2026年9月、ChatGPTの画像生成機能がImages 2.5へアップデートされました。
画像生成AIはかなり進化してきましたが、最近は「画像を1枚作って終わり」ではなく、
画像を作る → その画像を動画生成AIへ渡す
という使い方がかなり面白くなっています。
今回は、
ChatGPT Images 2.5で画像を作り、その画像をGoogle FlowのGemini Omniで動画化する
という流れを実際に試してみます。
ChatGPT Images 2.5とは？
ChatGPT Images 2.5は、OpenAIが2026年9月8日に公開した新しい画像生成機能です。
従来よりも、
- 細かなディテールの表現
- 画像編集の精度
- 編集を繰り返したときの一貫性
- 画像生成速度
などが改善されています。
また、新しくテンプレートから画像を作ったり、スケッチをもとに画像を生成したりする機能も追加されています。
個人的に注目しているのは、単純な「綺麗な画像生成」よりも、動画制作に使う素材を作りやすくなったことです。
今回やりたいこと
今回の流れは非常にシンプルです。
ChatGPT Images 2.5
↓
動画の元になる画像を生成
↓
Google Flowへ画像を読み込む
↓
Gemini Omniで動画化
という流れです。
Gemini OmniはGoogle Flowで利用できる動画生成モデルで、画像やテキスト、動画、音声などを参照しながら映像を生成できます。Googleは「Nano Bananaの動画版のようなもの」と説明しています。
そのため、最初からOmniだけですべて生成するのではなく、
ChatGPTで画作りをする
↓
Omniで動きを付ける
という役割分担もできます。
今回やりたいこと
今回の流れは非常にシンプルです。
ChatGPT Images 2.5
↓
動画の元になる画像を生成
↓
Google Flowへ画像を読み込む
↓
Gemini Omniで動画化
という流れです。
Gemini OmniはGoogle Flowで利用できる動画生成モデルで、画像やテキスト、動画、音声などを参照しながら映像を生成できます。Googleは「Nano Bananaの動画版のようなもの」と説明しています。
1．まずImages 2.5で画像を作る
最初に、動画のベースになる画像をChatGPTで作ります。
例えば、
「夜の日本の住宅街。雨上がりの路地。古い一軒家だけ玄関の明かりがついている。映画的な構図。実写ホラー映画のような雰囲気。16:9」
といった形です。
ここで重要なのは、単に「綺麗な画像」を作るのではなく、
このあと動画にしたときに何が動くのか
まで考えて画像を作ることです。
2．別の構図も作ってみる
1枚だけでなく、同じ世界観で複数の画像を作っておくのもおすすめです。
例えば、
外観
玄関
廊下
部屋
のように場所ごとの画像を作れば、それぞれを動画化して後から編集ソフトでつなぐこともできます。
1カットずつ静止画を設計して動画化する
ほうが、最終的な映像をコントロールしやすいと感じています。
3．作った画像をGoogle Flowへ
画像ができたらGoogle Flowを開きます。
Flowでは画像をフレームや参照素材として動画生成に利用できます。
Googleの公式ヘルプでも、画像を開始フレームとして指定したり、素材・参照画像を動画生成に使用する方法が案内されています。
ホラー映像向けに使用したプロンプト指示文
ホラー動画向けに使用したプロンプト指示文
プロンプト指示文
夜の日本の住宅街を主観視点でゆっくり歩いて進む。雨上がりの細い路地、濡れた路面、街灯の反射、静かで不穏なホラー映画の雰囲気。最初は暗い路地だけが見え、歩くにつれて奥にある古い一軒家の玄関灯が見えてくる。カメラは自然な歩行の小さな揺れを伴いながら前進し、最後に参照画像の家の外観がしっかり見える位置で止まる。photorealistic, cinematic, POV, slow walking, subtle handheld, rainy night, quiet tension, no people, no gore, 16:9.
まとめ
今回は、
ChatGPT Images 2.5で生成した画像をGoogle FlowのGemini Omniで動画化する
という方法を紹介しました。
個人的にはImages 2.5だけを見るより、
「この画像を次に何へ使えるのか？」
という視点で触ってみるとかなり面白いアップデートだと思います。
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