GPT Image 2 Generator
VicSee上のOpenAIのGPT Image 2（ChatGPT Image 2とも呼ばれます）— ほぼ完璧なテキストレンダリング、4K出力、ピクセルレベルの編集で画像を生成します。1枚あたり8クレジットから。
GPT Image 2 が際立つ理由
- •ほぼ完璧なテキストレンダリング:長い文章、複数単語の見出し、多言語ラベルを完璧なタイポグラフィで忠実に描画
- •制作現場向け4K出力:ネイティブ4096×4096解像度と柔軟なアスペクト比 — 印刷物にそのまま使用可能
- •強力な指示への追従:複数の被写体を含むプロンプトを正確な配置・色・衣装まで忠実に再現
- •ピクセルレベルの編集:元の照明・影・スタイルに自然に馴染む精密な部分編集
- •GPT Image 2 プロンプト: 最高の結果を得る方法:タイポグラフィ、商品撮影、UIモックアップ、多言語シーンのプロンプトパターン
画像内のほぼ完璧なテキストレンダリング
GPT Image 2は、長い文字列のタイポグラフィを安定して扱える最初の広く利用可能な画像モデルです。雑誌の見出し、製品パッケージ、UIボタンのラベル、多言語の店舗サインなどが、正しい大文字・小文字、スペース、配置できれいに出力されます。また、同一画像内で英語とCJK文字を並べて描画しても文字化けしないため、グローバルブランドやバイリンガルの店舗サインに最適です。
制作ワークフロー向けネイティブ4K解像度
GPT Image 2はVicSeeで3つの解像度ティアをネイティブ生成します: 1K（1024×1024）、2K、4K（4096×4096）。4Kティアは最初から印刷対応 — 看板・雑誌表紙・大判商品写真にアップスケール処理は不要です。3:1までのアスペクト比に対応しています（注: OpenAIのモデルでは4K＋1:1はサポートされていません — 4Kで使用する場合は幅広い比率を選ぶか、正方形出力には2Kをご利用ください）。
強力な複合要素への指示追従
複数の被写体・ブランド名・レイアウト位置・カラーパレットを指定した長く構造化されたプロンプトも忠実に再現されます。これにより、Webページをプロトタイピングするデザイナー、広告クリエイティブを繰り返し試すマーケター、最終デザインを確定する前にリアルなモックアップを生成するプロダクトチームにとって非常に適したモデルです。
Input
A clean modern e-commerce homepage UI mockup for a coffee brand called CASCARA, top navigation reads HOME SHOP ORIGINS JOURNAL, hero section with the headline Single-Origin Coffee Roasted Weekly and a Shop Now button, below the hero a 3-column product grid showing three coffee bag products labeled Ethiopia Yirgacheffe, Colombia Huila, and Kenya AA, each with a price like 18 dollars and an Add to Cart button, warm earth-tone color palette with cream backgrounds and dark espresso accents
Output
ピクセルレベルの画像編集（画像から画像）
既存の画像をリファレンスとして渡し、変更内容を平易な英語で記述するだけです。GPT Image 2は精密な局所編集を行います — 髪の色の変更、看板のテキスト置き換え、商品バリアントの切り替えなど — 周囲の照明・影・構図を損なうことなく実行できます。「画像から画像」タブを使ってリファレンスをアップロードし、編集を開始してください。
GPT Image 2 プロンプト: 最高の結果を得る方法
GPT Image 2は、具体的で構造化されたプロンプトに応えます。古い拡散モデルと異なり、不自然なキーワードの詰め込みやウェイト構文は不要です — 自然な文章で重要な詳細を記述するだけです。特に効果的な4つのパターン: (1) タイポグラフィプロンプト — 正確なテキストとタイポグラフィスタイル（ボールドサンセリフ、コンデンスドセリフ、手書き風）を指定する。(2) 複合要素シーン — 各表示要素をその位置と含まれるテキストとともに列挙する。(3) 商品撮影 — レンズ、照明の方向、背景、ブランディングを指定する。(4) 多言語シーン — 英語のコピーとターゲット言語のコピーを同一プロンプトに記述する。「masterpiece、best quality」などの汎用アートスタイル修飾語はスキップしてください — ここでは効果がありません。代わりに平易な説明文を使いましょう。
Input
A premium tech magazine cover with the bold headline VISION 2026 in large modern sans-serif typography, subhead reads The State of AI Image Generation, photorealistic studio shot of a sculptural matte-black object with soft gradient lighting, magazine masthead in the upper left, issue number 47 in the bottom right, editorial design
Output
VicSeeでGPT Image 2を使う方法
GPT Image 2 を選択
モデルドロップダウンを開いてGPT Image 2を選択します。テキストから生成する場合は「テキストから画像」、既存画像を編集する場合は「画像から画像」を選択してください。
具体的なプロンプトを書く
正確なテキスト・色・位置・ブランド名など、保持したいレベルの詳細度で画像を説明してください。GPT Image 2は長く構造化されたプロンプトも忠実に追従します。
解像度とアスペクト比を選択
下書きには1K（8クレジット）、印刷校正には2K（12クレジット）、最終商業アセットには4K（20クレジット）。注: 1:1＋4Kはサポートされていません — 4Kには幅広い比率を選択してください。
生成してダウンロード
「生成」をクリック。数秒で画像が完成します。生成にはサインインが必要で、新規アカウントには無料のスターター クレジットが付与されます。
GPT Image 2 vs Nano Banana 2 vs FLUX 2
VicSee上のほかの主要画像モデルとGPT Image 2を比較:
| Feature | GPT Image 2 | Nano Banana 2 | FLUX 2 |
|---|---|---|---|
| 開発元 | OpenAI | Black Forest Labs | |
| クレジット/枚 (1K / 2K / 4K) | 8 / 12 / 20 | 8 / 12 / 20 | 15 / 30 / — |
| 最大解像度 | 4K (4096×4096) | 4K | 2K |
| テキストレンダリング | ほぼ完璧、多言語対応 | 優秀、多言語対応 | 良好 |
| 画像から画像の編集 | あり — ピクセルレベルの精密編集 | あり — 領域認識 | あり — マルチリファレンス（最大8枚） |
| 最適な用途 | タイポグラフィ、UIモックアップ、多言語シーン | HDフォトリアリズム、ブランドアセット | 複数リファレンスの一貫性 |
画像内にテキストや多言語コンテンツが含まれる場合（雑誌の表紙・製品パッケージ・UIモックアップ・店舗サインなど）はGPT Image 2を選択してください。一般的なHDフォトリアリズムやブランドアセットにはNano Banana 2を選んでください。複数のリファレンス画像を一つの一貫した出力に統合したい場合はFLUX 2を選択してください。
よくある質問
VicSeeでのGPT Image 2（ChatGPT Image 2）について知っておくべきすべて。
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