AI画像の一貫性・視覚Evidence
画像生成で見た目や事実関係を維持するための設計を扱う。
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生成画像のキャラクター固定、構図回避、実写真参照、事実性、ブランド一貫性を扱うKnowledge群。
下の記事はそれぞれ独立した問いに答えながら、同じテーマを別の角度から補います。
このテーマのKnowledge
1. 日本語の図表が崩れたとき、見せる画像を作るために人間は依頼をどう変えたか
AIへの画像依頼では、同じ形式の修正だけで解決しないとき、どの形式で見せるかと、どんな見た目にするかを分けて指定できます。
2. 画像生成で人物案を試すとき、固定する条件と変える条件を分けた記録
画像生成で人物案を試すときは、変えたくない画像要件と、試し変える人物・画調の指定を別欄に分けることで、各依頼で固定した条件と変更した内容を明確に残せます。
3. 画像生成プロンプトを具体的なキャラクター指定から汎用表現へ調整した記録
2025年4月1日UTC、可児波起とChatGPTの会話では、画像生成プロンプトの日本語化は具体条件を保持する翻訳として行われ、汎用化の依頼では対象条件と表現条件を分ける再調整が行われました。
4. Hero画像もEvidence監査の対象にする――未確認の「42いいね」「7コメント」が画像だけに入った実例
Hero画像に未確認のSNS数値が入り、本文だけでなく画像内の文字・数字もEvidence監査する必要が明確になった視覚Evidenceの実例として所属。
5. キャラクター設定を固定してもパン屋は固定できなかった――AI映像では「人物STATE」と「舞台STATE」を分けて考える
人物設定を詳細化しても、ショーケース位置・パン数・立ち位置・周辺店舗など舞台空間の連続性が維持されず、人物STATEと舞台STATEを別管理対象として捉えた画像一貫性の実例。
6. ノンフィクション画像では「きれいにすること」が事実から離れる場合がある
このKnowledgeの中心テーマとして現在のTopic Clusterへ所属。
7. 実写真を「見た目」ではなく「ポーズと関係性の辞書」として使う
このKnowledgeの中心テーマとして現在のTopic Clusterへ所属。
8. 画像生成で直らない属性は、プロンプトではなく構図で回避する
このKnowledgeの中心テーマとして現在のTopic Clusterへ所属。
9. シリーズ画像のキャラクターを固定するとき、設定図を「正本」にする
このKnowledgeの中心テーマとして現在のTopic Clusterへ所属。
10. AI画像でブランドを統一しながら、ワンパターン化を防ぐ方法
このKnowledgeの中心テーマとして現在のTopic Clusterへ所属。
このテーマと交差するKnowledge
ルールをProject Sourceに保存しただけでは引き継げなかった――全文読解と実行直前の再読を工程化した
引き継ぎ失敗の具体例がHero画像のトンマナ崩れであり、画像ガイドの再読・直近3枚比較・自己検査へ工程を変更したため。
漫画が描き終わっても完成ではない――Photoshop補正・JPG軽量化・あらすじ・タグまで整えた実例
生成AI画像の破綻をPhotoshopで補正し、掲載前に視覚品質を人間側で調整した工程と交差するため。
AI漫画で人間は「continuity editor」になる
画像単体ではなく複数ページを横断して視覚的一貫性を検品するため。
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