GPT Image 2.5 Sunburst プロンプト：すぐにコピー＆ペーストできる7つの実用レシピと実際の出力

GPT Image 2.5 Sunburst は hiapi.ai でよりシャープな表現を誇るモデルの一つで、フォトリアルな製品画像、マクロのディテール、画像内テキスト、正確な部分編集に適しています。以下は私たち自身が書き、実際に実行した7つのプロンプトで、それぞれの横に実際の未修正の出力を掲載しています。いずれかをコピーして、ご自身の製品やシーンに置き換え、そこから調整してください。

以下の各画像はすべて medium 品質ティア（出力1枚あたり $0.0672）で生成されています——このティアはコストと忠実度のバランスが取れており、プロンプト実験に最適です。完全な価格とパラメータはGPT Image 2.5 Sunburst モデルページをご覧ください。

レシピ 1：スタジオ製品撮影

清潔で中央配置のシームレス背景の製品画像——ほとんどのECリスティングが必要とするデフォルトの仕上がりです。

フォトリアルな正方形のスタジオ製品写真。被写体はマットなチャコールグレーのセラミック製ハンドドリップコーヒードリッパーで、同素材の木製カラー付き。温かみのあるベージュのシームレス背景の中央に配置。柔らかなトップ拡散スタジオ照明、ドリッパーの下に柔らかなグラデーションの影。セラミックのテクスチャは極めてシャープでクリア。文字なし、ロゴなし、小道具なし、プロフェッショナルなEC製品撮影スタイル。

再利用可能なパターン：製品の正確な素材と色を描写し、背景色を明示し、照明のセットアップを明確に書きます（「柔らかなトップ拡散」と「ハードなサイド光」ではまったく異なる結果になります）。「プロフェッショナルなEC製品撮影スタイル」のようなスタイルタグで締めると、モデルがイラスト調に逸れるのを防げます。

レシピ 2：極上のマクロテクスチャ

マクロ画像はテクスチャを売り込めます——食品、素材、化粧品など、表面のディテールが売りになるものに適しています。

原蜂の巣の極上のマクロ写真。琥珀色の蜂蜜がいくつかの開口した巣房に溜まっており、やや斜めの角度から撮影。温かみのある金色の逆光が蜂蜜を半透明に輝かせ、蜜蝋の繊細なテクスチャはシャープでクリア。浅い被写界深度が背景を柔らかく温かなボケに溶かす。フォトリアル、文字なし、手なし、瓶なし。

光の方向（「逆光」）と望む正確な光学効果（「浅い被写界深度」「柔らかく温かなボケ」）を明示する方が、形容詞を積み重ねるより効果的です。マクロプロンプトは何を排除するかを伝えることも有効です——ここでは手なし・瓶なしとすることで、画面をテクスチャに純粋に集中させています。

レシピ 3：テキスト入り製品ポスター

Sunburst は画像内テキストをクリーンにレンダリングできるため、完成に近いマーケティング素材を一度に生成でき、後から文字を追加する手間が省けます。

清潔で正方形の英語製品ローンチポスター。柔らかなクリーム色の紙の背景。中央左寄り：スキンケア美容液用のミニマルな琥珀色ガラス滴下瓶、フォトリアル、小さな空白ラベル付き（瓶自体に文字なし）。上部に大きく太字の濃緑色の見出しテキスト、内容は正確に「NIGHT REPAIR SERUM」、モダンなサンセリフ体。その下に小さめのサブタイトル、内容は正確に「Small Batch. Cold Pressed.」。下部の角に小さな文字、内容は正確に「LAUNCHING OCT 1」。すべてのテキストは鮮明で、スペルが正しく、字間が均一であること。

テキストプロンプトの重要なポイント：出力に表示したい正確なコピーを引用符で囲んで書く（内容は正確に「...」）、そして見出し・サブタイトル・細目をそれぞれ独立した文に分けること。公開前に私たちはこの出力の一文字一文字をプロンプトと照合しました——公開前には常に同様に生成テキストを校正してください。テキストレンダリングに強いモデルでも、時折単語を綴り間違えたり文字を詰めたりすることがあるためです。

