GPT Image 2: 画像生成用の新しいモデル OpenAI - すでに NeuralSpace にあります
主要なこと（BLUF）について簡単に説明します。
GPT Image 2 は画像生成用の OpenAI の新しいモデルであり、すでに NeuralSpace で利用可能です。最初のバージョンと比べて何が変わったのか、16 個の参照が必要な理由、組み込みのコンテンツ チェックがどのように機能するのか、そしてそれを試す方法を見てみましょう。
通常の画像ジェネレーターが天井のように見えたことを覚えていますか?そして、OpenAI GPT 画像 1 がチャットGPT 内に静かに展開され、全員が走って漫画のキャラクターを作りました。つまり、今、歴史は繰り返されているのです。 GPT Image 2 は OpenAI の新しいモデルで、前モデルよりも著しく優れた画像を生成します。そして、私たちはすでにそれを追加しました NeuralSpace.
そもそもGPT Image 2とは何ですか？
つまり、これは、OpenAI からの次世代のネイティブ イメージ生成です。写真用の独立したモデルではなく、写真を作成および編集する機能 GPT が組み込まれています。基本的に、リクエストをテキストで記述すると、モデルが描画します。
最初のバージョン (GPT 画像 1 / 1.5) はすでに驚くべき品質でした。しかし、彼女には問題がありました。写真上の文字が曲がって表示されることが多く、細部が浮いていて、何かを編集しようとすると、モデルが画像を完全に再描画してしまうことがありました。 GPT Image 2 は間違いに取り組むことです。真剣な仕事。
最初のバージョンと比べて何が変わったのか
重要なのはテキストレンダリングの品質です。キャプション付きの画像を生成しようとして、混乱して読めなくなってしまったという経験があるとしても、そんなことは忘れてください。 GPT Image 2 は画像上にテキストを正しく描画します。ラテン語、キリル文字、長いフレーズでも、より安定して動作します。
2点目は解像度です。以前は天井が1Kでした。現在、GPT Image 2 は 1K、2K、4K 生成をサポートしています。 4000ピクセルはもはや「投稿用の写真」ではなく、印刷できる本格的なイラストです。
そして3番目 - 参考文献。モデルは、最大 16 個の参照イメージを同時に受け入れます。写真、スケッチ、ムードボードをアップロードすると、GPT Image 2 が生成時にそれらを考慮します。写真の顔はそのままにして、その人物を別のシナリオに置きたいですか?これが参考資料の目的です。
参考文献が 16 個ある理由 - 実践的なシナリオ
これはマーケティングの数字のように聞こえますが、実際には非常に便利です。いくつかの例:
- 一貫した性格。 同じ人物またはキャラクターの異なる角度からの写真を 3 ～ 5 枚アップロードします。モデルは外観を「記憶」し、顔の特徴を維持しながら新しいシーンを生成します
- 文体のリファレンス + コンテンツ。 1 つの画像はスタイル (水彩画やピクセル アートなど) を設定し、もう 1 つはコンテンツを設定します。希望のスタイルでコンテンツを受け取ります
- 製品写真。 さまざまな角度から製品を撮影し、参考背景を追加します。写真スタジオを使わずに製品の写真を撮影できます。
- ムードボード世代。 インスピレーションを与える写真を 10 枚集めて、欲しいものを説明してください。モデルは接合部で何かを合成します
正直に言うと、このために以前は、ControlNet、IP アダプター、および安定した拡散のための多数の拡張機能からのパイプラインをフェンスする必要がありました。そしてここで写真をアップロードし、テキストを書き、ボタンを押しました。
組み込みのコンテンツチェック
GPT Image 2 には、出力上の露骨なコンテンツをフィルタリングするモデレーションである nsfw_checker が付属しています。これはOpenAIの決定であり、私たちの決定ではありません。デザイン、イラスト、マーケティング、エンターテイメントなど、ほとんどのタスクには制限がありません。ただし、完全な自由が必要な場合は、NeuralSpace にはそのようなフィルターのない他のモデルがあります。 ミッドジャーニー、Flux 2 Pro、Nano Banana.
NeuralSpace で試す方法
VPN や外国のカードと踊る必要はありません。に行く 画像生成ページ、ドロップダウン リストからモデル「GPT Image 2」を選択します。リクエストを書き、必要に応じて参照画像 (最大 16 枚) をアップロードし、アスペクト比と解像度を選択して生成します。
設定は最小限ですが、十分です。
- アスペクト比：自動、1:1、9:16、16:9、4:3、3:4
- 解像度: 1K、2K、4K
お支払い - 任意の便利な方法で 補充ページ。サブスクリプションなし: 実際の生成に対してのみ支払います。
GPT Image 2 対他のモデル - いつ何を選択するか
NeuralSpace はアグリゲーターであり、画像を生成するための 14 以上のモデルがあります。したがって、問題は「GPT Image 2か何もないか」ではなく、「どのタスクにどちらが良いか」です。
GPT Image 2 — 画像上にテキストが必要な場合、参照を使用して作業する場合、高精細で最大 4K の解像度が必要な場合に最適です。リアルなポートレート、製品イラスト、複雑な構図に最適です。
旅の途中 - ドラマチックな照明と雰囲気を備えた芸術的で「すごい」写真が必要な場合。ファンタジーやコンセプトアートではミッドジャーニーの方がまだ優れています。
ナノバナナ2 — スピードと Google 検索の操作が必要なタスクに。最大 14 個の参照をサポートし、結果をより速く生成します。
表意文字 - タイポグラフィーと正確なテキストの専門家。碑文が必要な場合は、Ideogram と GPT Image 2 がリーダーになります。
同じクエリに対して異なるモデルを試してみると、驚くような結果が得られるかもしれません。それらはすべて 1 つのインターフェイスで利用できます。 世代ページ.
再開する
GPT Image 2 は革命ではありませんが、非常に顕著な前進です。やっと絵の中の文字が読めるようになりました。 4K解像度は本当に便利です。 16 の参照により、以前は複雑なパイプラインが必要だったシナリオが可能になります。
まだ試していない場合は、 NeuralSpace に登録してください そしてテスト。すでに他のモデルを使用している場合は、リスト内の GPT Image 2 に切り替えて比較してください。登録時のボーナス トークンを使用すると、いくつかのイメージを無料で生成できます。
よくある質問（FAQ）
質問: ニューラル ネットワークから最良の結果を得るにはどうすればよいですか?
回答: 英語の詳細なプロンプト (説明) を使用し、シーンのスタイルと詳細を設定します。
質問: これらの素材は商業目的で使用できますか?
回答: はい、生成されたコンテンツは完全にあなたのものです。