Bria Eraser vs Nano Banana 2.1：オブジェクト除去はどう選ぶ？

TL;DR

削除範囲を白黒の選択範囲で制御したいなら Bria Eraser を選び、テキストで除去対象を指示したいなら Nano Banana 2.1 を選びます。Eraser は1枚あたり $0.0575、本記事の Nano Banana 2.1 は 2K 設定で1枚あたり $0.018です。Eraser の価格と予算を見る。

Bria Eraser は HiAPI で公開済みで、元画像とマスクを用意すればすぐに始められます。以下では街景の通行人と卓上の小物という2組について、同じ元画像と同じ除去目標を使い、入力の準備、見える結果、接続時の変更点を比較します。

まず、選択に影響する差異を確認

判断項目	Bria Eraser	Nano Banana 2.1
編集目標	マスクに従って消去し背景を補完	テキストに従って参考画像を編集
本記事の入力	元画像 + 白黒マスク	同じ元画像 + プロンプト
削除範囲	白い選択範囲；黒は保持領域	テキストで対象と保持条件を記述
プロンプト	prompt を受け取らない	prompt が必須
本記事の設定	manual、preserve_alpha=false	16:9、2K、PNG
出力サイズ	入力サイズを維持；街景は 1360×768	本記事の2枚はいずれも 2752×1536
1枚あたりの費用	$0.0575	2K $0.018
準備作業	マスクを描いて境界を確認	対象と保持条件を明確に記述

Eraser の mask_type=automatic はマスクがセグメンテーションツールで生成されることを意味し、引き続き mask_url を渡す必要があります。既にアノテーションツールがあるレタッチ工程では選択範囲をそのまま再利用できます。写真とテキスト指示しかない場合、Nano Banana 2.1 はマスク準備の手間が省けますが、指示が保持すべき内容を変えていないか確認する必要があります。

同じ元画像・同じ除去目標での2組の結果

両者の目標の伝え方は異なるため、同一プロンプトや完全に同一パラメータのテストとは言えません。下図は同じ表示幅で外観を観察し、解像度とファイル形式の違いは各組の図注に記載します。画素数はどちらがより良く修正したかの判断には使いません。

街景：通行人を消し、石畳の道をつなぐ

共通の元画像 · Eraser のマスク

Bria Eraser	Nano Banana 2.1
Eraser を開いて元画像とマスクを用意；プロンプト不要。	Nano Banana の元プロンプトで生成

共通入力は 1360×768 PNG で、マスクも 1360×768 です。Eraser は完全な 1360×768 PNG、manual、preserve_alpha=false、$0.0575；Nano Banana 2.1 は 16:9、2K、PNG を使用し、実際は 2752×1536 で、現行価格では $0.018 です。

元画像中央のロングコートの通行人は両側の結果で見えなくなり、元の位置は石畳の道になっています。左側のカフェのテーブルと椅子、両側の鎧戸と花箱、右側の看板は識別できます。補完された路面のテクスチャはそれぞれ異なります。

Eraser の白い選択範囲は人物とその周囲のわずかな領域を覆っており、読者は削除境界を直接確認できます。Nano Banana のプロンプトはさらに、画面内に人物が全くいないことを明示し、保持すべき建物と家具を列挙しています。検収時には人物の元位置に沿って路面の継ぎ目を確認し、次にテーブルや椅子などの細い線を見るべきです。この組の縮小画像は、保持領域がピクセル単位で同一であることも、人物に隠れていた実際の石畳の配列が復元されたことも証明できません。

Nano Banana 2.1 の元プロンプト：

Remove the walking man from this photo completely and rebuild the cobblestone street behind him so the road surface is continuous. Keep the buildings, shutters, flower boxes, cafe furniture, the sign and the lighting exactly as they are. The final photo must contain no people at all.

