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GPT Image 2.6 Flare: Models and API 上の GIF および SVG を使用した高速テキストから画像への変換 | RunComfy

openai/gpt-image-2.6/flare/text-to-image

プロンプトを入力すると、GPT Image 2.6 Flare は信頼性の高いタイポグラフィを備えた鮮明な静止画、短いループの GIF、または SVG ベクトルを数秒以内に返します。

生成された画像の形状。
出力解像度層。
レンダリング品質。 階層が高くなるほど詳細が追加され、コストも高くなります。
モデルが描画前にどの程度レイアウトを計画するか。 価格は変わりません。
結果のファイル形式。 gif はループ アニメーションを返し、svg はベクター ファイルを返します。
GIF のみ: アニメーション フレームの数。
GIF のみ: 各フレームが表示される長さ (ミリ秒単位)。
Idle
Price per output image by quality x resolution (1K / 2K / 4K): low $0.048 / $0.080 / $0.143, medium $0.080 / $0.138 / $0.238, high $0.095 / $0.159 / $0.285, xhigh $0.169 / $0.285 / $0.507, max $0.380 / $0.634 / $1.056. GIF output: about the image price x (1 + frame_count / 16), rounded up to $0.001 (9-frame medium 1K: $0.124). SVG output: the image price plus $0.015 to $0.016 (medium 1K: $0.095).

GPT Image 2.6 Flare の紹介

OpenAI の GPT Image 2.6 Flare Text To Image は、読み取り可能なフレーム内テキストと最大 4K までの出力、さらにループ GIF およびベクター SVG ファイルを備えた完成した画像を数秒で返します。
遅いレンダリング ループをほぼ瞬時のドラフトに置き換える GPT Image 2.6 Flare は、マーケティング担当者、デザイナー、製品チームが一度に多くの視覚的な方向性をテストするのに役立ちます。
開発者の場合、RunComfy 上の GPT Image 2.6 Flare はブラウザーと HTTP API 経由の両方で使用できるため、モデルを自分でホストしたりスケールしたりする必要はありません。
最適な用途: 広告クリエイティブの下書き | ポスターとパッケージのモックアップ | アニメーションアイコンとロゴ

OpenAI / GPT Image 2.6 Flare テキストを画像に変換#


GPT Image 2.6 Flare は、GPT Image 2.6 ファミリの速度優先層です。 長く詳細なプロンプトを忠実に読み取り、シーン、スタイル、文字を説明どおりにレイアウトします。


通常の静止画以外にも、GPT Image 2.6 Flare は同じプロンプトからループ GIF またはスケーラブルな SVG を返すことができるため、アイコン、ステッカー、軽量のモーション アセットに便利です。


特長#


  • 迅速な対応: GPT Image 2.6 Flare は迅速な結果が得られるように調整されているため、短いセッションでコンセプトを何度も繰り返すことができます。

  • 忠実なプロンプト: フレーム内に複数の被写体がある場合でも、レイアウト、カメラ アングル、照明、アート スタイルは言葉遣いに厳密に従っています。

  • 読みやすいテキスト: GPT Image 2.6 Flare は見出し、ラベル、メニュー ボードを読みやすくし、ポスター、広告、パッケージ、UI モックアップに適しています。

  • 2 つの別々のダイヤル: 品質はレンダリングの詳細と価格を変更しますが、複雑さはモデルがどの程度レイアウトを計画するかを変更するだけです。

  • モーションおよびベクトル出力: GPT Image 2.6 Flare では、2 ~ 16 フレーム ループの場合は gif を、サイズ変更可能なベクトル ファイルの場合は svg を選択します。

