ChatGPTの画像生成が進化した、とあるのでいろいろやってみたら、なかなかすごい。そのあたりを最新情報に強いGrok3にきいてみた！
ChatGPTの画像生成が進化した、とあるのでいろいろやってみたら、なかなかすごい。そのあたりを最新情報に強いGrok3さんにきいてみた！ちなみに今回は「シエルちゃん」ではない。。。
私の写真、アニメふう。と、ダンナさんの写真、漫画風。
なお、生成AIの生み出す情報は間違いなども多いので、情報の利用は自己責任で。
私：ChatGPTの画像生成機能が最近、進化したっていうけど、どういうところが進化したの？
ChatGPTの画像生成機能は、2025年3月26日に発表された「GPT-4o」へのアップデートで大きく進化しました。具体的には、以下のような点が改善されています。
精度と忠実度が向上
まず、精度と忠実度が向上しました。従来のDALL-Eベースの画像生成では、プロンプト（指示）に対する解釈が曖昧だったり、細かいニュアンスが反映されないことがありましたが、GPT-4oではテキスト指示をより正確に理解し、それに忠実な画像を生成できるようになっています。例えば、複雑な構図や複数のオブジェクトを含むシーンでも、指示通りに配置されることが増えました。
テキストのレンダリングが強化
次に、テキストのレンダリングが強化されました。画像内に日本語や英語などの文字を自然に埋め込むことが可能になり、以前のような不自然なフォントや誤字が大幅に減っています。これにより、インフォグラフィックや資料用の画像など、実用的な用途での活用がしやすくなりました。
会話の文脈を反映する能力が追加
また、会話の文脈を反映する能力が追加されています。チャットの中で過去のやり取りや生成した画像を踏まえて、次の画像を生成するので、連続性のあるストーリーや一貫したデザインを作りやすくなっています。例えば、「さっきの画像の背景を明るくして」と言うだけで、前回の画像をベースに調整してくれるんです。
多様なスタイルへの対応力が進化
さらに、多様なスタイルへの対応力も進化しました。イラストからリアルな写真風まで、幅広い表現が可能で、ユーザーがアップロードした画像を参考にして生成する機能も強化されています。これによって、既存の素材を元にしたカスタマイズがしやすくなりました。
無料ユーザーへの開放
最後に、無料ユーザーへの開放も大きなポイントです。以前は有料プラン限定だった画像生成が、無料プランでも使えるようになり（一部制限はあるものの）、多くの人が試せる環境が整いました。
Xでの反応
Xでの反応を見ても、「画像の一貫性がすごい」「日本語のテキスト生成が自然になった」「サムネイル作成が楽になりそう」といった声が上がっていて、実用性とクオリティの向上が実感されています。この進化は、クリエイティブな作業や日常的な用途でのAI活用をさらに加速させるでしょうね。
私：DALL-Eと比較してどう？
ChatGPTの画像生成機能（特にGPT-4o）とDALL-E（具体的にはDALL-E 3を想定）を比較すると、いくつかの違いや進化ポイントが明確になります。以下に、主な比較ポイントを挙げます。
1. テキスト理解と忠実度
- DALL-E 3: プロンプトに対する解釈力は高いものの、細かい指示（例: 「左に木、右に川、中央に赤い家」など）ではオブジェクトの配置や詳細が曖昧になることがありました。また、複雑なシーンでは意図しない要素が混ざるケースも。
- GPT-4o: テキストの文脈理解がさらに進化し、複雑な指示にも忠実に対応します。たとえば、「夕暮れの湖畔に立つ木造小屋、窓から暖かい光が漏れている」といった情景を、より正確に描写。会話の流れを考慮するので、「さっきの小屋の屋根を緑に変えて」といった修正もスムーズです。
2. テキストのレンダリング
- DALL-E 3: 画像内に文字を入れることは可能でしたが、フォントが不自然だったり、綴りミスが頻発することがありました。特に日本語などの非ラテン文字では精度が低め。
