GPT Image 2.5 vs GPT Image 2：同じプロンプトを両方に通してみた。本当に差が出たのはここ
OpenAI は 9 月 8 日に ChatGPT Images 2.5 をリリースし、「sharper details, more precise editing, and faster generation」と要約しました。API 側では GPT-Image-2.5 Flare と GPT-Image-2.5 Sunburst という 2 つの新モデルです。ZOOOP は翌日には両方を、AI 画像生成の中で 1 つのモデルの 2 バージョンとして公開しました。
リリース記事はいつも立派に読めます。毎日画像を作っている人にとって、答える価値のある問いは 1 つだけです。GPT Image 2 で満足しているのに、2.5 に移ると実際に何が得られるのか？ そこで同じプロンプト一式を両世代に通し、モデル以外は何も変えませんでした。以下は見えるもの、そして見えないものです。
GPT Image 2.5 とは何か、Flare と Sunburst とは何か
まず名前から。OpenAI は一度に 3 つの呼び名を出しました。
ChatGPT Images 2.5 は ChatGPT 内での製品名です。API に「2.5」というモデルはなく、Flare と Sunburst の 2 つがあります。OpenAI によれば、Flare はほとんどの用途のデフォルトで、GPT-Image-2 より高品質な画像を半分のレイテンシで出します。Sunburst は編集をより細かく制御したいプレミアムなワークフロー向けで、生成に時間がかかります。プロンプト、パラメータ、アスペクト比は両者共通です。
ZOOOP では 2 つを別モデルとして並べませんでした。それでは別々のものから選ぶように見えてしまいます。両者は GPT Image 2.5 の下にある 2 つのバージョンで、スイッチ 1 つの違いです。だからこの記事の比較はすべてデフォルトで Flare を使い、Sunburst は後で単独の節を設けています。
GPT Image 2 と比べて、パラメータ面で変わったのは 3 つ。品質段階が Low / Medium / High の 3 段階から、上に XHigh と Max を加えた 5 段階に；新たに 4K 解像度；1 リクエストの参照画像が 10 枚から 16 枚に。それ以外は同じです——11 種類のアスペクト比、プロンプトの書き方も同じ。
方法：同じプロンプト、変えるのはモデルだけ
私が最も気にする 4 つのことをカバーする 4 つのプロンプト。布と金属の細部：ブラスのカラーピンを付けたネイビーのヘリンボーン・ブレザーの襟のクローズアップ。フレーム内の小さな文字：手描き文字のパン屋の木製看板。反射と素材：磨かれた石のカウンターに置いたマットブラックのティーポット。タイポグラフィ：レンガの壁に貼られたヴィンテージのコンサートポスター。
各プロンプトを各モデルで 1 回ずつ——16:9、同じ解像度、Low 品質で。Low は私が最も使う段階で、モデルの底力が露わになる段階でもあります。最上段なら、どのモデルでも細部を積み上げられますから。布のプロンプトには High のペアと、2.5 だけにある Max を 1 枚追加し、階段が実際にどこまで届くかを見ました。
ここで試していないもの：編集と複数参照の合成。OpenAI が 2.5 について最も語っている領域で、別の記事に値します。
違い 1：細部の解像
短く言えば、Low の 2 枚はどちらも使えます。差はズームしたときに現れます。GPT Image 2 にもヘリンボーンはありますが、ガーゼ越しに見たように柔らかい。GPT Image 2.5 は一本一本の畝を立て、襟の縁のステッチも締まっています。もう 1 つの差は質感ではなく従順さです。ブラスのカラーピンを頼んだのに、2.0 はランタン型のチャームを描き、2.5 は紋章入りの丸いブラスボタンを描きました。どちらも教科書どおりではありませんが、2.5 の方がプロンプトに近い。
ティーポットのペアは「細部の解像」の意味を最もよく示します。どちらもポットの素材は正しい。違いはカウンターです。2.0 の反射は曖昧な暗いにじみ。2.5 は取っ手、胴、蓋を 1 つずつ石の上に映し、その下から大理石の模様が透けています。これはどんな AI 画像生成でも私が最もよく当たる弱点です——被写体は問題ないのに、被写体と環境が接する輪がぼやける。2.5 はその輪が目に見えて密です。
フレーム内の文字については、パン屋の看板の「MORNING LOAF · est. 1987」もポスターの 3 行も、両モデルとも一字一句正確でした。読めるタイポグラフィは GPT Image 系列の昔からの持ち味で、2.5 はそれを後退させも、引き離しもしていません。差は文字の周りにあります。2.5 の看板は本当に風化した木で鉄のフックに掛かり、ポスターには折り目とピンの頭がある。2.0 の看板は塗ったばかりのように見え、ポスターにはプロンプトにないヴィンテージカーが足されていました。
