ラテン文字での約99%の文字精度
GPT Image 2は英語やその他のラテン文字のテキストをほぼ完璧な精度で再現します。大文字小文字、句読点、スペースを含む最大30文字程度の単語が正確にレンダリングされます。ほとんどの見出し、キャッチコピー、商品名、短い段落に対応します。
GPT Image 2 テキストレンダリング
AI画像生成におけるテキストレンダリングとは、生成された画像内に読みやすく正確にスペルされた文字を描画するモデルの能力のことです。従来、これは拡散ベースのモデルの最大の弱点でした——文字の乱れ、欠落、余分なストロークが当たり前でした。テキストにはエラーの余地がゼロという難しさがあります：たった1文字の誤りで単語が読めなくなったり意味が変わったりします。GPT Image 2は拡散モデルとは異なるアプローチでテキストを処理します：自己回帰アーキテクチャがテキストトークンを言語と同様に処理し、ピクセル単位で文字の形を描こうとするのではなく文字シーケンスを理解します。
できること
CJK文字のレンダリング
中国語、日本語（ひらがな・カタカナ・漢字）、韓国語（ハングル）の文字が正しい筆順と字形でレンダリングされます。ストロークが合成されたり余分なストロークが加わったり欠けたりしがちな拡散モデルからの大きな進歩です。
インド系文字のサポート
ヒンディー語（デーヴァナーガリー文字）やベンガル語のテキストが、正しい結合子音と母音記号でレンダリングされます——わずかなエラーでもテキストが判読不能になるスクリプトです。以前のモデルではこれらのスクリプトはほぼ完全に失敗していました。
プロンプトによるフォントスタイル指定
プロンプトでフォントスタイルを説明してください：「ボールドなサンセリフ」「エレガントなセリフ」「手書き風カーシブ」「等幅コードフォント」。GPT Image 2は可読性を保ちながら説明されたスタイルに合わせた字体に適応します。
テキストの配置とレイアウト
テキストの位置を指定できます：「上部中央」「左下隅」「アーチに沿って湾曲」「吹き出しの中」。モデルはテキスト配置の空間的な指示にある程度正確に従いますが、複雑なレイアウト（円形テキスト、密なカラム）の精度は下がります。
はじめに
使い方
1
GPT Image 2でPonPon画像ジェネレーターを開く
PonPon Imageにアクセスし、モデルドロップダウンからGPT Image 2を選択してください。
2
プロンプト内のテキストを引用符で囲む
レンダリングしたいテキストを引用符で囲んでください：*「夏のセール50%オフ」という太い赤いボールド文字が書かれたポスター*。引用符でレンダリングテキストとシーン説明の他の部分を明確に区別します。
3
フォントスタイル、サイズ、配置を指定する
フォントの詳細を追加してください：「上部に大きなボールドサンセリフ」「右下隅に小さなイタリックセリフ」。タイポグラフィの指示が具体的なほど、出力がイメージに近くなります。
4
生成して文字の精度を確認する
生成をクリックし、ズームインしてすべての文字を確認してください。精度は約99%ですが、複雑な単語、珍しいスペル、または非常に長いテキスト文字列では稀にエラーが発生することがあります。必要に応じて再生成してください——生成ごとに結果が変わります。
5
必要に応じてマルチターン編集でイテレーションする
テキストは正しいが他の要素を調整したい場合は、GPT Image 2の編集機能を使ってゼロから再生成せずに画像を修正できます。テキストはそのままに、周囲のデザインを調整できます。
クリエイターのために
個人クリエイター、エージェンシー、ブランドを問わず、すべてのモデルがあなたのワークフローに適応します。
Cozy reading nook portrait
A cozy bookshop window display with a hand-lettered wooden sign that reads "OPEN YOUR MIND" in warm brown serif letters. Stacked vintage books, a steaming mug, and fairy lights in the background. Soft focus, warm tones.
Lo-fi digicam editorial
A retro magazine cover with bold headline text "FILM IS NOT DEAD" in large white Impact font across the top. Below, a young photographer holding a 35mm camera, lo-fi digicam aesthetic, grain overlay, muted pastel background.
Double exposure portrait
A motivational poster with the quote "CREATE SOMETHING TODAY" in clean black sans-serif font centered on a cream background. Below in smaller text: "even if it's imperfect". Minimalist design, thin gold border frame.
