GPT Image 2
by OpenAI
最大4Kのフォトリアルな品質を実現するOpenAIの次世代画像モデル
Model
Enhance type
Quality
Aspect ratio
Batch
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Strengths & trade-offs
The text-in-image champion
Strengths
- Best-in-class text rendering inside images
- Handles long, complex prompts reliably
- Up to 4K with strong photorealism
Trade-offs
- Most expensive per image
- Slower than the lighter models
Best for: Ads, posters, and anything with readable on-image text
See how GPT Image 2 compares to other models →GPT Image 2 が最も得意とすること
純粋に視覚的な美しさを追求する画像モデルとは一線を画す、GPT Image の強みです。
複数指示への対応
複数の具体的な指示を含むプロンプトを、そのまま指示として実行します。Flux Pro が視覚的に、Veo が映像的に解釈するのに対し、GPT Image は言語をそのまま忠実に実行します。
画像内テキストの描画
当プラットフォームでも屈指のテキスト描画力を備えます。ブランドロゴの文字、商品ラベル、エディトリアルな書体まで対応。文字の確認は依然として必要ですが、その基準は非常に高い水準です。
会話形式のプロンプト
専門的な記法を使わず、欲しいものを自然な言葉で伝えられます。この扱いやすさが、画像 AI を初めて使うチームにとって最適な出発点になります。
モダリティをまたいだ編集
既存の画像を、変更点を自然な言葉で伝えるだけで編集できます。GPT ファミリーとのマルチモーダルな統合により、編集作業はパラメータ操作ではなく会話形式で進みます。
DesignerBox で GPT Image 2 を使う方法
言語を起点にした解釈を活かす 5 つのステップ。
Examples from GPT Image 2
Four frames showing how GPT Image 2 interprets the same scene with one attribute varied per frame.
First variation
Second variation
Third variation
Fourth variation
GPT Image 2 と他モデルの使い分け
画像モデルを選ぶための 6 つの判断基準。
GPT Image 2 が向くケース：テキストを含むエディトリアル制作
SNS タイル、ブログのヒーロー画像、エディトリアルなレイアウト、ニュース向けグラフィック。最高峰のフォトリアリズムよりも、テキストの内容と指示の正確さが重要な場面すべてに。
GPT Image 2 が向くケース：会話形式の編集
何度も調整を重ねる制作に向いた場面。クライアントとの反復サイクル。変化し続けるブリーフ。編集の強さが、反復作業に最適なモデルにしています。
GPT Image 2 が向くケース：言語に富んだプロンプト
複雑な物語性や指示を含むプロンプト。専門的な記法ではなく自然な言葉で書く、画像 AI を初めて使うチームに。
GPT Image 2 が向かないケース：最高峰のフォトリアリズム重視
商品写真の忠実さで頂点を狙うなら、Flux Pro 1.1 が上回ります。GPT Image も優秀ですが、フォトリアリズムの頂点は別のモデルの領域です。
GPT Image 2 が向かないケース：独自の視覚的スタイル
GPT Image には見て分かる独特の視覚的スタイルがあります。特定の参照スタイルに合わせるブランド制作では、スタイル転写に強いモデルの方が優れることが多いです。
似た用途では Nano Banana Pro と比較を
GPT Image 2 と Nano Banana Pro は、どちらも会話形式の編集とテキスト描画に優れます。視覚的なスタイルは異なるので、自社ブランドに合う出力スタイルで選びましょう。多くのチームがプロジェクトごとに両方を使い分けています。
