キャンペーン、パッケージング、ブランドクリエイティブ
より明確な階層とより強力なコピー忠実度を使用して、製品の発売、ソーシャル広告、ポスター、およびパッケージングのコンセプトを生成します。
OpenAI画像生成
GPT Image 2: 高忠実度 AI 画像の生成と編集
テキストから作成し、既存の画像を調整し、新しい制作ワークフロー用に OpenAI が推奨するデフォルトの画像モデルと参照を組み合わせます。
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Meta Muse Video ワークスペースで画像から画像のサンプル出力を参照してください。
GPT Image 2 で作成できるもの
正確な編集、タイポグラフィ、合成、製品作業、ビジュアル ストーリーテリングにわたる公式 GPT Image 2 の例を探索してください。
高価値の GPT Image 2 の使用例
ビジュアル品質、正確な編集、読みやすいテキスト、再実行の少なさが重要な作業向けに設計されています。
精密な編集と製品の視覚化
オブジェクトを交換し、照明を再設定し、モックアップを準備し、対象となる変更全体にわたって製品またはアイデンティティの詳細を保持します。
エディトリアルおよびビジュアルストーリーテリング
一貫したイラストアンカー、映画のようなシーン、教育用グラフィック、ストーリー主導の画像シーケンスを構築します。
02推奨されるデフォルト
GPT Image 2 がプロダクション画像作業用に構築される理由
ファーストパスの品質が強化されると、チームはプロンプトの再実行にかかる時間が減り、最終的なアセットの改良により多くの時間を費やすことができます。
忠実度の高い、制約を意識した編集
何を変更し、何を固定しておく必要があるかをモデルに伝えます。ターゲットを絞った編集を行いながら、アイデンティティ、ジオメトリ、カメラ アングル、照明、ブランドの詳細を保持します。
テキストの多いビジュアルの改善
より強力なテキスト レンダリングを使用して、ポスター、パッケージング コンセプト、インフォグラフィックス、キャンペーン レイアウトを作成します。正確な文言と配置は、反復することでさらに効果が得られる可能性があります。
生成、編集、合成
空白のキャンバスの生成から、複数画像の合成、製品モックアップ、スタイル転送、仮想試着、アイデンティティに応じたシーン編集に移行します。
実際のクリエイティブなワークフローのための GPT Image 2
顧客向けのアセット、編集の多いフロー、ブランドに敏感なクリエイティブ向けの多用途の画像モデル。
適切な忠実度を選択する
素早いドラフトには低品質を使用し、最終的なアセットにさらに磨きをかける必要がある場合は中品質または高品質に移行します。
低品質、中品質、または高品質
複雑なツールを使用せずに編集する
すでに機能しているイメージの部分を維持しながら、対象を絞った変更を平易な言葉で説明します。
自然言語制御
実行前にコストを把握する
ジェネレーターで必要なクレジットを確認し、イメージを作成するときにのみ支払います。
必要なクレジットを明示
初回パスの強力な結果
生成と編集の信頼性が向上すると、手動によるレビューや運用資産の繰り返し実行が削減されます。
再試行の減少
より多くの配信フォーマットに適合
キャンペーンやコンテンツ システムに正方形、縦長、横長、ワイドスクリーン、その他の有効なサイズを作成します。
柔軟なアスペクト比
1 つのモデルでより多くのワークフローを実現
製品のビジュアル、テキスト主導のキャンペーン、合成、ストーリー アート、精密な編集を同じワークスペースから処理します。
生成と編集
信頼性の高い GPT Image 2 ワークフロー
明確な目標から始めて、変更を不変条件から分離し、一度に 1 つの決定を改善していきます。
ステップ 1: テキストまたは参考資料から始める
新しい画像を説明するか、1 つ以上の参照をアップロードして編集と合成を制御します。
ステップ 2: 目標と制約を明記する
場面、被写体、スタイル、正確な文言、用途を指定します。編集では、変更する部分と維持する部分を明確にしてください。
ステップ 3: 生成、検査、改良
テキスト、アイデンティティ、エッジ、レイアウトを確認します。 1 つのプロンプトに負荷をかけすぎるのではなく、小さなフォローアップ変更を加えます。
GPT Image 2 よくある質問
現在の回答は、OpenAI の公式イメージ生成ドキュメントに基づいています。
公式の Image API モデル ID は「gpt-image-2」です。 OpenAI は、新しいイメージの生成および編集ビルドのデフォルトとしてこれを推奨します。
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GPT Image 2 で画像を生成および編集する
プロンプトまたは参照画像から開始し、重要な詳細を保持して、1 つのワークスペースで結果を調整します。