Flare を選ぶのは…
- 新しいものを作るとき:写真、ポスター、商品カット、イラスト。
- 文字が短いとき:タイトル、ラベル、訴求が 1、2 つ。
- 手早く何度も試したいとき。
- 4K が必要で、時間も大事なとき。
同じプロンプトで各 1 回ずつ生成し、レタッチは一切なし。シンプルな写真から科学図解まで 8 つのテストに、背景の削除、写真の編集、4K も加えました。
著者 Linger · テスト日 · 公開日
プロンプトから新しい画像を作るなら。全テストでより速く、短い文字も同じく正確です。
手持ちの写真の編集や、ルールの多いレイアウトに。頼んだところだけを変えます。
料金はどちらも同じ。新規アカウントには 30 クレジットをプレゼント1。

テスト 5、最難関:分子から巣までのミツバチ。レタッチなし。

時間には通信も含むため、実際とは差があります。どの組も Flare のほうが速くなりました。
| テスト | Flare | Sunburst | 結果 |
|---|---|---|---|
| 1 · リアルな写真短くシンプルなプロンプト | 10.1 秒 | 14.8 秒 | どちらも自然、好みが分かれる。 |
| 2 · イベントポスタータイトルとサブタイトル | 25.3 秒 | 43.6 秒 | どちらも一字一句正確。 |
| 3 · 商品広告ブランド名と 2 つの訴求 | 17.5 秒 | 20.4 秒 | 文字はどちらも正確。引き分け。 |
| 4 · インフォグラフィック5 つの手順、番号付きの矢印 | 23.5 秒 | 40.5 秒 | どちらも正しい。レイアウトは Sunburst が忠実。 |
| 5 · スケール図7 つの階層、多くのルール | 22.8 秒 | 46.5 秒 | Sunburst がはっきり優位。Flare は大きさの順が乱れた。 |
| 6 · 背景を削除手持ちの写真を透過 PNG に | 19.2 秒 | 35.5 秒 | ボトルもラベルもどちらも正確に残った。引き分け。 |
| 7 · 1 か所だけ変える手持ちの写真、ソファだけ | 17.8 秒 | 28.4 秒 | Sunburst:部屋のほかの部分はそのまま。 |
| 8 · 4K イラスト3840 × 2160 ピクセル | 34.6 秒 | 58.0 秒 | どちらも本物の 4K の細部。 |
被写体 1 つ、雰囲気、撮影スタイル。
結論:どちらも本物の写真に見えます。好みで選んでよく、Flare のほうが早く仕上がります。
写真テンプレートを Flare で試す

Subject: a ceramic cup of latte with simple heart latte art, set in a quiet neighborhood café by the window. Photography style: 35mm, shallow depth of field, documentary style. Lighting: natural light, mood: calm, early morning. Detail requirements: ceramic glaze, milk foam texture, slight film grain. Output: A highly realistic photographic image.
タイトルに、日時と場所を書いたサブタイトル。
結論:どちらも一字一句正確。Sunburst は頼んでいない中国語の麺屋の看板を加えたので、印刷前に校正を。
ポスターテンプレートを Flare で試す

Design an event poster themed around a summer night market, paper lanterns and street food. Main visual: strings of glowing paper lanterns over a busy noodle stall, title copy: "SUMMER NIGHT MARKET", subtitle: "Fridays · 6–11 PM · Harbor Square". Layout: centered composition, style: vintage. Colors: deep navy + warm orange, mood: lively, nostalgic. Output: A high-resolution poster suitable for social media.
ケースにブランド名、アイコン付きの訴求ポイントを 2 つ。
結論:引き分け、どの文字も正確。自社の商品なら、その写真から始めましょう:商品写真をご覧ください。
商品テンプレートを Flare で試す

Generate a LIGHTLYN wireless earbuds e-commerce hero image, featuring a 40-hour battery and active noise cancelling. Scene: studio shot on a solid sage-green background, shot: close-up. Material details: matte white ceramic finish, brushed metal accents, lighting: rim lighting. Additional elements: two selling-point icons with the copy "40H BATTERY" and "NOISE CANCELLING", and the word "LIGHTLYN" on the charging case. Output: A product display image ready for direct use on e-commerce platforms.
アイコンと見出し付きの 5 つのモジュールを、番号付きの矢印でつなぐ。
結論:手順も数字もどちらも正確。レイアウトは Sunburst のほうが忠実で、どちらも 1、2 行ほど独自の文を加えました。
インフォグラフィックテンプレートを Sunburst で試す

Generate a "How to brew pour-over coffee at home" infographic for the target audience coffee beginners in their 20s and 30s. Structure: title area + 5 modules (each module contains an icon, a short heading, and 1–2 sentences of explanation; show the information flow between modules with numbered arrows). Modules: 1 Heat water to 93 °C; 2 Grind 15 g of beans medium-fine; 3 Rinse the paper filter; 4 Bloom with 30 g of water for 30 seconds; 5 Pour slowly to 250 g in circles. Chart type: Flowchart. Style: Educational illustration, primary color warm brown, background light color. Output: an English-language infographic with a clear information hierarchy and high readability.
6〜8 の階層、大きさの違う枠、そして禁止事項のリスト。
結論:はっきり Sunburst:大きさの順も、枠のサイズも指示どおり。Flare は羽をハチ全体より大きく描きました。正確さが必要なら、24 秒余計に待つ価値があります。
スケール図テンプレートを Sunburst で試す

