GPT Image 2 ブログ
GPT Image 2 コミュニティの実践ノート——一貫性、商用利用、マルチ画像ワークフロー、そして結果を本当に動かすプロンプト技術。
GPT Image 2 for E-commerce: Product Shots, Lifestyle Scenes & Hero KVs
A practical GPT Image 2 workflow for e-commerce visuals — packshots, lifestyle scenes and hero KVs — with copy-paste prompt templates for backgrounds, lighting, materials and locked-in headline text.
記事を読む →GPT Image 2 for Marketing Posters & Banners: Headlines, Layout & CTAs
Use GPT Image 2's accurate text rendering to design marketing posters and ad banners — the quote rule for locking copy, naming headline/subhead/CTA blocks, layout and negative space, plus three copy-paste templates.
記事を読む →Directing GPT Image 2 Portraits: Lenses, Lighting & the Anti-AI-Face Playbook
Prompt GPT Image 2 like a portrait photographer — layered briefs, lens and lighting language (85mm, Rembrandt, rim light, catchlights), and the anti-AI-face playbook for real skin, with three copy-paste templates.
記事を読む →MS Paint 落書きトレンド：GPT Image 2 にわざと下手に描かせる
MS Paint 落書きトレンドを徹底解説：写真をマウスで殴り書きした粗い落書きに GPT Image 2 で描き直す正確な prompt、さらに claymation と pet-to-human も。
記事を読む →GPT Image 2 Thinking Mode：推論 + web search ガイド
GPT Image 2 Thinking Mode のトリガー方法、どの prompt が推論で恩恵を受けるか、そして web-search で接地した生成がどう動くか——コピペ可能な例つき。
記事を読む →インフォグラフィック・スライド・QR code：GPT Image 2 のテキストワークフロー
GPT Image 2 は多言語テキストを約 99% の精度でレンダリング——インフォグラフィック、スライド、スキャン可能な QR code のワークフローと、データ捏造の罠を解説。
記事を読む →DALL-E は引退：GPT Image 2 への移行方法
DALL-E は OpenAI API から引退しました。GPT Image 2 への移行方法：モデル選択、token 課金、アスペクト比、そして大幅に強化された編集エンドポイント。
記事を読む →バズった GPT Image 2 prompt 15 選（実例付き、2026）
2026 年に最もバズった GPT Image 2 prompt 15 個。すべて開いてコピーできる実例付き——広告ポスター、EC のメイン画像、ポートレート、テキストレンダリングのテスト。
記事を読む →GPT Image 2 対 Nano Banana：2026 年に勝つ AI 画像モデルはどっち？
2026 年の GPT Image 2 対 Nano Banana。Nano Banana は Google の Gemini 画像スタック、GPT Image 2 は OpenAI のもの。テキスト・編集・参照画像・価格で勝つのはどちらか？
記事を読む →GPT Image 2 API の料金を徹底解説（2026）
2026 年における GPT Image 2 API 料金の仕組み：token 課金モデル、画質と解像度ごとの実際の 1 枚あたりコスト、そして DALL-E 3 やクレジットプランとの比較。
記事を読む →GPT Image 2 の限界：できないこと（とその回避法）
GPT Image 2 の本当の限界を正直に総ざらい——透明背景なし、4K は横長/縦長比のみ、文字の誤字、キャラのブレ——そしてそれぞれの対処法を提示。
記事を読む →GPT Image 2 で Midjourney 風のルックを出す方法
Midjourney の絵画的でドラマチック、超スタイライズされたルックは、言葉で説明できる特徴の集まりです。--stylize ではなくプロンプトで、それを GPT Image 2 で再現する方法を解説します。
記事を読む →GPT Image 2 のストーリーボード・グリッド・多パネル生成実践
1枚の画像を1つのプロンプトで3×3ストーリーボードや多パネルに変える——GPT Image 2 で最も過小評価されている使い方。参照画像アンカー、パネル数/レイアウト制御、商品広告コンテ、パネル間一貫性をコピペプロンプト付きで解説。
記事を読む →1枚の参照画像で無数のレイアウト：GPT Image 2 テンプレートワークフロー
1枚の参照画像を GPT Image 2 に渡し、カレンダー・キャラクターカード・製品仕様シート・SNS素材セットを生成——「1枚で多レイアウト」は再利用性の高い実践技。テンプレート思考、各レイアウトのプロンプト、失敗ポイントを解説。
記事を読む →GPT Image 2 のスタイルプロンプト術：美学を制御可能なスタックに分解する
水彩旅行日記、Y2Kコラージュ、シネマティック、編集マガジン調——スタイルは1単語ではなく、メディア/光色/構図/時代の多層スタック。美学を制御可能なプロンプトスタックに分解する方法を、再利用可能なテンプレート付きで解説。
記事を読む →GPT Image 2 の画像は商用利用できる？ライセンス・著作権・リスク
GPT Image 2 の出力を商品・広告・オンデマンド印刷に使う実践ガイド：画像は誰のもの、本当に危険なのは何か（商標・肖像・著作権キャラ）、各プラットフォームのAIポリシー、公開前チェックリスト。
記事を読む →GPT Image 2 のマルチ画像合成と参照画像ワークフロー
GPT Image 2 の参照画像は image-to-image だけではありません。4つの参照モード——被写体保持・スタイル転送・シーン合成・商品配置——と、1枚の商品写真を広告絵コンテに変える実践ECワークフローを解説。
記事を読む →GPT Image 2 でキャラクターと商品を複数画像で一貫させる方法
GPT Image 2 は毎回独立してサンプリングするため、同じキャラクターでも画像ごとにブレます。本当にアイデンティティを固定できる4つの手法——参照画像、アイデンティティアンカー、キャラクターシート、反復改善——をコピペ可能なプロンプト付きで解説。
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