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GPT Image 2

GPT Image 2

ネイティブThinking Mode、95%超のテキストレンダリング精度、生成中のWeb検索、最大16枚の参照画像に対応したOpenAI最先端の画像生成モデル。正確なタイポグラフィ、一貫性のあるキャラクター、多言語テキスト対応で、プロダクション品質のビジュアルを生成できます。

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About

GPT Image 2について

GPT Image 2(ChatGPT Images 2.0)は、GPT-4o画像生成の後継として2026年4月にリリースされたOpenAIの最新画像モデルです。組み込み推論機能を備えた初のOpenAI画像モデルであり、ラテン文字および非ラテン文字のテキストレンダリングで95%超の精度を達成しています。2K解像度出力、3:1から1:3までの連続アスペクト比に対応し、単一のプロンプトから最大8枚の一貫した画像を生成できます。Thinking Modeでは、生成中にWeb検索を行い、アップロードされたブランドガイドラインを分析し、レンダリング前に出力を自己検証します。

GPT Image 2について

GPT Image 2の主な特長

推論・精度・多言語対応を備えたプロダクション対応のAI画像生成

Core Features Overview

ネイティブ推論エンジン

GPT Image 2のThinking Modeは、画像生成前に推論パスを追加します。最新の参考情報をWeb検索し、アップロードされたPDFやブランドガイドラインを分析し、レイアウトと構図を計画し、レンダリング前に出力を再確認します。ブランド準拠の正確さ、時事性の高いビジュアル、複数ステップのクリエイティブ指示が必要な複雑なプロンプトに最適です。

プロンプト
Output (Example)

正確な栄養成分表示、バーコード、多言語成分表を含む製品パッケージのモックアップ

複雑なテキスト主体のレイアウトを正確にレンダリング

ネイティブ推論エンジン Example

正確なデータラベルとグラフテキストを含む、世界的なAI導入トレンドを示すインフォグラフィック

正確なタイポグラフィによるデータ可視化

ネイティブ推論エンジン Example

業界最高水準のテキスト精度

従来のAI画像モデルはテキストをテクスチャとして扱い、歪んだ出力を生成していました。GPT Image 2は、タイポグラフィ、カーニング、階層、スペルを unprecedented な精度で処理します。見出しはフル解像度でシャープに、小さなキャプションも判読可能に、SKU、日付、価格、ラベルはプロンプトに忠実に従います。メニューカード、会議バッジ、製品パッケージ、編集用レイアウトでテスト済みです。

プロンプト
Output (Example)

正確な日本語文字、価格、料理説明を含む日本食レストランのメニュー

ラテン文字混じりの日本語テキストレンダリング

業界最高水準のテキスト精度 Example

名前、役職、会社ロゴを含む会議用バッジのテンプレート

プロダクション規模での小さなテキストの可読性

業界最高水準のテキスト精度 Example

マルチ参照画像システム

GPT Image 2は1回のリクエストで最大16枚の参照画像を受け付け、個別設定なしで自動的に高精細処理します。これにより、キャラクターのゆらぎ、製品ディテールの欠落、生成間でのスタイル不一致を解消します。厳格な視覚的一貫性が求められるEコマース商品カタログ、ブランドコンテンツシリーズ、キャラクターデザインワークフローに最適です。

プロンプト
Output (Example)

Eコマース商品のヒーローショット — 照明、アングル、背景を一貫して統一

複数の参照画像間での商品一貫性

マルチ参照画像システム Example

同一スタイルでの正面、横向き、アクションポーズを含むキャラクターシート

16枚の参照入力によるキャラクターの一貫性

マルチ参照画像システム Example

グローバル多言語対応

GPT Image 2は、ラテンアルファベット以外の文字体系でもプロダクション作業に使用できる初のAI画像モデルです。OpenAIは特に日本語、韓国語、中国語、ヒンディー語、ベンガル語のテキストレンダリングを改善しました。混在スクリプト処理により、ラテン文字の商品名と日本語の説明を併せ持つポスターや、アラビア文字と西洋の価格表示を組み合わせたメニューなど、1回の生成で作成できます。

プロンプト
Output (Example)

グローバルキャンペーン向けの韓国語と英語が混在したソーシャルメディアクリエイティブ

韓国語と英語の混在タイポグラフィ

グローバル多言語対応 Example

正確なデーヴァナーガリー文字とラテン文字クレジットを含むヒンディー語映画ポスター

デーヴァナーガリー文字の精密なレンダリング

グローバル多言語対応 Example
FAQ

GPT Image 2 FAQ

GPT Image 2 FAQ

01

GPT Image 2(ChatGPT Images 2.0)は、2026年4月にリリースされたOpenAIの最新画像生成モデルです。DALL-E 3とは異なり、ネイティブThinking Modeによる推論、95%超のテキストレンダリング精度、生成中のWeb検索、最大16枚の参照画像、2K解像度出力、そして日本語・韓国語・中国語・ヒンディー語・ベンガル語の多言語テキスト対応を特長としています。

