OpenAIがGoogleのGemini 3とNano Banana Proの成功に対抗して、新たな画像生成モデルGPT Image 1.5を急遽リリースした。本モデルは従来比最大4倍の高速生成を実現し、編集精度、テキストレンダリング、群衆描写などが大幅に向上している。専用の画像タブ、プリセットスタイル、肖像保持機能などの新UIも導入され、画像生成がChatGPTの中核機能へと進化した。実際の比較テストでは、Nano BananaとGPT Image 1.5がそれぞれ異なる強みを持ち、編集の一貫性ではNano Bananaがやや優位、コンテキスト記憶ではChatGPTが勝るという結果となった。AI画像生成競争は新たな局面を迎えている。
OpenAIの逆襲が始まった
OpenAIはGoogleに楽しみを独占させるわけにはいきませんでした。最近のコードレッドにより、彼らは2週間で2つの新モデルをリリースすることになりました。Gemini 3の最近の成功を受けて、OpenAIは少なくともGoogleに近い位置を維持するためにGPT 5.2をリリースする必要があったんです。
その数日後、Nano Banana Proがリリースされて世界中で話題になり、Googleが今最もホットな存在になりました。OpenAIは再び答える必要がありました。今回は本日ドロップされた新モデル、GPT Image 1.5です。
さて、私はこのモデルへの早期アクセスを得られませんでした。正直言って、このモデルが今年リリースされるとは予想すらしていなかったのですが、ここにあるんです。私たちが遊べる楽しい新しいものができました。数週間は興奮して、そしてその数週間後には必然的に当たり前のものとして受け止めるようになるでしょう。
この動画まではテストするのを控えていましたが、今手に入れたので、詳しく見ていくのが楽しみです。でもデモの前に、これが何なのかをお伝えします。詳細はこうです。
GPT Image 1.5の全貌
新モデルはGPT Image 1.5と呼ばれ、公式に以前の画像モデルを置き換えます。古いモデルが完全になくなるわけではありませんが、使用するのが少し複雑になります。本当に使いたければまだ利用可能ですが、今ではGPTセクション内のカスタムGPTとして存在しています。今後、OpenAIに画像を生成してもらう場合、この新モデルがデフォルトになります。
パフォーマンスの観点から、OpenAIはこのモデルが以前のバージョンより最大4倍速く画像を生成できると言っています。正直なところ、より高速な生成は人々が実際にこれらのツールを使いたいと思う頻度を変えることになるでしょう。
開発者の場合、画像の入力と出力の両方のAPIコストが、以前のGPT Image 1モデルと比較して約20%安くなっています。利用可能性については、これは本日展開されています。現在、12月16日時点で、すべてのChatGPTユーザーとAPIで利用可能なので、ウェイトリストはありません。無料版でも有料版でもChatGPTを持っていれば、アクセスできるはずです。
新モデルと並んで、OpenAIはChatGPT内に真新しい画像体験も展開しました。サイドバーに新しい専用の画像タブがあり、これは画像生成がもはやOpenAIにとって単なる付属機能ではないことを示しています。実際にコア機能の1つになっているんです。
画像タブ内では、複雑なプロンプトを書かずに選べるプリセットの視覚スタイルが表示されます。ポップアート、シュガークッキー、インクワーク、ベースボール、ボブルヘッド、フィッシュアイ、3Dグラムドール、オーナメント、スケッチ、ぬいぐるみ、落書きなどです。
これはOpenAIが、プロンプトエンジニアになることなく、単にスタイルを求め、ChatGPTに考えてもらいたいという普通の人々のために最適化していることを非常に明確に示しています。
新しいユーザー体験
インターフェースにはクールな発見機能もあります。人々が実際にやっているトレンドのことを提案してくれます。ホリデーカードの作成、自分を有名な絵画に変える、写真の背景から人を削除するなどです。何を作成すればいいかわからない人にとって、他の人がどのように使っているかを見せてくれるこのような機能があるのは実際かなりクールです。
