ネイティブ2K、4K対応
標準出力は2K、印刷や大きなトリミングには4Kも利用可能。
GPT Image 2 AI画像ジェネレーター
OpenAIのGPT Image 2.0は、100語程度のブリーフを読み取り、そのすべてを反映しようとします。品質と解像度は1Kから4Kまで個別に制御できます。
- GPT Image 2
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ブリーフ全体を書き、それを正確に反映させる
GPT Image 2はOpenAIの画像モデルであり、その特徴的な動作は、長い指示が一般的な印象へと平均化されないことです。
ほとんどのモデルは、ブリーフが長くなるにつれて品質が低下します。5つ目の要件を追加すると2つ目の要件がひそかに消え、8つのオブジェクトを指定すると6つしか得られません。GPT Image 2は、複数部分からなる制約をまとめて保持できるように構築されており、OpenAIは指示追従の正確性を約98％としています。また、文字形を近似するのではなく、文字単位に近い精度でテキストをレンダリングします。
雰囲気ではなく具体的な要件がある画像にはGPT Image 2を使用してください。規制対象のパッケージングのカンプ、仕様に基づく製品画像、注釈付きレイアウト、複数オブジェクトの静物画像、そしてレビュアーがリストと照合して出力を確認するあらゆるものを作成できます。
GPT Image 2.0とは？
GPT Image 2はOpenAIが開発したAI画像生成モデルで、GPT Image 1.5およびGPT Image 1の後継であり、ChatGPTにおける画像生成を支えるモデルです。Virseは、チャットインターフェイスでは隠されている品質と解像度の制御機能とともに、これを直接提供します。
このモデルは、3つの大きな強みを中心に構築されています。
- 複数制約の指示追従（精度はおよそ98パーセントとされています）
- ほぼ文字単位の精度でのテキストレンダリング
- 単一モデル内での独立した品質および解像度制御
GPT Image 2は、同種の多くが使用する拡散アプローチではなく自己回帰アーキテクチャで動作し、OpenAIはこれにより前バージョンより3～5倍高速な生成が可能になったとしています。ネイティブ出力は2Kで、4Kも利用可能です。アスペクト比は3:1から1:3まで対応し、レンダリング品質はサイズとは独立してLow、Medium、Highから選択できます。
GPT Image 2の仕様一覧
3つの品質グレード
Low、Medium、Highを、出力サイズとは別に選択できます。
4つの出力サイズ
1K、2K、3K、4Kの各サイズが、すべての品質グレードで利用可能。
約98%の指示追従
複数パートからなるブリーフも、各要素が保たれたまま返ってきます。
アスペクト比3:1〜1:3
同じブリーフから、横長のパノラマから縦長の構図まで生成できます。
自己回帰アーキテクチャ
拡散モデルとは異なる生成アプローチで、3〜5倍の速度向上があるとされています。
GPT Image 2 AI画像ジェネレーターの主な機能
長いブリーフは書く価値があります
モデルは多数の制約を同時に保持するため、書いた詳細がそのまま結果の詳細になります。生成前に意図を要約してしまうモデルの場合とは異なり、ここでは100語の仕様書も無駄な労力ではありません。
品質とサイズは個別に調整可能
1つではなく2つのコントロールがあるため、大きなドラフトと小さな最終出力の両方が可能です。ほとんどのモデルは忠実度を出力サイズに結びつけており、両者を分ける手段を残していません。
文字単位に近いテキスト再現
見出し、ラベル、看板は近似ではなく読みやすい形で返ってくるため、文字を含む画像において、これはこの分野で最も強力なモデルの一つです。
一貫性のある複数オブジェクトのシーン
複数のオブジェクトが正しく関係し合う必要のある構図——表面に座っている、整合した影を落としている、1つの光の方向を共有している——でも、物理的に意味不明な状態へ崩れるのではなく、一貫性が保たれます。
参照画像入力
プロンプトと一緒に画像を提供すると、モデルはそれらを基に動作し、指定したものを保持し、依頼した部分を変更します。
GPTファミリー由来の世界知識
このモデルはテキスト系の兄弟モデルと同じ基盤知識を活用しており、そのため実在の物体、文脈、慣例を一から説明しなくても扱える点に表れています。
VirseでGPT Image 2を使って構築
固定要件のあるブリーフが、最初から完成形で届くことはほとんどありません。仕様書、ブランドガイド、参考写真、そして3回分のフィードバックをもとに組み立てられていきます。 Virseは、その素材を出力のすぐそばに保持します。ブリーフ、それが基づく参考資料、そしてそれに対するすべての生成結果が1つのキャンバス上に残るため、要件に照らして結果を確認するために別のウィンドウを開く必要はありません。
仕様をレンダーの横に保持
要件リストを画像の隣のキャンバスに置いておくことで、記憶ではなくソースに照らしてレビューできます。
低めで下書きし、高品質で納品
