2026 AI画像生成コア with ChatGPT IMAGES 2.0 (ダクトテープ)

こんな方に
おすすめです

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  sunnysideup0w0

  受講レビュー 4

  ∙

  平均評価 5.0

  2026/06/07

  5

  35% 受講後に作成

  GPT IMAGE 2.0で可能な部分と限界点を明確に指摘してくださり、例題の実習とともに可能な領域を直接確認・観察できて良かったです。実際に画像生成や修正機能を使っていると、元の画像が修正されてしまうなどの限界を多く感じていましたが、どのようにすればそのような限界を突破できるかについても多くを学ぶことができました。軽い試案から実際に活用できる画像まで多様に生成できるよう方向性をうまく案内してくださり、デザイナーだけでなくブロガーや簡単な試案が必要な一般の方まで、簡単に理解して学べる講義だと思います。

  翻訳済み

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  1

  • dxlab

    知識共有者

    2026/06/09

    Sunny Sideupさん、こんにちは！詳しい受講レビューを残していただき、本当にありがとうございます😊 おっしゃる通り、予想に反して元の画像が変わってしまったり、思うような結果が出なかったりすることが多々あります。そのため、どの部分までが可能なのか、またどのような点に注意が必要なのかを直接確認していただけるよう講義を構成してみたのですが、実際にお役に立てたようで、嬉しくもあり感謝の気持ちでいっぱいです。これからも多くの方の役に立つ良いコンテンツをお届けできるよう努めてまいります。素敵な一日をお過ごしください✨

    翻訳済み

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    0
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  ryuwoong

  受講レビュー 5

  ∙

  平均評価 5.0

  2026/06/15

  修正済み

  5

  100% 受講後に作成

  AI画像生成の方法について、建前をすべて排除し、核心だけを凝縮して解説した講義です。講義料が高い割に動画の長さが短いため、首をかしげるかもしれませんが、核心と例だけを的確に説明してくれるので、逆に時間を節約できます。 この講義の大きなポイントは2つあります。 プロンプトをうまく作成することが重要です。 人間は無意識のうちに、自分が知っている背景知識を他人に説明せずに話してしまうことが多いです。これはプロンプトを作成する際も同様です。プロンプトを作成するときに背景知識が抜けてしまうと、望む結果を得るのが難しくなります。プロンプトをよく見ると、かなり詳細に作成されていることがわかります。 AIの限界について理解することも重要です。 AIがどんどん発展し、その結果も良くなっているとはいえ、依然として限界は存在します。大まかなものはうまく生成しますが、細かい部分でいわゆる「ミス（不具合）」があります。こうした部分の限界を突破するためには、より詳細なプロンプトを提供するか、あるいはその部分を避けるのが得策です。 単なる画像生成の講義だと思われがちですが、プロンプトをどう書き、どのようなアプローチで取り組むべきかについても学べる内容だと思います。

  翻訳済み

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  1

  • dxlab

    知識共有者

    2026/06/15

    RyuWoongさん、丁寧な受講レビューをありがとうございます☺️ おっしゃる通り、プロンプトをうまく作成することが重要ですので、プロンプト作成時に守るべき項目を講義に盛り込みました。特に言及された背景知識については、見落としがちですが非常に重要ですよね！ある意味、人に作業を依頼するのと似ていると感じます。特にディテールの限界があるため、プロンプト作成は今のところまだ重要であるようです。お話しいただいた部分に非常に共感しており、これからも良いコンテンツをお届けできるよう努めます。詳しくて素敵なレビューを残していただき、改めて感謝申し上げます！

    翻訳済み

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    0
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  wazurai862116

  受講レビュー 1

  ∙

  平均評価 5.0

  2026/06/11

  5

  61% 受講後に作成

  体系的に一つひとつ例を挙げて講義が構成されており、理解しやすかったです。Imagen 2.0が得意なことと苦手なことについて明確に知ることができ、それによって実務でより効率的に応用して画像を生成できそうです。

  翻訳済み

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  1

  • dxlab

    知識共有者

    2026/06/12

    jinhee pさん、こんにちは！貴重な受講レビューをありがとうございます 👍 理解を深めていただくために画面設計にかなり力を入れたのですが、それが伝わったようで本当に嬉しいです 😆 これからもお役に立てるコンテンツをお届けしていきます。良い週末をお過ごしください！

    翻訳済み

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    0
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  mongnu

  受講レビュー 1

  ∙

  平均評価 5.0

  2026/06/05

  修正済み

  5

  100% 受講後に作成

  画像生成AIを実務にどう活かすべきか、その核心を素早く把握できる講義でした。分量もちょうど良く、負担を感じることなく完走できました。 特に、様々なケースを自分で直接テストしようとすると膨大な時間がかかったはずですが、講師の方がすべて検証した上で、うまくいくものといかないものをスッキリと整理してくださったので、試行錯誤を大幅に減らせそうです。毎回プロンプトを新しく作成するのが面倒でしたが、反復作業にテンプレート構造を活用する方法は知らなかったコツなので非常に有用でした。 他の人が作ったAI画像に比べて、自分の成果物はなぜか物足りなく見えるのがずっと疑問だったのですが、一つのプロンプトに一度に多くのことを要求しすぎていたのだと今回気づかされました。講義で学んだ「踏み石参照技法」を実際に使ってみたところ、望む方向に画像を誘導するのが格段に楽になり、仕上がりも確実にしっかりしたものになったので満足しています。 学んだ内容を自分の作業スタイルに合わせてうまく活用していこうと思います。素晴らしい講義をありがとうございました！

