September 14

GPT Image 2.5ガイド：Flare vs Sunburst、機能と仕様

GPT Image 2.5 FlareとSunburstを、画像生成、編集、参照忠実度、透過アセット、テキストレンダリング、制作ワークフローの観点から比較します。

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GPT Image 2.5ガイド：FlareとSunburstの比較、機能、仕様

AI生成画像の背景を変更することは簡単です。しかし、製品、被写体、テキスト、ライティング、構図を管理しながら背景を変更するのは、はるかに難しい作業です。

GPT Image 2.5は、この課題に対応するために設計されています。

OpenAIが2026年9月8日にリリースしたGPT Image 2.5は、次の2つの選択肢を中心に構築された新しい画像生成・編集モデルファミリーです。

日常的な画像作成と高速な反復作業に適したGPT Image 2.5 Flare
高精度な生成と複雑な編集に適したGPT Image 2.5 Sunburst

両モデルはテキストと画像の入力を受け取り、画像を出力します。文章による説明から新しいビジュアルを生成し、アップロードした画像を編集し、選択した領域を保持し、テキストをレンダリングし、透過背景のアセットを作成し、複数ターンにわたる反復ワークフローをサポートできます。

GPT Image 2.5とは？

GPT Image 2.5は、自然言語の指示と参照画像を新しいビジュアルアセットに変換するための、OpenAIの画像生成・編集モデルファミリーです。

従来のテキストから画像を生成するワークフローとは異なり、何もないキャンバスからまったく新しい画像を作るだけに限定されません。既存の画像を使い、次のような目的を絞った変更を適用することもできます。

背景の置き換え
オブジェクトの削除
製品カラーの変更
衣服の更新
ライティングや時間帯の調整
テキストの追加または置き換え
透過背景の作成
参照から人物や製品を保持
複数ラウンドにわたる編集の継続

このため、GPT Image 2.5は、EC、広告、ソーシャルメディア、プロダクトデザイン、プレゼンテーション、教育用グラフィック、クリエイティブコンセプト開発に関連性があります。

最も重要な改善点は、単なる画像品質ではありません。依頼された変更を加えつつ、画像内の無関係な部分をより安定して維持できる点です。

GPT Image 2.5 FlareとSunburstの比較

OpenAIは、優先事項の異なる2つのGPT Image 2.5モデルを提供しています。

機能	GPT Image 2.5 Flare	GPT Image 2.5 Sunburst
主な利点	スピードと効率的な反復作業	最大限の能力と編集精度
最適な用途	日常的な生成、下書き、バリエーション、大量ワークフロー	詳細な構図、難易度の高い編集、最終品質のアセット
入力	テキストと画像	テキストと画像
出力	画像	画像
編集サポート	はい	はい
透過背景	はい	はい
複数ターンのワークフロー	はい	はい
推奨用途	高速な探索と定常的な制作	複雑または細部に敏感な制作

スピードが重要ならFlareを選ぶ

GPT Image 2.5 Flareは、OpenAIにより日常業務向けの最速の高品質画像モデルとして説明されています。

以下の用途に適しています。

複数のビジュアル方向性を試す
ソーシャルメディア向けバリエーションを制作する
EC向けライフスタイル画像を生成する
キャンペーンの初期コンセプトを作成する
背景、ライティング、カラーを反復調整する
定常的なアセットを大きなバッチで構築する
最終調整前の下書きを作成する

OpenAIによると、FlareはGPT Image 2より高い画像品質を提供しながら、レイテンシを50%削減します。

ただし、すべてのFlareの結果がすぐに公開可能な品質になるわけではありません。複雑なタイポグラフィ、精密なレイアウト、手、反射、小さな製品ディテールは、引き続き確認が必要です。

精度が重要ならSunburstを選ぶ

GPT Image 2.5 Sunburstは、このファミリーの中でより高性能なモデルです。

特に次の用途に適しています。

詳細な製品画像編集
複雑な構図
参照の忠実性が重要なキャラクター作業
パッケージおよび広告コンセプト
重要なテキストを含む画像
以前の変更を安定して維持する必要がある複数ステップの編集
より厳密なビジュアル管理が必要な最終アセット

