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GPT Image 2:PlaygroundとAPIで精密な文字組みを実現するOpenAI GPT Image 2 | RunComfy

openai/gpt-image-2/text-to-image

テキストやプロンプトから、画像内文字、多言語描画、ブランド表現を正確に反映した画像を高速かつ大規模に生成します。ECやマーケティングのビジュアル制作に適しています。

生成画像のアスペクト比です。
出力解像度です。
画像の画質です。
出力画像の形式です。
Idle
Price per image (quality × resolution): low $0.02 / $0.04 / $0.06, medium $0.059 / $0.118 / $0.177, high $0.27 / $0.54 / $0.81 for 1K / 2K / 4K.

GPT Image 2画像生成の概要

OpenAIのGPT Image 2は、テキストから制作にそのまま使える画像を1枚$0.02から生成し、画像内の文字やロゴも正確に描きます。手作業の撮影、素材サイトでの検索、複雑なマスク処理を、指示に忠実な生成、多言語文字の描画、一貫したブランドビジュアルへ置き換えます。面倒なレイアウトの試行錯誤を減らし、ECチーム、デザイナー、マーケティング業務の素材制作を効率化します。開発者はRunComfy上のGPT Image 2をブラウザでもHTTP API経由でも利用できるため、モデルを自社でホスティングしたり、処理能力を管理したりする必要はありません。
おすすめの用途:ECの商品画像 | 成果につながる広告ビジュアル | ブランド素材のローカライズ

OpenAI / GPT Image 2#


GPT Image 2はOpenAIのテキストから画像を生成するモデルで、文章のプロンプトから高品質な画像を生成します。RunComfyではテキストプロンプトを入力し、出力解像度とアスペクト比を選べます。商品モックアップ、マーケティングビジュアル、コンセプトアート、デザインの方向性検討に適しています。


出力形式:解像度:1K、2K、4K / fps:n/a / 長さ:n/a / アスペクト比:1:1、3:2、2:3、3:4、4:3、4:5、5:4、9:16、16:9、21:9 / 音声:n/a


主な特長#

  • 指示への高い忠実度:GPT Image 2は、複数要素を含むプロンプト、レイアウトの指定、スタイルの制約へ的確に従います。
  • 信頼できる画像内文字:埋め込み文字やロゴの処理が改善され、看板、ラベル、ブランド素材をより鮮明に生成できます。
  • 多言語プロンプトの理解:さまざまな言語のプロンプトを受け付け、多くの場合に画像内へ非ラテン文字を描けます。
  • 反復生成でも一貫:スタイルとレイアウトが安定し、プロンプトを少し変更するだけで制作方針を保ちながら展開できます。
  • 制作しやすいサイズ:RunComfyで厳選した解像度とアスペクト比を選べるため、手動調整せずに正方形、縦型、横型の出力をすばやく作れます。

パラメータ#


パラメータ必須型デフォルト範囲/選択肢説明
prompt*はい(*)string——生成に使うポジティブプロンプト。
resolutionいいえstring1K1K, 2K, 4K生成画像の出力解像度。
aspect_ratioいいえstring1:11:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9生成画像のアスペクト比。

使い方#


  1. RunComfyのモデルページを開き、ModelsカタログからGPT Image 2を選びます。
  2. 目的の出力に合わせて解像度(1K、2K、4K)とアスペクト比(1:1、3:2、2:3、3:4、4:3、4:5、5:4、9:16、16:9、21:9)を選びます。
  3. 主体、場所、照明、スタイル、画像内に描く文字を明確なプロンプトで説明します。
  4. カメラアングル、構図、カラーパレットなどの条件を追加し、プロンプトを詰め込みすぎずにモデルを誘導します。
  5. GenerateをクリックしてGPT Image 2で画像を作成し、完了後にプレビューを確認します。
  6. 一度に数語だけ変えて反復し、各変更の影響を見分けられるようにします。
  7. 結果をダウンロードします。または、GPT Image 2で利用できるRunComfyインターフェースやAPIから再度生成します。

プロンプトと参照のコツ#


  • 主な被写体、環境、雰囲気を明確にし、GPT Image 2が重要な視覚要素を優先できるようにします。
  • 画像内に文字を入れる場合は、正確な文言を引用符で囲み、短く保つと読みやすくなります。
  • 画像内に多言語文字が必要な場合は、言語と文字体系(例:日本語の仮名)を指定して曖昧さを減らします。
  • 三分割法、クローズアップ、俯瞰などの構図用語を使い、フレーミングを固定して予期しない結果を減らします。
  • 複数案が必要な場合は中心となる指示を変えず、属性を1つずつ変更すると、GPT Image 2が一貫性を保ちやすくなります。
  • 「文字なし」と看板を同時に求めるような矛盾した指示や、長すぎるスタイル一覧は避けてください。
  • RunComfyで編集フローが今後有効になった場合は、正確なマスクと短い編集プロンプトを使い、GPT Image 2を目的の領域へ集中させます。

GPT Image 2と他モデルの比較#


  • GPT Image 1.5と比べ、GPT Image 2はプロンプトへの忠実度が高く、文字やロゴをより安定して描きます。一部のプロバイダー環境では、より大きなネイティブ解像度に対応すると一般に報告されていますが、詳細はプラットフォームによって異なります。
  • 主な改善点:多言語処理、レイアウト精度、反復生成での一貫性が向上したと、利用者や説明資料で広く報告されています。
  • 適した用途:ブランド基準に沿い、画像内文字を重視し、指示へ忠実で反復生成でも一貫する画像が必要ならGPT Image 2を選びます。
  • スタイルを優先するモデル(Flux 2など)や写実表現を得意とするモデル(Nano Banana Proなど)に対し、このモデルは正確な制御、レイアウト、埋め込み文字の精度を重視します。強い様式化や特定分野の写実的な人物像を優先する場合は、別モデルを選んでください。

