Générateur d’images par IA GPT Image 2

GPT Image 2.0 d’OpenAI lit un descriptif de cent mots et tente de l’appliquer entièrement, avec des réglages indépendants de qualité et de résolution allant de 1K à 4K.

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Écrivez tout le descriptif et faites-le respecter

GPT Image 2 est le modèle d’image d’OpenAI. Sa caractéristique majeure : une longue instruction n’est pas réduite à une impression générale.

La plupart des modèles perdent en qualité lorsque le descriptif s’allonge. Ajoutez une cinquième exigence et la deuxième disparaît discrètement ; indiquez huit objets et vous en obtenez six. GPT Image 2 est conçu pour maintenir ensemble plusieurs contraintes, avec une précision de suivi des instructions annoncée par OpenAI autour de 98 %, et un texte rendu presque au caractère près plutôt qu’une approximation des lettres.

Utilisez GPT Image 2 lorsque l’image répond à des exigences plutôt qu’à une ambiance. Créez des maquettes d’emballage réglementées, des images de produits guidées par des spécifications, des mises en page annotées, des natures mortes à plusieurs objets et tout résultat qui sera vérifié par rapport à une liste.

Write the Whole Brief and Have It Honoured

Qu’est-ce que GPT Image 2.0 ?

GPT Image 2 est un modèle de génération d’images par IA développé par OpenAI, successeur de GPT Image 1.5 et GPT Image 1, qui sous-tend la génération d’images dans ChatGPT. Virse y donne accès directement, avec les réglages de qualité et de résolution que l’interface de discussion masque.

Le modèle repose sur trois atouts majeurs :

  • Le suivi d’instructions à contraintes multiples, avec une précision annoncée d’environ 98 %
  • Un rendu du texte presque précis au caractère près
  • Des réglages indépendants de qualité et de résolution dans un seul modèle

GPT Image 2 utilise une architecture autorégressive plutôt que la diffusion adoptée par la plupart de ses pairs, à laquelle OpenAI attribue une génération trois à cinq fois plus rapide que la version précédente. La sortie native est en 2K avec 4K disponible, les formats vont de 3:1 à 1:3, et la qualité du rendu se choisit entre basse, moyenne et haute, indépendamment de la taille.

What Is GPT Image 2.0?

Caractéristiques de GPT Image 2 en un coup d’œil

2K natif, 4K disponible

Sortie standard en 2K, avec 4K disponible pour l’impression et les recadrages importants.

Trois niveaux de qualité

Basse, moyenne et haute, choisies indépendamment de la taille de sortie.

Quatre tailles de sortie

1K, 2K, 3K et 4K, chacune disponible à tous les niveaux de qualité.

Environ 98 % de respect des instructions

Les descriptifs en plusieurs parties donnent des résultats préservant chaque partie.

Formats de 3:1 à 1:3

Des panoramas larges aux formats verticaux élancés à partir du même descriptif.

Architecture autorégressive

Une approche différente de la diffusion, créditée d’un gain de vitesse de 3 à 5 fois.

Fonctionnalités clés du générateur d’images par IA GPT Image 2

Long Briefs Are Worth Writing

Les longs descriptifs valent la peine d’être écrits

Le modèle conserve de nombreuses contraintes à la fois : les détails écrits se retrouvent dans le résultat. Un descriptif de cent mots n’est pas un effort perdu comme avec les modèles qui résument votre intention avant de générer.

Quality and Size Move Independently

Qualité et taille se règlent indépendamment

Deux réglages distincts permettent aussi bien une grande ébauche qu’un petit rendu final. La plupart des modèles lient fidélité et taille de sortie sans permettre de les séparer.

Near Character-Level Text

Du texte presque précis au caractère près

Titres, étiquettes et enseignes ressortent lisibles plutôt qu’approximatifs, ce qui place ce modèle parmi les plus solides ici pour les images contenant des mots.

Coherent Multi-Object Scenes

Scènes cohérentes à plusieurs objets

Les compositions où plusieurs objets doivent entretenir des rapports corrects — posés sur des surfaces, projetant des ombres cohérentes et partageant la même direction lumineuse — restent cohérentes sans dériver vers l’absurdité physique.

Reference Image Input

Images de référence en entrée

Fournissez des images avec le prompt : le modèle s’appuie dessus, préserve ce que vous nommez et modifie ce que vous demandez.

World Knowledge From the GPT Family

Les connaissances du monde de la famille GPT

Le modèle puise dans les mêmes connaissances sous-jacentes que ses homologues textuels. Cela se voit dans sa gestion des objets réels, des contextes et des conventions sans devoir tout décrire de zéro.