レシピ 4：ライフスタイル / 環境演出

クリーンな製品画像ができたら、同じ製品のライフスタイル版もソーシャルやランディングページ用に必要になることがよくあります。

フォトリアルな正方形のライフスタイル写真。被写体はマットなチャコールグレーのセラミック製ハンドドリップコーヒードリッパーで、木製カラー付き。日光の差し込む木製キッチンの窓辺に置かれ、そばに折りたたんだリネンタオルと小さな水のグラス、朝の光が低い角度から差し込み、長く柔らかな影を落とす。浅い被写界深度、温かく居心地の良い雰囲気、フォトリアル、文字なし、人物なし。

このプロンプトがレシピ 1 とまったく同じ製品描写（「マットなチャコールグレーのセラミック製ハンドドリップコーヒードリッパーで、木製カラー付き」）を再利用し、環境・光・雰囲気だけを変えている点に注目してください。異なるプロンプト間で製品描写を一字一句同じに保つことが、同じ製品を撮影全体を通して同一の実物のように見せる最も簡単な方法です。

レシピ 5：精密な画像to画像編集

Sunburst はゼロから生成するのではなく、既存の写真を編集することもできます——他のすべてを撮り直さずに一つのディテールを変えたいときに便利です。

開いた漆塗りのキャビネット上の中央にある三日月形の螺鈿細工のみを、完全な円形の皆既月食ディスクに変更する。深い緋色の螺鈿で作られ、細い銅金色の光輪を伴う。周囲の貝殻の断片、金糸の星座、キャビネットの形状、扉の角度、真鍮の蝶番、修復道具、トレイ、漆面の反射、カメラ位置、フォーカス、光の方向、影、背景をすべて正確に保持すること。その他の内容を追加、削除、移動、拡大縮小、色変更しないこと。文字、ロゴ、人物、動物、香水、時計なし。

編集前（入力画像）：

編集後（Sunburst 出力）：

編集の場合、プロンプトの構造は逆にします：最初に変えたいその一つの事柄を書き、プロンプトの残りで保持すべきすべての内容を網羅的に列挙します。この「保持」リストが長く具体的であるほど、モデルは実際に変更を求めた領域以外に手を加えなくなります。

レシピ 6：既存製品画像の背景差し替え

同じ編集テクニックのより狭いバージョン——すでに撮影済みの製品の背景だけを差し替えます。

提供された電気ケトルの写真を編集する。背景のみを温かみのある淡いピーチ色のシームレスなスタジオ背景に変更する。コバルトブルーの本体、ハンドル、金属製の注ぎ口、蓋、ノブ、ベース、AER の文字、カメラアングル、物体の比率と位置を正確に保持すること。製品の色を変更しないこと。小道具を追加しないこと。画像を正方形に保つこと。

これは1枚の製品写真からブランドの一貫した背景バリエーションを一式得る最速の方法です——製品を一度撮影（または生成）し、その後は毎回異なる背景色でこの種の編集プロンプトを実行します。

レシピ 7：ワイド編集 / ブログヘッダー画像

すべてのプロンプトが製品画像である必要はありません。Sunburst はより広いシーン設定の構図も見事にこなします——この記事のカバー画像もその一つです。

AI画像生成プロンプトのレシピに関するブログ記事用の 16:9 ワイド編集ヘッダー画像。デザイナーのミニマルなデスクを真上から見下ろす：開いたノートPCに清潔なレタッチインターフェースが表示され、画面上に製品写真がある。そばに扇状に広げられたいくつかの印刷写真サンプル、コーヒーカップ、小さな多肉植物。柔らかく温かな北向き光のスタジオ照明、浅い被写界深度、柔らかなセージグリーンとクリームの色調、フォトリアル、高ディテール、シーン内のどこにも文字やロゴなし。

