
画像プロンプト
推奨モデル: GPT Image 1.5
キャラクターマスコット・シーンパック
一貫したアイデンティティ、表情、ポーズ、衣装、小物、キャンペーン向けシーンバリエーションを備えた、キャラクターマスコットのシーンパック用画像プロンプトを作成します。
GPT Image 1.5 は、素早い下書きよりも強いディテール制御が必要な構造化プロンプト、参照主導の編集、高精細な製品またはキャンペーンビジュアル向けの Rivya の品質ティア付き OpenAI 画像モデルです。

出力例
キャラクターマスコット・シーンパックのプレビュー。アイデンティティの一貫性、表情の幅、ポーズの多様性、編集可能なマーク、ブランドセーフなシーン設計に焦点を当てています。
テキストから画像 · 画像から画像

出力例
キャラクターマスコット・シーンパックのプレビュー。アイデンティティの一貫性、表情の幅、ポーズの多様性、編集可能なマーク、ブランドセーフなシーン設計に焦点を当てています。
最適
対応
オンライン試用
結果
GPT Image 1.5 は、素早い下書きよりも強いディテール制御が必要な構造化プロンプト、参照主導の編集、高精細な製品またはキャンペーンビジュアル向けの Rivya の品質ティア付き OpenAI 画像モデルです。
まだ結果はありません。プロンプトを送信して実行を開始してください。
プロンプトスターター
空白のプロンプトより良い初回結果がほしい場合は、GPT Image 1.5 にすでに紐づけられたテンプレートを使えます。
モデル実例
上のオンライン試用を使い、その後これらの出力例と比較して、仕上がり、リズム、タスク適性を判断してから Studio でさらにクレジットを使ってください。