02

Thinking Modeは、画像生成前に推論パスを追加する機能です。モデルは最新の参考情報をWeb検索し、アップロードされたPDFやブランドガイドラインなどの資料を分析し、レイアウトと構図を計画し、レンダリング前に出力を自己検証します。複雑なプロンプトでは最大2分かかりますが、ブランド準拠、情報量の多さ、複数ステップのクリエイティブ要求に対して、格段に優れた結果を提供します。

03

GPT Image 2は、対応するすべての文字体系で95%超のテキストレンダリング精度を達成しています。従来モデルの約60〜70%から大幅に向上しました。見出し、小さなキャプション、SKU、価格、ラベルはすべてプロンプトに正確に従います。テキストレンダリングがプロダクション利用に十分信頼できる初のAI画像モデルです。

04

GPT Image 2は、日本語、韓国語、中国語(簡体字・繁体字)、ヒンディー語、ベンガル語、および英語・フランス語・ドイツ語・スペイン語などを含むすべてのラテン系文字でネイティブ品質のテキストレンダリングを提供します。1回の生成で混在スクリプトコンテンツを処理できます。

05

GPT Image 2は1回のリクエストで最大16枚の参照画像に対応しています。参照画像は個別設定なしで自動的に高精細処理されます。これにより、生成されたすべての出力でキャラクターの一貫性、製品ディテール、視覚スタイルを維持できます。

06

GPT Image 2は最大2048×2048(2K)の出力解像度に対応し、3:1(超横長)から1:3(超縦長)までの連続アスペクト比をサポートしています。従来モデルのような固定プリセットはなく、この範囲内で任意の比率を指定できます。また、パイプライン直接統合のための透明背景出力にも対応しています。

07

GPT Image 2はトークンベースの料金体系です。標準の1024×1024解像度では、1画像あたり約0.006ドル(低品質)から0.211ドル(高品質)の範囲です。入力トークンは100万トークンあたり8ドル、出力トークンは100万トークンあたり30ドルです。モデルIDは'gpt-image-2'で、自動更新エイリアス'chatgpt-image-latest'も利用できます。

08

はい。GPT Image 2のThinking Modeはレンダリング前にQRコードエンコーディングを計算し、あらゆるスマートフォンカメラでスキャン可能な機能的なQRコードを生成できます。ブランドカラーでスタイリングしたり、中央にロゴを埋め込んだり、完全にデザインされたポスター内に配置したりと、3つのステップを1つのプロンプトに集約できます。

09

はい。既存の画像をアップロードし、同じチャット内で自然言語プロンプトを通じて修正できます。これにはスタイル変換、要素の置き換え、ディテールの強化、レイアウト更新、マルチ画像ブレンドが含まれます。テキストから画像、画像から画像の両方のワークフローを単一のエンドポイントでサポートしています。

10

GPT Image 2は、バナー広告やソーシャルグラフィックを作成するマーケティングチーム、商品カタログを制作するEコーマース事業者、インフォグラフィックやプレゼンテーションを手がけるデザイナー、サムネイルやポスターを作成するコンテンツクリエイター、一貫性のあるキャラクターと読みやすい吹き出しが必要なマンガ家、そして正確なテキストを伴うプロダクション品質のAI画像を必要とするすべての方に最適です。

Testimonials

クリエイターの声

“テキストレンダリングだけでアップグレードする価値があります。正確なラベルと価格を備えた製品モックアップを一度で生成できるようになり、Photoshopで後からテキストを追加する必要がなくなりました。”

Sarah Chen

Sarah Chen

ブランドデザイナー

Sarah Chen: “テキストレンダリングだけでアップグレードする価値があります。正確なラベルと価格を備えた製品モックアップを一度で生成できるようになり、Photoshopで後からテキストを追加する必要がなくなりました。”

Marcus Rodriguez: “Thinking Modeはブランド業務に革命をもたらしました。ブランドガイドラインのPDFをアップロードするだけで、GPT Image 2があらゆるアセットに正確に適用します。手動チェックが不要になりました。”

Yuki Tanaka: “日本語のテキストレンダリングがついに実用的になりました。英語と日本語が混在したソーシャル投稿を、人間のタイポグラファーがデザインしたかのように作成できます。”

Alex Kim: “製品写真に16枚の参照画像を使用することで、カタログのすべてのアイテムで照明とスタイルが統一されました。撮影コストを80%削減できました。”

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