リアルなシーン、文字レンダリング、構造化レイアウト、画像編集フローに焦点を当てたプロンプトと出力例を確認できます。
GPT Image 2 を検討するチームが重視する点は、指示追従性、文字のきれいさ、自然なリアリティ、そして複雑な視覚情報への対応力です。
見出し、ラベル、キャプション、UI テキストでも輪郭が整いやすく、スペルの精度も安定しています。
地図、UI、図解、ゲーム風シーンなど、文脈理解が必要なプロンプトでも意味解釈が強めです。
過剰な AI 感を抑えつつ、写真や洗練されたスクリーンショットに近い見え方を狙いやすくなります。
細かな指示を、レイアウト判断、要素同士の関係、初稿の使いやすさに反映しやすいのが特徴です。
インフォグラフィック、広告バナー、UI モックアップなど、レイアウト要件が強いタスクに向いています。
参照画像を使った編集を同じ制作画面で続けられるため、ゼロから作り直さずに詰めやすくなります。
ビジュアル品質と意味精度の両方が必要なタスクで力を発揮し、とくにレイアウト、文字量の多い画面、参照画像ベースの編集に相性があります。
読みやすいコピー、明確な情報階層、無駄打ちの少ない訴求ビジュアルを作りやすくなります。
チャート、ラベル、注釈、情報整理型のビジュアルを、可読性を保ちながら作成しやすくなります。
ダッシュボード、アプリ画面、UI 風コンポジションなど、構造が見えるアウトプットに向いています。
スクリーンショット風の表現、オーバーレイ、世界観に沿ったディテールを一貫性高く作りやすくなります。
LP ヒーロー、ローンチ用バナー、パッケージ案、商品中心の構図を Web や広告向けに用意できます。
元画像をアップロードし、変更内容を伝えて、同じ GPT Image ワークスペース内で反復できます。
フローはシンプルです。モデルを選び、明確なプロンプトを書き、必要なら参照画像をアップロードして、生成または改善を続けます。
新規構想なら text-to-image、既存画像を変形したいなら image-to-image から始めます。
被写体、レイアウト、画像内テキスト、ビジュアルスタイル、シーンの論理まで具体的に書きます。
まず初稿を出し、構図を確認してから、より精密な指示や強い参照画像で調整していきます。
体験設計は GPT Image 2 を中心にしていますが、実行時の生成経路は作成前に明示されます。
Create ページ、作例、既定値は GPT Image 2 を軸に整理されており、体験を一貫させています。
生成が GPT Image 1.5 に切り替わる場合は、事前に確認 UI が表示され、実行経路を把握できます。
別ツールへ移動せず、同じプロンプト入力、編集面、Create 導線のまま使い続けられます。
この回答では、用途適合、文字レンダリング、編集のしやすさ、現在の実行状況を整理しています。