GPT Image 2 の新しい可能性とうまく描かせる技術

「書き込み量を増やそうとすると画像が荒れてしまう」
「以前と同じプロンプトを使っているのに、クオリティが安定しない…」

GPT Image 2で画像生成をして、こうした悩みを感じたことはないでしょうか。

実は、GPT Image 2には旧モデルとは真逆の特性があり、以前の方法をそのまま使い続けることがクオリティ低下の原因になっています。

今回は、利用者数No.1*のAI活用コミュニティ「SHIFT AI」で開催された会員向けオンラインウェビナー「GPT Image 2 新しい可能性とうまく描かせる技術」の内容の一部を特別公開します。

※ GMOリサーチ&AI株式会社調べ ■調査項目/調査時点（2025年2月）における累計登録者数 ■調査対象/企業が運営するAI活用事例や実践ノウハウなど、ビジネス目的でのAI活用に関する講義を提供するコミュニティサービスを対象とし、講義を行わないネットコミュニティや個人運営のコミュニティ、ビジネス目的以外のコミュニティサービスは対象外とする

【※このウェビナーは終了しました。最新の参加案内はコミュニティ説明会でご案内しています。】

ウェビナー概要

ウェビナー名	GPT Image 2 新しい可能性とうまく描かせる技術
開催日時	2026年5月15日（金） 21:00～22:30
開催場所	オンライン（Zoom）

このウェビナーの内容は以下のとおりです。

• GPT Image 2の特性と旧モデルとの違い
• 画像生成で起きる「ガビガビ・ポツポツ」問題の原因と実例
• ガビガビを抑えるためのツール活用法
• 自分だけのクオリティプロンプトの自作手順と実践
• デノイジングストレングスを使ったノイズ除去の基本

GPT Image 2の変化に戸惑っている方、AIアートのクオリティをさらに高めたい方は、ぜひ本編をお読みください。

GPT Image 2で起きた「逆転現象」とは

GPT Image 2の登場によって、ChatGPTの画像生成は旧モデルとは真逆の得意・不得意を持つようになりました。

この変化を知らないまま以前のアプローチを続けると、どれだけ工夫しても思い通りの結果が得られなくなります。

旧モデルと新モデルで得意なことが逆転した

旧モデル（GPT Image 1.5）では、「0から10（ゼロから基本の画像を作ること）」は苦手でしたが、「10から20（既存の画像にさらに書き込みを加えること）」は得意でした。