まとめると、RunComfy上のGPT Image 2は品質、制御性、安定した文字描画のバランスが良く、制作ワークフローに適しています。


ほかに試せるモデル#


  • GPT Image 1.5 — 前世代モデル。比較生成や軽いプロンプトに役立ちます。
  • Flux 2 — イラスト調の表現で、より強い様式化と芸術的な変化を得られます。
  • Seedream 4.5 — 複数シーンにわたる映画的な物語と印象的な雰囲気を得意とします。
  • Nano Banana Pro — 特に人物や商品で優れた写実表現を提供します。
  • Z-Image-Turbo — 素早い草案が必要な場合に使える軽量・高速な選択肢です。

公式資料#


  • OpenAIモデル説明:https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2
  • OpenAI GitHub:https://github.com/openai

関連モデル

imagen-4/ultra/text-to-image

Imagen 4 Ultraでプロンプトから画像を生成し、ネガティブプロンプト、アスペクト比、シードを設定します。

chrono-edit/lora

必須の画像とテキスト指示を使って編集し、プロンプト拡張、2 種類の出力解像度、シード、出力形式を設定できます。

flux-1-kontext/max/edit

FLUX Kontext Maxでプロンプトに沿って画像を編集し、シードを設定して9種類のアスペクト比から選択します。

wan-2.7/pro/text-to-image

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grok-2/image

テキストプロンプトから、1 回のリクエストで 1〜10 枚の画像を生成します。

qwen-edit-2509/lora/fusion

必須のプロンプトに従って1〜10枚の元画像を合成または編集します。6種類の出力サイズ、推論ステップ、ガイダンススケール、1〜4枚の結果、シード、JPEGまたはPNG出力を設定できます。

よくある質問

以前のテキストから画像を生成するモデルと比べて、GPT Image 2の主な改善点は何ですか?

GPT Image 2は指示への追従性が高まり、最大4K解像度に対応し、画像内文字の描画も大幅に改善されています。多言語のプロンプトにも対応するため、以前のGPT Imageより幅広い言語と細かな視覚表現を扱えます。

GPT Image 2でテキストから画像を生成するときの技術的な制限は?

GPT Image 2は合計で最大約830万ピクセル(およそ4K解像度)に対応し、1枚あたりの最小値は約655,360ピクセルです。アスペクト比は柔軟ですが、極端に横長または縦長の画像は自動的にサイズ調整されます。プロンプトのトークン上限は標準のOpenAI API制限に従い、テキストからの画像生成では通常数千トークンが上限です。

GPT Image 2のテキストからの画像生成では、参照画像を何枚使えますか?

現在、GPT Image 2はインペインティングや編集で1枚の参照画像を入力できますが、完全なControlNet構成のように複数画像の同時入力を正式にはサポートしていません。ただし、高度なラッパーやレイヤー方式の処理では、テキストからの画像生成の一貫性を高めるために2つの参照画像入力を擬似的に実現できる場合があります。

RunComfy Playgroundで試したGPT Image 2を本番APIへ移行するには?

まずhttps://www.runcomfy.com/playground で無料お試しクレジットを使い、GPT Image 2を試せます。本番ではRunComfy APIへ切り替えます。Playgroundと近いエンドポイントを使用し、認証方法とモデル選択パラメータも共通です。modelパラメータを'gpt-image-2-2026-04-21'に設定すれば、一貫した画像生成結果を得られます。

GPT Image 2は他のテキストから画像を生成するシステムより写実的な結果を生成できますか?

はい。GPT Image 2は写実表現でも競争力があり、特に商品、スタジオ撮影、ブランド用途に適しています。Nano Banana Proなどは超写実的な人物像でやや優位な場合がありますが、GPT Image 2はレイアウト精度、多言語文字、ロゴの忠実な再現に優れています。これらは高品質なテキストからの画像制作で重要です。

GPT Image 2はテキストからの画像生成で画像内の文字やロゴをどのように描きますか?

GPT Image 2のアーキテクチャは、埋め込み文字やロゴを正確に配置し、鮮明に描くよう最適化されています。そのため、看板、キャプション、ブランドマークを画像へ自然に溶け込ませられ、テキストからの画像生成の一貫性が大きく向上します。

GPT Image 2はテキストからの画像生成で英語以外を理解し、出力できますか?

はい。GPT Image 2は日本語、韓国語、中国語、ヒンディー語、ベンガル語を含む多言語の理解と描画に対応します。生成画像に母語のキャプションやラベルを直接入れられるため、手作業の後処理は不要です。

GPT Image 2のインテリジェントルーティングは、テキストからの画像生成をどう効率化しますか?

GPT Image 2のインテリジェントルーティングは、画像生成用プロンプトに基づき、解像度、構図比率、リソース配分など最適な生成設定を自動で選びます。試行錯誤を減らし、試作と本番環境での大量生成のどちらでも品質を安定させます。

映画的または芸術的なモデルと比べて、GPT Image 2はどのような作業を最も得意としますか?

GPT Image 2は、指示、構造、明瞭さが重要な作業に適しています。たとえば商品写真、広告、UIモックアップ、科学図版です。Flux 2などの芸術モデルは様式化した画像を得意とする場合がありますが、GPT Image 2は精密で指示の明確なテキストからの画像生成と、一貫した視覚ロジックに強みがあります。

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GPT Image 2の出力例