より興味深い新機能の1つは、OpenAIが肖像保持と呼んでいるものです。1回限りの肖像アップロードができます。基本的にChatGPTにあなたがどのように見えるかを教えて、毎回写真を再アップロードする必要なく、将来の画像生成でその外見を再利用できるんです。
SoraのCameoとして以前知られていた機能に似たアイデアのように思えますが、画像バージョンです。さて、ニュース記事を自分で読んで、私が今言った機能を見なかったとしても、あなただけではありません。OpenAIはここで完全にそれを埋もれさせています。お見せしましょう。
ChatGPTのニュース記事に来て、テキストレンダリングと書かれているところまでスクロールすると、マークダウンレンダリングと書かれたものがあります。ここにいくつかのプロンプトと詳細が表示されています。実際にこの小さなニュース記事画像内で与えられたプロンプトを読むと、これをチェックしてください。
このプロンプトの中、ここに埋もれています。新しいクリエイションスペースというセクションがあります。これは私が先ほど言及した専用の画像体験について話しています。しかしここで見ることができますが、これにはプリセットフィルターとトレンドプロンプトが含まれていて、インスピレーションを刺激し、1回限りの肖像アップロードも含まれているので、カメラロールを再び見る必要なく、将来の作品全体で自分の外見を再利用できます。
これはメイン記事のどこにも言及されていませんが、インフォグラフィック作成プロンプトの中で言及されています。実際、私のアカウントではこの機能がまだ展開されているのを見ていませんが、例えばYouTubeサムネイルなど、自分自身の画像を多く生成する場合、これは大量の時間を節約できそうです。
もう1つの小さいながらも重要な生活の質の向上は、他の画像がまだ処理中でも新しい画像を生成し続けられることです。次の画像を始める前に1つの生成が終わるのを待つことにもはやロックされません。これもかなり些細に聞こえますが、これがどれだけ使いやすく感じられるかを大幅に改善します。この機能が大好きです。
実際の性能と機能
では、モデルが実際に何ができるかについて話しましょう。GPT Image 1.5は精密な編集が大幅に優れています。要素を追加したり、要素を削除したり、画像を組み合わせたり、スタイルをブレンドしたり、照明、構図、肖像を保持しながらオブジェクトを転置できます。
OpenAIは実際にブログ投稿でかなりワイルドな例を示しています。2人の男性と犬がパーティーにいる状態から始めて、それを混沌とした2000年代のパーティーに変え、アニメやぬいぐるみなどのスタイルを切り替え、衣装を変え、最終的には男性を完全に削除して、犬だけが単独でストリーミングしている状態にします。
この種の複数ステップの編集は、以前は途中で完全に崩壊していましたが、今では何をしているかのコンテキストを記憶し続けます。
指示に従うことも改善されたとされています。OpenAIが強調したテストの1つは、各セルに非常に特定のオブジェクトが正確な行と列に配置された6×6グリッドです。ギリシャ文字のベータ、蒸気を上げている餃子、カナダガチョウなど、すべて正しく配置されています。
古い画像モデルでこのようなことを試したことがある人は、これが実際にかなり印象的だとわかるでしょう。
テキストレンダリングもう1つの大きなアップグレードです。このモデルは以前よりも密度が高く小さいテキストを処理できます。OpenAIは、ヘッダー、フォーマット、正確な数字を含む完全なマークダウン記事を含む、机の上の新聞の写真のようにリアルな画像を示しています。
これはモックアップ、マーケティング資産、UIコンセプト、製品ショットなどにとって大幅な改善です。
クリエイティブな変換も明らかに優れています。つまり、オリジナルの本質と雰囲気を保ちながら、画像のスタイルとコンテキストを変更できるということです。彼らが示した例の1つでは、2人の男性の写真を撮り、それを黄金時代のハリウッド映画ポスターに変え、衣装と照明を変え、サム・アルトマン監督などの特定のテキストクレジットまで追加しています。
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群衆と顔は、静かにかなり改善されたもう1つの領域です。GPT Image 1.5は、物事が奇妙になったり、同じ人々のクローンの束のようにならずに、群衆の中の小さな顔の全体の束をレンダリングするのがはるかに優れています。
