
画像内テキストがほぼ完璧
gpt-image-2 は画像の中に直接、読めるテキストをレンダリングできます——見出し、本文、ラベル、注釈——ラテン・CJK・アラビア・ヒンディー・ベンガルの各スクリプトに対応。文字化けなしでクリアに出力されます。これは過去の画像モデルからの最大の跳躍です。
OpenAI 最新の画像モデル gpt-image-2(ChatGPT Images 2.0)を Genspark で試そう。欲しいものを説明するだけで、整ったタイポグラフィ、正確なインフォグラフィック、4K 対応のビジュアルがひとつのチャットで手に入る。
gpt-image-2 が前世代の画像モデルから明確に飛躍した 4 つの領域です。どれも Genspark のチャットで短いプロンプトを送るだけで動きます。

gpt-image-2 は画像の中に直接、読めるテキストをレンダリングできます——見出し、本文、ラベル、注釈——ラテン・CJK・アラビア・ヒンディー・ベンガルの各スクリプトに対応。文字化けなしでクリアに出力されます。これは過去の画像モデルからの最大の跳躍です。

1 リクエストに最大 16 枚の参照画像を添付し、変更したい内容を指示できます:「背景を夕暮れに」「ソファをレザーに」「キャラはそのまま漫画風に描き直して」。gpt-image-2 は指示されていない部分は保持し、指示された部分だけを書き換えます——ピクセル単位の編集で、ゼロから作り直すわけではありません。

1 パスで最大 4096×4096 解像度を生成でき、印刷、商品掲載、大サイズの SNS 素材にも十分な品質です。用途に合わせて Genspark のモデルセレクターから直接ティアを選ぶだけ——1K はドラフト、4K は最終納品に。

非ラテン文字もついに正しくレンダリングできるようになりました。日本語のイベントポスター、韓国語のメニュー、アラビア語の SNS 画像、ヒンディー語のインフォグラフィック——画像内の文字が自然な字として出力され、□ や偽の字形ではありません。非英語圏にコンテンツを届けるチームにとって本物の解放です。
以下のカテゴリでは、gpt-image-2 は初回の生成で「使える品質」を出してきます——下書きではなく納品品質です。上のサンプルプロンプトを使うか、自分の版を書いてみてください。

ライブ、フェス、発表会、学内イベントに。タイトル、日付、場所、ビジュアルのトーンを伝えれば、モデルがタイポグラフィ、レイアウト、調和する背景イラストまで一度に仕上げます。

棒グラフ、数値ブロック、プロセス図——画像の中の数字とラベルは本当にあなたが書いた通りになります。ピッチデッキ、ブログの見出し画像、SNS シェアカードに最適。

名前と雰囲気を伝えれば、ロゴマーク、対応するカラーパレット、タイポグラフィのサンプルが 1 ページに整然とまとめられて出てきます。新しいプロジェクトやローンチのブランド立ち上げに。
gpt-image-2 は汎用モデルですが、画像内テキストと多言語対応のこの飛躍によって、以下の役割に特に刺さります。
広告クリエイティブ、ローンチポスター、ランディングページのヒーロー画像を直接出力——見出し、商品名、オファー文まで画像に焼き込まれ、別で写植する工程が不要です。
高速なコンセプトツールとして:一度に 5 方向を生成し、良さそうなものを Figma や Photoshop に持ち込んで仕上げる。マルチ画像編集のおかげでアートディレクションが複数回の修正を跨いでも一貫します。
サムネイル、カバーアート、エピソードヘッダー、解説図。チャンネルのトーンを一度描写しておけば、コンテンツごとに使い回してビジュアルを揃えられます。
モデルレス背景のライフスタイル写真、バリアント差し替え(「同じバッグ、タンレザー版」)、読める販促文字付きの季節掲載ヘッダー——商品写真 1 枚と短い説明から作れます。
gpt-image-2 は長い文、複数行のレイアウト、厳密な書体、大小文字を区別した約物まで正確に扱います。ポスター、新聞紙面、看板——どれも手動で文字を打ち直さずに納品できる品質で出てきます。



より深い世界モデルが土台になったことで、gpt-image-2 は旧世代に比べて幻覚(ハルシネーション)が大幅に減りました。解剖図、地理地図、食材のレイアウト、物理構造——画面内で論理的に整合し、ラベルも信頼できます。



ネイティブで最大 4096×4096 の解像度、アスペクト比は最大 3:1 まで。印刷ビルボード、雑誌見開き、高 DPI のデジタル広告枠にそのまま使える鮮明さです。



