P-H3-Imageを4090で動かした：4Kがいらないならこっち？イラスト・アニメに強い軽量版H3

2026年11月14日

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ざすこ

公式のH3-Imageの1週間前に、「P-H3-Image」っていう名前のそっくりな画像AIも出てたよね。こっちはどうなの？

ジェネコ

こっちもRTX 4090で実際に動かして、同じ12本のお題で比べてきたジェネ！軽くて速いのが自慢のモデルジェネ！

2026年11月3日に、AIモデルを軽く速くする技術の会社PrunaAI（プルーナ・エーアイ）が公開した画像生成・編集モデル「P-H3-Image」。動画生成AI「MiniMax H3」を、静止画専用に作り直したモデルです。この記事では、P-H3-Imageの基本、すごい所、手元のPCでの実測、公式の「MiniMax H3-Image」との選び分けまでを、無料でまとめます。

P-H3-Imageは、公式のH3-Imageを検証したときに「5つの画像AIのガチ比較」の選手としても一緒に回しています。その全部の記録は「MiniMax H3-Image 制作記録館 #1」に、公式版の紹介は「MiniMax H3-Imageの紹介記事」にあります（どちらも無料）。

P-H3-Imageとは：動画AIから生まれた、軽い画像AI

P-H3-Imageは動画AIから生まれた画像AI。8ステップ・8MP・編集は最大8枚・動画と音声は出ない

動画は、少しずつ違う絵がたくさん並んだパラパラ漫画のようなもの。きれいな動画を作れるAIは、1枚1枚の絵を描く力も強く持っています。PrunaAIは、MiniMax H3のその力だけを取り出し、余分な部品を小さく作り直して、静止画を出す専用のモデルにしました。

項目	中身
標準の大きさ	約800万画素（8MP）。正方形なら2912×2912
描く手数	8ステップ。CFG（注文への従いやすさを強める仕組み）もネガティブプロンプトも使わない
編集	最大8枚の画像を渡せる。1枚目が直す絵、残りは参考
重み（モデルのファイル）	Hugging Faceで無料公開。最小の構成は約20GB
使い方	ComfyUI（コンフィーユーアイ：部品をつないで画像を作るソフト）0.44.0以降の標準テンプレート。カスタムノード不要

名前の似たモデルに注意：「P-H3-Image」のPはPrunaの頭文字です。一週間後（11月10日）にMiniMax公式が出した「MiniMax H3-Image」とは、作った会社も大きさも規約も違う別のモデルです。

P-H3-Imageのすごい所5つ

生まれ方：すでに強かった動画AIの「1コマを描く力」を、静止画に回した。ゼロから学習させない新しい作り方
速さ：元のH3は50回くり返して描いていたのを、蒸留（じょうりゅう：大きなモデルの答え方を小さなモデルにまねさせて覚えさせること）で8回に
大きさ：最初から8MP。Viduで使っているGPT Image 2の2K（約370万画素）の約2.3倍の画素数
軽さ：元のH3の重みは143GB。P-H3-Imageは最小20GBで、家庭用の24GBのGPUに収まる
編集：キャラシートなどの画像を見せて、場面を変えた絵を描かせられる

うちのRTX 4090で、8MPが約45秒

RTX 4090（24GB）で実際に動いた。VRAMのピーク約23.7GB、8MPで1枚約45秒、12題すべて成功

ざすこのPC（RTX 4090・VRAM 24GB、メモリ64GB）に、公式H3-Imageの検証と同じ専用のComfyUI（0.45.0）を用意して、PrunaAIが配っているint8版（数字の細かさを落として小さくした版）の本体で12本のお題を描かせました。

実測（ワガハイ調べ・2026-11-13）	P-H3-Image	公式H3-Image
1枚の時間（中央値）	8MPで約45秒（19〜167秒）	4MPで約85秒（49〜243秒）
GPUのメモリ（VRAM）	最大約23.7GB	最大約23.8GB
PCのメモリ	最大約57GB	最大約61GB
12題の結果	すべて成功	すべて成功

画素数が2倍の8MPを描いているのに、公式のH3-Image（4MP）より短い時間で終わりました。開発元の測定でも、業務用のGPU（B200）で4MPが2.6秒（元のH3は12.4秒）と発表されています。こちらは開発元の数字です。

