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OpenAI、画像生成「Images 2.6」を発表:生成が50%速く、GIFアニメにも対応

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この記事のポイント
  • OpenAIは4日(米国時間)、画像生成「Images 2.6」を発表。生成は50%速くなり、GIFアニメも作れます。
  • 無料を含むChatGPTとCodexの全プランで世界中で利用でき、GIFは順次提供です。
  • API用に2モデル(Flare、Sunburst)。料金はImages 2.5と同じで、SVG書き出しなどが加わりました。
  • 速度などの数字は発表側の主張で、独立した測定ではありません。
OpenAIのアイコンを持つ人の説明用写真。Images 2.6の画面ではありません。
FoxTPNL・CC BY 4.0OpenAIのアイコンを持つ人の説明用写真。Images 2.6の画面ではありません。
この記事の目次

何が発表されたか

ITmedia NEWS(5日10時59分)によると、OpenAIは11月4日(米国時間)に「ChatGPT Images 2.6」を発表しました。9月に出た「Images 2.5」の後継で、画像の生成は50%速くなり、編集の精度も上がったといいます。4日から、無料プランを含むChatGPTとCodexのすべてのプランで、世界中で使えます(ウェブ、デスクトップ、モバイル)。GIFの生成は、順次提供されます。

新機能

(1)GIFアニメ:ループするアニメーションを頼めます。手描きのスケッチを送って、キャラクターが手を振るような動きをつけることもでき、速度の調整や共有ができます。企業のマスコット、商品のアニメ、SNSのリアクション画像などの用途が挙げられています。(2)参照画像の保存:写真に名前をつけて(記事の例は犬の「Pepper」)保存し、別のチャットで「@Pepper」のようにタグを付けて、再度アップロードしなくても使えます。(3)編集の一貫性:キャラクターの背景を変えても、衣装などの細部が保たれます。

開発者向けAPIと料金

APIでは2つのモデルが出ます。GPT-Image-2.6 Flareは速度重視で、低品質の設定なら最短約6秒で生成できます。GPT-Image-2.6 Sunburstは、中〜高品質向けで、細部と編集時の一貫性が改善されたとされます。画像の領域に注釈をつけて変更を頼む機能、SVG形式の書き出し、生成前にどれだけ「考える」かを決める「complexity」パラメータも加わりました。料金は2.5と変わらず、100万トークンあたり、画像入力8ドル、画像出力30ドル、テキスト入力5ドルです(2モデル共通)。

安全対策と利用の規模、確認できなかったこと

OpenAIは同日にシステムカードを公開し、GIF向けに有害な動きを検知する新しい対策を入れたと説明しています。来歴を示すC2PAメタデータは維持され、GoogleのDeepMindの透かし技術SynthIDがChatGPT、Codex、APIに加わる予定です。OpenAIによる数字では、ChatGPT、Codex、APIの全体で週に約40億枚、1日平均5億枚以上の画像が作られています。「50%速い」「6秒」などの数字は発表側の主張で、ここで独立に測ったものではありません。GIFの提供が各国でいつ始まるかは、確認できませんでした。

LANGUAGE NOTES

文法を学ぶ / Grammaire

日本語で解説

フランス語の文法

本文の例文から、文の形と使い方を学びましょう。

01否定の形と否定する範囲
文の形

ne / n’ … pas・ne … plus

本文の例文
Le calendrier précis du déploiement des GIF selon les pays n’a pas pu être vérifié.
ポイント

基本は動詞を ne と pas ではさみます。母音の前では ne が n’ になります。「〜ではない」の否定が文のどの部分にかかるかを確認しましょう。ne…plus は「もう〜ない」です。