コピーして使う
プロンプトテンプレート
イベントポスター
A concert poster for a jazz night. Large text at the top: "BLUE NOTE SESSIONS" in gold serif font. Below: "Friday, June 20 · 8PM" in white sans-serif. Background: a smoky blue stage with a silhouetted saxophone player. Dark blue and gold color scheme. Portrait orientation.
モデル: GPT Image 2 · アスペクト: 2:3 · クオリティ: 高
商品パッケージ
A minimal coffee bag design. The brand name "DAWN ROASTERS" in clean black sans-serif centered on a kraft paper bag. Below the name: "Single Origin · Ethiopia Yirgacheffe · Medium Roast" in smaller text. Simple line drawing of a coffee plant branch. Clean, premium feel.
モデル: GPT Image 2 · アスペクト: 3:4 · クオリティ: 高
デザインへのCJKテキスト
A modern Japanese restaurant menu header. Text: "鉄板焼き" (Teppanyaki) in large brushstroke-style calligraphy at the center. Below in smaller text: "炭火焼肉 · 寿司 · 天ぷら". Minimalist white background with a thin red line accent. Clean, elegant layout.
モデル: GPT Image 2 · アスペクト: 16:9 · クオリティ: 高
テキスト付きミーム
A golden retriever wearing reading glasses sitting at a desk with a laptop. Top text: "WHEN THE MEETING COULD HAVE BEEN AN EMAIL" in bold white Impact font with black outline. Bottom text: "BUT HERE WE ARE" in the same style. Office background, bright lighting.
モデル: GPT Image 2 · アスペクト: 1:1 · クオリティ: 標準
こんな方に
ユースケース
オーバーレイテキスト付きSNSグラフィック
読みやすい見出しと本文テキストが画像に焼き込まれたInstagramカルーセル、X（Twitter）バナー、LinkedInポスト用グラフィックを作成できます。CanvaやPhotoshopのレイヤーは不要——テキストは生成の一部です。数分でA/Bテスト用の10パターンのバリエーションを生成できます。
実際のブランディングを使った商品モックアップ
実際のブランド名、キャッチコピー、成分リストが表示された商品パッケージのモックアップを生成します。テキストが印刷されたTシャツデザイン、タイトルと著者名が入った書籍カバー、リアルなUIテキストが入ったアプリのスクリーンショットなども作成できます。テキストは一目で正確に読めます。
ミームとリアクション画像の作成
実際に読めるトップ/ボトムテキスト付きのミームを生成できます。以前のAIモデルはテキストが崩れるためミームとして使えませんでした。GPT Image 2はImpact体、Arial体、または任意の指定フォントスタイルでクリーンで正確にスペルされたテキストを生成します。
多言語マーケティング素材
見出しテキストが中国語、日本語、ヒンディー語、韓国語の国際キャンペーン用広告ビジュアルを作成できます。以前はデザイナーが手動でテキストをオーバーレイする必要がありました。今では1つのプロンプトで正確にレンダリングされた非ラテン文字テキストを含む完全なビジュアルが生成できます。
比較
テキストレンダリング: GPT Image 2 vs 他のモデル
| GPT Image 2 | 他のモデル | |
|---|---|---|
| ラテン文字の精度 | 最大30文字で約99%の文字精度 | Midjourney V7：改善されたが約85〜90%。Flux：短いテキストで約95%。Stable Diffusion：約70〜80% |
| CJKレンダリング | 中国語・日本語・韓国語で正しい筆順と字形 | ほとんどのモデルはCJKでストロークが崩れる。Fluxは一部の日本語に対応するが複雑な漢字は苦手 |