Generate a scientific scale-zoom infographic for the honeybee. Structure: 6–8 circular or hexagonal frames arranged in a progression of scales from microscopic to macroscopic. Each frame contains: a scale name, an insight of 3–5 words, a unit of measurement or magnification, and a highly detailed 3D rendering at that scale. Connect the scales with thin lines and avoid repeating levels. Use the title "HONEYBEE: AT EVERY SCALE". Style: scientific editorial infographic, precise macro lighting, clear hierarchy, short, readable text. Constraints: no generic magnifying-glass icons, do not depict all scales at the same size, and do not cram in long paragraphs of body text.
机の上のスナップを透過 PNG に。
結論:引き分け。形、スポイト、ラベルは一字一句そのまま、本物の透過で、輪郭もきれい。どちらもボトルを中央に寄せて拡大したので、位置が大事なら指示しましょう。Flare は半分の時間でした。
背景を削除


Remove the background and keep only the main subject. Keep the subject exactly as it is: same shape, proportions, colors, printed text and details. Clean edges with no halo, shadow or leftover background.
ソファの色だけを変え、ほかは何も変えない。
結論:Sunburst。どちらのソファも問題ありませんが、写真のほかの部分に手を付けなかったのは Sunburst だけ。何度も編集するときに効いてきます。
写真を編集


変わったところ黒は変化なし。明るいほど大きく変化。


Change only the sofa to dark green velvet. Keep everything else in the photo unchanged.
拡大ではないネイティブ 4K。下は同じ部分を 100% で表示。
結論:どちらも等倍で細部までくっきり。Flare は路面電車を中央に置き、Sunburst は 23 秒遅れて町を広く描きました。
イラストテンプレートを Flare で試す

Create a travel illustration featuring a small red tram as the protagonist, climbing a hillside street in a seaside town. Art style: Watercolor, linework: Delicate. Colors: warm terracotta, sea blue and cream, background: complex scene with houses, laundry lines and the sea. Composition: long shot, emphasizing the tram, the stairs and the tiny details of windows and balconies. Output: A high-quality illustration suitable for a cover or social media post.
アイデア探しは Flare、正確さが必要なときは Sunburst。メッセージごとに切り替えられます。
2026年10月24日に、Lightlyn 自身のコードとサーバーでテストしました。6 つのプロンプトは作成画面のテンプレートから、テスト 6 と 7 はタスクページが入力する内容です。16 枚すべてが 1 回で成功:再試行も、選別も、レタッチもしていません。
標準サイズは約 100 万画素、テスト 8 は 3840 × 2160。時間には通信を含みます。差分マップは各ピクセルを元の写真と比べたもの。テスト 6 と 7 の元の写真は、お客様の写真ではなく私たちが生成したものです。
どちらも OpenAI の GPT Image 2.5 です。OpenAI のドキュメントは、Flare を「高速で高品質な画像生成」向け、Sunburst を「精密な編集」向けと説明しています。私たちのテストでは Flare が 1.2〜2 倍速く、Sunburst は写真の編集していない部分に手を付けず、最も複雑なレイアウトもはるかに上手に仕上げました。
全体としてはどちらとも言えません。プロンプトから新しい画像を作るなら Flare は Sunburst と同等で、しかも速い。手持ちの写真の編集や厳密なルールの図解では、Sunburst がはっきり上でした。
短い文字では差は見られず、タイトル、ラベル、訴求の綴りはどちらもすべて正確でした。Sunburst はキャッチコピーなどの小さな追加をすることが多いので、公開前に確認しましょう。
どちらもボトルとラベルを正確に残し、本物の透過 PNG を返しました。Flare は約半分の時間です。背景削除ページは Sunburst で始まります。速さを優先するなら作成画面で Flare に切り替えてください。
Sunburst では、私たちのテストでは変わりませんでした。変わったのはソファとその上のブランケットだけ。Flare は画面全体を描き直し、見比べると小さなずれがわかります。
Lightlyn では同じです。クレジットは画像サイズだけで決まり、モデルには左右されません。料金をご覧ください。生成に失敗した場合は返却されます。
新規アカウントには 30 クレジット1、毎日のチェックインでさらに 3 クレジットをプレゼント。同じプロンプトを両方のモデルで何度か試せます。
はい、ネイティブで長辺 3840 ピクセルまで。3840 × 2160 のテストは Flare で 35 秒、Sunburst で 58 秒でした。
GPT Image 2.5、Flare、Sunburst は OpenAI のモデルです。Lightlyn は独立した製品で、OpenAI とは提携しておらず、その承認も受けていません。OpenAI のドキュメントからの引用は 2026年10月24日時点のものです。