ブログ投稿で、OpenAIは焦点を当てた群衆とバス広告がある1970年代のロンドンの街並みの写真のようにリアルなものを示し、実際にまともに保たれていました。
新モデルはロゴとブランドの一貫性を保つことでもはるかに優れた仕事をします。これは多くのブランド資産を作成するためにChatGPTを使用する企業にとって本当に重要です。
さて、OpenAIはこのブログ投稿でこのモデルが完璧ではないことを非常に明確にしていました。不正確さはまだ発生していると言っています。約70%しか正確でない深海ポスターの例のようなものさえ示しました。
したがって、これはまだクリエイティブツールであり、必ずしも真実のソースではありません。画像を作成してもらった場合、画像内の事実をダブルチェックしてください。
実践テスト開始
さて、これについて十分話しました。私はまだこのモデルをテストしていません。では実際にこれが何ができるかを見てみましょう。始めましょう。
最初のテストでは、画像編集をテストして、1つの画像に多くの編集を投げ込みたいと思いました。この画像をアップロードしました。本当の古参で、長い間私をフォローしている人は、これが実際に私の古いポッドキャストカバーのソース画像だとわかるでしょう。
とにかく、この画像を編集したいと思います。私はプロンプトを与えました。アップロードされた私の写真を使用して、私の顔、ポーズ、照明、背景を全く同じに保ちながら、私の右に立っている人を削除してください。私はPadresのシャツを着ている人です。どちらが私かを確実に知ってもらいたかったんです。
それから、私の服を黒い革のジャケットに変更して、私の後ろに微妙なネオンリムライティングを追加してください。私の顔の構造や表情を変えないでください。
念のため、これがオリジナル画像でした。そして、これが私のために作成してくれたものです。これが新しい画像です。隣の2人を削除しましたが、革のジャケットを着せてくれて、私の表情を同じに保ち、紫色の輝きを追加し、背景の人まで残しました。
元の画像をもう一度見ると、この人がここに背景に座っていました。この人を削除して、この人を残しました。右の人を削除するように頼んだので、ここの真ん中のジョーだけを削除すると予想していましたが、実際にはジョーとブラッドの両方を削除しました。
Nano Bananaとの簡単な比較のために、まったく同じ画像、同一のプロンプトを与えました。そしてこれが生成されたものです。私のポーズをかなり変えました。私の顔、ポーズ、照明、背景を全く同じに保つはずでしたが。
でも、革のジャケットは着ています。わずかな紫色の反射があります。これが本当にネオン紫色の輝きなのかはわかりません。むしろ紫色の光が横から私に当たっているような感じです。そして実際に背景をかなりよく保ちました。背景の両方の人を保ちました。
2つの間では引き分けと言わざるを得ません。この1つは確かに私のポーズと表情を変え、私の顔もAIっぽく見えると思いますが、背景を保つのは上手でした。
一方、この1つは紫色の輝きを与え、まったく同じポーズを保ち、ほとんど背景を保ちました。両方ともほとんどのステップを正しく実行しましたが、1つか2つのステップを台無しにしました。だからかなり互角です。
ただし、ChatGPTは私の顔にAIっぽい外観が明らかに少ないです。
マルチステップ編集のテスト
次に、マルチステップ編集をテストしたいと思います。1つの画像を与え、1つのことを変更するように指示し、その後、後続の各プロンプトで1つのことを変更し続けるように指示します。うまくいけば、これらすべてのプロンプト全体で一貫性を維持します。
まず、ディナーテーブルにいる家族のこの画像を与えることから始めます。5歳くらいの子供の前にワイングラスがあるように見えますが、その事実は無視してください。
最初のプロンプトで、窓から見える雪のある居心地の良い冬の朝にシーンを変えるように指示しています。これが出力画像です。そしてかなり良い仕事をしたようです。窓の外に雪がある同じ家族がいます。実際この1つではワイングラスを削除しました。
でもフォローアッププロンプトを与えましょう。関係性と位置を同じに保ちながら、全員を15年先に年を取らせてください。
このプロンプトを送信する前に気づいたもう1つのことは、この1つでは彼は七面鳥のようなものを持っていて、この1つではコーヒーを持っているということです。雪以外にも画像全体でいくつかの要素を変更しました。