イラスト・アニメ調は、P-H3-Imageがいい感じ

5つの画像AI（公式H3-Image・P-H3-Image・GPT Image 2・Nano Banana Pro・SD Forge）に、同じお題を1枚ずつ描かせた中から、イラストとアニメ調のお題を並べます。

お題5 アニメ調イラストの比較。左からSD Forge、MiniMax H3-Image、P-H3-Image、GPT Image 2、Nano Banana Pro — お題5「黄色いレインコートで自転車に乗る、雨上がりの川沿い」のアニメ調。中央がP-H3-Image

お題7 ざすこのSDXL作品を参照に、雨の夜の街。左端が参照にしたSDXL作品 — お題7：ざすこがSDXLで描いた絵をお手本に「同じキャラで雨の夜の街」

お題9 メイドのSDXL作品を参照に雨の夜の街。左から参照、MiniMax H3-Image、P-H3-Image、GPT Image 2、Nano Banana Pro — お題9：メイド服のキャラ。左端がお手本のSDXL作品

お題8 金髪の女の子のSDXL作品を参照に雨の夜の街。左から参照、MiniMax H3-Image、P-H3-Image、GPT Image 2、Nano Banana Pro — お題8：金髪の女の子。左端がお手本のSDXL作品

ざすこ

4Kを求めないなら、P-H3-Imageの方がいいっていう場面も多いんじゃないかな。とくにイラスト系、アニメ系は、P-H3-Imageの方がいい感じに描けてる気がする！

ざすこの判定は上のとおりです。お手本にしたキャラの髪の色・服・アクセサリーを保ったまま、線と塗りもアニメのイラストらしくまとまっています。公式H3-Imageの強みは4K級の大きさと文字の正確さなので、大きさと文字が要らないイラストなら、軽くて速いP-H3-Imageを先に試すのがおすすめです。

なお、どれも1題1枚ずつの比較です。キャラのイラストの美しさそのものはSDXL（ざすこのLoRA込み）、編集も含めた安定感と参照への忠実さはGPT Image 2が上、という11月13日の判定は変わっていません。

キャラシートを見せて、別の場面を描かせる

左がジェネコの基本キャラシート、右がP-H3-Imageの出力。カフェのカウンターで両手でカップを持つジェネコ — ジェネコのキャラシートを見せて「カフェのカウンターで、両手でカップを持って」

眉、ω（オメガ）の形の口、横向きのブロック模様まで、ジェネコの決まりごとを保ったまま描けました。編集は、1枚目に見せた絵を直す仕組みです。注文には「何を残して、何を変えるか」を先に書くと、場面全体を描き直されにくくなります。

注意点は、参照つきの編集だと出力が参照画像と同じくらいの大きさ（今回は約1.6MP）になることです。大きく出したいときは、参照画像の画素数を上げます。

弱点：文字と、細かいところ

公式が認める弱点。手・背景の小さな人物・2〜4MPは崩れやすい・細かい文字・注文に敏感・文字の誤字

お題3 文字入りポスターの比較。左からSD Forge、H3-Image、P-H3-Image、GPT Image 2、Nano Banana Pro — お題3「みちくさ珈琲」のポスター。P-H3-Imageは「珈叶」と誤字になりました（中央）

文字が主役の絵は、公式のH3-ImageかGPT Image 2の出番です。ほかにも、手の形や背景の小さな人物が崩れることがあり、2〜4MPの小さめの大きさだと崩れが増える、と開発元自身が書いています。8MPのまま使うのが基本です。

公式H3-Imageとの選び分け

こんなとき	選ぶモデル
イラスト・アニメ調を、手元で速く何枚も	P-H3-Image
8MPあれば足りる背景・小物・実写風の素材	P-H3-Image
4K以上（16MP級）の大きな1枚	公式H3-Image
日本語を含む文字入りのデザイン	公式H3-Image（またはGPT Image 2）
参照画像を何枚も使った合成	公式H3-Image（最大16枚）
キャラの決定版のイラスト	SD Forge（ざすこLoRA）／GPT Image 2