モデル
gpt-image-2
一つのスタジオ。すべての主要AI画像モデル。プロンプトごとに最適なツールを選択 — サブスク管理の手間なし。
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モデル
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gpt-image-2
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// gpt-image-2 について
gpt-image-2 について
gpt-image-2 は imagev2.me で利用可能な画像エンジンの一つです。このモデルページは公開画像をそれを生成したエンジンにリンクバックしているため、マーケティングコピーよりも判断しやすい実コミュニティ出力からビジュアルフィンガープリント、プロンプトパターン、実用的な強みを確認できます。姉妹比較はスピード・精度・スタイルでいつエンジンを切り替えるべきかを示します。上のプロンプトバーから試してください——モデル選択が固定されたまま連続テストが可能です。または最新のレンダーを下から閲覧してください。
// gpt-image-2 のプロンプト例
gpt-image-2 のプロンプト例
初級
被写体 + スタイル
請生成一張「東京都立咒術高等專門學校」的正式錄取通知書，風格為日本傳統和風古紙質感。
【視覺風格】
- 底色：暖米白／淺褐色，仿舊羊皮紙質感，邊緣有輕微磨損與泛黃痕跡
- 字體：以毛筆書法風格（楷書或行書）為主，墨黑色
- 裝飾色：傳統朱紅色（印泥色）、暗金色點綴
- 邊框：傳統日式唐草紋或幾何紋樣，顏色為深墨色
- 整體氛圍：神秘、莊重、權威，像來自千年古老咒術機構的秘藏文件
【版型與元素】
- 頂部正中央：學校紋章（圓形，內含四重巴紋圖案，顏色為朱紅與墨黑）
- 校名毛筆字：「東京都立呪術高等専門学校」
- 右下角或左下角：朱紅色方印（夜蛾正道 印）
- 若有空白處，可點綴淡墨的咒術符號或咒文作為浮水印
【內容佈局（日文書寫）】
第一行（置中）：校徽
第二行（置中）：校名（毛筆大字）
第三行（置中，稍大字體）：「入 学 許 可 書」
第四行（偏右，敬稱）：「拝啓」
第五行（正文，置中或左起）：
「貴殿は、本校の入学試験に合格したことを認め、ここに入学を許可いたします。
呪術は呪いをもって呪いを祓うものなり。汝、その道を歩むべし。」
第六行（偏右，日期與署名）：
「令和○年○月○日
東京都立呪術高等専門学校
校長 夜蛾正道」
第七行（最下方小字，置中）：
「※ 本状は非術師に提示することを禁ずる」
【整體配色】
- 主色：奶油白、淺褐、墨黑
- 點綴色：朱紅、暗金
- 紙張質感：粗糙手抄紙、略帶纖維紋理
【生成目標】
產出一張直式（縱向）的傳統日式錄取通知書圖片，比例約為 3:4（或 A4 直式），適合用於角色扮演、同人創作或收藏用途。
中級
シーン + ライト
* 朝のやさしい光
* 一本道を歩くあなた
* 隣で嬉しそうに小走りするヒノアラシ
* ヒノアラシ荷物なし
* これから旅が始まるワクワク感
* アニメ映画みたいな温かい空気感
// gpt-image-2 プロンプトの書き方
PLACARD · N° 02
01
被写体を固定する
モデルに優先させたい具体的な被写体、プロダクト、人物、場所、シーンから始めます。
02
ビジュアルボキャブラリーを追加
環境、ライティング、カメラ、パレット、仕上げを重ねてトピックをビジュアルブリーフに変換。
03
エンジンを選ぶ
トピックに推奨されるモデルを使用し、より速いドラフトやよりポリッシュな出力が必要な場合は切り替え。
04
一つの変数からイテレーション
レンズ、アスペクト比、モデル、スタイルなど一度に一つの要素を変更し、改善の原因を確認。
// gpt-image-2 vs 姉妹エンジン
PLACARD · N° 03
// gpt-image-2 エンジンスペック
PLACARD · N° 04
コンテキスト
テキストレンダリングと商用レイアウト制御に優れた幅広いマルチスタイル画像生成。
最大解像度
対応する生成設定で最大4K。
アスペクト比
自動に加え、一般的な縦長、正方形、横長、シネマティック比率。
価格ティア
balanced
// gpt-image-2 の実出力オーディット
PLACARD · N° 05
gpt-image-2 の実出力オーディット
このエンジンで作成された代表的な公開画像。実際の出力から強みを判断するのに役立ちます。
// よくある質問
よくある質問
Q01
gpt-image-2 とは？
gpt-image-2 は、同じビジュアルアイデアに関する公開AI画像、プロンプト、モデル出力をグループ化するタグです。異なるクリエイターが被写体をどう表現しているか、そしてそのプロンプトがどんな画像を生み出すかを比較できます。
Q02
gpt-image-2 に最適なモデルは？
最適なモデルは目標とする見た目によります。このページのプロンプトバーから始めて、より速いドラフト、シャープなテキスト、高解像度、エディトリアルスタイルが必要な場合はスタジオでモデルを切り替えてください。
Q03
gpt-image-2 のプロンプトの書き方は？
被写体から始め、シーン、構図、ライティング、パレット、出力意図を追加します。具体的な名詞と制約条件は、特に再現可能なスタイルが必要な場合、曖昧な形容詞よりも効果的です。
Q04
gpt-image-2 の例をリミックスできますか？
はい。公開画像を開くか、このドロワーのプロンプト例を使用してください。スタジオはプロンプトとモデルを事前入力できるので、白紙から始めるのではなく一つの変数を変更するだけで済みます。
Q05
関連トピックが重要な理由は？
関連トピックは隣接するビジュアル言語を公開します。gpt-image-2 が近いが正確ではない場合に有用で、プロンプト全体を変えずに修飾語を借りることができます。
Q06
これらの gpt-image-2 画像は公開ですか？
ドロワーは公開されたインデックス可能なコミュニティ作品のみにリンクしています。非公開の生成は Explore、タグページ、サイトマップ、検索クロールに表示されません。
