すぐに見せられる企画ビジュアル速度
シーンの雰囲気決め、企画提案、ビジュアル方向の比較を急ぎたい時でも、最初の一枚から見せやすい完成度を狙えます。発想の熱量を落とさず、ラフ案から共有可能なコンセプトへ進めやすいのが魅力です。
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AnividAI で使える OpenAI GPT Image 2 | アニメ制作とデザイン向けのプレミアム画像生成GPT Image 2 とは？
GPT Image 2 は、AnividAI から利用できる OpenAI の画像モデルです。text-to-image と参考画像ベースの画像編集に対応し、アニメビジュアル、ポスター案、完成度の高いキービジュアル、段階的に詰める制作フローに向いています。
意図を守りやすいリビジョン編集
気に入った一枚を土台にしながら、雰囲気、ライティング、構図、衣装や小物だけを丁寧に調整しやすいのが強みです。全体を作り直すのではなく、元の良さを残したまま磨き込みたい制作に向いています。
同じ人物を保ちながら衣装と雨夜の環境を変更した GPT Image 2 の参考編集結果
告知に強いスタジオ級キービジュアル
ポスター、イベント告知、サムネイル、タイトルカードなど、一枚で空気感も販促力も伝えたい用途に向いています。主役として置ける画面の強さがあり、宣発用ビジュアルの土台を作りやすいモデルです。
高忠実度で詰める仕上げ調整
キャラクターの顔立ち、髪型、衣装ディテール、配色の印象を崩したくない時に使いやすく、複数回の調整でも世界観を保ちやすいのが特長です。立ち絵の精修やヒーローアートの完成度アップにも相性が良いです。
GPT Image 2 を使う 3 ステップ
プロンプトまたは参考画像から始めて、完成イメージへ調整していきます
01
Describe the Image Direction
Write your scene, subject, mood, style, or layout goals in natural language. GPT Image 2 works well for poster-style and design-aware prompts.
02
Add a Reference When Needed
Upload a source image if you want to edit an existing composition, preserve identity, or guide the model toward a clearer result.
03
Generate and Refine
Run the task, review the output, and refine with a new prompt or a stronger reference until the image fits your concept.
GPT Image 2 よくある質問
AnividAI でこのモデルを選ぶ前に、実際によく気にされるポイントをまとめています。
GPT Image 2 は OpenAI のモデルですか？ それとも AnividAI 独自モデルですか？
GPT Image 2 は OpenAI の画像モデルです。AnividAI は、そのモデルを自社の生成フロー、料金体系、クリエイター向け機能の中で利用できるようにしています。
AnividAI 上では GPT Image 2 で何ができますか？
text-to-image と、参考画像を使った image editing の両方に使えます。新規ビジュアルの生成にも、既存画像の方向性を保ちながらの調整にも向いています。
参考画像は必須ですか？ それともテキストだけでも使えますか？
テキストだけでも使えます。構図や雰囲気、キャラクターの印象をできるだけ維持したい時は、参考画像を追加すると使いやすくなります。
既存画像の修正にも使えますか？
はい。AnividAI では参考画像ベースの編集に対応しているため、毎回ゼロから作り直さずに、変更したい部分を言葉で指示して調整できます。
どんな用途に向いていますか？
アニメ系キービジュアル、ポスター、タイトルカード風ビジュアル、完成度の高い SNS 用画像、参考画像を使った段階的な修正ワークフローに特に向いています。
AnividAI では比率は選べますか？
現時点では、AnividAI 上の GPT Image 2 は auto ratio のみです。このモデル向けに手動の比率選択はまだ公開していません。
AnividAI で使うといくらですか？
現在、AnividAI では GPT Image 2 は 1 回の生成あたり 50MC です。
GPT Image 2 で制作を始める
AnividAI でプレミアムな text-to-image / image-to-image を auto 比率ワークフローで利用できます。