GPT Image 2 プロンプト — 最強のプロンプトガイド＆実例集 | Image2

良いプロンプトはプロンプトエンジニアリングの基本原則に従います。成果物、被写体、必要なテキスト、構図の制約、スタイルの指示を明記しましょう。具体性は長さに勝ります。焦点を絞った2文のプロンプト例は、形容詞を並べた段落よりも優れた結果を出すことが多いです。

成果物、被写体、制約をカバーする2〜4文が最良の結果を生み出します。長いプロンプトは各詳細が機能的な場合に効果的ですが、曖昧なスタイル形容詞を積み重ねても効果はありません。

GPT Image 2にはStable Diffusionのような正式なネガティブプロンプト構文はありません。代わりに、望むものを直接記述してください。不要な要素が繰り返し現れる場合は、プロンプトに'without [element]'と明示的に記述しましょう。

プロンプト内でテキストを正確に引用し、位置と相対的なサイズを指定し、テキストブロックを短く保ちましょう。見出しやラベルが最も効果的です。画像内の長い段落テキストは、すべてのモデルでまだ信頼性が低いです。

使用できますが、GPT Image 2はカンマ区切りのタグリストよりも自然言語プロンプトに対してより良い結果を返します。プロンプトのコツ：タグスタイルのプロンプトを構造化された文に書き換えると、GPT Image 2プロンプトエンジニアリングで明らかに良い結果が得られます。

ほとんどのワークフローで2〜4回の反復で実用的な出力が得られます。最初の生成でコンセプトを確立し、その後1〜3回の編集パスで構図、テキスト、細部を洗練させます。