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中程度(推論を含むバランス重視)
2026年4月リリースの GPT Image 2 は、描く前に考える OpenAI 最先端の画像モデル。ネイティブな推論パスが構図を計画し、オブジェクトを数え、制約を検証してから1ピクセルも描画しないので、拡散モデルでは外しがちなプロンプトに無駄なクレジットを使いません。2Kネイティブ解像度、フルセット内のマルチ画像一貫性、業界最高水準の多言語テキスト描画と組み合わさった GPT Image 2 は、プロンプト忠実度を妥協できない商業・デザイン・編集ワークフローのために設計された初の画像モデルです。MakeImg.AI ではわずか1枚20クレジットで、テキストto画像と画像to画像の両方に対応しています。

シーンを描写するか、このアイデアを出発点にしましょう。
中程度(推論を含むバランス重視)
最高(2Kネイティブ)
推論を伴う構図、精密なテキスト、マルチ画像セット、編集
1枚20クレジット
スタンダード階層
gpt-image-2 (2026-04-21 リリース)
GPT Image 2 はネイティブの推論パスを実行し、構図の計画、プロンプトが要求するオブジェクト数の確認、空間と構図の制約検証を描画前に行います。結果として、数え間違いや誤ラベルの図解、拡散モデルが取りこぼす再生成のためのクレジット浪費が大幅に減ります。
既定で2Kの画像を出力 — アップスケールパスや後処理なしで印刷可能な忠実度に到達。ディテール、タイポグラフィ、肌の質感、素材の反射まで耐えうる品質で、プロンプトからポスター、広告、ヒーローバナーへ直接出荷できます。
小さなUIラベル、ロゴ、キャプション、非ラテン文字(日本語、韓国語、中国語、ヒンディー語、ベンガル語など)も、再描画なしで使えるレベルで描画。ついに、最初の生成からタイポグラフィ的に整った可読テキストが得られます。
1つのプロンプトから最大8枚の整合性のある画像を生成 — キャラクターのターンアラウンド、ストーリーボード、商品ラインナップ、キャンペーンのバリエーションを、統一されたビジュアルアイデンティティ、ポーズライブラリ、照明で全フレーム共有できます。
参考画像をアップロード(画像to画像モードで最大16枚)し、変更内容を説明するだけ。GPT Image 2 はピクセル単位の忠実度で他部分を保ちつつ、外科的な編集(オブジェクト除去、衣装変更、照明調整、被写体追加)を Photoshop なしで適用します。
推論モードでは、より強い世界知識を活かして図表、グラフ、地図を裏付け — 正しいラベル、もっともらしい比率、もっともらしい数値を伴い、装飾用ではなく実用に耐える技術・教育系ビジュアルを生み出します。
2Kネイティブ出力と精密なテキスト描画で、デザインツールに頼らず印刷可能なクリエイティブと有料媒体向けバリエーションをお届け。SNS、ディスプレイ広告、オフライン印刷へ同じアセットをそのまま展開できます。
日本語、韓国語、中国語、ヒンディー語、ベンガル語などのキャプション、ラベル、ロゴを1つのプロンプトで生成。別途の組版、ローカライズの再描画、最終形のビジュアルのための翻訳者手配は不要です。
画像to画像モードで写真や商品ショットをレタッチ。ピクセル単位で他部分を保てます。EC のヒーローショット、ライフスタイル画像、ビフォーアフター系キャンペーンに最適。
マルチ画像の一貫性を活用し、キャラクターのターンアラウンド、シーンの進行、キャンペーンのバリエーションを統一された雰囲気で制作。ピッチ資料、インディーゲーム、コミック、物語コンテンツに最適。
UIラベル、メニュー項目、画面上のコピーを可読に描画 — モックアップ、ピッチ資料、機能イラストが幻覚ではなく設計されたものに見えます。初期のプロダクトデザインや投資家向けコンセプトに最適。
知識に基づく推論モードで、正しいラベルと妥当な構造を持つ図解、グラフ、地図、インフォグラフィックを生成 — 授業教材、解説コンテンツ、技術記事に出荷できる図表が手に入ります。
プロンプトや参考画像から 1K 画像を作成・編集できます。
Flare または Sunburst で画像を生成・編集できます。
ブランドやキャンペーンのアイデアに。
少ないクレジットで日常の画像案や編集に。
グラフィック構成や文字を生かす案に。
視覚的なアイデアを素早く探すときに。
雰囲気のある風景や練られたビジュアル案に。
画像を生成し、参照画像を使って作業を続けられます。