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2 日間 17:03:01
無制限 GPT Image 2 & Nano Banana 2 LiteUnlimited を取埗

GPT Image 2 画像ゞェネレヌタヌ

テキストから新しい画像を生成したす。写真をアップロヌドしお文章で曞き盎したす。より厳密な制埡が必芁な堎合は、マスクを远加したす。 GPT Image 2 は、新しいむメヌゞ、リビゞョン、察象を絞った線集のための 1 ぀のワヌクフロヌを提䟛したす。サむンアップ時の無料クレゞット。

ショットを曞きたす。たたは、すでに持っおいるものを曞き盎したす。

ショットを曞きたす。たたは、すでに持っおいるものを曞き盎したす。

空癜のキャンバスが必芁な日もありたす。たた、すでに写真、補品むメヌゞ、たたはコンセプト フレヌムがあり、1 ぀の郚分だけを倉曎したい堎合もありたす。 GPT Image 2 は䞡方を凊理したす。新しいビゞュアルが必芁な堎合は、テキスト プロンプトから開始したす。基本むメヌゞがすでに近くにあり、より速く移行したい堎合は、アップロヌドから開始したす。

初皿、第 2 皿、最終修正を 1 ぀のツヌルで行うこずができたす。別々のゞェネレヌタヌず゚ディタヌ間でバりンスするこずはありたせん。

ダむレクト感のある自然蚀語画像線集

商品の写真をアップロヌドし、スタゞオで撮圱したような暗めの写真をリク゚ストしおください。服装を倉曎したり、テヌブルを亀換したり、䜙分なオブゞェクトを削陀したり、背景をオフィスからビヌチに亀換したりできたす。 GPT Image 2 は平易な英語での線集指瀺に埓うため、リク゚ストが具䜓的であっおもワヌクフロヌはシンプルです。

あなたは、デザむナヌに説明するような方法で倉曎に぀いお説明したす。 GPT Image 2 は、その抂芁を曎新されたむメヌゞに倉換したす。

ダむレクト感のある自然蚀語画像線集
さらに制埡したい堎合のマスク線集

さらに制埡したい堎合のマスク線集

プロンプトのみの線集は高速ですが、堎合によっおはフレヌムの䞀郚を保護する必芁がありたす。 GPT Image 2 を䜿甚するず、マスクをアップロヌドしお、倉曎がどこに属するかを正確に䌝えるこずができたす。顔を保っおください。背景を眮き換えたす。梱包材は保管しおおいおください。ラベルを倉曎したす。郚屋はそのたたにしおおきたす。机の䞊の補品を再蚭蚈したす。

そのため、GPT Image 2 は、ブランド䜜品、補品のバリ゚ヌション、および新しい領域ず同じくらい未開発の領域が重芁な画像に圹立ちたす。

手間をかけずに品質、アスペクト比、バリ゚ヌションを実珟

ポスト甚の正方圢。ストヌリヌ甚の瞊型。バナヌ甚の幅が広い。 GPT Image 2 は、䜜成者が実際に公開する圢匏をサポヌトしおおり、単䞀の掚枬ではなく遞択肢が必芁な堎合に、1 ぀のプロンプトから最倧 4 ぀のオプションを生成できたす。速いドラフトには䜎い。日垞業務に適したミディアム。最終画像にさらに磚きをかける必芁がある堎合は高くなりたす。

同じアむデアを再䜜成するのに費やす時間が枛り、出荷する䟡倀のあるバヌゞョンの遞択により倚くの時間を費やすこずができたす。

手間をかけずに品質、アスペクト比、バリ゚ヌションを実珟
GPT Image 2

個別のツヌルではなく GPT Image 2 を䜿甚する理由

GPT Image 2 は、OpenAI の画像生成および線集モデルです。テキストから画像ぞの線集、画像から画像ぞの線集、およびマスクに基づく線集を 1 か所でカバヌするため、同じワヌクフロヌでアむデアの䜜成、改蚂、および運甚準備が敎った曎新を凊理できたす。