そのため「書き込み量を極限まで上げてください」という指示がうまく機能していました。

ところが、GPT Image 2ではこの関係が入れ替わっています。

新モデルは「0から10の生成」に非常に優れている一方で、「10から20」の工程、つまりすでにある画像をさらに書き込んでいく作業が苦手になりました。

これが、以前と同じ指示を出しても思い通りにならなくなった根本的な原因です。

書き込み量を増やすと画像が崩れやすくなった

旧モデル時代の感覚で「書き込み量を極限まで上げて」と指示すると、GPT Image 2では衣服・紙・靴などの質感が崩れた画像が生成されやすくなります。

ツールの特性が変わった以上、アプローチを変えることが求められます。

画像生成AIは日々進化しており、ある時点でうまくいった手法が翌月には通用しなくなることも珍しくありません。

変化に気づき、素早く対応できる柔軟さが、継続的にクオリティを保つ上で重要です。

「ガビガビ・ポツポツ」問題の原因と特徴

書き込み量を増やすほど発生しやすい「ガビガビ」と「ポツポツ」は、GPT Image 2を使う多くのユーザーが直面する課題です。

これらはStable Diffusion（ステーブルディフュージョン）系の破綻パターンと深く関わっており、原因を知ることで対処の方針が見えてきます。

衣服や紙の質感が荒れる「ガビガビ」

「ガビガビ」とは、衣服・紙・靴などの質感がヒダ状に波打ったり不自然に荒れたりする現象です。

書き込み量を増やす指示を重ねるほど発生しやすく、特定のプロンプトワードや光の表現が強すぎる場合にも引き起こされます。

一方で、リアル系やセミリアル系のスタイルを画像に混ぜることでガビガビが抑えられるケースがあります。

また、水中シーンでは質感の荒れをテクスチャとして活かすアプローチも効果的です。

画像全体に点が散らばる「ポツポツ」

「ポツポツ」とは、画像全体に細かい点が無数に現れる現象です。

書き込み量を上げたときや光の演出が強い場面で出やすく、イラスト系のスタイルだけで画像を構成しようとするほど発生しやすくなります。

これらの崩れを完全に回避することが難しい場合は、「雪の結晶」や「水泡」として見せられる構図・モチーフを選ぶことで、崩れを逆に活かす発想も有効です。

ウェビナーでは、こうした問題を正面から突破するためのより応用的な手法も扱っています。

ガビガビを解消する4つのアプローチ

ガビガビは書き込み量を下げれば消えますが、それでは画像の密度も失われてしまいます。

今回のウェビナーでは、書き込み量を保ちながらガビガビを抑えるアプローチが実演つきで紹介されました。

別のツールに切り替えてガビガビを回避する

ChatGPTを直接使う場合に起きやすいガビガビも、別のツールを経由してGPT Image 2を使う方法では抑えられることがあります。

Higgsfield AI（ヒッグスフィールドAI）、Loveart AIなどのツールは独自のエージェントを挟んで出力するため、同じプロンプトでも生成結果が変わります。

「書き込み量を極限まで上げて」という指示の通りやすさはツールによって異なります。

自分の目的や好みに合ったツールを試して比較することが、安定したクオリティへの近道です。

Thinkingモードに設定して生成精度を上げる

ChatGPTには「Instant」と「Thinking」の2つのモードがあります。

画像生成にはThinkingモードの使用を推奨します。

Thinkingモードでは裏側で思考・比較の工程が増えるため、より精度の高い出力が得られやすくなります。

プロンプトを入力する際にはThinkingモードに切り替えることを習慣にすると、仕上がりのクオリティが安定してきます。

クオリティプロンプトを自作して画風を安定させる

「クオリティプロンプト」とは、画像の画風・品質を高めるための専用プロンプトのことです。

セルシェーディング、ハードシェーディングなどさまざまなアニメ塗りスタイルの中から好みのものを複数選び、組み合わせて自分だけのクオリティプロンプトを作ることがポイントです。

基本的な流れは以下のとおりです。

• 新しいチャット欄で「アニメ系で画風を変えるプロンプトを20パターン出して」と依頼する
• 出てきたスタイルの中から好みに合うものを3〜5個選ぶ
• 選んだスタイルを「混ぜて書き込み量が多い超ハイクオリティアニメ調プロンプトにして」と指示する
• 完成したクオリティプロンプトを元のプロンプトの末尾に追加して生成する

巷で出回っているプロンプトをそのまま使うと、他の人と同じ画風になりがちです。

自分で選んで組み合わせることで、はじめて自分のアートと言える個性が生まれます。

ウェビナーでは、クオリティプロンプトの精度をさらに磨いていくより実践的な手法も扱っています。

デノイジングストレングスを使ってノイズを除去する

「デノイジングストレングス（denoising Strength）」とは、もともとStable Diffusionで使われているノイズ除去の強度を指定する概念です。

ChatGPTのプロンプトに「デノイジングストレングスを上げて」と一言加えるだけで、ガビガビやポツポツを抑えながら書き込み量を確保できる効果が期待できます。

ノイズ除去の強度を上げすぎると構図が変わる場合があります。

最初に生成した画像を参照画像としてアップロードした状態で指示することで、構図を保ちながらクオリティを引き上げることができます。

まとめ：AIアートの個性は、自分で作るクオリティプロンプトから

GPT Image 2の登場によって、書き込み量を一気に増やす従来のアプローチは通用しにくくなりました。

今回紹介した「ツールの切り替え」「Thinkingモードの活用」「クオリティプロンプトの自作」「デノイジングストレングスの活用」を組み合わせることで、崩れを抑えながらAIアートの表現の幅を広げることができます。

重要なのは、ツールの変化に合わせて自分のアプローチを更新し続けることです。

巷のプロンプトをそのまま使うのではなく、自分の作りたい画風を研究しながら独自のクオリティプロンプトを育てていく姿勢が、AIアートに個性と安定をもたらします。

ツールがどれだけ変化しても、「自分で考えてアプローチを変える力」を持つ人は時代の変化を追い風にできます。

SHIFT AIでは、こうした最新のAIアート技術や画像生成の実践ノウハウを、会員限定ウェビナーやコミュニティを通じて継続的に深めることができます。