16:9 のヘッダー画像では、アスペクト比とカメラアングル（「真上から見下ろす」）を冒頭で明示することが正方形の製品画像よりも重要です。構図がよりワイドなクロップでも成立しなければならないためです。

自分で Sunburst プロンプトを書くためのヒント

• 比喩より字義的に。 Sunburst はスタイリッシュな修辞よりも、素材・色・光・カメラアングルについての詳細で平易な描写に報います。
• 編集では、何を変えるかだけでなく、何を保持するかを列挙する。 上記の「編集前/後」レシピで周囲のディテールが無傷なのは、プロンプトがそれらを一つ一つ列挙しているからです。
• 画像内のコピーは引用符で正確なテキストを書く。 内容は正確に「...」を使い、キャッチコピーは短く保ちます——長い文字列は字間の問題が起きやすくなります。
• 撮影全体を通して製品描写を一字一句再利用する。 上記のレシピ 1 とレシピ 4 はまったく同じ製品文を使い、ドリッパーを2枚の画像で同一の実物のように見せています。
• 何が写るべきでないかを明示する。「文字なし、手なし、小道具なし」は一文で不要な要素のカテゴリ全体を排除します。

よくある質問

GPT Image 2.5 Sunburst は何に最も適していますか？ フォトリアルな製品撮影、マクロ/テクスチャ画像、画像内テキスト（ポスター、ラベル、バナー）、そして既存の写真の一部だけを変更する精密な画像to画像編集です。

GPT Image 2.5 Sunburst は新規生成ではなく既存写真を編集できますか？ はい——上記のレシピ 5 とレシピ 6 はどちらも画像to画像編集です。ソース画像を提供し、変更すべき内容だけを記述し、すべての保持すべき内容を列挙してください。

GPT Image 2.5 Sunburst はテキストを正確にレンダリングできますか？ 私たちのテストでは、はい——レシピ 3 のポスターは最初の試行で3行のコピーすべてを正しくレンダリングしました。ただし、どのテキストレンダリングモデルも100%完璧ではないため、公開前には必ず生成テキストを一文字ずつ校正してください。

GPT Image 2.5 Sunburst で画像を1枚生成するのにいくらかかりますか？ medium 品質ティアで出力1枚あたり $0.0672 で、本ガイドの各画像はすべてそのティアで生成されています。より高品質なティアも利用可能です。完全な内訳はモデルページをご覧ください。

これらのプロンプトをそのまま自分の製品に使えますか？ はい——上記のいずれかのプロンプトをコピーし、製品描写・色・環境をご自身のものに置き換えてください。プロンプトの残りの構造（照明、背景、スタイルタグ、または編集用の保持リスト）をそのまま保つだけで、通常は同等の結果が得られます。

要点まとめ

• 7つの実プロンプト——スタジオ製品画像、マクロテクスチャ、テキスト入りポスター、ライフスタイル演出、および2つの画像to画像編集——それぞれに実際の未編集の出力を添えています。
• ここに掲載された各画像は medium 品質ティア（$0.0672/枚）で生成されており、これは迅速で低コストなプロンプト反復の実用的な最適点です。
• 編集では、保持すべき各要素を明示的に列挙することで、画面の残り部分が変更されずに済みます。
• 画像内テキストでは、プロンプトに正確なコピーを引用符で囲み、キャッチコピーを短く保ちます。
• 同じ核となるプロンプト構造は、製品・ライフスタイル・マクロ撮影にまたがって使えます——被写体と照明の描写を変えるだけです。

APIレベルで詳しく知りたいですか？ GPT Image 2.5 Sunburst API ガイドではリクエスト/レスポンスの構造とパラメータを、Flare と Sunburst の製品ポスター比較では両モデルのテキストレンダリングを正面からストレステストしています。または GPT Image 2.5 Sunburst を直接開いて、これらのプロンプトの一つをご自身で試してみてください。