HiAPI
21:9 电影宽幅 Hero:左侧柔光留白,右侧悬浮多层虹彩玻璃图像板与陶瓷光环,gpt-image-2.5 为发光立体字,冷蓝粉金多色渐变。作为 gpt-image-2.5-flare 详情页顶部横幅。

OpenAI

GPT Image 2.5

gpt-image-2.5-sunburst/image-to-image

OpenAIの2段階画像生成・編集モデル。Flareは速度を重視し、Sunburstは精度を追求し、テキストからの画像生成と複数回の画像修正の両方に対応

ルート

gpt-image-2.5-sunburst/image-to-image を試す

入力

作品ギャラリー

すべての作品を見る
  • リアル感とアート化の二重トラックによる人物肖像リペイント
  • EC級の商品画像クオリティ:参照画像駆動による静物レタッチ
  • サンバースト・バリアント画像編集:世界観シーンコンセプトアート
  • 写実写真からフラットイラストへのスタイル転送

出力

image
パラメータを入力して生成すると、結果がここに表示されます。

料金

gpt-image-2.5-sunburst/image-to-image per image

仕様 単価
1K $0.050
2K $0.080
4K $0.120

位置づけの概要

gpt-image-2.5-sunburst の画像編集ラインは、既存の画像に対して高忠実度な改変と拡張を行う必要がある開発者向けです。1〜16 枚の参照画像と編集指示を受け取り、1K・2K・4K の解像度段階で画像を出力し、指定したアスペクト比や透明背景にも対応します。複数回の反復において主体の一貫性を保つデザイン精修ワークフローに適しています。Sunburst は処理時間を長くとることで、細部の再現精度を高めています。

核心的なハイライト

  • 精度重視の編集ライン——Sunburst バリアントは 1 回あたりの処理時間を長くとることで、より精細な細部の再現を実現し、仕上がりの品質に敏感な編集タスクに適しています。
  • 最大 16 枚の参照画像を同時入力——1 回のリクエストで 1〜16 枚の元画像または参照画像を送信でき、主体・スタイル・レイアウトの情報をまとめてモデルに渡せます。
  • 4 段階の画角と解像度を選択可能——出力は 1K・2K・4K の 3 段階の解像度と 13 種類のアスペクト比に対応し、完成版の仕様に直接合わせられるため、二次的なトリミングを削減できます。
  • 1K では透明背景を出力可能——透明背景モードは 1K 解像度での使用に限定され、生成した透明素材はそのまま後続の合成フローに投入できます。

機能説明

複数参照画像による条件付き編集: image_urls で 1〜16 枚の JPEG・PNG・WebP 画像を送信し、最大 2 万文字の編集指示と組み合わせて、既存素材の書き換え・置換・アウトペインティングを行います。

解像度とアスペクト比の制御: resolution で 1K・2K・4K の出力段階を選択し、aspect_ratio は 1:1 から 21:9 など 13 種類の比率に対応、デフォルトの auto ではモデルが決定します。

透明背景の生成: background は transparent、opaque、auto に設定でき、透明モードは 1K 解像度でのみ利用可能なため、切り抜き不要の素材を直接生成できます。

精細な細部の再現: Sunburst バリアントは細部の忠実性を重視し、質感・光照・レイアウト構造において参照画像に一層近づくため、仕上がりに高い要件がある編集ラウンドに適しています。

適用シーン

  • デザインチームが既存のブランド素材を一括改版——ブランドビジュアル案を参照画像として送信し、統一した指示でコピーと配色を置き換え、キャンペーン配信用の一式素材を生成します。
  • EC 運営が商品画像とシーン画像を精修——商品の実撮画像を入力として、背景やシーンを差し替えた完成画像を生成し、商品詳細ページや広告素材に直接使用します。
  • クリエイターが同一画像を複数回反復——現在の結果を継続的に入力として指示を追加し、徐々に最終稿へ収束させ、そのまま納品できるデザイン完成画像を生成します。
  • 素材制作工程で透明背景の図形が必要——参照画像と編集指示で 1K の透明背景画像を生成し、レイヤー素材として後続の合成やレイアウトに投入します。

制限と選定のアドバイス

Sunburst は精度優先のため 1 回のリクエストに時間がかかり、低遅延や超高並列の画像生成シーンには向きません。2K・4K 出力では計算と待ち時間のコストがさらに増加し、透明背景は 1K に限定されます。密集した小さな文字や複雑な図例を含むレイアウトは依然として誤りが生じやすいため、出力後に人による確認を推奨します。ローカルデプロイ、独自のファインチューニング、オフライン推論が必要な場合、このクローズドソースモデルでは対応できないため、別の手段を選ぶ必要があります。高速な一括生成が必要な場合は、同族の Flare ラインを検討できます。

同タイプ