- GPT-4o: テキスト生成が大幅に改善され、日本語や英語の文字を自然に、読みやすく埋め込めます。例えば、「『春の祭り』と書かれた看板を持つキャラクター」といった指示でも、文字が崩れずデザインに馴染む形で出力されます。
3. スタイルと多様性
- DALL-E 3: イラスト、写真風、アート調など多様なスタイルに対応していましたが、特定のスタイルでの一貫性やディテールに限界がありました。ユーザーがアップロードした画像を参考にする機能は弱め。
- GPT-4o: スタイルの幅が広がり、リアルな写真からアニメ調、油絵風まで高品質に生成可能。加えて、ユーザーがアップロードした画像を基にした生成や編集が強化され、たとえば「この写真の雰囲気を保ちつつ、空を紫に変えて」といったカスタマイズが自然にできます。
4. 会話の統合性
- DALL-E 3: 単発のプロンプトベースで動作し、過去の生成結果との連続性はほとんど考慮されませんでした。連続した作業では毎回ゼロから指示が必要。
- GPT-4o: 会話の文脈を記憶し、前回の画像ややり取りを踏まえた生成が可能。「前の画像に犬を追加して」「さっきの風景を冬に変えて」といった指示で、一貫性のある調整ができます。これはChatGPTの対話型AIとしての強みを活かした進化です。
5. 速度とアクセシビリティ
- DALL-E 3: 生成速度はそこそこ速かったものの、OpenAIのAPIや有料プラン経由で使うことが主で、一般ユーザーの手軽さには欠けました。
- GPT-4o: 生成速度が向上しつつ、ChatGPTの無料プランでも利用可能に（制限付き）。有料ユーザーには高解像度や追加機能が提供され、使いやすさが向上しています。
6. クリエイティブな柔軟性
- DALL-E 3: 奇抜なアイデアや抽象的なコンセプトを形にするのは得意でしたが、細かい制御が難しく、意図しない「芸術的解釈」が入ることが。
- GPT-4o: クリエイティブな自由度を維持しつつ、ユーザーの意図をより細かく反映。たとえば「サイバーパンク風の猫がネオンの看板に座ってる」といった指示でも、ディテールまで調整しやすいです。
Xでの反応を踏まえた比較
Xの投稿を見ると、DALL-E 3は「アイデアを素早く形にするのは良いけど、細かい調整が面倒」という声が多かったのに対し、GPT-4oは「指示通りの画像が出てくる」「テキストやスタイルの再現性が段違い」と評価されています。特に、日本語ユーザーからは「看板やタイトルの文字がちゃんと読めるようになった」とのコメントが目立ちます。
結論
DALL-E 3が「アイデアのスケッチ」を得意とするクリエイティブツールだったのに対し、GPT-4oは「指示を精密に具現化するパートナー」に進化しています。会話の統合性やテキスト処理の強化が大きな差別化ポイントで、実用性とカスタマイズ性が求められる場面ではGPT-4oが上回ると言えるでしょう。ただ、単純なアート生成ならDALL-E 3でも十分な場合もありますね。用途次第で使い分けが効く感じです。
私：GPT-4oの具体例は？
GPT-4oの画像生成機能の具体例をいくつか挙げて、その進化ポイントをわかりやすく説明します。以下は、実際のプロンプトと生成結果のイメージを基にした例です（私は画像を直接生成できませんが、Xやウェブ上の反応を参考に具体的に描写します）。
1. 複雑なシーンの忠実な再現
- プロンプト: 「日本の田舎の夕暮れ、木造の家が丘の上にあり、窓からオレンジ色の光が漏れている。家の前には桜の木が咲いていて、遠くに山が見える。」
- GPT-4oの結果: 丘の上に木造家屋が立ち、窓から暖かいオレンジの光が漏れています。家の前には満開の桜の木があり、ピンクの花びらが風に舞う様子まで描かれています。背景には薄紫がかった山々が夕焼けに映え、全体に穏やかな雰囲気が漂う。細かい指示（「桜の木」「オレンジ色の光」「遠くの山」）がすべて正確に反映され、構図も自然。