  • 柔軟なフレーム: 1:3 から 3:1 まで、1K、2K、または 4K の 15 のアスペクト比。

パラメータ#

パラメータ必須タイプデフォルト範囲 / オプション説明
prompt*はい (*)文字列——画像のわかりやすい説明、表示すべきテキストを含む。
aspect_ratioいいえ文字列1:11:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9, 2:1, 1:2, 3:1, 1:3, 9:21フレームの形状は、正方形から3:1のパノラマまで。
resolutionいいえ文字列1k1k, 2k, 4k出力サイズの階層。
qualityいいえ文字列mediumlow, medium, high, xhigh, maxレンダリングの労力;上位のレベルほどコストが高い。
complexityいいえ文字列highlow, medium, high作図前のレイアウト計画;すべてのレベルで同じ価格。
output_formatいいえ文字列pngpng, jpeg, webp, gif, svg静止画像、ループする GIF、またはベクター SVG。
frame_countいいえ整数92 – 16GIF のみ: フレーム数。
frame_duration_msいいえ整数20020 – 2000GIFのみ:フレームごとの時間をミリ秒で表示します。

料金#

画質1K2K4K
low$0.048$0.080$0.143
medium$0.080$0.138$0.238
high$0.095$0.159$0.285
xhigh$0.169$0.285$0.507
max$0.380$0.634$1.056

価格は出力画像ごとの料金です。


  • GIF 出力: 画像価格 × (1 + frame_count / 16) を次の $0.001 に切り上げます。 9フレームミディアム1K GIFは$0.124、frame_duration_msは価格変わりません。

  • SVG 出力: 画像価格に $0.015 ~ $0.016 を加えたもの。 中型の 1K SVG の価格は $0.095 です。

  • 複雑さによって価格が変わることはありません。

使い方#


  1. RunComfy モデル ページで GPT Image 2.6 Flare を開きます。
  2. 主題、設定、スタイル、照明、および印刷したい正確な単語を指定するプロンプトを作成します。
  3. 1:1 正方形から 3:1 パノラマまでアスペクト比を選択します。
  4. 解像度と品質を設定します。 1K のミディアムは、アイデアを検討する最も安価な方法です。
  5. 短い単純なプロンプトの場合は、複雑さを低または中まで下げて、結果を少し速く取得します。
  6. モーション ファイルまたはベクター ファイルの場合は、output_format を gif または svg に設定し、GIF の場合は、frame_count と frame_duration_ms を調整します。
  7. GPT Image 2.6 Flare で生成し、結果を確認して、プロンプトを調整するか、最終バージョンの品質を高めます。

プロンプトと参照のヒント#


  • 正確なテキストを引用: 表示したい単語を引用符で囲み、表示される場所を指定します。

  • 最初に構造を説明します: GPT Image 2.6 Flare がフレームを正しく計画できるように、スタイルの詳細の前にレイアウトと主題の配置について言及します。

  • 安価に探索: ドラフト GPT Image 2.6 Flare は低品質または中品質で実行され、保存したショットのみ高品質または xhigh に切り替えます。

  • ベクターをシンプルに保つ: GPT Image 2.6 Flare が SVG をエクスポートする場合、平らな形状、太字のアウトライン、限定されたパレットが最適に変換されます。

  • 短い GIF ループ: きれいなアニメーション ループを作成するために、ライトの点滅や舞い上がる雪など、1 つの小さな繰り返しモーションを記述します。

  • チャネルとの一致率: GPT Image 2.6 Flare では、ストーリーには 9:16、フィードには 4:5、バナーには 16:9 を使用します。

GPT Image 2.6 Flare Text To Image と他のモデルとの比較#


  • GPT Image 2.6 Sunburst との比較: Sunburst は、より詳細なディテールを得るために画像ごとに多くの時間を費やしますが、GPT Image 2.6 Flare は日常の作業の速度を優先します。

  • GPT Image 2.5 Flare との比較: 2.6 層では、公開されている情報に基づいて、複雑さの制御と GIF および SVG 出力が追加されます。

  • 一般的な拡散画像モデルと比較すると:GPT Image 2.6 Flareは長い指示に従い、テキストをより確実に描画する傾向がありますが、スタイル特化の微調整では依然としてニッチな見た目で優位になる場合があります。

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よくある質問

GPT Image 2.6 Flare はテキストから画像への変換で何に使用されますか?