長い段落のプロンプト、正確なレイアウト、名前付きのキャラクター、具体的な衣装、ピクセル精度のタイポグラフィ——これらすべてが初回で揃います。以下は実際のプロンプトそのままと、gpt-image-2 が無修正で出力した結果です。
高校生アニメの主人公 Kai のキャラクター三面設定表を 1 枚で生成。上段は全身 3 ビューで、FRONT、SIDE、3/4 BACK と各パネルに表示、衣装はネイビーの学ランブレザー、白シャツ、赤ネクタイ、グレーのスラックス、黒のレザーシューズ。下段は同じキャラの胸上 3 ポーズで、HAPPY、ANGRY、SURPRISED とラベル。6 枚すべてで髪型、顔、衣装が完全に一致、中立的な白の設定表背景、柔らかく均一な照明。

North & Pine というブランドの Classic Tote というタン色フルグレイン・イタリアンレザートートバッグの DTC 商品詳細ページのモックアップを生成。左半分はクリーム色のやさしいスタジオ背景に置かれたバッグのメイン写真 1 枚。右半分はブランドラベル「// NORTH & PINE」、エレガントなセリフで組まれた商品名、価格「$420」、末尾が「Holds a 13-inch laptop.」の短い説明、black/tan/olive とラベルされた 3 つの丸いカラースウォッチ、S/M/L の 3 つのサイズピル(M が選択状態)、幅の広いネイビーの「Add to Cart」ボタン。鋭いタイポグラフィ、抜け感のあるモダンな EC の佇まい。

4 コマの白黒マンガを生成、テーマは長年会っていなかった誰かから手紙を受け取る若い女性。コマ 1:雨の東京のカフェの窓際に一人で座り手紙を読む彼女、日本語の思考吹き出しに 彼が帰ってきた。コマ 2:同じカフェの外観のワイドショット、背景にネオンで照らされた東京のスカイライン。コマ 3:窓外を見つめる静かなクローズアップ。コマ 4:広げた手紙を両手で持つ俯瞰ショット、手書きの漢字が読み取れる。4 コマすべてで同じキャラクターデザイン、柔らかく映画的なシェーディング。

会話ベースの編集が外科的に決まる:背景の入れ替え、衣装の変更、季節の転換——それ以外の部分は一切ドリフトしません。光、影、肌のトーン、構図はすべてロックされたままです。



01短いプロンプトを書くだけ——主題、スタイル、レイアウト、画像内に入れたい具体的なテキスト。Genspark のチャットは 19 の UI 言語で自然言語を受け付けます。
02モデルセレクターで GPT Image 2 を選び、サイズ(1K / 2K / 3K / 4K)と品質(auto / low / medium / high)を指定。素早いドラフトは 1K-medium、最終納品は 4K-high がおすすめ。
03Genspark が数秒で画像を返します。少しずれていたら、会話を続けて「見出しをもう少し上に」のような編集指示を送るか、参照画像を添付すれば、その部分だけが書き換わります。
このページは gpt-image-2 が最も得意な領域に焦点を当てています。ワークフローの目的が別方向にずれるなら、以下の Genspark ツールの方が出発点として適しています。
はい——Genspark のアカウントには毎日 100 の無料クレジットが自動チャージされ、そのまま gpt-image-2 に使えます。軽い 1K ティア(例:1K-low は 1 枚あたり 5 クレジット)は毎日の無料枠に収まります。4K-high のような高ティアや大量利用には、Plus・Pro プランで月次のクレジット残高を大きく引き上げるのがおすすめです。
同じものです。ChatGPT Images 2.0 は ChatGPT 上でユーザーに見えているプロダクト名、gpt-image-2 は API のモデル名。Genspark は API を直接呼び出しているので、完全に同一のベースモデルを使っています。
できます。チャットに最大 16 枚の参照画像を添付し、変更したい内容を指示するだけ。gpt-image-2 はピクセル単位の編集——背景の差し替え、マテリアルの変更、要素の追加/削除——が可能で、指示されていない部分はそのまま保持します。
サイズは 4 段階(1K / 2K / 3K / 4K、最大 4096×4096)、品質も 4 段階(auto / low / medium / high)です。デフォルトの 1K-medium は速度と鮮明さのバランスが良く、印刷、商品掲載、大サイズの SNS 素材には 4K-high を選んでください。
できます。非ラテン文字のレンダリングは今世代の旗艦改善の一つで、精度はラテン文字に迫っています。日本語のイベントポスター、韓国語のメニュー、アラビア語の告知画像を依頼すれば、画像内の文字が自然な字として読める形で出てきます。
できません。OpenAI がモデルレベルで著作権 IP の生成をブロックしています。代わりに一般的でオリジナルの描写を使ってください——「フレンドリーな黄色い電気ネズミのような生き物」「カートゥーン王国の赤い帽子をかぶった配管工ヒーロー」——モデルがその雰囲気でオリジナルのキャラを作り上げます。