- ポイント: DALL-E 3だと桜が家の裏に配置されたり、山が省略されたりする可能性があったが、GPT-4oは指示通りの配置とディテールを再現。
※実際にそのプロンプトでやってみた
2. テキストの自然な埋め込み
- プロンプト: 「『お花見2025』と日本語で書かれた看板を持った、着物を着た女性が桜の木の下に立っている。」
- GPT-4oの結果: 桜の木の下に、ピンクの着物を着た女性が立っていて、手には「お花見2025」と書かれた木製の看板。文字は自然な日本語フォントで、歪みや誤字なく読みやすい。背景の桜はふんわりとボケて、女性と看板が際立つ構図に。
- ポイント: 以前は「花見2025」になったり、文字が崩れたりしがちだったが、GPT-4oは日本語を正確に、デザインに馴染む形でレンダリング。
※実際にそのプロンプトでやってみた
3. 会話の文脈を活かした調整
- プロンプト1: 「未来的な都市の夜景、ネオンが輝くビル群と空飛ぶ車。」
- 生成結果1: 紫と青のネオンが光る高層ビルが立ち並び、空には流線型の車が浮かんでいるサイバーパンク風の画像。
- プロンプト2: 「さっきの都市に、雨を降らせて、ビルの一つに『xAI』の看板を追加して。」
- GPT-4oの結果: 前回の都市がベースになり、雨粒がネオンに反射して濡れた雰囲気に。中央のビルに「xAI」と白いネオンサインが光り、全体のトーンが一貫したまま調整される。
- ポイント: 会話の流れを記憶し、前回の画像を自然に編集。DALL-E 3だと毎回ゼロから生成し直す必要があった。
※実際にそのプロンプトでやってみた（プロンプト1のみ）
4. アップロード画像を基にした生成
- プロンプト: 「この写真（ユーザーがアップロードした古い城の画像）の雰囲気を保ちつつ、空をオーロラが輝く夜空に変えて。」
- GPT-4oの結果: 古い石造りの城はそのままに、空が緑と紫のオーロラが揺らめく幻想的な夜空に変化。城の質感や照明は元の写真の雰囲気を崩さず、背景だけが自然に置き換わる。
- ポイント: アップロード画像のスタイルやトーンを維持しつつ、指定部分だけを高精度で変更。
5. 多様なスタイルの対応
- プロンプト: 「ゴッホ風のタッチで、星空の下に立つロボットを描いて。」
- GPT-4oの結果: 渦巻く青と黄色の星空（ゴッホの「星月夜」を彷彿とさせるタッチ）のもと、金属製のロボットが立っている。ロボットの表面にも筆致が反映され、アートとテクノロジーが融合した独特の仕上がりに。
- ポイント: 特定のアートスタイルを細部まで適用しつつ、主題（ロボット）を明確に描き出す柔軟性。
※実際にそのプロンプトでやってみた
Xでの具体例と反応
Xで話題になった例では、「『寿司屋』の看板を持ったパンダを生成したら、パンダの毛並みまでリアルで、看板の文字が完璧だった」「子供が描いた落書きをアップロードして『プロのイラスト風に変換』したら、元のタッチを残しつつ美しく仕上がった」といった報告が上がっています。ユーザーは特に「細かい指示への対応力」と「自然な仕上がり」に驚いているようです。
まとめ
GPT-4oの画像生成は、具体的な指示への忠実度、テキストの自然さ、文脈の活用、スタイルの多様性で際立っています。これらの例から、実用的なデザインからクリエイティブなアートまで、幅広いニーズに応えられる進化が感じられますね。もし具体的なプロンプトで試したいことがあれば、教えてください！（生成はできませんが、結果を想像して詳しく描写します。）
とりあえずいろいろやってみた！
とりあえず、いろいろやってみたやつ、インスタに上げてある。Instagram@emiaoki。遊びなので大したことはないが（笑）。元の写真は勘弁（笑）。
今日はそんなところで。
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