ロゴ、衣服のディテール、製品形状、ラベルの誤りによって結果が使えなくなる場合、Sunburstがより有力な選択肢となるでしょう。

実践的なワークフローとしては、Flareでコンセプトを探索し、追加の精度が必要になった段階で最も有望な方向性をSunburstに移す方法があります。

文章による説明から画像を作成する

最もシンプルなGPT Image 2.5ワークフローは、テキストプロンプトから始まります。

短いプロンプトでも被写体は指定できますが、制作向けのプロンプトでは通常、次の内容を説明する必要があります。

主な被写体
環境
構図
カメラアングル
ライティング
素材とテクスチャ
想定用途
表示してはならない要素

たとえば、EC事業者は次のプロンプトを使用して香水の製品画像を作成できます。

そのまま使えるプロンプト

淡い琥珀色の液体で満たされた、透明な長方形の香水ボトル1本を写した、高級感のあるEC向け製品写真を作成してください。

ボトルを、暖かみのあるニュートラルな背景に対して、明るいベージュの石灰岩の台座の上に配置してください。左から差し込む柔らかな午後遅くの陽光を使用し、ガラス越しにコントロールされたハイライトと、表面上に自然な影を作成してください。

縦長4:5の構図を使用してください。ボトルは下部中央に配置し、その上には任意のキャンペーンコピーを置ける、すっきりとしたネガティブスペースを確保してください。

リアルなガラスの厚み、液体の屈折、石材の微細な不完全さ、正確な接地影を表現してください。

花、ジュエリー、リボン、追加のボトル、ブランドテキスト、ラベル、ロゴ、透かし、装飾小物は追加しないでください。

生成画像01

GPT Image 2.5 テキストから画像への生成結果

このプロンプトでは、被写体、環境、ライティング、構図、素材、ネガティブ制約を分けて指定しています。

これにより、モデルが不要なオブジェクトやブランディングを創作する余地を減らせます。

参照写真から新しい画像を生成する

参照画像は、言葉だけでは完璧に説明するのが難しい情報をモデルに提供します。

タスクに応じて、参照画像は次の情報を提供できます。

製品形状
パッケージ構造
キャラクターのアイデンティティ
顔の特徴
衣服
カラーパレット
アーティスティックスタイル
構図
素材のディテール

プロンプトでは、アップロードした画像の役割を明確に説明する必要があります。

たとえば、アップロードした写真が製品参照である場合は、構図全体ではなく製品の見た目を制御するために使うことを明示します。

そのまま使えるプロンプト

アップロードした製品写真を、製品のみのビジュアル参照として使用してください。

同じ製品を、明るいオーク材の家具、暖かみのある白い壁、柔らかな自然光、控えめなニュートラルスタイリングの、清潔で上質なリビングルーム環境に配置してください。

製品本来の形状、比率、カラー、素材、表面ディテール、ボタン、開口部、構造を維持してください。

変更するのは、環境、ライティング、カメラ構図、周囲のライフスタイル文脈のみにしてください。

製品を再設計しないでください。参照画像に見えていないロゴ、ラベル、ボタン、取り付け部品、アクセサリー、パターン、機能を追加しないでください。

Shopifyの商品ページおよびソーシャルメディア広告に適した、縦長4:5の構図を使用してください。

生成画像02

GPT Image 2.5 参照ベースの製品生成結果

「アップロードした画像を製品のみの参照として使用する」という表現は、モデルが保持すべきものと生成してよいものを定義します。

この区別は、製品の正確性が重要な商用画像において特に重要です。

自然言語で既存の画像を編集する

GPT Image 2.5では、文章による指示を通じて既存画像を編集することもできます。

一般的な依頼には、次のようなものがあります。

背景をスタジオ環境に置き換える
左側のオブジェクトを削除する
ジャケットの色を黒からネイビーに変更する
柔らかな朝の光を追加する
レイアウトを維持したまま見出しを置き換える
製品パッケージを光沢仕上げからマット仕上げにする
被写体の周囲にネガティブスペースを追加する
アセットを縦長構図に変換する

明確な編集プロンプトでは、次の3点を特定する必要があります。

変更すべきもの
変更してはならないもの
完成画像の見た目

そのまま使えるプロンプト

既存の背景を、清潔で暖かみのある白色の撮影スタジオに置き換えてください。

製品の形状、カラー、比率、ラベル、キャップ、反射、位置は変更しないでください。

製品が表面に自然に接地して見えるよう、製品の真下に柔らかな自然な影を追加してください。

製品デザイン、カメラアングル、トリミング、パッケージのテキストは変更しないでください。

生成画像03

GPT Image 2.5 背景編集結果

保持に関する指示がなければ、画像モデルは依頼を画像全体の再解釈を許可されたものとして扱う可能性があります。

EC画像の編集では、次のような表現が役立ちます。

背景のみを変更してください。
製品は変更しないでください。
元の比率を維持してください。
パッケージのテキストを変更しないでください。
同じカメラアングルとトリミングを維持してください。
新しいアクセサリーやブランディングを追加しないでください。

