漫画制作の Nano Banana 2.1：強み・限界と GPT Image 2.5 比較

表紙と本文の画像は ComicsAI 編集部のイラストです。Nano Banana 2.1 のテスト出力やベンチマーク結果ではありません。

Nano Banana 2.1 が ComicsAI の無料画像生成の標準モデルになりました。本稿では漫画制作に絞り、Google が示す改善点、既知の弱点、第三者テストの結果、GPT Image 2.5 を選ぶ場面を整理します。各主張の出典を示し、見解が分かれる箇所も明記します。

まず結論

どんなモデルか： Google の gemini-nano-banana-2.1。2026年10月6日に一般提供され、Gemini 3.6 Flash を基盤に Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）を更新したものです。
漫画での強み： 複数キャラクターの一貫性と画風の表現。Google の人間による好みの評価では、Nano Banana 2 と Nano Banana Pro の両方を上回ります。
弱い部分： 小さな文字や長文。Google は 1K では小文字がぼやけやすいとしています。左右を取り違えることもあり、人物の同一性も保証されません。
GPT Image 2.5 との比較： 第三者テストでは文字と人物の連続性は僅差ですが、公開ランキングの総合評価では GPT Image 2.5 が上です。
ComicsAI では： 無料生成はテキストから Nano Banana 2.1 の 1K 出力。正方形、横3:2、縦2:3を選べます。参照画像と編集は有料です。

Nano Banana 2.1 とは

Google は、Flash 水準の速度とコストを維持しつつ、画質、指示への忠実さ、複数ターンの人物一貫性、文字描画を改善した Nano Banana 2 の更新版と説明しています。Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）の効率重視の選択肢という位置づけです。漫画に関係する仕様は次のとおりです。

仕様	Nano Banana 2.1（Google 資料）	現在の ComicsAI
出力解像度	1K、2K、4K（1K は約100万画素）	1K
縦横比	1:1、3:2から21:9、1:8まで14種類	1:1、3:2、2:3
参照画像	最大14枚、人物4人・物体10個まで	有料のみ
思考設定	minimal、medium（標準）、high	Google の標準
検索による情報補強	Google のウェブ・画像検索	未使用
透過背景	CellCog の API テストでは非対応（白背景 JPEG）	利用不可

Google の画像生成ガイドには「連続した絵による表現」の用例があります。人物の説明や参照画像に画風を加え、例えば「粗いノワール調の3コマ漫画を作って」と指定します。複数コマの漫画は、利用者の実験だけでなく公式に記載された用途です。

Google モデルカードの漫画関連スコア

DeepMind のモデルカードは、人間が画像を並べて比較した Elo スコアを公開しています。Google 内部の評価で、OpenAI モデルは含みません。それでも人物表現については最も詳しい公開データです。

能力（Elo、高いほど良い）	Nano Banana 2.1（思考あり）	Nano Banana 2（思考あり）	Nano Banana Pro
画像生成の総合選好	1050 ± 14	990 ± 7	935 ± 8
単独人物の一貫性	1028 ± 14	981 ± 10	991 ± 9
複数人物の一貫性	1106 ± 14	978 ± 10	1011 ± 10
画風表現	1062 ± 20	991 ± 12	990 ± 12
複数参照画像の編集	1066 ± 22	988 ± 13	989 ± 12

最大の伸びは、漫画で重要な複数人物の一貫性です。Nano Banana 2 より128点、Pro より95点高く、思考を無効にしても1068点です。推論時間を増やしただけの改善ではありません。

漫画ページで注意したい限界

同じモデルカードの既知の弱点を、制作時の助言に置き換えると次のようになります。

文字入れ。 Google は、小文字は特に1Kでぼやけやすく、長い段落やページ全体の文字も苦手としています。ComicsAI の無料生成も1Kなので、大きく短い看板、見出し、吹き出しの一、二語にとどめ、長いせりふは後から編集ソフトで入れましょう。
画像間の同一性。 入力画像と出力で人物が完全に一致するとは限りません。各コマの髪、服、色、小道具を採用前に確認してください。
左右の位置。 左右などの空間指定を時々混同します。立ち位置や手紙を持つ手が重要なら最初に確認しましょう。
編集で元のポーズが残る。 入力画像の姿勢を維持することがあります。新しいポーズは編集より新規生成が向く場合があります。

漫画の文字には十分な余白を

第三者テストでわかったこと

漫画やマンガのページ専用の標準ベンチマークはまだありません。近い証拠は、条件もサンプル数も異なる少数の公開レビューです。

評価者	条件	漫画に関係する結果
Analytics Vidhya	Google AI Studio、3コマ漫画を含む4課題	コマ、吹き出し、プログラマーの外見は一貫。ノートPC画面の小さな誤字は読めませんでした。
CellCog	24プロンプト、Nano 2K 対 GPT Image 2.5 高品質	人物一貫性は引き分け。3場面で配達員の顔、髪、上着、かばんを維持しましたが、Nano は不要な店の看板を追加。文字は僅差。全体は GPT 9勝、Nano 5勝、引き分け10。
Atlas Cloud	4課題、Nano 2K 対 GPT Image 2.5 Flare・Sunburst 高品質、各1回	指示に沿って採点すると、指定された縦型ポスターの構成維持を含め、Nano が4回中3回で勝利または同点。
DomoAI	13課題、各モデル2枚、2K、中国語の指示	短い中国語ポスター文字は正確。複雑なポスターで2.1はより多くの条件を満たしましたが、6人の集合画2枚とも指定のカップが欠落。
Astorie	設定画から3人のキャンペーン画像を制作	初回は3人全員に外見のずれ。Nano Banana 2 の方が参照に忠実で、個別の修正で同一性を回復できました。
Fuser	5課題を各1回、Nano 2K 対 GPT Image 2.5 Flare	商品写真は Nano、人物参照課題は Flare が好まれ、ポスター文字は同点。

