ガイドでは、GLM-Image、Midjourney、DALL-E 3、Stable Diffusion、GPT Image 2を、価格、テキスト描画、画質、実運用での使いやすさの観点から比較します。一番目立つ数字のツールではなく、本当に自分に合うツールを選ぶための材料にしてください。
クイック機能比較
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<title>GLM-Image vs Midjourney vs DALL-E 3 vs Stable Diffusion 機能比較 2026</title>
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<text x="12" y="24" class="hdr">機能</text>
<text x="172" y="24" class="hdr" text-anchor="middle">GLM-Image</text>
<text x="308" y="24" class="hdr" text-anchor="middle">Midjourney</text>
<text x="444" y="24" class="hdr" text-anchor="middle">DALL-E 3</text>
<text x="580" y="24" class="hdr" text-anchor="middle">Stable Diffusion</text>
<text x="716" y="24" class="hdr" text-anchor="middle">GPT Image 2</text>
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<text x="12" y="58" class="cell feature">CVTG-2K 単語精度</text>
<text x="172" y="58" class="cell excellent" text-anchor="middle">91.16% ★</text>
<text x="308" y="58" class="cell poor" text-anchor="middle">低い</text>
<text x="444" y="58" class="cell good" text-anchor="middle">67%</text>
<text x="580" y="58" class="cell poor" text-anchor="middle">~50%</text>
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<text x="12" y="98" class="cell feature">中国語テキスト（LongText-Bench）</text>
<text x="172" y="98" class="cell good" text-anchor="middle">97.88%</text>
<text x="308" y="98" class="cell poor" text-anchor="middle">低い</text>
<text x="444" y="98" class="cell poor" text-anchor="middle">低い</text>
<text x="580" y="98" class="cell poor" text-anchor="middle">LoRA必須</text>
<text x="716" y="98" class="cell good" text-anchor="middle">良好</text>
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<text x="12" y="138" class="cell feature">オープンソース</text>
<text x="172" y="138" class="cell excellent" text-anchor="middle">✓ MIT</text>
<text x="308" y="138" class="cell poor" text-anchor="middle">✗</text>
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<text x="580" y="138" class="cell excellent" text-anchor="middle">✓</text>
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<text x="12" y="178" class="cell feature">セルフホスト可能</text>
<text x="172" y="178" class="cell excellent" text-anchor="middle">✓ コンシューマーGPU</text>
<text x="308" y="178" class="cell poor" text-anchor="middle">✗</text>
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<text x="580" y="178" class="cell excellent" text-anchor="middle">✓</text>
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<text x="12" y="218" class="cell feature">REST API対応</text>
<text x="172" y="218" class="cell excellent" text-anchor="middle">✓（$9.90/月）</text>
<text x="308" y="218" class="cell fair" text-anchor="middle">限定β</text>
<text x="444" y="218" class="cell excellent" text-anchor="middle">✓</text>
<text x="580" y="218" class="cell excellent" text-anchor="middle">✓</text>
<text x="716" y="218" class="cell excellent" text-anchor="middle">✓</text>
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<text x="12" y="258" class="cell feature">商用利用</text>
<text x="172" y="258" class="cell excellent" text-anchor="middle">含む（MIT）</text>