主なサンプル
全身、ポートレート、アクションポーズ、シーンビネットの一貫したバリエーションを示すキャラクターマスコット・シーンパックのプレビュー。
入力
プロンプト + 任意の画像
注目ポイント
全身、ポートレート、アクションポーズ、シーンビネットの一貫したバリエーションを示すキャラクターマスコット・シーンパックのプレビュー。
1 回あたりのクレジット
per_image · medium=4 · high=22 · ⌈total⌉
このモデルが合う理由
最大 16 枚の参照画像 - Rivya で最も高い上限
コスト制御向けの Medium と High 品質ティア
OpenAI の言語モデル由来の優れたプロンプト理解
最適なタスク
モデル実例
判断材料
判断材料
GPT Image 1.5 FAQ
GPT Image 1.5 は、プロンプトが雰囲気語ではなくデザインブリーフのように読めるときに最も力を発揮します。複数のオブジェクト、明示的なレイアウト規則、やること・避けることの制約、より厳密な遵守が必要な参照主導の編集に向いています。ゆるい雰囲気探しよりも、構造化されたシーンロジックに適しています。
Rivya では、GPT Image 1.5 は現在テキストから画像生成と画像から画像生成の両方で動作し、最大 16 枚の参照画像を扱えます。これは現在のカタログで最も高い参照上限です。そのため、階層、参照の優先度、指示の積み重ねが同時に重要になる画像タスクに役立ちます。
最初に最も分かりやすい確認点は、Medium か High の品質、アスペクト比、どの参照が本当に必須でどれがあるとよい程度なのかです。このモデルでは、指示の階層が明確でないと、参照が多すぎることでノイズが増えることがあります。そのため、本当のテストは、ブリーフが負荷のかかった状態でも整理されたままかどうかです。
現在の生成料金は、Medium が 4 クレジット、High が 22 クレジットです。
シーンに規則があり、プロンプトに構造があり、参照が装飾ではなく入力として機能する必要がある場合は GPT Image 1.5 を選んでください。正確なレイアウトや指示規律よりも、素早いスタイル探索が主目的なら、より軽いオプションを使ってください。
このページは、指示がすでに密な画像タスクの最初の結果に向いています。構造化されたキャンペーンビジュアル、複数オブジェクトのシーン、より強い制御が必要な参照主導の編集などです。長い反復スレッドを開く前に、GPT Image 1.5 がブリーフを整理したまま扱えるか確認できます。
公開ページの設定では、テキストから画像生成、画像から画像生成、最大 16 枚の参照画像を使えます。つまり、Studio に入る前に、プロンプトのみの作業、編集型作業、重めの参照スタックを試せます。
最初の結果の前に、Medium で十分か、High にする価値があるかを決め、アスペクト比を固定し、本当にブリーフを支える参照だけに絞ってください。GPT Image 1.5 は、指示スタックが単に大きいのではなく明確なときに最もよく機能します。
ページは公開されていますが、モデルの実行や参照画像のアップロードにはサインインが必要です。1 回の生成につき Medium は 4 クレジット、High は 22 クレジットです。
最初の構造化ブリーフと最初の参照スタックをまだ圧力テストしている間は、このページに留まってください。保存済みバージョン、分岐編集、アセット管理、または同じシーンをめぐる複数回の指示調整が必要になったら、フル Studio を開いてください。
代替モデルを比較
Alibaba の軽量なテキストから画像モデルです。5 つのアスペクト比に対応し、1 回 1 クレジットでコンセプト案やソーシャルメディア用画像を素早く作成できます。
検討する理由
次のタスクに プロンプトのみ が必要な場合に検討できます。
Nano Banana 2 は、ブランドビジュアル、商品画像、参照画像を使ったクリエイティブドラフトに適した、新世代の Google 画像モデルです。
検討する理由
クレジットメモが次の実行に合う場合に検討できます: per_image · 1K=5 · 2K=8 · 4K=12 · ⌈total⌉。
Googleのプレミアム画像モデルです。4K出力、11種類のアスペクト比、最大8枚の参照画像に対応し、優れたディテールと色精度で、高忠実度のブランドおよびキャンペーンビジュアル向けに最適化されています。
検討する理由
クレジットメモが次の実行に合う場合に検討できます: per_image · 1K=8 · 2K=8 · 4K=14 · ⌈total⌉。
設計図から心地よい室内レンダーへのプレビュー。平面から部屋への移行、素材の温かさ、説得力のあるスケール、クライアント納品に焦点を当てています。
設計図から心地よい室内レンダーへのプレビュー。平面線、家具配置、温かな素材、窓光、完成した部屋を示している。

水の彫刻を使ったアスレチックファッション広告のプレビュー。彫刻的な水、機能的なスタイリング、スタジオ反射、ブランドセーフなレイアウト制御に焦点を当てています。
成人モデル、彫刻的な水のセット、光沢のある青いスタジオ、機能的なスイムウェア、広告レイアウトスペースを備えたアスレチックファッション広告のプレビュー。

浮遊リボン商品キャンペーンのプレビュー。斜めの商品階層、リボン包装、クリーンな広告レイアウト制御に焦点を当てています。
暖かなスタジオ背景で、サテンリボンに包まれた 2 本の吊り下げマットボトルを示すプレミアム商品キャンペーンプレビュー。

科学発見ポップアップ・ジオラマのプレビュー。紙模型の構造、学術的な図解、ミニチュアスケール、マクロの質感に焦点を当てています。
アンティークのジャーナルから紙の理論モデルが立ち上がり、小さな研究者と図解が見える科学ポップアップブック・ジオラマのプレビュー。
最適なタスク
タスクがこのような場合に使えます
確認データ
プロバイダー
OpenAI
カテゴリ
画像
機能
テキストから画像 · 画像から画像
クレジットモデル
per_image · medium=4 · high=22 · ⌈total⌉
入力経路
プロンプト + 任意の画像
プロンプト設定
プロンプト主導
開発者アクセス
GPT Image 1.5 には呼び出し可能な Public API モードがありますが、参照メディアモードにはまだ Files API アップロードサポートが必要です。送信前にモデルリファレンスを確認してください。