Lowグレードで構図を固め、内容の合意が取れたら、同じブリーフをMediumまたはHighで再実行します。
30以上のクリエイティブモデルにアクセス
キャンバスを離れたりブリーフを書き直したりせずに、GPT Image 2と30以上の他の画像・動画モデルの間を移動できます。
変更に合わせてブリーフをバージョン管理
フィードバックの各ラウンドで前回の横に新しい生成結果が作られるため、初稿から承認済みアセットまでの流れがそのまま残ります。
GPT Image 2で何を作成できますか？
仕様主導の商品画像
配置や仕上げに至るまで、書面の仕様と一致しなければならないレンダリング。
パッケージとラベルのカンプ
正確な商品名、説明文、法的に必要な文言を含むパッケージ正面レイアウト。
注釈付き図解
ラベルが装飾ではなく正確である必要がある断面図や説明用グラフィック。
複数オブジェクトの静物画
各アイテムの位置、スケール、影が指定されている配置。
インテリアと建築ビュー
大まかなムードではなく、記述されたプランに基づいて構築された空間。
エディトリアルイラスト
ブリーフに複数のアイデアが同時に含まれる記事向けのコンセプト画像。
VirseでGPT Image 2を使う方法
品質を低に設定する
画像に何を含めるべきかをまだ検討している間は、最も低いグレードから始めます。
仕様をすべて書く
すべての要素、その位置、そして正確でなければならない点を列挙します。ここでは長さが強みになります。
出力をリストと照合する
全体の印象ではなく項目ごとに比較し、欠けているものがあればその条項を追加します。
納品設定で再実行する
うまくいったブリーフを変更せず、目標サイズでMediumまたはHighに上げます。
GPT Image 2のプロンプトの書き方
有用なGPT Image 2プロンプトには、通常5つの要素が含まれます：
- すべてのオブジェクト
- その位置
- 照明
- カメラ
- 画像内テキスト
こう書く代わりに
居心地のよい読書コーナー。温かく心地よく、美しい自然光。
こう書く
ベイウィンドウに造り付けられた窓際の座席。色あせたグリーンのベルベットで張られ、左側に不揃いのクッションが3つ押し寄せられている。ハードカバーの本が開いたまま伏せて座面に置かれている。午後遅くの太陽が右から低い角度で差し込み、窓枠の影をクッションの上に落としている。ガラスの向こうには、ぼかされた庭。2メートル後ろから真正面に撮影され、座席がフレームの下3分の2を占めている。
GPT Image 2のプロンプト例
仕様どおりに作られたインテリア
出入り口から真正面、目線の高さで撮影された細長いギャレーキッチン。 左側の壁に沿って、真鍮のカップハンドルが付いたマットなセージグリーンのキャビネット。右側にはオープンシェルフがあり、白い陶器のボウル6個が一列に並んでいる。奥には窓があり、ブラインドは半分下ろされている。 窓からの曇天の自然光のみで、人工照明はなく、影は柔らかい。 床は、ランニングボンドパターンで敷かれた無釉のテラコッタタイル。
複数オブジェクトの静物
風化したオーク材のテーブルに4つの物が配置され、45度上から撮影されている。 左奥にピューター製の水差し、その手前に畳まれたグレーのリネンクロス、クロスの右側にくるみが3つ散らばり、右手前の角に洋梨が1つ置かれている。 各物体は、左上からの単一光源と一致する影を落としている。くるみは少しずつ離れて置かれ、どれも触れ合っていない。 落ち着いた色調、控えめなコントラスト、左から右へ走る木目が見える。
正確なコピーを含むラベルのコンプ
無地のクリーム色の背景を前に、真正面から撮影された長方形の保存食の瓶。 正面ラベルには、上部3分の1に細いセリフ体でORCHARD ROWと書かれ、その下に半分のサイズのイタリック体で「Damson & Bay Leaf」、下端にはスモールキャップで「227g」と記されている。 左前方からの暖かく均一な光で、瓶の右側に柔らかな影が1つできている。 ラベルは瓶の高さの中央60パーセントを占め、左右の余白は均等。
GPT Image 2とGPT Image 1.5およびGPT Image 1の比較
| 比較項目 | GPT Image 1 | GPT Image 1.5 | GPT Image 2 |
|---|---|---|---|
| 品質管理 | なし | なし | Low / Medium / High |
| 解像度管理 | なし | なし | 1K / 2K / 3K / 4K |
| アーキテクチャ | 拡散モデル時代 | 拡散モデル時代 | 自己回帰型 |
| 生成速度 | ベースライン | ベースライン | 前世代より3～5倍高速 |
| テキスト描画 | おおよそ | 改善済み | ほぼ文字単位 |
| 引き続き使う価値がある用途 | 既存のアセットセットとの整合 | 既存のアセットセットとの整合 | すべての新規制作 |
GPT Image 2でより良い結果を得るためのヒント
必要だと思う以上に詳しく書く
これは、長いブリーフのほうがより良い画像を返す珍しいモデルです。あなたが省いたディテールは、モデルが代わりに選ぶディテールになります。