<text x="308" y="258" class="cell fair" text-anchor="middle">追加料金</text>
<text x="444" y="258" class="cell excellent" text-anchor="middle">含む</text>
<text x="580" y="258" class="cell fair" text-anchor="middle">条件による</text>
<text x="716" y="258" class="cell excellent" text-anchor="middle">含む</text>
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<text x="12" y="298" class="cell feature">開始価格</text>
<text x="172" y="298" class="cell excellent" text-anchor="middle">$9.90/月</text>
<text x="308" y="298" class="cell fair" text-anchor="middle">$10/月</text>
<text x="444" y="298" class="cell fair" text-anchor="middle">$20/月</text>
<text x="580" y="298" class="cell excellent" text-anchor="middle">無料*</text>
<text x="716" y="298" class="cell fair" text-anchor="middle">$20/月</text>
<text x="12" y="325" class="cell" fill="#6b7280" font-size="9">* Stable Diffusionのセルフホストは無料（GPUハードウェア約$400〜800）。★ = CVTG-2Kにおけるオープンソース首位。出典: CVTG-2K、LongText-Bench（DeepLearning.ai）、GenExam ICML 2026。</text>
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テキストレンダリング：ベンチマークが実際に示すもの
2026年のテキストレンダリングの状況を率直にまとめると：
CVTG-2K（複数領域テキスト — 最も難しいテスト）：
| モデル | 単語精度 | オープンソース？ |
|---|---|---|
| GLM-Image | 91.16% | ✓ はい（MIT） |
| Seedream 4.5 | 89.9% | ✗ プロプライエタリ |
| Qwen-Image-2512 | 86.04% | ✓ はい |
| GPT Image 1 | 85.69% | ✗ プロプライエタリ |
| DALL-E 3 | 67.23% | ✗ プロプライエタリ |
| FLUX.1 Dev | 49.65% | ✓ 非商用 |
このベンチマーク — タイトル、サブタイトル、ロゴを一度に含むポスターにとって最も重要なテスト — において、GLM-Imageはオープンソース・プロプライエタリを問わずすべてのモデルを上回っています。本記事が扱う課題において、まさにこの数値が重要です。
LongText-Bench（中国語テキストレンダリング）：
| モデル | スコア | オープンソース？ |
|---|---|---|
| Seedream 4.5 | 98.73% | ✗ プロプライエタリ |
| GLM-Image | 97.88% | ✓ はい（MIT） |
| Qwen-Image-2512 | 96.47% | ✓ はい |
| Nano Banana 2.0 | 94.91% | ✗ プロプライエタリ |
ここでは、GLM-ImageはSeedream 4.5（ByteDanceのプロプライエタリモデル）に次ぐ2位です。英語テキストではGPT Image 2が全体で首位であり、オープンソースモデルの中ではGLM-Imageが95.24%と競争力のある成績を収めています。
Midjourney、DALL-E 3、Stable Diffusionはいずれもテキストに回避策が必要です。MidjourneyとDALL-E 3は非ラテン文字の扱いに苦戦し、Stable Diffusionはテキスト専用のLoRAアダプターが必要で、セットアップが複雑になるうえ画質も低下します。
結論：GLM-Imageはテキストレンダリングにおいて最強のオープンソースモデルであり、回避策なしで同一画像内の中国語と英語テキストを扱える唯一のオープンソース選択肢です。 プロプライエタリ級のテキストレンダリングが必要でコストを問わないのであれば、Seedream 4.5またはGPT Image 2が最先端です — ただし、いずれもオープンソースではなく、セルフホストもできません。
アーキテクチャ: GLM-Image がテキストを扱う理由
ほとんどの画像生成モデルは純粋な拡散モデルです。彼らはランダムなノイズを徐々に除去することで画像を構築します。つまり、文字の見た目を近似するだけで、文字の内容を知っているわけではありません。これが複雑なシーンでテキスト生成が失敗する理由です — モデルはピクセルを推測しているだけで、読み取っているわけではありません。
GLM-Image は ハイブリッドな自己回帰 + 拡散アーキテクチャ を採用しています：9B パラメータの自己回帰コンポーネント（GLM-4-9B 上に構築）は、シーンに含まれるテキストが何であるかを意味論的に理解します。その後、7B パラメータの拡散デコーダーがそれをピクセルとしてレンダリングします。自己回帰ステージは言語理解を担当し、拡散ステージは視覚的レンダリングを担当します。これが GLM-Image がマルチリージョン テキスト — タイトル、メニュー項目、ロゴ — を同時に処理できる理由です。各要素が他の要素を劣化させることなく。
同じアーキテクチャが、GLM-Image が NVIDIA や AMD チップなしで、Huawei Ascend ハードウェア（Atlas 800T A2）のみで完全にトレーニングされた最初のオープンソースのマルチモーダル モデルになった理由です。これは、AI チップに対する米国の輸出規制を考慮した、重要なエンジニアリングの成果です [DeepLearning.ai]。
料金：2026年に実際にかかる費用
| モデル | プラン | 月額料金 | 備考 |
|---|---|---|---|
| GLMImage | Basic | $9.90 | 500クレジット ≈ 50枚 |
| Pro | $29.90 | 2,000クレジット ≈ 200枚 | |
| Max | $79.90 | 6,000クレジット ≈ 600枚 | |
| Midjourney | Basic | $10 | 約200枚 |