とにかく、全員を15歳年上にできるかどうか見てみましょう。そしてこれが結果でした。うーん、ここの女の子は全然年上に見えません。他の全員は年を取ったように見えます。
では見てみましょう。これがオリジナル画像です。女の子が全く変わっていないことに注意してください。でもお母さん、お父さん、息子は確かに少し年を取ったように見えます。でもどうやらこの女の子は年を取らないようです。
では、スタイルを完全に変えましょう。視覚スタイルを手描きの油絵アートに変更してください。そしてそのスタイルを使用するかなり良い仕事をしたようです。
ここで反復を見ることができます。これはいいですね。雪を作った最初のもの、4人のうち3人を年上にした2番目のもの、そしてそれを油絵スタイルに変更した4番目のものがあります。
では、キッチンを山小屋の内装に置き換えさせましょう。それで何が変わるか見てみましょう。今、キッチンがここで山小屋に置き換えられました。
最後の編集を1つやって、1人を除いてすべての人を削除し、その人をテーブルに一人で置き、同じ照明とカメラアングルのままにするように指示しましょう。そしてこれが最終画像です。小屋のテーブルに一人で座っている男性です。
では、一貫性をどれだけうまくフォローしたか見てみましょう。これが与えた元の画像です。これが背景に雪を追加した画像です。彼が持っているものや棚などのいくつかの小さなものが異なる場所にあります。
それから全員を15年年上にしました。女の子を除いてまともにやりました。それから油絵に変更しました。それから小屋に変更しました。そして最後に他の全員を削除して、小屋に一人の男性だけを残しました。
これがこの画像に至った一連の出来事でした。そして一貫性を維持し、あまりにも脱線しないようにするというかなり良い仕事をしました。
もちろん、Nano Bananaでまったく同一のプロンプトをテストしたかったんです。同じ初期画像、同じ初期プロンプトです。シーンに雪を追加した画像がこれです。
ChatGPTが行ったよりも画像から削除されたものが少ないように見えました。そして実際にChatGPTよりもはるかに良く一貫性を維持したように感じます。背景の雪だけを変更したような感じです。
全員を15年年上にしたとき、他のものと同じようなことをしました。お母さん、お父さん、息子を年上にし、犬さえも白髪になりましたが、女の子はまだほぼ同じ年齢に見えます。少し年上かもしれませんが、確実に15歳年上ではありません。
オリジナルの女の子がこれです。オリジナルの犬がこれです。ここで女の子を確実に年上にしたことがわかりますが、15年を追加したとすれば、彼女はおよそ20歳になると思うでしょう。ここに20歳は見当たりません。
視覚スタイルを油絵に変更します。えー、何とか。実際の画像の上に油絵フィルターをかけただけのように見えます。油絵を作ったというよりは。
キッチンを小屋の内装に置き換えます。やりました。そして最後に1人を除いて全員を削除します。ここにお母さんを残しました。部屋は小屋からキッチンに戻りました。少し筋を失ったようです。もう小屋ではありません。もう油絵でもありません。
元の画像を取り、その画像から全員を削除して、お母さんだけを残したようなものです。しかし、そこに至るために行った他のすべてのプロンプトを何となく失いました。
したがって、ChatGPTは以前のプロンプトとこの画像に至った以前のステップを記憶するというはるかに良い仕事をしますが、Nano Bananaは確実に一貫性を少し良く維持しているようです。実際に求めたもの以外の画像の多くを変更していません。
だから、もう一度、両方とも長所と短所があります。私はまだNano Bananaが少し良いかもしれないと思いますが、ChatGPTは一連の次の画像のコンテキストのようなものをより良く記憶しているようです。意味がわかりますよね。
空間認識と詳細テスト
次に、空間推論をテストして、ブログ投稿で行った小さなグリッドテストのようなものを再現したいと思いました。雑誌のレイアウトのように9つの不均等な長方形に分割された白いキャンバスを作成してください。
それから各ボックスに何を入れるかを指示しました。これが与えてくれたものです。そして、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10。頼んだ9つの代わりに10個のボックスを作りました。それに対する1つのストライキです。