| インド系文字 | デーヴァナーガリーとベンガル語で正しい結合子音と母音記号 | インド系文字を信頼性を持って扱える他の画像モデルはほぼ存在しない |
| フォントスタイルのコントロール | 説明的なフォント指示（セリフ・サンセリフ・手書き・等幅）に対応 | ほとんどのモデルではフォントスタイルのコントロールが限定的またはなし。Midjourneyは一部対応するが一貫性が低い |
| 信頼できる最大テキスト長 | テキスト要素ごとに約30文字、1画像に複数のテキスト要素が可能 | ほとんどのモデルは10〜15文字を超えると品質が落ちる。Nano Banana Proは約20文字まで良好 |
最高の結果を得る
コツとベストプラクティス
正確なテキストを引用符で囲む
プロンプト内でレンダリングしたいテキストは必ず引用符で囲んでください。「夏のセール」とシーン説明の中に書くよりも「夏のセール」と引用符で囲む方が良い結果が得られます。引用符はモデルに対してこれらの文字が逐語的に表示されなければならないというシグナルを送ります。
個々のテキスト要素は30文字以内に収める
非常に長いテキスト文字列では精度が落ちます。段落が必要な場合は、プロンプトの説明で別々の行に分けてください：「1行目にXと書く、2行目にYと書く」。各行は長い1つのブロックよりも正確にレンダリングされます。
テキストと背景のコントラストを指定する
テキストは読めて初めて意味があります。コントラストを明確に説明してください：「濃い青の背景に白いテキスト」「明るいクリーム色の表面に黒いテキスト」。これがないと、モデルが読みにくい複雑な背景にテキストを配置してしまうことがあります。
商業利用前にすべての文字を確認する
約99%の精度は、約100文字に1文字が間違う可能性があることを意味します。10単語の見出しなら通常問題ありません。200単語の商品ラベルなら数個のエラーが発生する可能性があります。商業利用前には必ずズームインしてすべての文字を読み確認してください。文字が間違っていたら再生成しましょう。
コミュニティ
世界中のクリエイターに愛されています
毎日PonPonを使っている何千ものクリエイター、エージェンシー、ブランドの仲間入りをしましょう。
よくある質問
質問と回答
テキスト入り画像の生成に最適なAIモデルはどれですか？
2026年時点では、GPT Image 2がAI画像生成モデルの中で最も高いテキストレンダリング精度を誇ります——ラテン文字で約99%、CJK文字やインド系文字にも対応しています。ラテン文字での次点はNano Banana Proです。
GPT Image 2は中国語や日本語のテキストをレンダリングできますか？
はい。GPT Image 2は中国語、日本語のひらがな・カタカナ・漢字、韓国語のハングルを正しいストロークで描画します。プロンプトで言語とテキストを指定してください。PonPon Imageでお試しください。
AIが生成するテキストはなぜ通常崩れるのですか？
従来の拡散モデルは画像をピクセル単位で生成し、文字シーケンスを理解しません——文字の形を視覚的に近似するだけで、テキストとしてエンコードしません。GPT Image 2は言語を処理するのと同様にテキストトークンを逐次処理する自己回帰アーキテクチャを使用しており、それがテキスト出力がより正確な理由です。PonPonの画像ジェネレーターでモデルを比較できます。
GPT Image 2でテキスト文字列はどのくらいの長さまで対応できますか？
個々のテキスト要素は約30文字まで信頼性があります。1枚の画像に複数のテキスト要素（見出し、サブ見出し、細かい文字）を含めることもできます。1要素あたり30文字を超えると精度が落ちます。長いテキストの場合は、プロンプトで別々の行に分けてください。上記のベストプラクティスをご覧ください。
プロンプトでフォントを指定できますか？
フォントスタイルを説明するとモデルが近似します：「ボールドサンセリフ」「エレガントセリフ」「手書き風スクリプト」「等幅タイプライターフォント」。特定のフォント名（例：Helvetica）には対応しませんが、全体的なスタイルは表現されます。PonPonで生成してみてください。
GPT Image 2のテキストはMidjourney V7と比べてどうですか？
Midjourney V7はV6からテキストレンダリングが大幅に向上しましたが、それでも文字の10〜15%程度にエラーが発生します——特に長い文字列と非ラテン文字スクリプトで顕著です。GPT Image 2はテキスト重視のデザインでより信頼性が高いです。Midjourneyは全体的な芸術的美学でまだ優位に立っています——テキスト精度とビジュアルスタイルのどちらを優先するかが選択の決め手です。
GPT Image 2のテキストレンダリングは無料ですか？
はい。PonPonの毎日の無料クレジットにGPT Image 2のテキストレンダリング機能が含まれています。テキスト精度への追加料金はなく、モデルに組み込まれています。無料枠を超えた詳細は料金プランをご覧ください。
