Briaが画像編集モデル「FIBO 2」公開：首位獲得、4枚の画像合成に対応

Bria FIBO 2は、自然言語の指示だけで画像を生成・編集できるオープンウェイトモデルだ。マスクの手動作成に頼ることなく、テキストプロンプトで画像内の特定要素だけを直感的に変更できる。

Artificial Analysisの画像編集ベンチマークで首位を獲得し、従来のトップモデルであるQwen Image 2.1を僅差で上回った。学習データが100%ライセンス取得済み素材で構成されている点も特徴だ。

何ができるのか

FIBO 2の最大の武器は、最大4枚の参照画像を組み合わせる合成機能だ。

1枚目の人物に2枚目の複雑なドレスを着せ、3枚目のポーズを取らせ、4枚目の背景に配置するといった複合編集を指示通りに処理できる。ドレスの細部装飾まで再現できるが、脚部が一部欠落するなど軽微なエラーも確認されている。

写真の修復能力も高い。折れ目や亀裂が入ったモノクロの古い写真を、顔の造形を維持したまま傷を消し、自然に着色して復元できる。

極端に暗くホワイトバランスが青く崩れた写真でも、指示を与えることで元の自然な光量と色温度にほぼ完全に補正できる。

一方で極端な高解像度化や複雑な造形には課題が残る。極度にぼやけたオバマ元大統領の写真を高画質化すると実物と異なる顔立ちになり、複雑なキャラクター設定画では手元の杖が変形したり脚が極端に短くなったりする現象が見られた。

モデルサイズとライセンスの制限

ローカル導入のハードルは比較的低い。INT8量子化バージョンのサイズは8.4GBで、Qwen Image 2.1の7.26GBよりやや大きいものの、一般的なコンシューマー向けGPUで十分に動作する。

公式APIも用意されており、21:9などの12種類の追加アスペクト比や、コダックフィルム風などのスタイル指定にも対応している。

ただし利用規約には強い制約がある。FIBO 2のライセンスは非商用利用に限定されており、ウェイトを入手するには詳細な利用目的を記載した申請フォームの送信が必要となる。ライセンスの自由度ではQwenに明確な軍配が上がる。

なぜ重要か

複数画像の要素統合や写真補正を検証したい開発者にとって、FIBO 2は現時点で最も試す価値のあるオープンモデルの一つだ。クリーンな学習データに由来するコンプライアンスの高さも安心材料になる。

だが、実用面での壁は依然として高い。生成クオリティはQwen Image 2.1と同等水準にとどまる一方で、商用利用禁止の規約と審査制のダウンロード手順がプロダクション適用の足枷となっている。商用サービスへの組み込みを急ぐなら、現状では自由度の高いQwenを選んだほうが無難だ。