両側のリクエストボディ（事前入力リンクはテキストのみを含み、元画像のアップロードとパラメータ設定は依然として必要）：

{
  "model": "bria-eraser",
  "input": {
    "image_url": "https://static.hiapi.ai/model-covers/2026/10/22/1792651217019-46c31ddb2b52110d-1792546025379-46c31ddb2b52110d-e1-street-src.png",
    "mask_url": "https://static.hiapi.ai/model-covers/2026/10/22/1792651218718-e5d2a17ae1d12d41-1792546025861-e5d2a17ae1d12d41-e1-street-mask.png",
    "mask_type": "manual",
    "preserve_alpha": false
  }
}

{
  "model": "gemini-nano-banana-2.1",
  "input": {
    "prompt": "Remove the walking man from this photo completely and rebuild the cobblestone street behind him so the road surface is continuous. Keep the buildings, shutters, flower boxes, cafe furniture, the sign and the lighting exactly as they are. The final photo must contain no people at all.",
    "image_input": [
      "https://static.hiapi.ai/model-covers/2026/10/22/1792651217019-46c31ddb2b52110d-1792546025379-46c31ddb2b52110d-e1-street-src.png"
    ],
    "aspect_ratio": "16:9",
    "resolution": "2K",
    "output_format": "png"
  }
}

卓上：紙くずとティーバッグを消し、白いマグカップを保持

共通の元画像 · Eraser のマスク

Bria Eraser	Nano Banana 2.1
Eraser を開いて元画像とマスクを用意；プロンプト不要。	Nano Banana の元プロンプトで生成

共通入力とマスクは 1360×768 PNG です。Eraser は manual、preserve_alpha=false、1枚あたり $0.0575；ここでは 1280×723 の表示用 WebP のみで、完全な PNG は提供されていません。Nano Banana 2.1 は 16:9、2K、PNG を使用し、実際は 2752×1536、1枚あたり $0.018 です。同じ表示サイズでの外観比較のみを行い、表示プレビューから完全な出力のピクセル細部を推測しません。

両側ともカップ右側の紙くずとティーバッグが除去され、元の位置は木製の天板になっています。Eraser の表示プレビューでは、カップ本体の右側に元画像の紙くず状の反射光斑がまだ残っています。Nano Banana の結果ではカップ本体の反射形状が変化しています。この差異はカップ表面の反射に関するものであり、卓上の紙くずがまだ削除されていないわけではありません。

Eraser を使う場合、除去すべき対象に物体のカップ表面への反射も含まれるかを確認してください。この例のマスクは卓上の小物を覆い、カップは黒い領域に残っています。Nano Banana を使う場合、変更された反射が保持要件に適合するかを確認してください。主体の削除、映り込みの処理、商品外観の保持は相互に関連する検収条件であり、卓上が空になったことだけを確認するのでは不十分です。

Nano Banana 2.1 の元プロンプト：

Remove the crumpled paper ball and the tea bag from this desktop photo completely and rebuild the wooden tabletop beneath them so the surface is clean and continuous. Keep the white mug, the window light, the shadow and the table edge exactly as they are.

両側のリクエストボディ（事前入力リンクはテキストのみを含み、元画像のアップロードとパラメータ設定は依然として必要）：

{
  "model": "bria-eraser",
  "input": {
    "image_url": "https://static.hiapi.ai/model-covers/2026/10/22/1792651221006-aa722fbf0b20a05d-1792546026337-aa722fbf0b20a05d-e2-desk-src.png",
    "mask_url": "https://static.hiapi.ai/model-covers/2026/10/22/1792651221809-62ffea31d7a220c4-1792546026769-62ffea31d7a220c4-e2-desk-mask.png",
    "mask_type": "manual",
    "preserve_alpha": false
  }
}

{
  "model": "gemini-nano-banana-2.1",
  "input": {
    "prompt": "Remove the crumpled paper ball and the tea bag from this desktop photo completely and rebuild the wooden tabletop beneath them so the surface is clean and continuous. Keep the white mug, the window light, the shadow and the table edge exactly as they are.",
    "image_input": [
      "https://static.hiapi.ai/model-covers/2026/10/22/1792651221006-aa722fbf0b20a05d-1792546026337-aa722fbf0b20a05d-e2-desk-src.png"
    ],
    "aspect_ratio": "16:9",
    "resolution": "2K",
    "output_format": "png"
  }
}