Créez avec GPT Image 2 dans Virse

Les descriptifs aux exigences fixes arrivent rarement finalisés. Ils s’assemblent à partir d’une fiche technique, d’une charte de marque, d’une photo de référence et de trois séries de retours. Virse garde ces éléments près du résultat. Le descriptif, les références dont il provient et chaque génération restent sur un même canevas : vérifier un résultat par rapport aux exigences ne nécessite pas d’ouvrir une seconde fenêtre.

Gardez les spécifications près du rendu

Placez la liste des exigences sur le canevas, près de l’image, pour vérifier à partir de la source plutôt que de mémoire.

Keep the Spec Beside the Render

Ébauchez en qualité basse, livrez en qualité haute

Fixez la composition en qualité basse, puis relancez le même descriptif en qualité moyenne ou haute une fois le contenu validé.

Draft Low, Deliver High

Accédez à plus de 30 modèles créatifs

Passez de GPT Image 2 à plus de 30 autres modèles d’image et de vidéo sans quitter le canevas ni réécrire le descriptif.

Access 30+ Creative Models

Versionnez le descriptif au fil de ses changements

Chaque série de retours produit une nouvelle génération à côté de la précédente : le parcours de la première ébauche au visuel validé reste intact.

Version a Brief as It Changes

Que pouvez-vous créer avec GPT Image 2 ?

Spec-Driven Product Imagery

Images de produits guidées par les spécifications

Rendus devant respecter des spécifications écrites jusque dans la disposition et la finition.

Packaging and Label Comps

Maquettes d’emballage et d’étiquette

Mises en page de faces avant d’emballage comportant les noms exacts des produits, des descriptifs et les mentions légalement requises.

Annotated Diagrams

Schémas annotés

Coupes et schémas explicatifs dont les légendes doivent être exactes, pas décoratives.

Multi-Object Still Life

Natures mortes à plusieurs objets

Compositions où la position, l’échelle et l’ombre de chaque élément sont précisées.

Interior and Architectural Views

Vues d’intérieur et d’architecture

Espaces construits selon un plan décrit plutôt qu’une ambiance approximative.

Editorial Illustration

Illustration éditoriale

Visuels conceptuels pour des articles dont le descriptif réunit plusieurs idées.

Comment utiliser GPT Image 2 dans Virse

  1. Réglez la qualité sur basse

    Commencez au niveau le plus bas tant que vous décidez encore du contenu de l’image.

  2. Écrivez les spécifications complètes

    Listez chaque élément, sa position et tout ce qui doit être exact. La longueur est ici un avantage.

  3. Vérifiez le résultat par rapport à votre liste

    Comparez élément par élément plutôt que selon l’impression générale, puis ajoutez une clause pour chaque élément manquant.

  4. Relancez avec les réglages de livraison

    Reprenez le descriptif fonctionnel sans le modifier, en qualité moyenne ou haute et à la taille cible.

Comment rédiger un prompt GPT Image 2

Un prompt GPT Image 2 utile comprend généralement cinq éléments :

  • Chaque objet
  • Sa position
  • Éclairage
  • Caméra
  • Texte dans l’image

Au lieu d’écrire

Un coin lecture douillet, chaleureux et accueillant, avec une belle lumière naturelle.

Écrivez

Une banquette intégrée dans une fenêtre en saillie, tapissée de velours vert passé, avec trois coussins dépareillés poussés contre le côté gauche. Un livre relié repose ouvert, face contre l’assise. Le soleil de fin d’après-midi entre bas par la droite et projette l’ombre du cadre de fenêtre sur les coussins. Derrière la vitre, un jardin flou. Vue de face à deux mètres, la banquette occupant les deux tiers inférieurs du cadre.

Exemples de prompts GPT Image 2

Interior Built to Spec

Intérieur conforme aux spécifications

Une cuisine étroite en longueur photographiée depuis l’entrée, de face, à hauteur des yeux. Des meubles vert sauge mat aux poignées coquille en laiton le long du mur gauche. Des étagères ouvertes à droite portant six bols en céramique blanche sur une seule rangée. Une fenêtre au fond avec le store baissé à moitié. Uniquement la lumière d’un ciel couvert par la fenêtre, aucune lumière artificielle, ombres douces. Le sol est carrelé de terre cuite non émaillée à joints décalés.

