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インフォグラフィック、図解、モールス信号、多言語テキストなど — ピクセルより前の構造化された推論。
UNI-1 · 統合インテリジェンス
UNI-1：Less Artificial. More Intelligent.
下に欲しい内容を書く — ワンクリックで生成。
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Features and availability may vary by region and product updates.
次の進化
UNI-1とは？
AI画像生成の新パラダイム
2026年に初公開された UNI-1 は、視覚推論と画像生成を単一の統合アーキテクチャに組み込んだ初の主要画像モデルです。
従来のパイプラインは言語モデルと画像生成を別々に繋ぎ、受け渡しごとに文脈が欠けます。UNI-1 はそのギャップを減らし、多ターンの創作をより一貫させます。
画像合成の前後で構造化された内部推論が可能 — 指示の分解、制約の解決、描画前の構成計画まで行います。
推論駆動の画像生成
常識に基づくシーン補完、空間推論、妥当性のある変換 — プロンプトに従うだけでなく理解します。
複数参照画像の合成
複数写真を一つの新しい構図に融合 — 別々のソースから人物・物体・環境を一つのシーンに。
文化に配慮した視覚知能
世界の美学、ミーム、マンガなど文脈に敏感な生成 — 汎用モデルが見落とすニュアンスを捉えます。
UNI-1でできること
推論駆動の画像生成
常識に基づくシーン補完、空間推論、妥当性のある変換 — プロンプトに従うだけでなく理解します。
複数参照画像の合成
複数写真を一つの新しい構図に融合 — 別々のソースから人物・物体・環境を一つのシーンに。
時間経過と加齢シミュレーション
一文のプロンプトで、固定カメラ角から幼少から老年までの変化を生成 — 身体的加齢や家族の変化などの因果も自動処理。
マルチターン会話での改善
文脈を保ったまま複数ターンで調整、76以上のアートスタイル、スケッチや視覚指示の入力、参照からの同一性・ポーズ・構図転送。
文化に配慮した視覚知能
世界の美学、ミーム、マンガなど文脈に敏感な生成 — 汎用モデルが見落とすニュアンスを捉えます。
高品質なテキスト描画
熟語や非ラテン文字を含む複雑な文字をほぼ誤りなく描画 — 多くの競合を上回る精度。
ベンチマーク：Google・OpenAI を上回る
推論系ベンチで Google Imagen 3 や OpenAI GPT Image 1 を上回り、物体検出では Gemini 3 Pro に迫る性能を、高解像度で約10〜30%低コストで実現。
RISEBench で時間・因果・空間・論理の各能力において最先端の結果。
人間嗜好の Elo で総合品質・スタイル編集・参照ベース生成で1位、テキストto画像で2位。
生成が理解を高める理由
理解のみのバリアントは ODinW-13 で43.9、生成込みのフルモデルは46.2。2.3点の改善は「創ることを学ぶと理解が上がる」ことの証拠であり、統合が性能倍増要因であることを示します。
料金：エンタープライズ品質、スタートアップに優しいコスト
2K解像度では UNI-1 のテキストto画像が約$0.09/枚、Imagen 3 が$0.101、Imagen 3 Pro が$0.134。
より多くの能力。より低いコスト。妥協なし。
価格はUSD。課金トークンに基づく。各画像（入出力）= 現行設定で2,000課金トークン。
エンドツーエンド創作ワークフローにおける UNI-1
単一のブリーフからテキスト・画像・動画・音声を協調する現代的なスタックは、共有空間で言語と画像トークンを交差するデコーダのみの UNI-1 に基づき、モデル連鎖なしで動きます。
Google Veo 3、ByteDance Seedream、ElevenLabs 音声モデルなど、他のフロンティアモデルと連携しながら計画・生成します。
実例：1年・$1,500万の国際キャンペーンを約40時間で多国向け低コスト版に — 厳格な社内QCを通過。
世界の主要ブランドに採用：
Publicis Groupe、Serviceplan、Adidas、Mazda など — 代理店規模の制作に。
仕組み：統合インテリジェンス・アーキテクチャ
従来の拡散にとどまらず純粋な自己回帰統合パラダイムを採用。GPT系と整合する純デコーダ Transformer。
テキストと画像を単一の交錯列として扱い入出力の両方に — 合成前後の構造化推論を可能に。
人間の建築家のような直感的創作プロセスに近づけ — 光、空間、構図を同時にシミュレート。
よくある質問
UNI-1とは？
2026年3月5日に発表された統合理解・生成モデル。単一のデコーダのみ自己回帰 Transformer で視覚推論と画像生成を統合。
Midjourney や DALL·E との違いは？
パターンマッチではなく、生成前後にプロンプトを推論し、計画し、文脈を理解して実行します。
どのベンチで優位？
RISEBench（推論に基づく視覚編集）で時間・因果・空間・論理の四領域でリード。
コストは？
2K API で約$0.09/枚 — 比較可能な Google モデルより10〜30%安価な場合があります。
無料で試せますか？
はい。本サイトで無料テスト可能です。APIは段階的に拡大 — 企業向けはサポートへ。
他にない強みは？
多参照合成、76+スタイル、マルチターン編集、スケッチto画像、同一性/ポーズ転送、年齢シークエンスなど — すべて統一推論アーキテクチャから。
今すぐ UNI-1 を始める
画像生成の階層は変わりました。UNI-1 は競争するだけでなく、AIの創り方を再定義します。
- 無料で試せる — 最初からAPIキー不要
- API — 早期アクセスのウェイトリスト
- チーム向け — インディからグローバル代理店まで
Unified Intelligence
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