残りの部分を保持したまま1つの領域を変更する

最も便利な画像編集機能の1つは、局所的な変更です。

画像全体を再生成する代わりに、ユーザーは1つの特定領域への変更を依頼できます。

そのまま使えるプロンプト

テーブル右側にある赤い陶器のカップだけを、マットブラックに変更してください。

人物、衣服、手、テーブル、背景、ライティング、影、構図、その他すべてのオブジェクトは変更しないでください。

新しいカップは、元のカップと同じ位置、スケール、向き、接地影を維持する必要があります。

生成画像04

GPT Image 2.5 局所編集結果

重要なのは、置き換えるオブジェクトを特定することだけではありません。プロンプトでは、不変条件、つまり移動または変更してはならないディテールも定義します。

このアプローチは、次の用途に役立ちます。

製品カラーのバリエーション
パッケージ更新
衣服の変更
背景のクリーンアップ
小物の置き換え
季節装飾
広告のローカライズ
軽微なレイアウト修正

精密な指示を出しても、ユーザーは編集後の画像と元画像を比較する必要があります。小さなテキスト、顔のディテール、指、ロゴ、反射は、予期せず変化する可能性があります。

以前の編集を失わずに複数の変更を行う

画像編集では、複数の指示が必要になることがよくあります。

ユーザーは、まず背景を変更し、その後ライティングを調整し、オブジェクトを削除し、テキストを更新し、最後にアスペクト比を変更する場合があります。

GPT Image 2.5は複数ターンの編集をサポートしており、こうした変更を過度に詰め込んだ1つのプロンプトではなく、一連の手順として実行できます。

ワークフローは次のようになります。

背景を暖かみのあるニュートラルなスタジオに置き換える。
新しい背景を維持し、ライティングをより柔らかくする。
背景とライティングを維持したまま、製品の横にある小さなオブジェクトを削除する。
以前の編集をすべて維持し、製品上部のネガティブスペースを増やす。
最終構図を維持し、画像を縦長レイアウトに変換する。

通常、これはすべての変更を一度に依頼するよりも管理しやすい方法です。

ただし、複数ターンにわたる一貫性は完璧ではありません。複数回の編集後は、最新の結果を元画像と以前に承認したバージョンの両方と比��してください。

特に次の点に注意してください。

製品の比率
顔のアイデンティティ
パッケージのテキスト
衣服の構造
色の正確性
小さなアクセサリー
繰り返されるビジュアルパターン
背景のジオメトリ

重要なディテールが崩れ始めた場合は、劣化した結果を編集し続けるのではなく、直近で問題のなかったバージョンに戻ってください。

透過背景付きの画像を生成する

GPT Image 2.5では、透過背景付きの画像を生成または編集できます。

これは次の用途に便利です。

EC向け製品切り抜き
Webサイトのコンポーネント
プレゼンテーションアセット
カタログレイアウト
ステッカー
グラフィックデザインの構図
広告テンプレート
ソーシャルメディアのオーバーレイ

透過出力には、PNGやWebPなど、透過に対応する形式が必要です。

そのまま使えるプロンプト

正面から見てやや斜めの角度から見た、黒いレザーハンドバッグ1点のクリーンな製品切り抜きを作成してください。

リアルなレザーのシボ、ステッチ、金具、自然なエッジのディテールを表現してください。

ハンドバッグを完全に透過した背景上に分離してください。

床、壁、シャドーボックス、テキスト、ロゴ、透かし、スタンド、モデル、手、装飾オブジェクトは追加しないでください。

生成画像05

GPT Image 2.5 透過背景生成結果

生成後も透過状態を確認する必要があります。

次の部分のエッジを確認してください。

髪
毛皮
ガラス
生地のフリンジ
反射する金属
半透明の素材
柔らかな影

こうした領域では、アセットをプロ用途に仕上げる前に追加のクリーンアップが必要になる場合があります。

参照画像から被写体を保持する

特定の人物、製品、キャラクター、デザインの画像を生成する際には、参照への忠実度が重要です。

GPT Image 2.5では、アップロードした画像を使用して、シーンや構図を変更しながら認識可能な特徴を保持できます。

そのまま使えるプロンプト

アップロードしたポートレートを、成人被写体のアイデンティティ参照として使用してください。

被写体の認識可能な顔立ち、髪型、髪色、肌の色調、全体的な外見を維持してください。

被写体を、大きな窓のそばにある柔らかく照らされたモダンなオフィスに配置してください。自然な座りポーズと、プロフェッショナルなエディトリアル写真スタイルを使用してください。

