AIで写真にサンタ帽を追加：8モデルを比較テスト（2026年）

はい。AIは手持ちの写真にサンタ帽を追加できます。私たちのテストでは、8つのモデルすべてが、すべての写真でそれをやり遂げました。 各モデルに同じ6枚の写真と同じ1文の指示を渡し、48枚の結果をすべて残して、それぞれの写真がどれだけ元のまま残ったかを測りました。モデルの差は、帽子そのものよりも、ほかの部分をどれだけ描き直すかに出ます。

コスパが最良： Seedream 5.0 FlashとGPT Image 2.5。6枚すべてが全チェックに合格、1枚15クレジットです。
この料金でいちばん元のまま： Nano Banana 2.1。6枚すべてが全チェックに合格、25クレジットで、元の写真をほぼそのまま保ちました。
いちばん変わったもの： GPT Image 2とFLUX 3は背景をより多く描き直し、GPT Image 2は1枚の写真を引きの構図にしました。

結果

#	モデル	使える	全項目クリア	顔の一致度	変化なし	クレジット
1	Nano Banana 2.1	6件中6件	6件中6件	0.94	0.91	25
2	Nano Banana Pro	6件中6件	6件中6件	0.93	0.92	75
3	Seedream 5.0 Pro	6件中6件	6件中6件	0.93	0.89	35
4	GPT Image 2.5 Flare	6件中6件	6件中6件	0.93	0.87	15
5	Seedream 5.0 Flash	6件中6件	6件中6件	0.92	0.90	15
6	Nano Banana 2	6件中6件	6件中5件	0.93	0.91	40
7	FLUX 3	6件中6件	6件中1件	0.90	0.74	25
8	GPT Image 2	6件中6件	6件中0件	0.92	0.66	40

使えるは、どのチェックにも不合格にならなかった写真の数、全チェック合格は4つのチェックをすべて満たした写真の数です。平均はとっていません。顔の一致度は、結果の各顔を元の写真の同じ顔と比べた値です（1.00は同一）。変更なしは、結果の全体を元の写真と比べた値です。帽子の分だけは、どうしても少し下がります。

テストの方法

PicYepを使う人と同じやり方でテストしました。写真をアップロードし、1文を書いて、モデルを選びます。どのモデルにも同じ6枚の写真と同じ1文を、1回ずつ渡しました。修正や作り直しは一切していません。

テスト日: 2026-10-15、PicYep上で、訪れた方が使うのと同じ方法で実施
モデル: Nano Banana 2.1, Nano Banana 2, Nano Banana Pro, Seedream 5.0 Pro, FLUX 3, GPT Image 2.5 Flare, GPT Image 2, Seedream 5.0 Flash
設定: 1K、4:5、1リクエストにつき写真1枚、品質は各モデルの初期設定、説明文は書き換えずそのまま送信
テストの規模: 6ケース、48リクエスト（各1回）、結果はすべて保存

各写真のチェック項目

全員が帽子をかぶっている。 写真の人物やペットが、1人（1匹）につき1つずつサンタ帽をかぶっている。
帽子が自然。 頭に合った大きさと角度で、写真の光や影になじんでいる。
写真のそれ以外の部分が変わらない。 背景、服、ポーズ、構図が入力と同じ。
顔が変わらない。 すべての顔が入力と同じで、表情も同じ。

各項目は「合格」「一部」「不合格」で判定し、点数の合計や平均は出しません。どの項目にも不合格がない写真を「使える」とし、表では使える写真の数と、全項目に合格した写真の数を数えます。写真ができなかったリクエストは「使えない」として数えます。結果はすべて下に載せ、それぞれにオリジナルファイルへのリンクを付けています。

顔の一致度は、人の判断ではなく測定値です。FaceNet（VGGFace2で学習したInceptionResnetV1）が顔を数値に変換し、結果の顔と入力写真の顔のコサイン類似度を、人物ごとに示しています。1.00が同じ顔です。入力した別々の人物どうしでは、-0.22〜0.22になります。

「変化なし」はSSIM（2枚の画像がどれだけ似ているかを測る標準的な指標）で、結果と入力写真を入力写真のサイズで比べた値です。帽子の分だけ必ず少し下がるため、1.00にはなりません。数値が低いときは、写真のそれ以外の部分が描き直されています。

指示文は次のとおりです（英語で送った内容の日本語訳）。

この写真の人物に、赤いサンタ帽を追加してください。それ以外はまったく同じままにしてください。

犬、猫、集合写真の場合は、人物の部分を、犬、猫、それぞれの人物に置き換えました。

写真ごとの結果

1人

どのモデルも、頭の傾きに沿った大きさの帽子をかぶせ、髪も帽子のまわりに自然に落ちています。FLUX 3とGPT Image 2は、ほかより背景を多く描き直しました。

入力写真1 — 説明Add a red Santa hat to the person in this photo. Keep everything else exactly the same.

