入力画像を、カメラ・構図・人物配置を保った白黒ラフ絵コンテへ変換する。動画制作の構図資料を画像から作る場合に使う。
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。
入力画像1枚を、後段の動画制作でカメラ、構図、位置関係を制御するための白黒構造ラフへ変換する。プロンプト提示だけで終わらず、Codexの組み込みImageGenで1枚生成し、入力画像と比較して目視確認する。
完成イラストや人物の清書ではなく、頭部楕円、顔の十字線、体軸、肩・腕・手、小物、背景の構造線、修正線が残る制作メモとして仕上げる。
$imagegenの既定の組み込み編集フローを使う。$imagegenを読み、組み込みツールの編集フローと保存方針に従う。SOURCE_IMAGE: 必須。ローカル画像の絶対パス。OUTPUT_TASK: 任意。省略時は{source-stem}-storyboard-rough。補足テキストは構図の根拠にしない。ユーザーが追加指示を与えた場合も、入力画像に存在する要素の省略やラフさの調整にだけ使い、新しい人物、部位、小物、背景要素を追加しない。
採用画像とメタデータはimagegen-coreの規約へ従う。実モデルIDが公開されない場合の実行profileと記録方法も、共通coreを正本とする。
view_imageでSOURCE_IMAGEを開く。生成前に必ず画像を会話コンテキストへ読み込み、次をその場で記録する。
服の素材、襟、袖口、しわ、髪の毛流れを描画指示として詳述しない。服・髪・アクセサリーの記録は、存在しない装飾を増やさないためのguardに限定する。
sips -g pixelWidth -g pixelHeight "$SOURCE_IMAGE"で実寸を確認する。プロンプトのASPECT_RATIOは、入力比率に最も近い次の値から機械的に選ぶ。
1:1, 2:3, 3:2, 4:3, 3:4, 5:4, 4:5, 16:9, 9:16, 21:9
向きや比率をファイル名や既定値から決めない。組み込みImageGenへ存在しないsize引数を渡さず、比率はプロンプト内の構図契約として指定する。
入力画像に焼き込みテロップ、価格バナー、字幕、ロゴ、数字、アイコン、矢印などがある場合だけ、元画像を変更せず、一時コピーの該当矩形へ強いガウシアンブラーをかける。
ROUGH_TMP_DIR="$(mktemp -d)"
MASKED_REFERENCE="$ROUGH_TMP_DIR/masked-reference.png"
magick "$SOURCE_IMAGE" \
-region "{WIDTH}x{HEIGHT}+{X}+{Y}" -blur 0x30 +region \
"$MASKED_REFERENCE"
-region ... -blur ... +regionを領域ごとに繰り返す。view_imageで一時コピーを開き、文字・図形が判読不能で、実在する被写体が保たれていることを確認する。MASKED_REGION_DESCRIPTIONSへ書く。隠れた身体を完成させず、新しい人物、手、部位、小物、什器を想像で足さない。SOURCE_IMAGEをそのまま参照画像に使う。Hybrid v1プロンプトの変数を埋める。OBSERVED_DESCRIPTIONは構図と大きな配置、FRAMING_LOCKは主要anchorの相対位置・大きさ・見切れ位置、VISIBLE_COUNTSは人物・顔・手・身体部位の数、CLOTHING_ACCESSORY_GUARDは存在する服・髪・アクセサリーの外形だけにする。
個別の失敗を予防しようとして、服飾の清書指示や長い物語説明を追加しない。写真どおりに描く、参照画像に忠実な服装、髪型を精密に再現に相当する文言を入れない。
入力画像から構図を保った画風変換なので、$imagegenのeditとして扱う。
SOURCE_IMAGE、あれば確認済みMASKED_REFERENCEを参照画像として1枚だけ渡す。imagegen-coreに従ってメタデータを保存する。view_imageで入力画像と生成結果を開き、次をすべて確認する。
不合格なら採用画像にせず、問題を1つに絞って修正生成する。指示を長くする前に固定Hybrid v1へ戻し、清書を誘発する周辺文言を削る。変更していない制約も再指定し、修正後に全項目を再確認する。
imagegen-coreに従い、採用画像、候補、prompt.txt、request.json、review.jsonを整理する。request.jsonには少なくとも入力画像、参照に使った画像、元寸法、比率、execution profile、出力先を記録する。review.jsonにはStep 6の各判定と、修正の有無を残す。
完了時は、採用画像の絶対パス、入力画像、選んだ比率、組み込みImageGenを使ったこと、目視QA結果を簡潔に報告する。
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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。
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。
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。