除去工程に応じてモデルを選ぶ

既に正確な選択範囲があり、編集境界を箇所ごとに再確認する必要がある場合は、まず Eraser を使ってください。白いマスクは削除する領域を明確に伝えられます。入力準備では、縁、靴、投影をそれぞれ考慮する必要があり、主体だけを覆う選択範囲がすべての要件を自動的に表現することを期待してはいけません。

写真が1枚しかなく、一文で削除対象を指定したい場合は、まず Nano Banana 2.1 を試してください。本記事の2組の目標はどちらも物体名で記述できますが、検収では保持物体もカバーする必要があります。カップ表面の反射の変化は、元画像を見返す必要がある例です。

バッチ処理では、マスク作成、プロンプト修正、人手による検収の時間をそれぞれ記録してください。2組の結果にはバッチ採用率や比較可能な所要時間が提供されていないため、1枚あたりの価格からレタッチ工程全体の効率を導くことはできません。

同じ出力枚数に必要な予算

出力枚数	Eraser	Nano Banana 2.1、2K
1	$0.0575	$0.018
100	$5.75	$1.80
1,000	$57.50	$18

2組のケースで両側それぞれ1枚を出力するため、合計4枚となり、上記の単価に基づく予算は $0.151 です。表は出力費用のみを計算し、マスク準備、人手による審査、追加候補は含みません。Nano Banana 2.1 には 1K が1枚 $0.011、4K が1枚 $0.029 という設定もあり、本記事の除去ケースは 2K を採用しているため、1K の価格を図注に当てはめることはできません。Nano Banana 2.1 の価格を見る。

インターフェース切り替え時に変更するフィールド

両側とも HiAPI の /v1/tasks インターフェースを使用します。タスクを送信して taskId を取得し、結果を照会します。各組の図の後の JSON はコピー可能なリクエスト構造です。リクエスト先はいずれも POST https://api.hiapi.ai/v1/tasks で、自身の API Key で認証します。

Eraser から Nano Banana 2.1 に切り替えるには、image_url を配列 image_input に変更し、mask_url、mask_type、preserve_alpha を削除し、さらに prompt、aspect_ratio、resolution、output_format を追加する必要があります。model だけを置き換えないでください。テキスト編集ではこのマスクを引き継がないため、削除境界をテキストで改めて表現し確認する必要があります。

逆方向に切り替える場合は、まず元画像のアスペクト比に一致するマスクを作成し、その後 Eraser のフィールドを使用してください。automatic は既にセグメンテーションツールで生成されたマスクに適しており、マスク入力の手間を省くものではありません。タスクが成功を返したら、結果をダウンロードしてサイズ、対象領域、保持領域を確認してください。完全な送信と照会のコードは Eraser API 接続 にあります。

よくある質問

Eraser は元画像のみを渡し、マスクを渡さなくてもよいですか？

いいえ。image_url と mask_url はどちらも必須で、automatic でもマスクが必要です。白が消去領域、黒が保持領域を示します。

なぜ両側で同じプロンプトを使用していないのですか？

Eraser は prompt を受け取らず、Nano Banana 2.1 はテキスト指示が必要です。両側は元画像と除去目標を共有し、それぞれの入力方式を使用し、出力サイズも異なります。

卓上の画像は元のピクセル細部の比較に使えますか？

いいえ。Eraser 側は 1280×723 の表示用 WebP のみです。物体の削除と反射の変化を観察できますが、完全な PNG の細部検収の代わりにはなりません。

同じリクエストで保持領域が完全に変わらないことを保証できますか？

これらのケースはピクセル単位の一致保証を確立していません。元画像と照らし合わせて保持すべき内容を確認してください。特に卓上のケースでは、カップ表面の反射が許容される変化の一部かどうかを確認する必要があります。

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さらにマスクの事例 · Eraser の価格と予算 · API 接続。

まず街景または卓上のケースを選び、対応する元画像とマスクを用意して、Bria Eraser を開く。テキストで除去目標を記述したい場合は、図の下の Nano Banana 2.1 元プロンプトの入口を利用できます。