P-H3-Imageの画像編集を検証|int8とw4a8の差、プロンプトアップサンプラーは要る?

ComfyUI

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使ったモデルは、すべて無料で入手できます。試した環境の一覧は検証の記録にあります。P-H3-Image の記事の続きとして、まだ試していなかった「画像の編集」と「プロンプトの書き換え」を確かめました。

P-H3-Image の画像編集は、服の色替え・ズボンの色・背景の季節の3つとも、人物の顔・眼鏡・ポーズを保ったまま、指示どおりに変わりました。int8 と w4a8 の差はほとんどなく、同じ指示とシードでほぼ同じ画像になりました。

プロンプトを詳しく書き直す「プロンプトアップサンプラー」(P-H3 付属の言語モデル)は、短い文を、残すもの・変えるものを分けた指示に書き換えます。ただし、今回の単純な編集では、書き換えなしでも同じように編集できました。所要時間は30分ほど、難しさは中級です。

先に結論(今回のテスト条件で)

試したこと結果
服を赤いニットに(4MP、int8/w4a8)どちらも顔・眼鏡・ポーズ・背景を保ったまま着替えた
ズボンを白にどちらも上の服や背景を残してズボンだけ白くなった
背景を雪の公園にどちらも人物を残し、木と地面が雪景色になった
int8 と w4a8 の差(画素の平均の差)2.1〜5.3。元の画像との差(8.8〜49)よりずっと小さい
プロンプトアップサンプラーの時間(w4a8)約6秒(文から画像 1MP:5.4秒 → 11.4秒)
アップサンプラーなしの編集(ズボンを白に)書き換えありとほぼ同じ結果

P-H3-Image(int8 と w4a8)、テキストエンコーダーは本体と同じ精度、VAE は int8、8ステップ(公式のシグマの並び)、er_sde、shift 1.0、シード 4242。プロンプトアップサンプラーは w4a8(6.7GB)です。

迷ったら

VRAM 32GB なら int8、もっと少なければ w4a8 で十分です。編集の指示が単純なら、アップサンプラーを外して時間を節約できます。

編集で比べる

SDXL で作った、公園に立つ女性の画像(黒い T シャツ、緑のパンツ、眼鏡)を 4MP にして、3つの編集を int8 と w4a8 で比べました。

元の画像と、服・ズボン・背景の編集(int8/w4a8)、アップサンプラーなしの編集。どれも人物を保ったまま、指示の部分だけ変わった
元の画像と、服・ズボン・背景の編集(int8/w4a8)、アップサンプラーなしの編集。どれも人物を保ったまま、指示の部分だけ変わった

どの編集でも、顔・眼鏡・髪・ポーズ・立ち位置はそのままでした。服の編集では、T シャツが赤いニットになり、パンツと背景は変わりません。背景の編集では、人物の服の色や形を保ったまま、木と地面に雪が積もりました。

int8 と w4a8 の画像の差は、縮めて比べた画素の平均で 2.1〜5.3 でした。編集による変化(元の画像との差、8.8〜49)に比べてずっと小さく、目で見てもほぼ同じです。Pruna の説明では「w4a8 は細部や構図が変わりうる」とされていますが、今回の編集では大きな違いは出ませんでした。

プロンプトアップサンプラーは何をする?

P-H3-Image の公式のワークフローでは、指示の文を先に Qwen3.5 ベースの言語モデル(プロンプトアップサンプラー)に通して、詳しい指示に書き換えます。「change her black T-shirt to a red knit sweater」は、次のような形になりました。

subject_definitions:
<subject 1> is the woman standing in the park.
<subject 2> is her black T-shirt.
summary:
[keyframe completion] ... <subject 2> is replaced with a red knit sweater.
retention_analysis:
<subject 1> (fully_preserved): Pose, facial features, glasses, and hair remain unchanged.
<subject 2> (weak_reference): Replaced by a red knit sweater.
detailed_description: ...

何を残し(fully_preserved)、何を変えるか(weak_reference)を分けて書くのが特徴です。int8 と w4a8 で、書き換えた文は同じでした。

ただし、「ズボンを白に」を書き換えなしでそのまま入れても、結果はほぼ同じでした。単純な編集なら、アップサンプラーは省いてもよさそうです。

文から画像では差が出た

「a cat on a windowsill(窓辺の猫)」という短い文で、書き換えあり・なしと、手で詳しく書いた文を比べました(1MP)。

左から、短い文のまま、短い文+書き換え、手で詳しく書いた文。書き換えると、写真らしい光や窓辺の小物が足された
左から、短い文のまま、短い文+書き換え、手で詳しく書いた文。書き換えると、写真らしい光や窓辺の小物が足された

書き換えると、「経験のあるペット写真家の撮影」「左からのやわらかい日差し」「ペンキのはげた窓枠と落ち葉」などが足され、写真らしい絵になりました。短い文のままでは、背景のビルが目立つふつうの絵でした。文から画像を作るときは、アップサンプラーの効果がはっきり出ます。

商用で使える?

P-H3-Image は MiniMax H3 Community License に従います(EU・英国・韓国・米国は対象外、「MiniMax H3」の表示など)。テキストエンコーダーとプロンプトアップサンプラーは Apache-2.0 です。くわしくはH3 の導入編で説明しています。

よくある質問(FAQ)

Q. P-H3-Image の編集で int8 と w4a8 の差は?

今回の3つの編集では、ほぼ同じ画像になりました。画素の差は、編集による変化よりずっと小さいものでした。

Q. プロンプトアップサンプラーは必要?

単純な編集なら、なしでもほぼ同じ結果でした。文から画像を作るときは、写真らしい細部が足されて効果がはっきり出ました。かかる時間は約6秒です。

Q. 編集で顔や背景は保たれる?

服・ズボン・背景の編集とも、顔・眼鏡・髪・ポーズは保たれました。

まとめ

P-H3-Image の編集は、指示した部分だけを変える精度が高く、w4a8 でも int8 と同じくらいの結果でした。アップサンプラーは、編集より文から画像のときに効きます。

編集は w4a8 で十分。単純な指示ならアップサンプラーは外してよい。

この記事の検証環境

RTX 5090(32GB)/ Windows 11 / ComfyUI 0.44.0(カスタムノードなし)/ P-H3-Image int8・w4a8 / プロンプトアップサンプラー w4a8 / 2026年11月7日
これまでの検証の一覧はこちら

検証メモ

  • 時間:編集1枚は17〜23秒でしたが、int8 と w4a8 を交互に読み込み直しているため、精度による速さの比較にはなりません(1回は読み込みで230秒)。
  • 差の測り方:画像を 512×512 に縮め、RGB の差の絶対値の平均をとりました(0〜255)。
  • 試していないこと:複数の参照画像の合成(2・4・8枚)、8MP の編集、bf16 のアップサンプラー、Qwen-Image-Edit との比較。
この記事を書いた人
こまたろ

画像生成 AI に興味を持ったのがきっかけで、3年ほど前から ComfyUI を触っています。始めたころは今ほど情報がそろっておらず、何時間もかけて整えた環境が翌日のアップデートで動かなくなったこともありました。

KOBO Lab は、自分の学び直しと、これから ComfyUI を始める人が同じところでつまずかないようにと思って始めたサイトです。初心者も中級者も、迷ったときに開くサイトを目指しています。

検証は、RTX 5090 を積んだ自作 PC 1台で、実際に動かして確かめています。作業を楽にするための自作ツールも作っています。

記事は、運営者自身の経験と検証をもとに、Claudeで下書きを作り、GrokボットとMuseでも添削や確認をして仕上げています。

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