変更するのは、環境、衣服、ポーズ、カメラフレーミングのみにしてください。

被写体の見た目上の年齢、顔の比率、民族性、認識可能なアイデンティティを大幅に変更しないでください。

生成画像06

GPT Image 2.5 参照ポートレート生成結果

商用利用では、自分が所有している、または使用許可を得ている画像のみをアップロードしてください。

生成されたアイデンティティの一貫性についても、その人物の実際の外見、身体、衣服、行動を証明するものではなく、近似として扱うべきです。

テキスト、ラベル、シンプルなグラフをレンダリングする

テキストレンダリングは、歴史的に画像モデルにとって難しい領域でした。

GPT Image 2.5では、次の生成能力が向上しています。

見出し
製品ラベル
短いキャプション
看板
メニュー
パッケージコンセプト
プレゼンテーショングラフィック
シンプルなグラフ
教育用図解
ソーシャルメディアグラフィック

テキストの正確性を高めるには、次の点を行ってください。

必要な正確なコピーを引用符で囲む。
テキスト量を抑える。
テキストを配置する場所を定義する。
階層、配置、コントラストを指定する。
追加の単語を加えないよう明記する。
公開前にすべての文字を確認する。

そのまま使えるプロンプト

クリーンな縦長の製品告知グラフィックを作成してください。

くすんだ青色の背景に対して、マットホワイトの再利用可能なボトル1本を構図の下部中央に配置してください。

上部に、太字の白い大文字サンセリフ文字で、正確な見出し「REFILL. REUSE. REPEAT.」を追加してください。

見出しの直下に、小さな白い文字で、正確なサブ見出し「Designed for everyday hydration.」を追加してください。

中央揃え、十分な余白、高い可読性を使用してください。

その他の単語、文字、ロゴ、ラベル、記号、透かし、装飾テキストは追加しないでください。

生成画像07

GPT Image 2.5 テキストレンダリング結果

テキスト生成が改善されても、価格、法的文言、技術仕様、健康に関する主張、必須のパッケージ情報を含む画像は手動で確認する必要があります。

重要な商用コンテンツでは、先にビジュアルを生成し、最終的なタイポグラフィはデザインツールで追加する方が安全な場合もあります。

GPT Image 2.5の技術仕様

以下の仕様は、OpenAIの公式画像生成ドキュメントに基づいています。

仕様	詳細
モデル	`gpt-image-2.5-flare`、`gpt-image-2.5-sunburst`
入力	テキストと画像
出力	画像
品質設定	`low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max`、`auto`
推奨の正方形サイズ	`1024 × 1024`
推奨の横長サイズ	`1536 × 1024`
推奨の縦長サイズ	`1024 × 1536`
カスタム寸法	幅と高さは16の倍数である必要があります
対応アスペクト比の範囲	`1:3`から`3:1`
最大辺長	いずれの辺も3,840ピクセルを超えることはできません
最小総ピクセル数	655,360ピクセル
最大総ピクセル数	8,294,400ピクセル
実験的な解像度範囲	`2560 × 1440`を超える解像度は実験的です
出力形式	PNG、JPEG、WebP
圧縮制御	JPEGおよびWebPで利用可能
透過背景	PNGおよびWebPでサポート
部分画像ストリーミング	0～3枚の部分画像をサポート。返される枚数が少ない場合があります
複数画像の生成	Image APIで`n`パラメータを使用してサポート
ファインチューニング	サポートされていません
関数呼び出し	サポートされていません
構造化出力	サポートされていません

画像サイズが大きければ、自動的に画像が良くなるわけではありません。

適切な寸法は最終的な掲載先によって異なります。

マーケットプレイスの商品一覧やカタログタイルには正方形画像
ソーシャルメディアやモバイル商品ページには縦長画像
バナー、プレゼンテーション、広告には横長画像
柔軟なデザインレイアウトには透過切り抜き

