ChatGPT Images 2.5

ChatGPT Images 2.5とは

ChatGPT Images 2.5は、OpenAIが2026年9月8日に公開した画像生成AIです。GPT Image 2.5とも表記されます。ChatGPT Images 2.0の後継として、ChatGPTの全ティア、Codex、そしてAPIの3か所に同時に届きました。APIでは2つの別モデルとして提供されます。

変わった点は5つです。描き込みが細かくなりました。光と質感が自然になりました。参照写真の人物や商品が残りやすくなりました。長いやり取りの編集が安定しました。そして生成はImages 2.0比で最大50%速くなりました。規模についてOpenAIは、ChatGPT ImagesとGPT Imageの各モデルで週30億枚を超える画像が作られていると発表の冒頭で触れています。

GPT-Image-2.5 FlareとSunburst

今回の設計で面白いのは、選ぶべき1つのモデルが用意されていない点です。

GPT-Image-2.5 Flareは小さいほうのモデルで、標準として使われます。品質はGPT Image 2と同等のまま、生成時間は最大で半分です。SNS投稿やサムネイル、商品体験、ビジュアル検索、プロトタイピングなど、量をこなす制作に向きます。公開前に評価したManusは、自社のワークロードでGPT Image 2の2〜4倍の速度を計測しました。

GPT-Image-2.5 Sunburstはベースモデルです。編集を重ねても制御を効かせたい仕事、たとえば本番のキャンペーンビジュアルや作り込んだ商品画像に向きます。4回目の修正でも1回目と同じ精度でいてほしい、という案件です。GPT Image 2より品質が高く、そのぶん生成には時間がかかります。

OpenAIの選び方の案内は一方向です。いまの制作が品質の基準を満たしているなら、Flareから始めて短縮できる時間を見てください。満たしていないなら、Sunburstで先に品質を作り、そのあとでFlareが同じ水準に届くかを試します。速さだけで置き換えられる関係ではありません。生成にかかる時間はモデルと品質設定で変わるため、自分のプロンプトで両方を計測してください。

Arenaでの位置づけ

2つのモデルは、Arenaのブラインド投票リーダーボードでいきなり最上位に入りました。ラベルを伏せた2枚を見比べて、良いほうを選ぶ仕組みです。

Image Edit ArenaではGPT-Image-2.5 Sunburstが1520で首位、GPT-Image-2.5 Flareが1491で2位、GPT Image 2が1461で3位です。Text-to-Image Arenaも同じ並びで、Sunburstが1421、Flareが1399、GPT Image 2が1381でした。マルチ画像編集を含む3つの画像Arenaすべてで、Sunburstが1位、Flareが2位を占めています。

編集のボードで下に続くのは、Grok Imagine Image 2.0が1439、MAI-Image 2.6が1434、Seedream 5.0 Proが1394、Nano Banana Proが1390、Nano Banana 2が1387という順です。

注意点が2つあります。2.5の2つのスコアはどちらも暫定値です。定着したモデルの数十万票に対して、こちらは数千票規模なので、今後動きます。もう1つ、Arenaが測るのは1枚を見比べたときの好みです。4回の編集をまたいでブランドのレイアウトを保てるかどうかは、別の話になります。決着した評価ではなく、公開直後の強いシグナルとして読んでください。数値は2026年9月9日にArenaから取得したものです。

範囲を狙う編集と、重ねても崩れない安定性

4つの改善のうち2つは編集に関わるもので、日々の作業がいちばん変わる部分です。

1つ目は変更の範囲です。1か所を頼めば、その1か所だけが変わります。背景が複雑でも、被写体と構図、周囲のブランド要素は動きません。商品や背景、コピーの1行を差し替えても、画面の残りが静かに組み替わってしまうことがなくなります。

2つ目は持久力です。長いやり取りの中で前の編集が残りやすく、新しい指示はそこに積み上がります。1手ごとに画像が少しずつ劣化していくのではありません。3回目までに全部決めきる勝負ではなく、修正を重ねられる作り方になります。

どちらも万能ではありません。OpenAIは既知の限界としてぶれを挙げており、対処も明確です。1ピクセルも動かしたくない領域があるなら、プロンプトで頼まず、承認済みの編集を元画像に合成してください。

