GPT Image 2はGPT Image 1.5より写真らしい？ 現時点では実証不足

今回の資料だけでは、GPT Image 2がGPT Image 1.5よりフォトリアルだとは言えません。これは「GPT Image 2の方が劣る」という意味ではなく、優位性を証明する材料が足りないという判定です。

必要なのは、同じプロンプト、比較可能な設定、複数の生成結果、モデル名を伏せた評価、そして「写真らしさ」に絞った採点基準です。OpenAIの公式資料はGPT Image 1.5やAPIワークフローを説明していますが、GPT Image 2の公式なフォトリアル比較や、GPT Image 1.5との直接対決は示していません。

OpenAI公式資料で確認できること

OpenAIのGPT Image 1.5モデルページは、GPT Image 1.5を「state-of-the-art image generation model」と説明し、OpenAIの最新画像生成モデルとして、指示追従とプロンプト遵守が向上しているとしています。

OpenAIの画像生成ガイドは、テキストプロンプトから画像を生成することと、既存画像を編集することの2つの基本ワークフローを説明しています。 APIリファレンスでは、画像編集入力や、モデル、生成枚数、品質、出力形式といったGPT画像モデル向けのパラメータも説明されています。 さらに、OpenAIのcookbookやプロンプト資料では、マスクを使った編集やGPT Image 1.5のプロンプト例など、実務的な使い方が紹介されています。

ここから分かるのは、GPT Image 1.5の公式な位置づけと、画像生成・編集の製品機能です。ですが、これらはGPT Image 2がGPT Image 1.5よりフォトリアルだと示す証拠ではありません。GPT Image 2の公式モデルページ、公式ベンチマーク、あるいは両モデルの写実性を直接比較した評価は、今回確認したOpenAI資料には含まれていません。

GPT Image 2関連の主張が決め手にならない理由

今回確認したGPT Image 2関連ページは、検証済みの写実性比較というより、期待値や商用訴求を含む内容です。

あるページはGPT Image 2をリーク情報とワークフロー案の文脈で扱っています。 別のページは、文字描画やカメラ制御の改善など、期待されるアップグレードを論じています。 MindStudioの記事は、GPT Image 2の文字レンダリング改善がその領域では先行しているように見えると述べていますが、これはフォトリアル性能そのものとは別の論点です。 JXPの記事は、99％以上の文字精度、ネイティブ4K出力への期待、フォトリアル性能の大幅向上など強い主張を含みますが、提示された内容には、再現可能な評価手法やGPT Image 1.5との直接比較は含まれていません。 Higgsfieldのページは、GPT Image 2を商用画像生成や「perfect text」の文脈で訴求しています。

ここで重要なのは、文字の正確さ、プロンプト遵守、解像度、商用利用のしやすさは、写真らしさと同じではないという点です。タイポグラフィや指示追従が改善しても、光、影、質感、レンズらしさ、物理的な一貫性まで含めたフォトリアル性能が上がったとは限りません。今回確認したGPT Image 2関連資料には、プロンプトセット、サンプル数、生成設定、ブラインド評価方法、GPT Image 1.5に対する写実性スコアといった検証材料が示されていません。

ランキング資料から読めること

今回の資料の中で、ベンチマークに近い外部情報として最も参考になるのはArtificial Analysisです。同サイトのText to Image Arenaのスニペットでは、GPT Image 1.5（high）がElo 1274で首位にあるとされ、ランキングはブラインドのユーザー投票に基づき、Eloが高いほどユーザーに選ばれる頻度が高いと説明されています。

これは、少なくともそのアリーナ内での総合的なユーザー選好を示す材料です。ただし、それでもGPT Image 2のフォトリアル性能向上を証明するものではありません。提示されたArtificial Analysisの情報は、テキストから画像を生成するモデル全体の選好ランキングであり、GPT Image 2とGPT Image 1.5をフォトリアル性能だけで比較したベンチマークではありません。

証拠の整理

本当に証明するなら、何が必要か

GPT Image 2とGPT Image 1.5を実務判断に使える形で比べるなら、「きれい」「良さそう」では不十分です。少なくとも、次の条件が必要です。

• 同じプロンプトセットで比較すること。 人物、商品、室内、屋外、暗所、反射、素材感、難しい構図などを含める必要があります。
• 生成設定をそろえること。 API経由で検証するなら、モデル、品質、出力形式など、ワークフロー上の関連パラメータを記録するべきです。
• 1プロンプトにつき複数枚を生成すること。 たまたま良い1枚、悪い1枚で勝敗を決めると、モデル全体の評価を誤ります。
• ブラインド評価にすること。 どちらのモデルが作った画像かを評価者に知らせない形が望ましいです。Artificial Analysisのアリーナはブラインド投票を使っていますが、今回の論点であるGPT Image 2対GPT Image 1.5のフォトリアル比較そのものを答えるものではありません。
• フォトリアル専用の採点基準を作ること。 光、影、レンズ挙動、肌や素材の質感、物理的整合性、反射、不自然なアーティファクトを、文字描画やプロンプト遵守とは分けて評価する必要があります。
• 成功例だけでなく失敗例も公開すること。 良い画像だけを並べたギャラリーでは、モデル全体の優位性は証明できません。

制作・開発チームへの実務的な見方

制作現場やプロダクトで画像モデルを選ぶなら、GPT Image 2のフォトリアル性能向上という主張は、検証前の仮説として扱うのが安全です。OpenAI資料はGPT Image 1.5の公式なベースラインと画像生成・編集ワークフローを示していますが、GPT Image 2の写実性向上を証明してはいません。

もし同じ環境で両モデルを使えるなら、自社の用途に近いプロンプトで、同じ条件の比較テストを行うべきです。制作フローの移行判断では、第三者ページの「大幅向上」という表現だけを根拠にしない方がよいでしょう。マーケティング文言でも、透明性のあるベンチマークがない限り、「GPT Image 2はGPT Image 1.5よりフォトリアル」と断言するのは避けるべきです。

結論

GPT Image 2が将来的にGPT Image 1.5を上回る可能性はあります。しかし、今回確認した資料は、GPT Image 2がGPT Image 1.5よりフォトリアルだと実証していません。

現時点で無理なく言えるのは、GPT Image 1.5はOpenAIによって公式に説明されていること、Artificial AnalysisではGPT Image 1.5（high）がブラインド投票に基づくText to Image ArenaでElo 1274の首位とされていること、そしてGPT Image 2のフォトリアル性能がGPT Image 1.5を上回ると証明する資料は今回確認できなかった、という点です。