02情報源を示す selon
文の形

selon + 名詞 / 機関

本文の例文
Selon ITmedia NEWS (5 novembre, 10 h 59), OpenAI a annoncé le 4 novembre (heure américaine) « ChatGPT Images 2.6 », successeur d’Images 2.5 lancé en septembre.
ポイント

selon は「〜によると」。後ろに人や機関などの情報源を置きます。書き手が直接確認した事実と、別の機関や報道が伝えた内容を区別する表現です。

03可能・可能性を表す動詞
文の形

peut / peuvent / pourrait + 動詞の原形

本文の例文
(1) GIF animés : on peut demander des animations en boucle, ou envoyer un croquis dessiné à la main pour faire bouger un personnage, par exemple qui salue ; la vitesse se règle et le GIF se partage.
ポイント

pouvoir の後ろには原形の動詞を置きます。peut は「〜できる・〜の可能性がある」、条件法の pourrait は「〜かもしれない」と可能性を控えめに示します。実施の確定とは限りません。

04目的を表す pour
文の形

pour + 動詞の原形

本文の例文
S’ajoutent l’annotation de zones d’une image pour indiquer les modifications, l’export en SVG et un paramètre « complexity » qui règle le temps de réflexion avant la génération.
ポイント

「〜するために」という目的です。pour の後ろに動詞の原形を置きます。ここで示す目的と、実際にその効果が得られたかどうかは別です。

05出来事を述べる複合過去
文の形

avoir の現在形 + 過去分詞

本文の例文
OpenAI a publié le même jour une fiche système (system card) et décrit de nouvelles mesures pour détecter les mouvements nuisibles dans les GIF.
ポイント

「発表した・説明した」のように、過去の出来事を述べます。a / ont は助動詞 avoir、続く語が過去分詞です。複合過去という形だけでは出来事の日付までは分かりません。

06現在形の être
文の形

est / sont + 補語

本文の例文
La génération d’images est 50 % plus rapide et la précision de l’édition s’améliore.
ポイント

est は三人称単数、sont は三人称複数の être です。「〜である」という状態・説明に使います。後ろが過去分詞なら受動態など別の構造になるので、続く語も確認します。

Explications en français

Grammaire japonaise

Comprenez la structure et l’usage à partir du texte.

01Citer une source : によると
Structure

nom + によると

Dans l’article
ITmedia NEWS(5日10時59分)によると、OpenAIは11月4日(米国時間)に「ChatGPT Images 2.6」を発表しました。
À retenir

によると suit le nom d’une source et signifie selon. La proposition suivante rapporte son information. Cette forme sert à attribuer l’énoncé, pas à exprimer une préférence personnelle.

02Négation polie et forme neutre
Structure

〜ではありません / 〜ではない

Dans l’article
「50%速い」「6秒」などの数字は発表側の主張で、ここで独立に測ったものではありません。
À retenir

ではありません est la négation polie après un nom ou un adjectif en な ; ではない est la forme neutre. Repérez le groupe placé avant では pour savoir ce que la phrase nie.

03Donner des exemples : など
Structure

nom ou expression + など

Dans l’article
企業のマスコット、商品のアニメ、SNSのリアクション画像などの用途が挙げられています。
À retenir

など indique que l’élément cité est un exemple parmi d’autres. Une liste suivie de など n’est pas nécessairement exhaustive.

04Le passé poli en ました
Structure

base verbale devant ます + ました

Dans l’article
OpenAIが11月4日(米国時間)に、ChatGPTの画像生成の新版「Images 2.6」を発表しました。
À retenir

ました est la terminaison passée polie d’un verbe ; sa négation est ませんでした. Le moment précis de l’événement dépend des indications de temps du texte.

05Rapporter une proposition avec と
Structure

proposition à la forme neutre + と + verbe de parole (報じる, 説明する…)

Dans l’article
GPT-Image-2.6 Sunburstは、中〜高品質向けで、細部と編集時の一貫性が改善されたとされます。
À retenir

と marque ici le contenu rapporté avant un verbe comme 報じる ou 説明する. Dans 改定する方針だと報じました, toute la proposition précédant と constitue l’information rapportée. Distinguez ce contenu de l’acte de le rapporter.

06Exprimer la possibilité en japonais
Structure

forme potentielle du verbe / 〜ことができる

Dans l’article
新機能、利用できる範囲、料金、安全対策を、ITmedia NEWSの報道から整理します。
À retenir

できる exprime une capacité ou une possibilité. 受けられる est notamment la forme potentielle de 受ける. La terminaison られる peut aussi avoir d’autres fonctions, dont le passif : le contexte est indispensable.

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