品質ティア、解像度、透過

どちらのモデルも、autoに加えて5つの品質設定を明示できます。low、medium、high、そして今世代で追加されたxhighとmaxです。Images 2.0はhighが上限でした。増えた余力は細かい文字の描き込みに向けたもので、上げるほど生成時間は伸びます。設定を上げれば必ず良くなるわけでもありません。要件を満たすところまで上げて、そこから1段下げて確かめるのが現実的です。

出力は4Kまでです。長辺は3840px、縦横は16の倍数、アスペクト比は1:3〜3:1、総ピクセル数は655,360〜8,294,400の範囲に収めます。2560x1440を超える指定は実験的な扱いです。透過背景はPNGまたはWebPで書き出せます。見た目の市松模様とアルファチャンネルは別物なので、目視ではなくファイルで確認してください。

Sketch、テンプレート、プロンプトの共有

モデルと同時に、ChatGPT側にも知っておきたい機能が4つ加わりました。

SketchはChatGPTの中で直接絵を描き、それを視覚的な指示として使う機能です。文章では何度書いても伝わらない構図やシルエットを固定するのに、いちばん速い方法になります。@Sketchと入力すると開きます。Templatesはポスターやグッズなど、よくある形式の出発点を用意し、足りない情報を質問で埋めていきます。ただしWorkモードではまだ使えません。Commentsは画像の上に直接コメントを置いて、編集の対象を1か所に絞る機能です。仕上がった画像は、それを作ったプロンプトごと共有できるようになりました。受け取った側は、自分の写真で同じ発想を試せます。

安全性と来歴情報

OpenAIのシステムカードは、安全対策を厚くした理由をはっきり書いています。2.5はより高い写実性を許容するため、対策なしでは実在の人物や場所、出来事の偽画像が説得力を持ってしまうからです。

対策は層になっています。ポリシー判定が違反リクエストを生成前に止め、そのうえでマルチモーダルの安全推論モデルが入力画像と最終出力の両方を確認します。OpenAIの敵対的テストセットでは、ユーザーの手元まで届いた不適切画像の割合がSunburstで1.09%、Flareで1.41%でした。Images 2.0は1.64%です。どちらのモデルも生物・サイバー能力のPreparedness基準は超えていませんが、生物領域の緩和策は予防的に適用されています。

来歴情報については、C2PAのメタデータに加えて、今回からGoogle DeepMindのSynthIDによる不可視の電子透かしが入ります。ChatGPT、Codex、APIのすべてに適用されます。

まだ苦手なこと

OpenAIは限界を自ら公開しています。ワークフローを組む前に読んでおく価値があります。

複雑なプロンプトは、生成に最大2分かかります。文字の描画は向上しましたが、配置と鮮明さはまだ完全ではありません。小さな文字が詰まったクレジット表記は、一発で決まる保証がない領域です。同じキャラクターやブランド要素は、別々の生成の間でぶれることがあります。説明を書き直すより、参照画像を渡すほうが確実です。レイアウトの制約が強い構図で、要素を狙った位置へ正確に置くのも難しいままです。編集を重ねると、残したかった細部が変わることもあります。今回の改善をもってしても、ここは残ります。

最後の点には、プロンプトではない答えがあります。1ピクセルも動かしたくない領域があるなら、承認済みの編集を元画像に合成してください。

MorphicでのChatGPT Images 2.5

2つのモデルは、どちらもMorphicで今日から使えます。テキストからの生成にも、手元の画像の編集にも対応します。

編集では参照画像を最大10枚、出力は1080p・1440p・2160p、アスペクト比は21:9から9:16までの9種類とautoに対応し、カスタムサイズも指定できます。品質ティアはxhighとmaxを含めてすべて使えます。ChatGPT Images 2.5を指定するとGPT-Image-2.5 Flareで生成されます。編集を重ねる案件で精度を取りたいときは、Sunburstと明示してください。

ChatGPTではなくMorphicで動かす利点は、比較のしやすさにあります。同じプロンプトを、同じCanvasの上でNano Banana ProやSeedream 5 Pro、Flux 2 Pro、Grok Imagine Image 2.0にも通せます。仕上がった1枚は、ファイルを移さずそのまま動画にできます。ChatGPT Images 2.5はMorphicの有料プランで利用でき、カタログのほかのモデルは無料プランから試せます。まずは使い勝手を確かめてください。