でも残りをどれだけうまく維持したか見てみましょう。9つの不均等な長方形。10個の不均等な長方形を作りました。左上、蒸気を上げているコーヒーカップ。右上、折りたたまれた都市地図。これは展開された都市地図のように見えますが、まあいいでしょう。
中央左、ヘッドフォンのペア。クール。中央右、光る電球。下部中央、赤いノート。各オブジェクトは長方形の内側に完全に収まり、どの境界線とも重ならないようにする必要があります。うーん、それについてはわかりません。赤いノートが境界線を少し越えています。
だからかなりまともですが、確実にいくつかの指示を逃しました。
これをGeminiと比較します。再び同一のプロンプトです。そしてこれが生成したものです。1、2、3、4、5、6、7、8、9、10。何らかの理由で、これも9つの代わりに10個の四角を生成しました。
しかしここでプロンプトを見ると、左上、蒸気を上げているコーヒーカップ。右上、折りたたまれた都市地図。中央左、ヘッドフォンのペア。ええ、つまりそれはここにも行けたと思いますが。中央右、光る電球。イエス。下部中央、赤いノート。イエス。そしてすべてを線の内側に保ちました。
つまり、別の引き分けです。つまり、両方とも互いに同じくらい良いです。両方とも失敗して9つの代わりに10個のボックスを置きました。そして実際にNano Bananaが指示に少し良く従ったと感じます。
折りたたまれた地図を手に入れました。線内に留まりました。文字通り雑誌レイアウト部分を受け取り、雑誌のように見せました。この1つではNano Bananaに優位性を与えなければなりません。
テキストレンダリングの性能
次のものでは、テキスト、特に画像内の小さなテキストをテストしたかったです。プロンプトを与えました。ブラウザウィンドウが開いているデスクのラップトップの写真のようにリアルな画像を作成してください。
画面には、大きな太字のタイトル、アスタリスク付きの小さな脚注、少なくとも3行の比較表、下部の細かい法的テキストを含む製品価格設定ページを表示してください。すべてのテキストは読みやすく、適切に配置され、正しくスペルされている必要があります。
そしてこれがそれから得たものです。価格設定ページがあります。小さな免責事項があります。3つの列があります。すべてのテキストが読みやすく読めます。実際にテキストにエラーは見当たりません。
免責事項を見てみましょう。価格は米ドルです。追加の利用規約が適用されます。いつでもキャンセルできます。詳細については、利用規約とプライバシーポリシーを確認してください。正直なところ、ChatGPTはこれを完璧にやりました。
Nano Bananaが何をするかと比較してみましょう。もう一度同一のプロンプトです。これが与えてくれたものです。かなり良いです。究極のソフトウェアスイート価格設定。価格は年間請求です。月間オプション利用可能。
少しぼやけていますが、読めます。ここに免責事項があります。私の目には少しぼやけすぎて読めませんが、実際の言葉だと思います。
ChatGPTは確実により良くやりました。テキストがぼやけ始め、十分な高解像度でないことがわかります。比較するためにフルサイズをダウンロードさせてください。
Nano Bananaからフルサイズのイメージをダウンロードすると、ウェブサイトのプレビューではなく、実際にかなりまともな仕事をしたことがわかります。URLバーのproduct.pricing.comで見ることができますが、テキストはまだ少しごちゃごちゃしています。
アップスケールされたテキストのように見えます。ピクセル化されたテキストをアップスケールしたようです。そしてこれは通常そのように見える傾向があります。でも実際に何と書いてあるかを理解でき、意味が通じます。
Ultimate Software Inc.、全著作権所有。利用規約とプライバシーポリシーが適用されます。価格は予告なく変更される場合があります。税金は含まれていません。つまり、良い仕事をしました。
ええ、両方ともかなり良い仕事をしました。ChatGPTのテキストは他のものよりも少し読みやすく、少し読みやすいと思いますが、どちらの画像にも文句は言えません。
時代を超えた変換テスト
この時代を超えたアイデンティティのようなものをテストしたかったです。自分のこの馬鹿げた画像をアップロードして言いました。人物のアップロードされた写真を3つの並んだポートレートに変換してください。
