人物の参照写真から、同一性を保った複数アングルのキャラクターシートを生成・修正する。指定された身だしなみや撮影表現も整える。
インストール方法を見るインストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
参照写真を完成見本ではなく人物資料として扱い、LP、広告、記事、漫画、場面写真の後続生成で同じ人物を再現できる基準画像を作る。
単に元写真へ似せるだけで完了しない。本人性を保ちながら、依頼で指定された髪型、身だしなみ、服装、表情、光を整え、複数アングルで破綻しない制作素材へ仕上げる。
ユーザーが「作って」「生成して」「直して」と依頼した場合は、$imagegenを使って実際に画像を生成し、保存と目視確認まで行う。プロンプトだけを求められた場合だけ生成を省略する。
複数の参照画像を平均化しない。生成前に各画像の役割を決める。
プロンプトには「どの画像から何を採用し、何を採用しないか」を明記する。
本人性を守る要素と、制作上整える要素を混同しない。
整身を理由に別人化、美形化、若返り、過剰な小顔化を行わない。
1枚の良いポートレートではなく、後続画像で参照しやすいシートを作る。指定がなければ、同一背景・同一光・同一衣装で次を含める。
各パネルで顔、髪、眼鏡、眉、服の仕様を揃える。余白を確保し、人物同士を重ねない。文字、ラベル、装飾、透かし状要素は、明示依頼がない限り入れない。
実写版とイラスト版の両方が必要な場合は、同時に曖昧な中間表現を作らない。次の順序で分けて生成する。
ユーザーがイラストだけを求める場合も、写真資料から人物仕様を先に言語化してから画風を適用する。画風を顔立ちより優先して別人化させない。
参照画像をview_imageで開き、人物と各要素を目視する。ファイル名やユーザーの説明だけで判断しない。
対象ページ、画像計画、既存キャスト設定があれば必要な範囲だけ読み、次を内部で固定する。
identity_source: 顔と本人性の基準画像
detail_sources:
hair: 髪型の基準画像
wardrobe: 衣装の基準画像または記述
fixed_traits: 絶対に維持する特徴
grooming_edits: 制作向けに整える特徴
photo_style: 光、背景、レンズ感、色温度
sheet_views: 必要なアングル
do_not_change: 変更禁止項目
資料から分かる内容をユーザーへ聞き直さない。本人性の基準が曖昧で別人化の危険が高い場合だけ確認する。
生成前に完成仕様を一度統合する。元画像に対する小修正の羅列だけにしない。
「素材として整える」という目的から、参照写真にある偶発的な乱れを完成仕様へ持ち込まない。
プロンプトを次の順序で具体化する。
「自然に」「高品質に」「整えて」だけで済ませない。何を残し、どこをどう整え、何を避けるかを書く。
実写の光、髪、服、眉、剃毛を調整する場合は撮影と身だしなみの該当節を読む。イラストだけの依頼や、変更を求められていない特徴へ撮影・整身の処理を一律適用しない。
$imagegenの手順に従って参照画像を渡し、生成する。生成後は必ず成果物をview_imageで開き、通常表示と顔が判断できる大きさで確認する。
次のうち人物仕様と今回の変更に適用する項目を確認する。
「生成できた」ことを合格条件にしない。依頼された差が見えなければ未反映として修正する。
連続した生成画像だけを次の入力に使い続けると、顔、肌、服、光が少しずつ変わる。修正ごとに次を行う。
眉の例では、薄い修正から太く濃い眉へ振り切れた場合、濃い版を再編集せず、自然な安定版へ戻って「描き足さず、間引きとカットで整える」と指定する。
今回の人物仕様・変更指示に反する次の状態があれば採用しない。維持を指示された髭、服の質感、作風等を欠陥にしない。
プロジェクト内の保存規則へ従う。規則がなければ、採用候補と過程が区別できるディレクトリへ保存する。
final-v2のような曖昧な連番より、natural-light、brow-subtle、brow-boldのように差分を示す完了時は、現行画像を絶対パスのMarkdown画像として表示し、保存先と主な変更点を簡潔に報告する。使用した生成モードと、重要なプロンプト方針も伝える。
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概要と使いどころ
Rebuild a degraded AI image to remove crunchy textures and repeated-edit artifacts while preserving identity, style, and composition. Use for clean remakes, not ordinary retouching or upscaling.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
セミナー・講義・ウェビナー・研修・実演動画をローカルで文字起こしし、内容を分析して、必要なスライド画像や動画クリップ付きのHTML／Markdown資料を作る。動画から学習資料・実践ガイドを作りたい場合に使う。映像作品の再現設計やCanvas生成は対象外。
責務・依存方向・状態や副作用の境界を監査し、既存挙動を保って段階的にリファクタリングする。read-only監査にも対応する。
AGENTS.mdや既存スキルをGPT-6 Astra向けに監査・整理するときに使う。契約と意図的な他モデル委譲を保ち、重複、過剰な手順、曖昧な停止条件を修正する。
既存キャラクター画像を、承認制でピクセルアートの正準画像へ変換し、3状態パイロット、クロマ前処理、状態間ジオメトリ検証、9状態生成、遷移QA、仮配置、アプリ内確認、ロールバック可能な正式配置まで行う。キャラクターからCodexペットを作る依頼に加え、ジャンプで小さくなる、状態ごとに身長が変わる、足元が跳ねる、クロマ縁が出る、アニメーションを修復したい依頼で使用する。
GitHub接続のChatGPT Proへコードの相談・許可された改修と必要検証を依頼し、Codexが完成成果を照合してcommit・PR作成更新する。Issue化にも対応する。既存Issueの実装だけなら使わない。