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GPT Image 2.5 で飛躍的に向上したビジュアル制作

npaka

「GPT Image 2.5」で飛躍的に向上したビジュアル制作についてまとめました。


1. はじめに

2026年9月8日、OpenAIは新しい画像生成モデル「GPT Image 2.5」を発表しました。

従来の画像生成AIは、最初の1枚をきれいに作れても、

・同じ人物で別のカットを作る
・指定部分だけを修正する
・編集を重ねながら画質を維持する
・連続動作用の差分フレームを生成する

といった処理が苦手でした。

GPT Image 2.5では、画質や速度に加えて、参照画像の再現性、局所編集、複数回編集の一貫性が強化されています。

なお、ChatGPTで提供される画像生成機能は「ChatGPT Images 2.5」、API向けのモデル群は「GPT Image 2.5」と呼ばれます。

・Introducing ChatGPT Images 2.5

2. GPT Image 2.5 の概要

2-1. 主な進化点

OpenAIは、主な改善点として次の項目を挙げています。

・鮮明なディテールと自然な照明、豊かな質感
・参照画像の人物や被写体を維持する能力の向上
・指定部分だけを変更する編集精度の向上
・複数回の編集における一貫性の向上
・複雑なレイアウトや透過背景への対応強化
・Images 2.0と比べて最大50％の生成待ち時間短縮

特に重要なのが、変更を指示していない部分を維持する能力です。

人物の服だけを変更したとき、顔、ポーズ、背景まで変わってしまう問題が減り、完成した画像を少しずつ修正しやすくなっています。

2-2. ChatGPTとAPIでの提供

ChatGPTには、ラフを描いて画像化する「Sketch」、画像上にコメントして修正箇所を示す機能、ポスターや商品写真などの「テンプレート」、プロンプト共有なども追加されました。

ChatGPT Images 2.5は、デスクトップ、モバイル、WebのChatGPT、ChatGPT Work、Codexの全プランへ順次提供されています。

APIでは、次の2モデルを利用できます。

・GPT-Image-2.5 Flare
速度を重視した小型モデル。日常的な画像生成、SNS素材、ラピッドプロトタイピング、大量生成などに向いている。
・GPT-Image-2.5 Sunburst
品質と編集精度を重視したモデル。広告、商品写真、連続編集などに向いている。

両モデルは透過背景とカスタム解像度に対応しています。公式ドキュメントでは、3840×2160や2160×3840を含む解像度が例示されています。

・GPT Image 2.5 prompting guide

3. GPT Image 2.5 で広がる新しい制作手法

3-1. キャラクターを維持した漫画とスプライト

852話（hakoniwa）さんは、同じ被写体の再現性が向上したことがわかる作例を公開しています。

同じキャラクターが登場する漫画も公開されています。

漫画では、コマごとに構図や表情を変えながら、顔、髪型、衣装を維持する必要があります。GPT Image 2.5では、このキャラクターの一貫性が向上しています。

また、同じキャラクターによる戦闘動作を4×4に配置した、ゲーム用のスプライトシートも生成しています。

生成後は、別のチャットで背景の透過、画像の分割、位置合わせ、GIF化まで実行しています。最初の透過処理は失敗したものの、画像生成からゲーム素材への変換までを会話で進める制作フローが成立しています。

3-2. キャラクターの差分からGIFを作る

のえるさんは、キャラクターの差分画像を生成し、GIFに変換した作例を公開されています。

差分ごとにポーズを変えながら、キャラクターの位置や大きさをほぼ維持できています。

これまでの画像生成では、差分を作るたびに顔、体格、衣装、配置が少しずつ変わりがちでした。GPT Image 2.5では、元画像を保ちながら一部分だけを変更できるため、立ち絵の表情差分や短いループアニメーションを作りやすくなっています。

3-3. ロボットの動きを9回連続で編集する

AGIラボさんは、同じロボットの画像から、

星を拾う → 持ち上げる → 元に戻す

という動作を9回の連続編集で生成し、GPT Image 2とGPT Image 2.5を比較しています。

GPT Image 2.5では、編集を重ねてもロボットの顔や質感が維持されやすくなっています。

同じキャラクターを少しずつ動かせるため、ゲームの待機モーション、アイテム取得、リアクションなどの短いキャラクターアニメーションへの応用が考えられます。

3-4. 1枚のイラストをストーリー仕立てのコマ割りへ展開する

猫のしっぽさんは、1枚のイラストを題材に、ストーリー仕立てのコマ割りへ展開した作例を公開しています。

元のキャラクターを維持するだけでなく、場面の流れを読み取り、コマごとに表情も自然に変化させています。

1枚のキャラクターイラストから、

・日常を描いた短編漫画
・SNS向けの数コマ漫画
・動画用の絵コンテ
・キャラクター紹介ストーリー

へ展開できる例です。

3-5. Sketchでポーズと構図を直接指定する

とらのさんは、ChatGPTの新機能「Sketch」を使い、キャラクターのポーズと構図を指定しています。

従来は参照キャラクターを使っても、モデルが得意とする体型やポーズへ変わってしまうことがありました。この作例では、キャラクターの特徴を維持しながら、ラフで示した構図へ近づけています。

文章では伝えにくい腕や脚の位置、視線、画面内の配置を、簡単な線画で直接指定できるようになっています。

3-6. 部屋を回転させて別アングルを連続生成する

賢木イオさんは、1枚の入力画像から、部屋を別方向から見た画像を10枚連続で生成しています。

家具やキャラクターの配置を保ちながら視点を変えられるため、同じ空間のカメラアングルを検討できます。

漫画やアニメでは、同じ部屋を正面、横、斜め、俯瞰などから描く必要があります。この作例のように視点を変えた画像を生成できれば、1枚の背景から複数カット用の背景資料を検討しやすくなります。

3-7. 10人のキャラクターを1枚のキービジュアルにまとめる

お寿司職人さんは、10人分のキャラクター参照を使ったキービジュアルを公開しています。

複数キャラクターを1枚に配置すると、顔や衣装の混同、人数の間違い、手足の破綻が起きやすくなります。この作例では、10人の特徴を反映しながら、まとまりのある集合イラストを生成しています。

キャラクター単体だけでなく、作品のメインビジュアル、集合イラスト、イベント画像などにも利用できる例です。

3-8. 16分割のイメージボードから動画を作る

さんかくてんさんは、GPT Image 2.5で作成した16分割のイメージボードを、1枚の参照画像として動画生成AI「MiniMax H3」へ入力しています。

同じキャラクターの構図、ポーズ、カメラアングルを1枚にまとめることで、文章だけでは伝えにくい映像全体の方向性を動画AIへ示しています。

1枚の参照画像からの完全再現は難しいと説明されていますが、

GPT Image 2.5で各カットを設計
　↓
16分割のイメージボードにまとめる
　↓
MiniMax H3で動画化する

という制作フローが成立しています。

GPT Image 2.5は完成映像を直接作るのではなく、キャラクターと演出をそろえた絵コンテやキーフレームを作る役割を担っています。

4. まとめ

GPT Image 2.5では、画質や速度に加え、参照画像の再現性や連続編集の一貫性が向上しました。これにより、同じキャラクターや世界観を維持した漫画、ゲーム、動画を作りやすくなりました。

今後、この進化を活用した多くの作品が生まれることが期待されます。



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