バージョン1、ルネサンスの油絵。バージョン2、1980年代のスタジオポートレート写真。バージョン3、現代的な映画的な映画スチール。3つすべてで同じ顔の構造、頭の角度、表情を保ってください。
そしてこれが生成されました。これがルネサンス絵画です。これが80年代の写真スタジオです。そしてこれが映画的です。うーん、ええ、かなり良い仕事をしました。
同一の画像とプロンプトでNano Bananaと比較します。そしてこれは面白いです。3つの写真を与えてくれました。ルネサンス、80年代、映画的ですが、何となくスタイライズして重ね合わせました。
各画像を切り取って別々に使用しようとするなら、このバージョンでは本当にできません。だからChatGPT、ええ、この1つはChatGPTに渡します。
群衆シーンと一貫性のテスト
さて、彼らは画像内に大量の人々を生成しても奇妙にならないはずだと言及していました。プロンプトを与えました。夕日の写真のようにリアルな屋外音楽フェスティバルシーンを生成してください。
何人かは歓声を上げ、何人かは電話で撮影し、何人かは互いに話している密集した群衆を含めてください。顔は歪みや繰り返される顔がなく、比例していて表情豊かでなければなりません。
そしてそれから得たものがこれです。誰もカメラを見ていないので、繰り返される顔があったかどうかを言うのは難しいですが、何人かは歓声を上げ、何人かは電話を持っている、たくさんの異なる個人のように見えます。
これをGeminiと比較します。まったく同じプロンプトです。Geminiが作成したのがこれです。そして実際にGeminiバージョンはより現実的に見えると思います。
これはコンサートで撮られた写真のように見えますが、ChatGPTのものは、どうかな、AIの不気味さがあります。だから、確実にこの1つをNano Bananaに渡します。
ブランド一貫性のテスト
そして最後に、ロゴを一貫して保つことで、ブランドでこれがどのように機能するかをテストしたかったです。これは彼らがこの新モデルが行うと言及したことの1つだったからです。
Emberという架空のコーヒー会社のミニマリストブランドシステムを作成してください。3つの画像を生成してください。店頭サイン、テイクアウェイカップ、コーヒー豆の袋。3つの画像すべてで同じロゴ、カラーパレット、タイポグラフィを変更なく使用してください。
そしてそれら3つすべてを含む1つの画像を作成しました。店頭サイン、テイクアウェイカップ、コーヒーバッグがあります。そしてすべてのロゴが同一に見えます。ブランディングと色はすべて同じです。この1つで良い仕事をしたと思います。
Gemini、もう一度まったく同じプロンプトで、実際に3つの別々の画像として生成しました。面白いことに。これは店頭サインだと思います。ただ店頭にはありません。これがテイクアウェイコーヒーカップです。
ロゴを見ると、同じロゴのようです。そしてこれがコーヒー豆の袋で、同じロゴです。2つの間でこれを引き分けにします。両方ともこれで同じくらい良い仕事をしたと言います。Geminiが私のために分割してくれたのが何となく好きです。
総括と結論
さて、今日あなたのために用意したのはこれです。ChatGPTとOpenAIから真新しい画像モデルが出て、それはかなり良いです。Nano BananaとChatGPTのどちらが優れているかを言わなければならないとすれば、まだNano Bananaの方が少し印象的だと思いますが、ChatGPTは追いついています。
画像を編集するとき、Nano Bananaの方が画像内に保ちたいものを保つのがより良い仕事をするように感じますが、ChatGPTは1つの小さな変更だけを求めているかもしれないのに、まだ多くのものを変更するようです。
でも全体的にはかなり良いです。そしてこの分野で私たちが言うように、これは今までで最悪の状態です。そして私は遊べる新しいAIモデルを手に入れるのが大好きです。そして休日の直前に1つ手に入れました。
だから私たち全員が新しいおもちゃで遊ぶためのまともなダウンタイムがあるはずです。そして今日新しいおもちゃを手に入れました。これは常に素晴らしいです。
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