Nano Banana 2.1の結果 — 説明Add a red Santa hat to the person in this photo. Keep everything else exactly the same.

2人

8つの結果すべてで、2人ともそれぞれの頭の大きさに合わせた帽子をかぶりました。

犬

8つの帽子はどれも、犬の頭の耳の間か耳の上にのっています。Nano Banana 2は、耳の間にちょこんとのる、目立って小さい帽子にしました。

猫

どの結果でも、猫の模様とポーズは保たれました。違いは帽子の大きさだけです。

顔写真

無地のスタジオで撮った顔写真は、いちばん簡単なケースです。どのモデルも、顔、セーター、背景を保ちました。ここでもいちばん多く描き直したのはGPT Image 2です。

説明Add a red Santa hat to the person in this photo. Keep everything else exactly the same.

Nano Banana 2.1オリジナル
全項目クリア
Nano Banana 2オリジナル
全項目クリア
Nano Banana Proオリジナル
全項目クリア
Seedream 5.0 Proオリジナル
全項目クリア
FLUX 3オリジナル
全項目クリア
GPT Image 2.5 Flareオリジナル
全項目クリア
GPT Image 2オリジナル
使える · 一部：ほかは変更なし背景が描き直された
Seedream 5.0 Flashオリジナル
全項目クリア

5人の集合写真

どの結果でも、5人全員が帽子をかぶりました。GPT Image 2は写真を引きの構図にもしたため、人物がフレームの中で小さくなっています。

同じリクエストを3回

ここまでの写真は、どれも1回きりの結果です。モデルの安定感を見るため、これらの説明文のうち2つを、PicYepの標準モデルであるNano Banana 2.1に、同じ写真と設定でさらに2回ずつ送り、すべての結果を同じ方法でチェックしました（2026年10月15日）。6回とも使える結果で、全チェックに合格しました。毎回すべての頭に帽子がのり、写真のそれ以外の部分も保たれました（変更なしは0.85〜0.88）。どの場合も、1回目から使える結果でした。

#	回	使える	全項目クリア	顔の一致度	変化なし	クレジット
1	1回目	2件中2件	2件中2件	0.93	0.87	25
2	2回目	2件中2件	2件中2件	0.92	0.87	25
3	3回目	2件中2件	2件中2件	0.92	0.88	25

1回目の結果 — 説明Add a red Santa hat to the person in this photo. Keep everything else exactly the same.

モデル別のまとめ

Nano Banana 2.1（25クレジット）：6枚中6枚が全チェックに合格。すべての頭に帽子がのり、料金の低いモデルの中では、それぞれの写真のそれ以外の部分を元にいちばん近く保ちました。PicYepの標準モデルです。
Nano Banana 2（40クレジット）：6枚中6枚が使える結果、5枚が全チェックに合格。2.1と同じく元に忠実ですが、犬の帽子が小さすぎました。
Nano Banana Pro（75クレジット）：6枚中6枚が全チェックに合格。変化がいちばん少ない写真ですが、Nano Banana 2.1とはわずかな差で、料金は3倍です。
Seedream 5.0 Pro（35クレジット）：6枚中6枚が全チェックに合格。自然な帽子で、写真も元にとても近いままです。
Seedream 5.0 Flash（15クレジット）：6枚中6枚が全チェックに合格。最安の料金で、Nano Bananaのモデルにほぼ並ぶ忠実さです。
GPT Image 2.5（15クレジット、中品質）：6枚中6枚が全チェックに合格。帽子はきれいですが、Seedream 5.0 Flashより写真をやや多く描き直します。
FLUX 3（25クレジット）：6枚中6枚が使える結果、1枚が全チェックに合格。帽子はきれいですが、6枚中5枚で背景がはっきり描き直されました。
GPT Image 2（40クレジット、中品質）：6枚中6枚が使える結果、全チェックに合格したものはなし。帽子はきれいで顔も保たれましたが、ほかのどのモデルよりどの写真も多く描き直し、集合写真は引きの構図にしました。