オブジェクトだけでなく位置も指定する
「左奥に水差し」は実行可能な指示です。「水差し」だけでは配置が偶然任せになり、レビューコメントで指摘されるのはたいてい配置です。
あらゆるテキストを一字一句そのまま入力する
画像内に表示したい文字は、プロンプト内に書く必要があります。説明されたテキストは、架空のテキストになります。
品質とサイズは頭の中で分けて考える
品質は画像のレンダリングの良し悪しを変え、サイズは画像の大きさを変えます。両方を同時に変えると、どちらが差を生んだのか判断できなくなります。
画像ワークフローのためのツール
デザインアセットの作成、編集、準備に特化したツールをご覧ください。
ツールデザインプロンプトジェネレーター
多くのデザインプロンプトは、地味な細部で失敗します。アスペクト比が間違っている、ブランドカラーが抜けている、どのテキストをどこに収めるべきかの記載がない、といったことです。目的、対象読者、形式、制約を列挙すれば、画像モデルがそれらすべてを実際に把握できる構造のプロンプトを作成します。無料のVirseクレジットから始められます。
ツールタイポグラフィ効果ジェネレーター
木に彫り込まれた文字は、液体金属で鋳造された文字とは光の下で異なる振る舞いをします。そして、1つのプロンプトだけで偶然その両方を正しく表現することはできません。テキストを入力し、素材を指定すれば、文言をそのまま保ちながら、その素材が実際にどのように光を受けるべきかを導き出した効果が返ってきます。無料クレジットで最初のバージョンを作成できます。
ツールランディングページビジュアルジェネレーター
結局作られないページに、開発者の1週間を費やす必要はありません。商品写真とセールスポイントをアップロードすれば、誰かがページビルダーに触れる前に、ヒーローショット、ベネフィットブロック、クロージングオファーまで、1スクロールに収まるフルページのビジュアルを確認できます。しかも最初のバージョンは無料です。
その他のAI画像モデル
モデルNano Banana Pro
Generate studio-grade 4K images with Nano Banana Pro, blending multiple references while holding characters, products, and typography consistent.
- モデル
Qwen Image 3.0 Pro
Alibaba's Qwen Image 3.0 Pro renders type as language across a dozen scripts, holding legibility down to ten pixels in dense layouts.
- モデル
Reve v2
Reve AI's second-generation model builds an addressable layout of positioned elements before it renders, so a specified arrangement comes back arranged.
GPT Image 2 FAQ
GPT Image 2.0とは？
GPT Image 2はOpenAIの画像生成モデルで、GPT Image 1.5およびGPT Image 1の後継です。独立した品質設定と1Kから4Kまでの解像度を備え、2Kでネイティブ出力できます。
GPT Image 2は4K画像を生成できますか？
はい、すべての品質グレードで可能です。ネイティブ出力は2Kで、印刷や大きなトリミング向けに4Kも利用できます。
GPT Image 2は無料ですか？費用はいくらですか？
GPT Image 2はVirseの有料プランで利用できます。生成は画像ごとの課金ではなく月間クレジット枠を使用し、上位プランではフェアユースの範囲内で無制限になります。現在のプラン料金はVirseの料金ページに掲載されています。
Low、Medium、High設定の違いは何ですか？
これらはコンテンツではなく、レンダリングの忠実度を制御します。同じプロンプトなら各グレードで同じ画像が生成されますが、HighではLowでぼやける細部、質感、エッジまで鮮明に表現されます。
GPT Image 2はGPT Image 1.5とどう違いますか？
GPT Image 2はより新しく、自己回帰アーキテクチャで動作し、3〜5倍高速に生成でき、以前のバージョンにはない品質と解像度のコントロールが追加されています。
GPT Image 2は画像内のテキストを描画できますか？
はい、文字単位に近い精度で可能です。テキストを入れるように説明するのではなく、プロンプトに正確な文言を入力してください。
GPT Image 2は参照画像をもとに作業できますか？
はい。文章による指示と一緒に画像を提供すると、モデルはテキストだけでなくそれらの画像ももとに生成します。
VirseでGPT Image 2を使うには？
モデル一覧から選択し、サイズと品質グレードを選び、指示を書いて生成します。コンテンツがまだ固まっていない間はLowグレードから始めてください。