GPT Image 2.6 Flare API

GPT Image 2.6 Flareは、テキストからの画像生成および既存画像の編集に特化した、OpenAIの高速モデルです。新しい広告レイアウトのプレビューや、製品写真の背景を3パターン試してから方向性を決定するなど、頻繁な視覚的フィードバックを必要とするワークフローに適しています。

理解しておくべき主な制御項目は、「プランニング（計画）」と「レンダリング（描画）」の違いです。OpenAIのImage APIでは、complexity（複雑度）が、モデルがレンダリング前にシーンをどの程度計画するかに影響します。quality（品質）は、レンダリングされた画像の詳細に影響します。背景のわずかな変更は、最終的な詳細アセットが必要な場合でも、低複雑度のリクエストで済むことがあります。数行のコピーと特定の配置を含むラフなポスターなどは、ドラフト品質であっても、より多くのプランニングを行うことでメリットが得られます。

画像生成と編集のユースケース

複数の配置に向けた広告レイアウト 片側に製品を配置し、もう片側にコピー用のスペースを設けた正方形のコンセプトを生成します。アートディレクションが承認されたら、同じブリーフを使用して別の縦長構成をリクエストします。見出しと被写体の両方がクロップで切れないよう、各配置の実際の表示サイズでセーフエリアを確認してください。

製品写真の修正 承認済みの画像を提供し、変更したい箇所を1つ指定し、維持すべき要素を明確に伝えます。カタログ写真の場合、ラベル、パッケージの形状、反射、カメラアングルを維持しながら背景を変更する、といったことが考えられます。修正を承認する前に、ラベルをフルサイズで確認してください。パッケージのテキストをわずかに変更するだけでも、リアルな画像が使用できなくなる可能性があります。

ポスターおよびソーシャルメディア用クリエイティブ 最終デザインを決定する前に、Flareを使用して階層と構成を比較します。見出しは逐語的に伝え、配置場所を指定し、サブコピーは短くまとめます。グラフィックに価格や期間限定のオファーが含まれている場合は、エクスポートする前にレンダリングされたテキストと元のコピーを照合してください。

GPT Image 2.6 Flareプロンプトガイド

製品キャンペーン画像のドラフト作成

マットネイビーの断熱ボトルの正方形スタジオ広告を作成してください。ボトルを右側の3分の1に配置し、淡い灰色の台座の上に置きます。左半分はコピー用に空けておきます。柔らかなサイドライティングと、温かみのあるオフホワイトの背景を使用してください。画像にはテキストを含めないでください。

空きスペースが見出しに対して十分な大きさであること、およびサムネイルサイズでもボトルが認識可能であることを確認してください。

承認済み画像内の要素を1つ変更する

テーブルトップをライトオークに変更してください。ソース写真のカメラアングル、製品の形状、印刷されたラベル、反射、影は維持します。変更はテーブルトップのみに限定し、既存の光の方向に合わせます。

エンドポイントでマークアップが公開されている場合は、別の透明なオーバーレイでテーブルトップを囲み、元画像と一緒に送信します。製品の周囲の境界線を確認し、ラベルをソースと比較してください。

ループするGIFを計画する

小さなイラストのマスコットが一度手を振るアニメーションを作成します。カメラ、背景、フレーミングは固定してください。手を下げた状態から開始し、手を上げて振り、開始時のポーズに戻すことで、アニメーションがスムーズにループするようにします。

OpenAIのGIFコントロールを公開するエンドポイントでは、1フレームあたり150ミリ秒の8フレームで1.2秒のループを作成できます。最後のフレームから最初のフレームへの遷移で、目に見えるジャンプがないか確認してください。

GPT Image 2.6 Flare と GPT Image 2.5 Flare およびその他の画像モデルの比較

最も頻繁に行う作業に合わせてモデルを選択してください。何百ものカタログ画像を制作するチームであれば、画像単位の予算管理が重要になるかもしれません。インタラクティブなエディターであれば、最初の使用可能な結果が得られるまでの時間や、編集がソースをどれだけ維持できるかを重視するでしょう。

各モデルがサポートしている場合は、同じプロンプト、ソース画像、出力寸法を使用してください。承認できる画像を得るまでにかかったリクエスト数をカウントします。あるモデルがトークン単位で課金し、別のモデルが画像単位で課金する場合、総支出を承認済み画像数で割ることで、比較可能な共通の数値が得られます。