NanoBanana2.1が登場したので精度を検証してみた。

　10月7日、NanoBananaの新モデルであるNanoBanana2.1が登場しました。Google Flowでは10月6日に出ていたのですが、12時間後に2に戻っており、今日になって再び2.1になっていました。そんなNanoBanana2.1の精度を検証してみます。

テキストの精度検証

　まずはテキスト精度です。プロンプトには、√2の無理数性の証明の図解を、日本語のテキストで記すことだけ指示しました。

　誤字脱字はなく、特に問題点は見当たりません。今度は難易度を上げて都道府県と県庁所在地を正確に表示できるか試してみます。

　県、府、市、区まで表示してほしかったですが、漢字は正確ですね。ただ、三重は東海地方なので中部に含めるのが適切です。左の地図も番号の重複、そもそも番号がふられていない、番号と都道府県が一致していないなど、ところどころミスが見受けられます。地図も沖縄だけ番号ではなく漢字なのがちょっと謎。

日本人の顔は高い再現度

　日本人の画像生成の精度は、NanoBananaが出たときから変わらず高精度です。GPT image 2.5でも日本人っぽさは出るんですが、NanoBananaと比べると精度は落ちるかな、という印象。アニメキャラに関しては少し質感が上がった感じがします。

スプライトシートをGPT Image 2.5と比較

　投手の投球モーションを、3×3のスプライトシートにしてもらいます。

　NanoBanana 2.1は3パネル目で軸足が入れ替わり早くも破綻。その後の動作も不規則でとても使えません。GPT image 2.5も違和感はありますが、NanoBanana 2.1と比べるとまだマシです。

NanoBanana 2から大きな変化はない

　NanoBanana 2.1にアップグレードして、NanoBanana 2から大きく変化したか？と問われると「そんなに変わらない」というのが正直な感想です。ちなみに、匿名ユーザーの投票に基づいた、順位付けプラットフォームであるImage Edit Arenaでは、10月7日時点で全体順位が6位（Multi Edit Arenaでは4位）でした。3位のGPT image 2.0を下回る順位です。

　NanoBanana 2がトップ10圏外なので健闘はしているものの、インパクトではGPT image 2.0やGPT image 2.5に劣りますね。Arenaは絶対的な指標ではないですが、人による評価なので参考にはなるでしょう。GPT image 2.5が強すぎて貫禄すら感じます。