GPT Image 2 は、OpenAI によって開発されたText-to-image generation生成モデルであり、GPT Image 1 の後継として2026年にリリースされた。前身と同様に、これは独立した拡散システムではなく、ネイティブにマルチモーダルなモデルである。画像生成は、OpenAI のチャットモデルを支える同じ基盤アーキテクチャを共有しており、長く構造化された指示を異常な精度で追従することができる。
このモデルは ChatGPT 内および OpenAI API を通じて利用可能であり、フォトリアリスティックなシーン、製品モックアップ、タイポグラフィ中心のデザイン、マルチパネルレイアウトに取り組むプロンプトエンジニアにとって、すぐにデフォルトの選択肢となった。Wikiprompt では、カタログ内で最も使用されている単一モデルであり、数千のプロンプトがタグ付けされており、Midjourney や Nano Banana ファミリーを上回っている。
機能
GPT Image 2 は、プロンプト作成者が依存するいくつかの実用的な側面で GPT Image 1 を改善した：
- テキストレンダリング。 画像内の長い可読テキスト（ポスター、パッケージ、UIモックアップ、インフォグラフィック）は、初期の OpenAI 画像モデルよりもはるかに少ないアーティファクトでレンダリングされ、GPT Image 1 が拡散ベースの競合に対して確立したリードを拡大した。
- 指示追従。 番号付きの制約、カメラ言語、レイアウト仕様を含む構造化されたブリーフとして書かれたプロンプトは、厳密に追従される。これにより、プロンプト共有プラットフォームで一般的な長い JSON スタイルや複数セクションのプロンプトの好ましいターゲットとなった。
- 編集とアイデンティティ保存。 このモデルは参照画像を受け入れ、生成全体で被写体のアイデンティティを安定させながら対象を絞った編集を適用する。これは、顔一貫性のあるキャラクターシートやブランドアセットパイプラインで普及したワークフローである。
- フォトリアリズム。 肌の質感、照明の連続性、反射面は、その出力が広告スタイルの画像に定期的に使用されるレベルに達している。
使用パターン
Wikiprompt コーパスの分析によると、GPT Image 2 のプロンプトは商業および編集用途に大きく偏っている：製品写真、高級ファッションポートレート、シネマティックな映画スチル、タイポグラフィポスター、マルチイメージキャンペーングリッド。このモデルは、写真家スタイルの語彙（レンズ焦点距離、絞り、照明設定）に良く反応し、これは Midjourney と共有するパターンであるが、より強いプロンプト遵守で実行する。
関連項目
- GPT Image ファミリー
- DALL-E、OpenAI の初期の画像生成シリーズ
- Nano Banana Pro、Google からの主な競合