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【PixAI × zeta コラボ企画】
PixAI × zeta オリキャラコンテスト2026 本日スタート!
あなたのOC、イラスト1枚で終わらせていませんか?PixAIで描いたら、zetaで性格と物語、そして「声」を与えよう。
開催期間:10月23日(金)~11月4日(水)
3部門・受賞者76名
賞品総額:PixAIクレジット1億8,000万+zetaピース35万9,000
イベントページをXでシェアすると、創作に使える5,000クレジットをプレゼント!
▼ 今すぐ参加 ▼
pixai.art/ja/event/zeta
PixAI × zeta「みんなのおすすめオリキャラ」開催!
zetaのコラボ特設ページでお気に入りのオリキャラを見つけて、思わず話してみたくなるその魅力をみんなに紹介しよう!
賞品総額:
PixAIクレジット36,000,000+zetaピース84,000(受賞者計30名)
開催期間:
10月26日(月)~11月4日(水)
参加方法:
1. zetaのコラボ特設ページからオリキャラ1人を選択
2. プロット詳細ページ(カバー画像はPixAIで生成したもの)をスクリーンショット
3. #PixAIxzeta2026 とzetaのプロットリンクを付けて、Xに投稿
任意:キャラクターが好きな理由や、お気に入りのチャットのやり取り、自分のオリキャラのさまざまな姿の画像なども、ぜひ一緒にシェアしてください!
審査基準:
いいね数や表示回数ではなく、投稿からオリキャラの魅力がどれだけ伝わるかを基準に、zetaが審査します。
賞品:
1等(3名): 1名あたりPixAIクレジット6,000,000+zetaピース10,000。さらに、zetaのイベント結果発表ページでも紹介!
2等(9名): 1名あたりPixAIクレジット1,000,000+zetaピース3,000
3等(18名): 1名あたりPixAIクレジット500,000+zetaピース1,500
Tsubaki.3の開発パイプライン全体を、1枚の図で紹介します。
まずtext-to-imageの事前学習と中間学習を共通で行い、その後、2つの経路に分かれます。
・text-to-image経路:事後学習 → 蒸留 → 蒸留後の強化学習(RL)
・コンテキスト内生成の経路:画像条件付きデータを用いた事前学習の継続 → 独自の蒸留
フルモデルがTsubaki.3、蒸留版がFlashです。
28日間、お読みいただきありがとうございました!
レポート全文、「Tagger 1.0」、採用情報はこちら:
pixai.art/tsubaki-3/report
【#PixAITsubakiV3 は何ができる?】
PixAIの技術レポートをもとに、Tsubaki.3の能力を詳しく紹介します!
画像生成技術はすでに大きく進歩していますが、アニメイラストの分野では、多様なスタイル、複数のキャラクター、複雑なポーズ、アーティスティックなカメラアングルなど、まだ十分にカバーしきれていないニーズが数多くあります。
Tsubaki.3は、こうした課題に対応するために開発されたマルチモーダル基盤モデルです。テキストからの画像生成とコンテキスト内生成の両方に対応し、アニメ創作コミュニティのために設計されています。
PixAI retweeted
▰ #PixAIMusicJam 単独版公開記念 ▰
榊原ゆいさんの回
youtu.be/6ukaFSncNOQ
あわせて榊原ゆいさんの直筆サイン入りアクリル色紙を
抽選で2名様にプレゼント🎁
〜11/2(月)23:59まで
絵柄には、番組で2曲それぞれの歌唱シーンの背景として実際に使われたイラストを採用。
1曲につき1枚だけの非売品です。
▼応募方法
①@PixAI_Official をフォロー
②この投稿をRP
※発送は日本国内のみとさせていただきます
#PixAI4周年
▰ #PixAIMusicJam 単独版公開記念 ▰
榊原ゆいさんの回
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抽選で2名様にプレゼント🎁
〜11/2(月)23:59まで
絵柄には、番組で2曲それぞれの歌唱シーンの背景として実際に使われたイラストを採用。
1曲につき1枚だけの非売品です。
▼応募方法
①@PixAI_Official をフォロー
②この投稿をRP
※発送は日本国内のみとさせていただきます
#PixAI4周年
Tsubaki.3 Flashとは?