違い 2：3 段階の品質が 5 段階に
GPT Image 2 の 3 段階での私のルールは、Low で十分、Medium は密な構図に、High はほとんど使わない。2.5 は High の上に XHigh と Max を加え、最初の反応は「つまり高い High ね」でした。
わかったことは違いました。段階を上げても同じ画像がシャープになるのではなく、新しい 1 枚が生成される。 Low、High、Max の 3 枚で、ピンは丸い紋章から葉の形に変わり、下に着ているものは白いシャツからクリームのセーターへ、そしてまたシャツへ。構図は動き、着実に上がっていったのは布だけでした。Max のヘリンボーンは糸を数えられるほど密で、High が次、Low はウェブサイズでは High とほぼ区別がつきません。「Low で構図を固めて、同じフレームを Max で印刷用に再レンダリング」という計画は成立しません。構図が変わっても許せる段階で階段を上ってください。
私の助言は 2.0 のときと同じで、階段が長くなっただけです。Low で探索し、構図を固め、実際に納品するフレームだけを昇格させる。どの段階かは、どれだけ大きく見られるかで決まります。印刷ポスター、ランディングページのヒーロー、4K プレート——XHigh と Max の居場所はそこです。SNS 投稿を上げるのはコストが増えるだけ。
違い 3：4K ワイドと 16 枚の参照画像
4K は手応えのある追加です。GPT Image 2.5 は 3840×2160 と 2160×3840 を直接出力し、2K を出してから拡大する必要がありません。ネイティブと拡大は、葉や髪のような高周波の細部では別物です。
先に知っておくべきことが 1 つ。4K は 4 つのワイド・縦長比率だけ——21:9、16:9、9:16、9:21。他の 7 つのアスペクト比は 3K が上限です。これはモデルのピクセル上限で、ZOOOP の制限ではありません。選べない組み合わせはグレーアウトしてあるので、支払って半分待ってから失敗を受け取ることはありません。
参照枚数の上限が 10 枚から 16 枚になったのは、EC の合成やレイアウト作業には実際に便利です。商品写真、小物、カラーカード、ラフなレイアウトを 1 リクエストにまとめ、プロンプトで配置を記述できます。この比較は撮っていませんが、「参照写真の被写体をより良く保持する」は OpenAI の発表の主要な柱の 1 つで、AI 画像編集での散発的なテストの感触と一致します。
違い 4：Flare と Sunburst のレンダリングは違うのか
これが最も確かめたかった点です。ZOOOP では 2 つのバージョンの料金が同じだからです。Sunburst が遅くて良くもないなら、何のためにあるのか？
違い 1 の襟のプロンプトを、同一パラメータで Sunburst に通しました。並べると、布の密度、ピンの金属感、被写界深度の落ち方はどちらとも言えない。違いはすべてランダムです——Flare は丸いブラスボタン、Sunburst はオークの葉のピンにポケットチーフを足しました。つまり、ゼロから生成する用途で Sunburst は Flare より良くはない。
遅いのは確かですが、どれくらい遅いかは数字で言えません。同じペアを二度測ったところ、どちらも中央値は Sunburst のほうが遅い一方で、その差は回によって大きく違い、セル単位では逆転もします。言えるのは向きだけで、倍率ではありません。OpenAI の位置づけと一致します。Sunburst の強みは編集——「ここだけ変えて、あとは残す」種類の編集——であり、text-to-image ではありません。
ルールは単純です。デフォルトは Flare。既存の画像に精密な編集を加え、変更が指した場所に正確に落ちなければならないときだけ Sunburst に切り替える。text-to-image とバッチの下書きでは、Sunburst は待たせるだけです。
2.5 に移すべき作業、そのままでいい作業
4 つの違いを 1 つのリストに。
GPT Image 2.5 に移す：大きく見られるもの——印刷のキービジュアル、ランディングページのヒーロー、大画面の背景；小さな文字や密なタイポグラフィのあるもの；ネイティブ 4K ワイドが必要なもの；十数枚の参照画像を合成するもの。これらでは差が見えます。
急がなくていい：日常の SNS 画像、スマホでしか見ない画像、純粋なスタイル探索の下書き。Low では世代間の差は既存セットを再実行する理由になりません。GPT Image 2 で作った一式に合わせて数枚足すなら、2.0 のままが安全です。
新しい作業は 2.5 から始めてください。ZOOOP の AI 画像生成ではリストで GPT Image 2 より前にあり、Flare がデフォルトバージョンで、5 段階の品質と 4K は同じパネルにあります。クレジットは両モデルで共通なので、行ったり来たりしても別の予算は要りません。