GPT Image 2 で画像を作る

GPT Image ワークスペースで text-to-image と image-to-image を使えます。体験は GPT Image 2 を軸に設計されていますが、現時点のライブ生成は明示的な案内の上で GPT Image 1.5 にフォールバックします。

画像内テキスト、リアルな質感、構造化レイアウト、プロンプト追従性が重要な案件に向いています。

GPT Image 2 画像生成

GPT Image 2 Workspace
727 / 2000
Cost 4 creditsRemaining 0 credits
Generated Images

No Images Generated

このワークスペースが得意な用途

ビジュアル品質と意味精度の両方が必要なプロンプト向けで、とくにレイアウト、文字、参照画像ベースの改善が重要なケースに適しています。

文字量の多いビジュアル

ポスター、ヒーロー画像、UI フレーム、コンセプト案など、画像内テキストの読みやすさが重要な制作に向いています。

構造化レイアウト

情報階層、ラベル、オーバーレイ、カード、UI パーツ、インフォグラフィック的な構造が必要な構図に強みがあります。

リアルなシーン

照明、質感、スクリーンショット風の整った見え方など、説得力のあるビジュアルを狙うプロンプトに向いています。

参照画像ベースの編集

元画像をアップロードし、完全新規ではなく改善・差分編集を行いたい場合に使いやすい設計です。

生成前に知っておくこと

Create 体験は GPT Image 2 を中心に保ちながら、各実行ごとに実際の生成経路を明示します。

最初に入るのは GPT Image 2 ワークスペースです

Create ページ、作例、既定設定は GPT Image 2 を軸に整理されており、プロダクト体験を揃えています。

ライブ生成は事前に明確に表示されます

実行時に GPT Image 1.5 へ切り替わる場合、先に確認ステップが出るため、実行時の挙動を透明に保てます。

制作フローは一貫しています

別プロダクトに移動せず、同じ入力フロー、編集画面、image-to-image ツールで継続できます。

GPT Image 2 向けプロンプトの書き方

良い結果を出すには、被写体、画面構成、画像内テキスト、情報階層、固定すべき要素まで明確に書くのが有効です。

まずシーンを定義する

被写体、背景、カメラアングル、全体構図を先に置いてから、スタイル要素を足します。

画像内テキストは具体的に書く

見出し、ラベル、ボタン、注釈が必要なら、文字列そのものと表示位置まで明示します。

構造要件をはっきり伝える

カード、ラベル、地図、UI ブロック、インフォグラフィック構成など、レイアウト要件を明示すると精度が上がります。

編集には参照画像を使う

image-to-image では、最も重要な参照画像を使い、何を残し何を変えるかを明確に伝えてください。

出力品質に影響するポイント

プロンプトの質は重要ですが、品質に影響する要素や初稿を使いやすくする考え方も明示しています。

具体的なプロンプトほど強い

構図、文字、スタイルまで具体化した指示は、雰囲気だけの曖昧なプロンプトより結果が安定します。

参照画像の質が効く

image-to-image では、元画像の質が高いほど、アイデンティティや構造、シーンの整合性を保ちやすくなります。

作り直しより反復改善

最初の結果を初稿として扱い、プロンプトや参照画像を調整しながら詰める方が効率的です。

生成に関するよくある質問

何が向いているか、フォールバックの意味は何か、どうすれば結果が良くなるかを事前に確認できます。