Tsubaki.3 Flashは、Tsubaki.3の蒸留版です。
蒸留では、多ステップの教師モデルよりも大幅に少ないネットワーク評価回数で生成できるよう、生徒モデルを学習させます。関連する研究として、DMDとDMDRがあります。
蒸留では、細かなテクスチャやディテールが失われがちです。そこでFlashの生徒モデルには、独自開発の美的評価モデルを用いた、報酬に基づくアラインメントの工程を追加しました。
通常版のTsubaki.3とFlashは、別々のモデルとして提供されています。レポートに掲載したtext-to-imageの評価は、通常版のTsubaki.3を対象としています。
【#PixAITsubakiV3 は何ができる?】
PixAIの技術レポートをもとに、Tsubaki.3の能力を詳しく紹介します!
画像生成技術はすでに大きく進歩していますが、アニメイラストの分野では、多様なスタイル、複数のキャラクター、複雑なポーズ、アーティスティックなカメラアングルなど、まだ十分にカバーしきれていないニーズが数多くあります。
Tsubaki.3は、こうした課題に対応するために開発されたマルチモーダル基盤モデルです。テキストからの画像生成とコンテキスト内生成の両方に対応し、アニメ創作コミュニティのために設計されています。
PixAI iOS版 App Storeでの一時配信停止について
PixAIをご利用の皆さまへ
現在、PixAI iOSアプリはApp Storeでの検索およびダウンロードができない状態となっております。早期の配信再開に向けて、Appleと協議を進めております。ご不便をおかけし、誠に申し訳ございません。
以下の点にご注意ください。
すでにアプリをインストール済みの方は、引き続きご利用いただけます。ログインも通常どおり可能です(「Appleでサインイン」については次の項目をご確認ください)。生成機能およびアカウントデータへの影響はございません。
「Appleでサインイン」は一時的にご利用いただけません。その他のログイン方法は通常どおりご利用いただけます。「Appleでサインイン」のみを連携されている方は、アプリ内のサポートまでお問い合わせください。ログインできるようサポートいたします。
アプリ内での購入(メンバーシップ、クレジットなど)は一時的にご利用いただけません。また、ご契約中のメンバーシップもアプリ内では更新できない状態となっております。
配信再開までは、PixAIアプリを削除しないようお願いいたします。削除すると再ダウンロードができなくなります。また、システムによる自動削除を防ぐため、「設定」→「App Store」で「非使用のAppを取り除く」をオフにすることをおすすめします。
配信が再開され次第、速やかにお知らせいたします。ご不明な点がございましたら、アプリ内のサポートまでお気軽にお問い合わせください。
ご理解とご協力のほど、よろしくお願いいたします。
PixAIチーム
Tagger 1.0 vs v0.9:キャラクターで+10.4ポイント
前バージョンのpixai-tagger v0.9と、同じプロトコル・共通のタグ語彙(General 8,407タグ、Character 2,099タグ)を用いて比較しました。
・General micro-F1:0.598 → 0.666(+6.8pt)
・Character micro-F1:0.820 → 0.924(+10.4pt)
macro-F1とmAPも、両カテゴリで改善しています。
学習に使用していない80,531枚の評価用データセットでは、Character macro-F1が0.875、Copyright macro-F1が0.778でした。
GeneralとMetaでは、出現頻度の低いタグの予測精度にまだ課題があります。人によるレビュー前の一次的なタグ付けとして活用するのが効果的です。
【#PixAITsubakiV3 は何ができる?】
PixAIの技術レポートをもとに、Tsubaki.3の能力を詳しく紹介します!