Multi-Object Still Life

Natures mortes à plusieurs objets

Quatre objets disposés sur une table en chêne patiné, photographiés à 45 degrés au-dessus. Un pichet en étain au fond à gauche, un linge gris en lin plié devant lui, trois noix éparpillées à droite du linge et une seule poire dans le coin avant droit. Chaque objet projette une ombre cohérente avec une source lumineuse unique en haut à gauche. Les noix sont légèrement espacées, sans se toucher. Palette assourdie, contraste modéré, veinage du bois visible de gauche à droite.

Label Comp With Exact Copy

Maquette d’étiquette au texte exact

Un bocal rectangulaire de conserve photographié de face sur un fond crème uni. L’étiquette avant porte ORCHARD ROW dans une police étroite à empattement sur le tiers supérieur, puis « Damson & Bay Leaf » en italique à la moitié de cette taille et « 227g » en petites capitales au bord inférieur. Lumière chaude et homogène depuis l’avant gauche, une ombre douce à droite du bocal. L’étiquette occupe les 60 pour cent centraux de la hauteur du bocal, avec des marges égales de chaque côté.

GPT Image 2 face à GPT Image 1.5 et GPT Image 1

CritèreGPT Image 1GPT Image 1.5GPT Image 2
Réglage de qualitéAucunAucunBasse / Moyenne / Haute
Réglage de résolutionAucunAucun1K / 2K / 3K / 4K
ArchitectureÈre de la diffusionÈre de la diffusionAutorégressive
Vitesse de générationRéférence de baseRéférence de base3 à 5 fois plus rapide que son prédécesseur
Rendu du texteApproximatifAmélioréPresque au caractère près
Reste utile pourS’accorder à un ensemble de visuels existantsS’accorder à un ensemble de visuels existantsTous les nouveaux projets

Conseils pour de meilleurs résultats avec GPT Image 2

Écrivez plus que ce qui vous paraît nécessaire

C’est un des rares modèles où un descriptif plus long donne une meilleure image. Tout détail omis est un détail que le modèle choisit à votre place.

Nommez les positions, pas seulement les objets

« Un pichet au fond à gauche » est exploitable. « Un pichet » laisse sa place au hasard, alors que le placement concentre souvent les retours de révision.

Saisissez tout texte mot pour mot

Les mots devant figurer dans l’image doivent apparaître dans le prompt. Décrire un texte conduit à un texte inventé.

Distinguez mentalement qualité et taille

La qualité change la finesse du rendu ; la taille change ses dimensions. Modifier les deux à la fois empêche de savoir lequel a produit la différence.

FAQ GPT Image 2

Qu’est-ce que GPT Image 2.0 ?
GPT Image 2 est le modèle de génération d’images d’OpenAI, successeur de GPT Image 1.5 et GPT Image 1. Il propose des réglages de qualité indépendants et des résolutions de 1K à 4K, avec une sortie native en 2K.
GPT Image 2 peut-il générer des images 4K ?
Oui, à tous les niveaux de qualité. La sortie native est en 2K, avec 4K disponible pour l’impression et les recadrages importants.
GPT Image 2 est-il gratuit et combien coûte-t-il ?
GPT Image 2 est disponible dans les offres payantes de Virse. La génération utilise une allocation mensuelle de crédits plutôt qu’une facturation par image ; les offres supérieures la rendent illimitée dans le cadre d’un usage raisonnable. Les tarifs actuels figurent sur la page des tarifs de Virse.
Quelle différence entre les réglages basse, moyenne et haute qualité ?
Ils contrôlent la fidélité du rendu, pas le contenu. Le même prompt produit la même image à chaque niveau ; le niveau haut précise les détails, textures et contours que le niveau bas laisse flous.
En quoi GPT Image 2 diffère-t-il de GPT Image 1.5 ?
GPT Image 2 est plus récent, utilise une architecture autorégressive, génère trois à cinq fois plus vite et ajoute des réglages de qualité et de résolution absents des versions précédentes.
GPT Image 2 peut-il afficher du texte dans une image ?
Oui, presque au caractère près. Saisissez les mots exacts dans le prompt au lieu d’indiquer simplement qu’un texte doit apparaître.
GPT Image 2 peut-il utiliser une image de référence ?
Oui. Fournissez des images avec le descriptif écrit : le modèle s’appuie à la fois sur elles et sur le texte.
Comment utiliser GPT Image 2 dans Virse ?
Sélectionnez-le dans la liste des modèles, choisissez une taille et un niveau de qualité, rédigez le descriptif et générez. Commencez en qualité basse tant que le contenu n’est pas arrêté.

Précisez, puis vérifiez point par point

Écrivez la liste des exigences, transmettez-la entièrement et vérifiez le résultat par rapport à cette liste plutôt qu’à une impression.