高い品質設定ではディテールが改善する可能性がありますが、処理時間とコストも増えることがあります。すべての下書きで最高設定が必要なわけではありません。

GPT Image 2.5の既知の制限事項

GPT Image 2.5は生成と編集を改善しますが、人間による確認の必要性をなくすものではありません。

複雑な依頼は時間がかかる場合がある

OpenAIは、複雑なプロンプトでは最大2分かかる場合があるとしています。

複数の参照画像、詳細なテキスト、精密なレイアウト、複数の同時編集を含むプロンプトは、一般にシンプルな生成リクエストより多くの処理を必要とします。

テキストには依然としてエラーが含まれる可能性がある

テキストレンダリングは改善されていますが、小さい文字、長い段落、情報量の多いパッケージコピー、複雑なタイポグラフィには、依然として誤りが含まれる可能性があります。

必ず次の内容を確認してください。

スペル
句読点
価格
製品名
単位
法的コピー
連絡先情報
成分リスト
主張と免責事項

アイデンティティとブランドの一貫性が崩れる可能性がある

繰り返し登場するキャラクター、製品、ロゴ、ブランドシステムは、生成ごとに変化する場合があります。

モデルは次の要素を変更する可能性があります。

顔の比率
髪の長さ
製品寸法
ロゴ形状
パッケージのテキスト
衣服のディテール
色の値
アクセサリーの配置

同じ承認済み参照画像を使用し、重要な保持指示をワークフロー全体で繰り返してください。

精密な構造化レイアウトは依然として難しい

グラフ、表、図解、インターフェースレイアウト、複数の整列された情報ブロックを含む画像では、複数回の試行が必要になる場合があります。

コンテンツに技術的な正確性が必須の場合は、タスクを分離することを検討してください。

写真またはイラスト要素を生成する。
専用のデザインツールで最終的なテキストとレイアウトを作成する。
完成したアセットを手動で確認する。

FlareとSunburstの選び方

最適なモデルは、普遍的な品質ランキングではなく、作業内容によって決まります。

タスク	推奨モデル	理由
初期コンセプトの探索	Flare	より高速な反復作業
ソーシャルメディア向けバリエーション	Flare	複数の方向性を効率的にテスト可能
定常的なECライフスタイル画像	Flare	スピードと品質のバランスが良い
背景の置き換え	シンプルな編集はFlare、難しいエッジにはSunburst	必要な精度は複雑さによって決まる
詳細な製品編集	Sunburst	精度に敏感な作業により適している
重要なテキストを含むパッケージコンセプト	Sunburst	ディテールとテキスト制御により強い選択肢
複雑な複数画像構図	Sunburst	要求の厳しい指示への対応力が高い
複数ターンでの調整	Sunburst	以前の編集を維持することが重要な場合に適した選択肢
透過製品切り抜き	単純な形状にはFlare、複雑な素材にはSunburst	髪、ガラス、毛皮、反射にはより注意が必要
最終広告アセット	Sunburst	詳細な最終出力により重点を置く

実践的な判断プロセスは次のとおりです。

探索段階ではFlareから始める。
構図、被写体の正確性、ビジュアルの方向性を確認する。
最良の下書きを使ってプロンプトを改善する。
アセットにより精密な編集やディテールが必要ならSunburstに移行する。
公開前に最終的な人間による確認を行う。

単発生成から再現可能な画像ワークフローへ

GPT Image 2.5の最も価値ある使い方は、魅力的な画像を1枚生成することではありません。

より大きな価値は、管理されたワークフローを構築することにあります。

承認済みのソース画像から開始する。
変更可能な要素を定義する。
変更してはならない要素を定義する。
焦点を絞った少数のバリエーションを生成する。
追加編集を行う前に1つの方向性を選ぶ。
複雑な変更は別々のターンで行う。
すべての結果を承認済みソースと比較する。
テキスト、手、顔、製品、ロゴ、反射を確認する。
プロンプトと生成履歴を保存する。
正しい形式と寸法で画像をエクスポートする。

ECチームにとって、これは製品切り抜き、ライフスタイルシーン、カラーバリエーション、季節キャンペーン、ソーシャルメディアアセット、広告コンセプトを支援できます。

デザイナーやコンテンツチームにとっては、レイアウト、ブランディング、品質確認の必要性をなくすことなく、ビジュアル探索を加速できます。

GPT Image 2.5 FlareとSunburstは、2つの異なる制作パスを提供します。1つはスピードに最適化され、もう1つは能力に最適化されています。適切な選択は、どれだけ迅速に反復する必要があるか、どの程度のディテールを保持すべきか、誤ったビジュアルディテールがどれほど大きなコストにつながるかによって決まります。

これらを評価する最もシンプルな方法は、同じソース画像とプロンプトを両方のモデルで実行し、反復速度、ディテール保持、指示の正確性、必要な手動クリーンアップの量を比較することです。