GPT Image 2.6 Flare は、GPT Image 2.6 ファミリの OpenAI の高速層で、プロンプトを数秒で完成イメージに変換するために構築されています。 チームは、広告ドラフト、ソーシャル ビジュアル、ポスターとパッケージのモックアップ、および最大の忠実度よりもスピードが重要な迅速なコンセプト ラウンドに GPT Image 2.6 Flare を使用します。

GPT Image 2.6 Flare は画像内のテキストをどの程度うまく処理しますか?

GPT Image 2.6 Flare は、見出し、ラベル、看板を読みやすい状態でレンダリングするように設計されているため、ポスター、メニュー、広告、UI モックアップに実用的です。 GPT Image 2.6 Flare で最良の結果を得るには、正確な単語を引用符で囲み、フレーム内のどこに表示するかを説明します。

GPT Image 2.6 Flare はアニメーション GIF または SVG ファイルを作成できますか?

はい。 output_format を gif に設定すると、GPT Image 2.6 Flare は 2 ~ 16 フレームのループ アニメーションを返します (frame_duration_ms は 20 ~ 2000 ミリ秒)。 svg を選択すると、GPT Image 2.6 Flare はスケーラブルなベクター ファイルを返します。これは、アイコン、ロゴ、フラット イラストに最適です。

GPT Image 2.6 Flare の品質と複雑さの違いは何ですか?

GPT Image 2.6 Flare では、品質 (低、中、高、xhigh、最大) によってレンダリングの詳細が制御され、価格が変わります。 複雑さ (低、中、高) は、描画前に GPT Image 2.6 Flare がどの程度レイアウトを計画するかを制御します。 詳細なプロンプトをより正確にすることができますが、コストは決して変わりません。

GPT Image 2.6 Flare と GPT Image 2.6 Sunburst を比較するとどうですか?

どちらも同じパラメータを共有しますが、GPT Image 2.6 Flare は素早いターンアラウンドを優先し、Sunburst はより細かく安定したディテールを得るために画像ごとに多くの時間を費やします。 一般的なワークフローは、GPT Image 2.6 Flare でアイデアを検討し、納品グレードのアートワークの最終プロンプトを Sunburst に移動することです。

GPT Image 2.6 Flare にはどのような解像度とアスペクト比の制限がありますか?

GPT Image 2.6 Flare は、1k、2k、または 4k で出力し、1:1、4:5、9:16、16:9、21:9、およびパノラマ 3:1 または 1:3 を含む 15 のアスペクト比をサポートします。 特定の比率の正確なピクセル寸法が必要な場合は、現在の RunComfy パラメーター パネルで GPT Image 2.6 Flare を確認してください。

開発者は RunComfy API を通じて GPT Image 2.6 Flare を使用できますか?

はい。 RunComfy モデル UI で GPT Image 2.6 Flare のプロトタイプを作成し、本番または自動化のために同じパラメーターを使用して RunComfy API を介して同じモデルを呼び出すことができます。 これにより、GPU インフラストラクチャを自分でホストしたり拡張したりすることなく、GPT Image 2.6 Flare を使用できるようになります。

RunComfy で GPT Image 2.6 Flare で生成するといくらかかりますか?

GPT Image 2.6 Flare は、品質と解像度に応じて出力画像ごとに請求されます。低品質の場合は 1K で $0.048、中品質の場合は 1K で $0.080 から始まり、最高品質の場合は 4K で $1.056 になります。 GPT Image 2.6 Flare での GIF 出力のコストは約画像価格 × (1 + frame_count / 16)、SVG では $0.015 が $0.016 に追加され、通常、新規ユーザーはテスト用の無料トライアル クレジットを受け取ります。

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GPT Image 2.6 Flareの例