画像生成技術はすでに大きく進歩していますが、アニメイラストの分野では、多様なスタイル、複数のキャラクター、複雑なポーズ、アーティスティックなカメラアングルなど、まだ十分にカバーしきれていないニーズが数多くあります。
Tsubaki.3は、こうした課題に対応するために開発されたマルチモーダル基盤モデルです。テキストからの画像生成とコンテキスト内生成の両方に対応し、アニメ創作コミュニティのために設計されています。
▰ #PixAIMusicJam 単独版公開記念 ▰
片霧烈火さんの回
youtu.be/UITBbZ4FfUw
あわせて片霧烈火さんの直筆サイン入りアクリル色紙を
抽選で2名様にプレゼント🎁
〜11/2(月)23:59まで
絵柄には、番組で2曲それぞれの歌唱シーンの背景として実際に使われたイラストを採用。
1曲につき1枚だけの非売品です。
▼応募方法
①@PixAI_Official をフォロー
②この投稿をRP
※発送は日本国内のみとさせていただきます
#PixAI4周年
PixAI × zeta オリキャラコンテスト2026、いよいよ開幕!
PixAIでOCを創って、zetaのプロットで命を吹き込もう!
pixai.art/event/zeta
#PixAIxzeta2026
ついに開幕!🎉
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
zeta × PixAI オリキャラコンテスト2026!🎨
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お待たせしました!
本日15:00より、ついにzeta × PixAI コラボイベントがスタート! ✨
あなたのオリキャラをPixAIでイラストに、zetaでプロットに! 想像していたキャラクターを形にして、コンテストに参加しよう!💖🎁
開催期間:10月23日(金)15:00 ~ 11月4日(水)23:59
そして、まだまだお楽しみが…!👀 📢
10月26日からはSNS連動”推し布教イベント”もスタート予定!
今のうちにお気に入りのオリキャラをじゃんじゃん生み出して、推し布教イベントに備えよう!🔥
👉 イベントの詳細・参加方法はアプリ内の専用タブより確認
さあ、あなたのオリキャラを世界に届けよう!🚀✨
#PixAIxzeta2026
友だち招待の報酬が50,000クレジットにアップ!🎉
いつもPixAIをご利用いただき、ありがとうございます!日頃の感謝を込めて、友だち招待の報酬を20,000クレジットから50,000クレジットに増量しました。招待した方も、招待された友だちも、それぞれ50,000クレジットを受け取れます。
招待報酬の受け取り方
1. 自分の招待リンクをコピーして、友だちに送る
2. 友だちがリンクから新規登録し、1回以上生成して、2日ログインする
3. 条件達成から24時間以内に、2人とも50,000クレジットを受け取れます
PixAIを気に入っていただけたら、ぜひ友だちにも教えてあげてください。いっしょに創作を楽しみましょう!
今すぐ友だちを招待:pixai.art/user-referral
「Tagger 1.0」をオープンソース化しました
Tsubaki.3の学習データ整備に使用した、アニメ概念タガー「Tagger 1.0」を公開しました。
・骨格:SAM 3のViTDet系画像エンコーダを採用。入力解像度は1008×1008、全32ブロック。高解像度の特徴量を活用し、類似したアニメ関連の概念も細部まで捉えて区別します。
・分類ヘッド:30,877種類のタグを予測
・学習時のみの工夫:小規模な再構成デコーダで特徴量を共有し、視覚的な細部の情報が失われるのを防ぎます。
重み・モデルカード:
huggingface.co/pixai-labs/pi…
【#PixAITsubakiV3 は何ができる?】
PixAIの技術レポートをもとに、Tsubaki.3の能力を詳しく紹介します!
画像生成技術はすでに大きく進歩していますが、アニメイラストの分野では、多様なスタイル、複数のキャラクター、複雑なポーズ、アーティスティックなカメラアングルなど、まだ十分にカバーしきれていないニーズが数多くあります。
Tsubaki.3は、こうした課題に対応するために開発されたマルチモーダル基盤モデルです。テキストからの画像生成とコンテキスト内生成の両方に対応し、アニメ創作コミュニティのために設計されています。
⚠️ サービス障害発生のお知らせ
現在、内部サービスの不具合により、PixAI および Mio.2 の生成機能に影響が出ております。
ご利用の皆さまには多大なご迷惑をおかけしておりますことを、心よりお詫び申し上げます。チームが現在全力で復旧対応にあたっております。ご理解とご協力を賜りますようお願い申し上げます。
PixAIチーム






