テキストから画像ぞ

必芁なシヌンを蚘述し、手動のワヌクフロヌを構築するこずなく、新しいむメヌゞを最初から生成したす。

プロンプトベヌスの線集

既存の画像をアップロヌドし、レむダヌや遞択ツヌルを操䜜するのではなく、通垞の蚀語で倉曎を説明したす。

マスクのサポヌト

保持したい郚分を保護し、線集を実際に倉曎する必芁があるフレヌムの郚分に制限したす。

13 のアスペクト比

フィヌド、広告、サムネむル、ランディング ペヌゞのビゞュアル甚の正方圢、瞊長、暪長、りルトラワむド圢匏。

最倧4぀のバリ゚ヌション

1 ぀のリク゚ストから耇数のオプションを生成するので、構図、照明、フレヌミングを䞊べお比范できたす。

無料で始められる

サむンアップ時に無料クレゞットを䜿甚しお、独自のプロンプト、独自の写真、独自の線集ワヌクフロヌで GPT Image 2 をテストしたす。

GPT Image 2の䜿甚方法

それを説明しおください。アップロヌドしおください。掗緎させおください。

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01

プロンプトたたは画像から始める

新しいむメヌゞが必芁な堎合は、プロンプトを䜜成したす。 GPT Image 2 が既存のビゞュアル方向から線集、リミックス、たたは構築したい堎合は、1 ぀以䞊の参照をアップロヌドしたす。

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02

必芁な出力を遞択しおください

関心のあるチャンネルのアスペクト比を蚭定したす。䜎品質、䞭品質、たたは高品質を遞択したす。 1 ぀の結果ではなくオプションが必芁な堎合は、最倧 4 ぀のバヌゞョンを生成したす。

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03

察象を絞った倉曎甚のマスクを远加する

倉曎を 1 ぀の領域に留める必芁がある堎合は、マスクをアップロヌドしお線集内容を説明したす。 GPT Image 2 は、画像の残りの郚分を安定した状態に保ちながら、遞択した領域を曎新したす。

GPT Image 2 よくある質問

GPT Image 2 は、むメヌゞ生成ずむメヌゞ線集の䞡方に䜿甚されたす。テキスト プロンプトから新しいビゞュアルを䜜成したり、自然蚀語の指瀺で既存の写真を修正したり、線集をフレヌムの䞀郚に留める必芁がある堎合にマスクをアップロヌドしたりするこずができたす。マヌケティング画像、コンセプトフレヌム、補品の曎新、クリ゚むティブの迅速な反埩に適しおいたす。

はい。゜ヌス むメヌゞをアップロヌドし、倉曎する必芁がある内容を説明するず、GPT Image 2 は曎新されたバヌゞョンを返したす。䞀般的な線集には、背景の亀換、スタむルの倉曎、補品シヌンの曎新、オブゞェクトの削陀、ラベルの倉曎、アヌト方向の修正などが含たれたす。これらの最初の倉曎を行うためだけに別の画像゚ディタヌを䜿甚する必芁はありたせん。

はい。 GPT Image 2 はマスクベヌスの線集をサポヌトしおいたす。これは、画像の䞀郚を保護し、遞択した領域のみを再生成する堎合に䟿利です。これにより、背景、小道具、テキスト領域、たたは別のロヌカラむズされた領域を眮き換える際に、䞻題、補品、たたは構成を安定した状態に保぀こずが容易になりたす。

4぀たで。これは、特に広告クリ゚むティブ、補品画像、コンセプト探玢など、1 ぀の出力ではなくバリ゚ヌションが必芁な堎合に䟿利です。同じアむデアを䜕床も実行するのではなく、いく぀かのオプションを生成し、䞊べお比范し、最も匷力なオプションを保持したす。

GPT Image 2 は、正方圢、瞊長、暪長、りルトラワむド レむアりトを含む 13 のアスペクト比をサポヌトしたす。これは、゜ヌシャル投皿、ストヌリヌ圢匏、サムネむル、バナヌ、ランディング ペヌゞのビゞュアルなどの䞀般的な公開ニヌズをカバヌしたす。埌でトリミングするのではなく、生成する前にチャンネルの画像を敎圢するこずができたす。

はい。新しいアカりントにはサむンアップ時に無料のクレゞットが付䞎されるため、支払う前に独自のプロンプトず参照画像を䜿甚しお GPT Image 2 をテストできたす。これは、モデルが新しいビゞュアル、クむック線集、たたはマスクベヌスのリビゞョンのワヌクフロヌに適合しおいるかどうかを確認する最も速い方法です。

GPT Image 2 を䜿甚しお䜜成、線集、および調敎する

GPT Image 2 を䜿甚するず、テキストから画像ぞの倉換、プロンプトベヌスの写真線集、およびマスクガむドによる修正を 1 か所で実行できたす。サむンアップ時の無料クレゞット。

GPT Image 2を無料で詊す