サンタ帽専用ツールとAI写真編集、どちらを使う？

この質問に対してChatGPTは、サンタ帽専用ツール（Fotor、EdMyPic）と、汎用のAI編集ツール（Canva）を比べました。各サービスが自社サイトで説明している内容は次のとおりです（2026年10月15日確認）。

ツール	帽子の追加方法	無料	ペットと集合写真
Fotor — Santa Hat Editor	顔を自動検出、または帽子のステッカーをドラッグして調整	JPGまたはPNGで無料ダウンロード	記載なし
EdMyPic — Santa Hat filter	用意された指示つきのAIフィルター	「無料です」。ページには「無料＋$1.99」とも記載	ペットは対応。「写真内のすべての頭を検出」
PicYep	選んだモデルに1文を送る（8モデル）	新規アカウントに無料クレジット、カード不要	対応。犬、猫、2人、5人で上のとおりテスト済み

正面を向いた顔に、マンガ風の帽子をつけたいなら、ステッカー型のツールがいちばん手早いです。生成モデルは、写真の頭の向きや光に合わせた帽子を描きます。ペットや、頭が傾いた写真、集合写真では、この違いが効いてきます。

AI写真サービスどうしの料金、返金、プライバシーの比較は、比較記事をご覧ください。

どれを使えばいい？

写真をできるだけそのままにしたい： Nano Banana 2.1。料金を気にしないならNano Banana Pro。
いちばん安く済ませたい： Seedream 5.0 FlashかGPT Image 2.5。どちらも15クレジットです。
犬や猫： Nano Banana 2以外のどのモデルでも。Nano Banana 2は犬の帽子が小さすぎました。
集合写真： GPT Image 2以外のどのモデルでも。GPT Image 2は集合写真を引きの構図にしました。

コピーして使える指示文

1人の場合：この写真の人物に、赤いサンタ帽を追加してください。それ以外はまったく同じままにしてください。
複数人の場合：この写真のそれぞれの人物に、赤いサンタ帽を追加してください。それ以外はまったく同じままにしてください。
ペットの場合：この写真の犬に、赤いサンタ帽を追加してください。それ以外はまったく同じままにしてください。

サンタ帽のページでは、これらがセットされた状態でジェネレーターが開きます。

よくある質問

写真にサンタ帽を追加できるAIはありますか？

はい。私たちのテストでは、PicYepの8つのAIモデルすべてが、6枚すべての写真で、写っているすべての頭にサンタ帽をかぶせました。48枚中48枚です。対象は、1人、2人、犬、猫、顔写真、5人の集合写真。写真をアップロードして1文を送るだけで、描いたり、範囲を選んだりする必要はありません。

写真にサンタ帽を追加するのにいちばん向いているAIはどれですか？

Seedream 5.0 FlashとGPT Image 2.5は、6枚すべてで全チェックに合格し、料金も1枚15クレジットといちばん安いモデルです。Nano Banana 2.1も6枚すべてで全チェックに合格し、25クレジット以下のモデルの中では、写真のそれ以外の部分を元にいちばん近く保ちました。

犬や猫にもサンタ帽を追加できますか？

はい。どのモデルも、テスト用の犬と猫に帽子をかぶせました。頭に対して帽子が小さすぎて見えた結果は、犬に対するNano Banana 2の1枚だけでした。

集合写真の全員にサンタ帽をかぶせられますか？

はい。8モデルすべてが、集合写真の5人それぞれに帽子をかぶせました。GPT Image 2は、写真全体を少し引きの構図にもしました。ほかのモデルは、元の構図を保ちました。

サンタ帽を追加すると、顔は変わりますか？

テストでは変わりませんでした。元の写真と編集後の写真の顔の一致度をFaceNetで測ったところ、どの結果でも、全員が0.85以上でした（1.00は同じ顔。今回の写真セットで別人どうしを比べると0.22以下です）。

PicYepでAIを使ってサンタ帽を追加するといくらかかりますか？

モデルによって、1枚15〜75クレジットです。送信する前に、ボタンに表示されます。新しいアカウントには無料のクレジットがあり、登録にカードは不要です。写真ができずに終わったリクエストは、クレジットが戻ります。

写真にサンタ帽を付ける写真を追加すると、サンタ帽がかぶせられます。このページの最初に選ばれているモデルなら、顔も背景も光も、そのままです。