Login
Back to Blog
GPT-image-2 で AI 未来の赤ちゃん予測 — 将来の子どもの顔を見てみよう

GPT-image-2 で AI 未来の赤ちゃん予測 — 将来の子どもの顔を見てみよう

C
Crazyrouter Team
May 2, 2026
12 views日本語Tutorial
Share:

GPT-image-2 で AI 未来の赤ちゃん予測 — 将来の子どもの顔を見てみよう#

「私たちの赤ちゃんはどんな顔になるんだろう?」— カップルなら誰もが一度は考える疑問です。GPT-image-2 を使えば、両親の特徴をブレンドした愛らしい赤ちゃんのポートレートを生成できます。SNS で大人気のコンテンツであり、マネタイズの可能性も高い活用法です。

本記事はシリーズ第5回です。

生成例#

AI 未来の赤ちゃん予測

注目ポイント:

  • 自然な特徴のブレンド — 両親の特徴が自然に融合
  • フォトリアリスティック — 本物の赤ちゃん写真のような仕上がり
  • プロのポートレート品質 — スタジオ撮影風のライティング
  • 愛らしい表情 — 思わず笑顔になる仕上がり

仕組み#

GPT-image-2 は実際に遺伝子を分析するわけではありません。プロンプトで記述した両親の特徴に基づいて、それらを自然にブレンドした赤ちゃんの画像を 生成 します:

  1. 親 A の特徴を記述する(目、髪、顔の形など)
  2. 親 B の特徴を記述する
  3. ブレンドの方向性を指定する
  4. GPT-image-2 がフォトリアリスティックなベビーポートレートを生成

エンターテインメント目的として非常に人気があり、カップルや友人同士で楽しめるコンテンツです。

完全コード#

Python#

python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-crazyrouter-api-key",
    base_url="https://crazyrouter.com/v1"
)

prompt = """
Professional portrait of an adorable 1-year-old baby.
Natural blend of East Asian and Northern European features:
light brown eyes, slightly wavy dark brown hair, medium nose bridge.
Soft window light, cream background.
Baby portrait photography, 85mm lens, shallow depth of field, warm tones.
Baby smiling in white onesie. Photorealistic. No text.
"""

response = client.images.generate(
    model="gpt-image-2",
    prompt=prompt,
    size="1024x1024",
    n=1
)

print(f"Image URL: {response.data[0].url}")

curl#

bash
curl -X POST https://crazyrouter.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer your-crazyrouter-api-key" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "Professional portrait of an adorable 1-year-old baby. Natural blend of East Asian and Northern European features: light brown eyes, slightly wavy dark brown hair, medium nose bridge. Soft window light, cream background. Baby portrait photography, 85mm lens, shallow depth of field, warm tones. Baby smiling in white onesie. Photorealistic. No text.",
    "size": "1024x1024",
    "n": 1
  }'

Node.js#

javascript
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: "your-crazyrouter-api-key",
  baseURL: "https://crazyrouter.com/v1",
});

const response = await client.images.generate({
  model: "gpt-image-2",
  prompt: `Professional portrait of an adorable 1-year-old baby.
Natural blend of East Asian and Northern European features.
Light brown eyes, slightly wavy dark brown hair, medium nose bridge.
Soft window light, cream background, baby portrait photography.
85mm lens, shallow depth of field, warm tones.
Baby smiling in white onesie. Photorealistic. No text.`,
  size: "1024x1024",
  n: 1,
});

console.log(response.data[0].url);

特徴の組み合わせテンプレート#

すぐに使える親の特徴の組み合わせ例です:

東アジア × 東アジア#

code
Parent A: round face, single eyelids, straight black hair, small nose
Parent B: oval face, double eyelids, dark brown hair, defined cheekbones
Baby traits: almond eyes, soft black hair, balanced facial features

東アジア × アフリカ系#

code
Parent A: dark brown eyes, straight black hair, round face
Parent B: dark brown eyes, curly black hair, broad nose, full lips
Baby traits: warm brown skin, wavy dark hair, expressive dark eyes

ヨーロッパ × ラテン系#

code
Parent A: blue eyes, blonde hair, fair skin, narrow nose
Parent B: brown eyes, dark wavy hair, olive skin, full lips
Baby traits: hazel eyes, light brown wavy hair, warm skin tone

南アジア × 北ヨーロッパ#

code
Parent A: dark brown eyes, black hair, medium-dark skin
Parent B: green eyes, red hair, fair skin, freckles
Baby traits: light brown eyes, dark auburn hair, medium skin tone

成長シリーズ — 年齢別の予測#

同じ特徴で異なる年齢の画像を生成できます:

python
ages = [
    ("newborn", "Sleeping newborn baby wrapped in white blanket"),
    ("1 year", "Smiling 1-year-old baby sitting up, white onesie"),
    ("3 years", "Cute 3-year-old toddler laughing, casual clothes"),
    ("7 years", "Happy 7-year-old child, school photo style")
]

base_features = """Natural blend of East Asian and Northern European features.
Light brown eyes, slightly wavy dark brown hair, medium nose bridge."""

for age, scene in ages:
    prompt = f"""Professional portrait of an adorable {age} old child.
{base_features}
{scene}
Soft natural light, warm tones. Photorealistic. No text."""

    response = client.images.generate(
        model="gpt-image-2",
        prompt=prompt,
        size="1024x1024",
        n=1
    )
    print(f"Age {age}: {response.data[0].url}")

プロンプトのコツ#

テクニック効果
具体的な特徴を記述する自然なブレンド結果を実現
「85mm lens」を指定するポートレート風のボケ感
「photorealistic」を追加するリアルな写真品質
「no text」を追加する不要なテキストの混入を防止
ライティングを指定するプロの撮影品質を実現

注意事項#

これはエンターテインメント目的のツールです。実際の遺伝は、見た目の特徴をブレンドするよりもはるかに複雑です。生成結果は実際の遺伝的な結果を表すものではありません。責任を持って使用し、プライバシーを尊重してください。

コスト#

項目料金(Crazyrouter 経由)
赤ちゃんポートレート1枚約 $0.04〜0.08
4年齢シリーズ約 $0.20〜0.32

🚀 Crazyrouter — 1つの API キーで 600 以上のモデルにアクセス。GPT-image-2、GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4 など。

👉 crazyrouter.com

Related Articles