  翻訳済み

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  1

  • dxlab

    知識共有者

    2026/06/05

    モンヌ様、こんにちは。このように詳細で心のこもった受講レビューを残していただき、心から感謝申し上げます。今回の講義は、AI画像生成を実際の作業に適用する際、不必要な試行錯誤を減らし、効率的に活用できる方法をお伝えすることに最も力を注ぎました。その部分を汲み取っていただけたようで、とても嬉しく感謝の気持ちでいっぱいです。特に「踏み石参照技法」を実際に試してみて役に立ったとのこと、講義を一生懸命作った甲斐があったと感じております。講義で扱った内容が、モンヌ様の実際の作業において今後も役立ち続けることを願っております。これからもより良いコンテンツでお会いできるよう努めてまいります。素敵なレビューをありがとうございました。☺️

    翻訳済み

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    0
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  hwan9784910

  受講レビュー 4

  ∙

  平均評価 3.0

  2026/07/15

  修正済み

  1

  100% 受講後に作成

  この講義は、資料で紹介されている画像生成のための「プロンプトテンプレート」を138,600円で購入する講義です。 講義の内容はこのような感じです。 1) 講義資料に添付されたプロンプトをGPTに入力します。 2) そうすると、この画像が実際に生成されます。 少なくとも、本人がA4用紙2枚分ほどの分量で作った複雑なプロンプトについてのレビューや紹介があるべきですが、それがありません。ただメモ帳に書かれたプロンプトをGPTに入れて画像が生成されるのを実演するのが講義の内容です。 プロンプトに関するごく一般的な内容、つまり要求事項を明確にすべきだとか、希望するアングルの画像を入れなければならないといった基本的なガイドだけをプロンプト講義のチャプターに入れておき、実際に本人がPOPやウェディング写真の出力のために作成した長いプロンプトについては講義内容がありません。本当にそれを入れて回せば画像が生成されることだけを実演で見せています。そのテンプレートでタイトルと色程度のバリエーション（応用）に言及するくらいですね。 講義がなぜ短いのかと思ったら、こういう理由で短い講義だったのですね。 数学を学ぼうと塾に行ったのに、理論や基礎の説明なしに数学の公式集だけもらって出てきた気分です。 詳細な内容は必要なく、GPTに入れる画像生成プロンプトが必要な方には役立つ講義になるでしょうが、テンプレートだけを提供するという趣旨を考慮すると、14万円相当の受講料はかなり高く感じられます。

  翻訳済み

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  3

  • dxlab

    知識共有者

    2026/07/15

    hwanさん、こんにちは。講義を最後まで受講していただき、率直なご意見をありがとうございます。 おっしゃるような物足りなさは十分に理解しております。プロンプトを一から設計する過程が不足していると感じられたかもしれません。また、プロンプトの各項目がなぜ必要なのかについての説明も、もっと必要だと感じられたことと思います。 ただ、この講義で重要視して準備した内容の一つは、画像生成モデルの実際の「実装範囲」を確認することでした。解像度、比率、フォント、色、位置、間隔、背景削除などを直接実験しました。何がうまくいくのかを確認しました。 何が近似値としてのみ実装されるのかも整理しました。編集ツールを使用した方が効率的な作業も区別しました。 この基準が整理されていないと、実際の作業で多くの時間を費やすことになります。 モデルが本来苦手とする作業を、プロンプトの問題だと誤解しやすいためです。 文章を何度も書き換え、画像を繰り返し生成することになります。 正確な色数値や座標、字間、透明背景といった作業がその代表例です。 逆に、モデルの可能性の範囲と限界を知っていれば、素早く判断できます。 AIで解決する部分と編集ツールで仕上げる部分を分けることができます。不要な試行錯誤も減らせます。 実験パートは単なる機能紹介ではなく、実際の作業時間を短縮するための「判断基準」を提供することに目的がありました。 「踏み石参照方式（징검다리 참조 방식）」も同じ理由で扱いました。 複雑な成果物を一度に作らない方式です。 前で作った画像を次の作業に活用します。 このように段階を分けることで、画像の整合性を維持しやすくなります。エラーも減ります。 プロンプトテンプレートも、単にコピーして使うための文章として用意したわけではありません。 反復作業において何を固定すべきかを示すための道具でした。 何を作業ごとに変更すべきかも同時にお伝えしようとしました。 プロンプトだけでこれほどの固定力を持たせることができるという例を提示する側面もありました。 私たちは、こうした内容が実際の作業において明確な価値を提供できると考え、講義を準備しました。 しかし、その価値が十分に伝わりきらなかったようで、非常に残念に思っております。 そのため、講義の意図と重要だと考えた部分について、詳しく説明させていただきました。 具体的なフィードバックをいただき、改めて感謝申し上げます。いただいたご意見は、今後の改善に活かしてまいります。

    翻訳済み

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