全体からは、文字指示だけの短い連続コマでは外見を保ちやすく、集団や参照主体の制作は初回の安定性が低いこと、細かい文字は低解像度ほど弱いことがうかがえます。ComicsAI と同じ1K条件のテストではないため、結果の予測ではなく確認項目として読んでください。

人物の連続性：変えない特徴を決める

Nano Banana 2.1 と GPT Image 2.5 の比較

公開ランキングでは GPT Image 2.5 が上位です。以下は CellCog が2026年10月25日に確認した値です。

ランキング	GPT Image 2.5 Sunburst	GPT Image 2.5 Flare	Nano Banana 2.1
Arena 画像生成	1,425	1,398	1,328
Arena 単一画像編集	1,514	1,481	1,426
Artificial Analysis 画像生成	1,222（1位）	1,207（2位）	1,176（4位）

注意点は二つあります。Arena は一般的な画像の好みであり、漫画課題ではありません。また Nano Banana 2.1 は初期の票数が少なく、Atlas Cloud によれば5,310票、Sunburst は17,752票で、結果は暫定扱いでした。Google のモデルカードでは2.1が掲載された全Googleモデルに勝ちますが、OpenAI の列はありません。どちらもあなたのコマに最適なモデルを直接示しません。

ComicsAI の制作では次を目安にしてください。

作るもの	最初の選択	理由
最初のコマ、サムネイル、絵コンテ草案	Nano Banana 2.1（無料）	画風と一貫性の評価が高く無料クレジットを使える
同じ人物が登場する短い連続コマ	Nano Banana 2.1、毎回確認	Google の複数人物評価は最高。ただし第三者テストではずれもある
看板、題名、一語の擬音	どちらでも、要校正	文字の第三者評価は僅差
密なせりふや説明文	どちらも避け、後から文字入れ	小文字・長文は特に1Kでぼやけると Google が指摘
構図を維持した既存コマの編集	GPT Image 2.5（有料）	CellCog では Nano が編集写真すべてを再構成し、GPT は構図を維持
透過背景の人物素材	GPT Image 2.5（有料）	CellCog では Nano 2.1 は白背景 JPEG のみ

ComicsAI の GPT Image 2.5 Sunburst は中品質で動作し、有料利用に含まれます。画像編集と参照画像からの生成も対象です。

キャンバスはどう選ぶ？

正方形は1:1、横長は3:2、縦長は2:3です。1Kは約100万画素なので、4コマを1枚に入れると各コマに使える画素が減り、顔や文字が小さくなります。これが Google のいう品質低下の場面です。公開用は1コマずつ生成し、ストーリーボード生成で組みましょう。全コマの一括生成は構成の試作向きです。

キャンバスはどう選ぶ？

弱点を避ける二つのプロンプト

既知の弱点を避けるために ComicsAI 編集部が書いた例で、評価結果ではありません。

短い看板のある1コマ

横長の漫画1コマ。黒い短いボブ、青緑の上着、オレンジのマフラー、赤い肩かばんの成人の配達員が、夕暮れの駅前で赤い自転車の隣に止まる。ミディアムショット、目線の高さ、明瞭なペン線、暖かい窓明かり。大きな看板は一つだけで「終電」と書く。せりふなし。人物の上に説明文用の空間を残す。他の人物は描かない。

次のコマでも同じ識別特徴を使う

同じ明瞭なペン画風の横長1コマ。同じ成人の配達員――黒い短いボブ、青緑の上着、オレンジのマフラー、赤い肩かばん――が木のカウンター越しに年配の書店主へクリーム色の封筒を渡す。配達員は左、店主は右。斜め前からの視点、午後の窓明かり。文字なし。

髪・上着・マフラー・かばん、左右の位置、人数、余計な文字の4点を確認し、指示は一度に一つだけ変えます。無料体験から始め、再利用できるキャラクター設定画を照合用に用意しましょう。

始める前の質問

ComicsAI で Nano Banana 2.1 は無料？

無料クレジットの標準モデルです。試用は1アカウント1クレジット、毎日先着1,000人で、無制限ではありません。編集と参照画像生成は有料です。料金をご覧ください。

2K や4Kは使える？

現在は使えません。Google は対応していますが、ComicsAI の Nano Banana 2.1 は1K出力です。

漫画1ページを1枚で描ける？

複数コマの構成は生成でき、公式用例にもあります。ただし1Kの約100万画素を各コマで分けるため、小文字がぼやけます。公開するページはコマ別に生成し、文字を後で入れましょう。

1章を通して人物を維持できる？

Google 評価では単独・複数人物とも旧モデルを上回りますが、第三者テストでは特に集団でずれがありました。同じ外見を各指示に繰り返し、毎コマ確認してください。有料の参照画像も役立ちますが保証はありません。

GPT Image 2.5 より優れている？

課題によります。公開総合順位では GPT Image 2.5 が上、第三者の文字・人物連続性テストは僅差です。GPT は編集時の構図維持と透過背景に強みがあります。ComicsAI の無料下描きには Nano Banana 2.1 から始めましょう。

出典

確認日：2026年11月3日。モデルカードは Google 内部評価です。第三者テストは通常2Kなど独自条件で、ComicsAI の1Kとは異なります。