| Standard | $30 | 「無制限」（実際は超大量利用時に制限がかかる） | |
| Pro | $60 | ＋ステルスモード（学習データからのオプトアウト） | |
| DALL-E 3 | ChatGPT経由 | $20/月 | ChatGPT Plusに含まれる |
| API | 約$0.04/枚 | OpenAI経由の従量課金 | |
| Stable Diffusion | セルフホスト | 無料* | GPU約$400〜800＋電気代 |
| クラウド（Stability） | 約$10/月 | 約1,000枚 | |
| GPT Image 2 | ChatGPT経由 | $20/月 | 新ベンチマーク首位、2026年4月 |
Midjourneyの$10 Basicプランは誤解を招きやすい。200枚分しか使えず、Relaxモードにもアクセスできない。現実的なエントリーポイントは$30のStandardだ。$60のProでは、プロンプトを学習データに使われたくないチーム向けにステルスモードが追加される [luniq.io]。
GLMImageのBasicプラン（$9.90）にはREST APIアクセスが含まれている。これはMidjourneyがどのプランでも、別途エンタープライズ契約なしでは提供していない機能だ。Maxプラン（6,000枚で$79.90）なら、GLMImageは1枚あたり約$0.13になる。
Stable Diffusionの「無料」の裏には、ハードウェア代と電気代が隠れている。月500枚以上使うなら、GLMImage Basicのようなホスティングプランのほうが、ローカルでStable Diffusionを動かすより安くなることが多い。
各モデルを選択するタイミング
GLMImage を選択する場合: 中国語と英語のテキストを画像に含めたい場合 — LoRAアダプターやワークアラウンドなしでバイリンガル多地域テキストを扱う唯一のオープンソースモデルです。完全なデータプライバシーのもとでセルフホストできます。MITライセンスにより、どのティアでも商用利用が可能です。独自のブランド資産でファインチューニングできます。
GPT Image 2 を選択する場合: 最高の総合ベンチマークスコアが必要で、ChatGPTエコシステム内にすでにいる場合。GenExamでリード（厳密スコア74.6）し、他のモデルより英語テキストの処理が優れています。コストはChatGPT Plus経由で月20ドルです。
Midjourney を選択する場合: アーティスティックでシネマティックなクオリティがテキスト精度より最優先の場合。プロンプトのための最大のコミュニティナレッジベースが欲しい。APIアクセスやセルフホストは不要です。
DALL-E 3 を選択する場合: すでにChatGPTを利用していて、最も簡単なワークフローが欲しい場合。英語テキストのレンダリングが強い。著作権補償が必須要件です。
Stable Diffusion を選択する場合: 最大限のカスタマイズ（LoRAs、ControlNet、inpaintingパイプライン）が必要な場合。GPUハードウェアと技術的専門知識がある場合。サードパーティのデータアクセスゼロのエアギャッププライベート生成が必要な場合。
2026年の本当の答え
GPT Image 2 (2026年4月) は状況を変えました。GenExamベンチマークでリードしており、ほぼ完璧な英語テキストを生成します。純粋に英語中心でコストを気にしない場合、GPT Image 2 がベンチマークのリーダーです。
他のすべての人にとって、選択は一つの質問に依存します：複数の言語で読みやすいテキストが必要ですか？ はい、GLMImageは、この問題を解決する唯一のオープンソースモデルです。CVTG-2Kでは — 単一の画像でマルチリージョン文字をテストするベンチマーク — GLMImageは91.16%で、全モデル（オープンソースもプロプライエタリも）をリードしています。LongText-Bench Chineseでは（97.88%）、全モデルの中でSeedream 4.5に次ぐのみで、他のオープンソース競合を大きく上回っています。
中国語と英語のポスター、メニュー、マーケティング資料、教育コンテンツなど、多言語コンテンツパイプラインを構築するチームにとって、GLMImageは月額$9.90でMITライセンスを提供しており、実際にプロダクション環境で動作する最もコスト効率の良い選択肢です。LoRAアダプタもワークアラウンドも、プロプライエタリAPIのロックインもありません。
よくある質問
2026年、テキスト描画に最適なオープンソースモデルは？
GLM-Imageです。CVTG-2K（91.16%）とLongText-Bench Chinese（97.88%）の両方でトップです。別途のLoRAアダプターやカスタムパイプラインを必要とせず、複数領域のバイリンガルテキストを扱える唯一のオープンソースモデルです。
GLM-Imageは同じ画像内で中国語と英語のテキストを扱えますか？
はい — これこそがGLM-Imageの強みです。CVTG-2Kベンチマークはまさにこのシナリオ、つまり1枚の画像内に複数のテキスト領域があるケースを検証しています。GLM-Imageはこのテストで91.16%を記録し、他のすべてのオープンソースモデル、そしてほとんどのプロプライエタリモデルをも上回っています。
GLM-Imageはセルフホストで無料ですか？
モデルウェイトはMITライセンスのもとオープンソースで公開されています。互換性のあるGPUハードウェアがあれば、GLM-Imageをローカルで実行できます。ホスト型のGLMImageサービスは月額$9.90からで、APIアクセスが含まれます。
GPT Image 2とNano Banana Proはどうですか？
GPT Image 2（2026年4月）はGenExamベンチマーク全体で首位に立ち、英語テキスト描画では最有力の選択肢です。Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image、2025年11月）はGoogleのプレミアムなプロプライエタリオプションです。どちらもプロプライエタリであり、セルフホスト、ファインチューニング、プライベート実行はできません。GLM-Imageは両言語に対応するオープンソースの代替です。
Midjourneyには本番用APIがありますか？
いいえ。Midjourneyの標準サブスクリプションには本番用APIは含まれておらず、限定ベータのみです。自動化パイプラインでのAPIベースの画像生成には、代わりにGLMImage、DALL-E 3、またはStable Diffusionをご検討ください。
出典: DeepLearning.ai · fal.ai · LucasGraphic · Codersera · GenExam ICML 2026 · luniq.io · AIToolsRecap · Enter Pro · datanorth.ai · PostQuickAI
