画像から画像生成器

画像から画像ジェネレーターは、あなたの写真を素晴らしい新しい作品に変換するAI搭載ツールです。既存の画像を編集したい場合や、全く新しいバリエーションを生成したい場合でも、画像から画像ジェネレーターはシンプルなテキストプロンプトを通してクリエイティブなコントロールを提供します。任意の画像をアップロードし、あなたのビジョンを記述すると、AIが望んだ要素を保持しながら新鮮で革新的なタッチを加えたアーティスティックな解釈を作成します。

画像から画像ジェネレーターからの初期結果が理想的でない場合は、単一のプロンプトですべてを修正しようとするのではなく、反復的な改良ワークフローを採用してください。1）変更を分離する：複雑な編集を複数の画像から画像のステップに分解する。2）主要な要素を優先する：まず主要な被写体の修正に焦点を当て、すでに満足している部分を保護するために「顔は変更せずに保つ」のようなフレーズを明示的に追加する。3）広範囲から具体的に作業する：小さなテクスチャや照明を改良する前に、大規模な構成の問題を修正することから始める。4）生成を反復する：次の画像から画像ステップの新しいソース画像として現在のステップの最良の結果を使用し、徐々に改善を重ねる。

画像から画像ジェネレーターを使用するためのコツは以下の通りです：1）ポジティブな記述を使用する：より良い一致のために、「雲なし」のような否定的な表現ではなく、見たいものや変更したいもの（例：「晴れた空」）を記述することに焦点を当てる。2）特定の重要な要素を保持する：気に入った箇所の一貫性を保つために、「顔は変更せずに保つ」のようなフレーズをプロンプトに追加する。3）ランダム性を減らすために詳細を最大化する：プロンプトにより具体的な詳細を提供することで、AIによる幻覚の余地を減らし、最終的な画像から画像の結果をより予測可能で正確にする。

画像から画像ジェネレーターで特定のオブジェクトや位置を記述するには、以下のコツを使用できます：1）明確な絶対座標を使用する：位置を定義するために正確な用語を使用する。2）複雑な位置に視覚的マーカーを追加する：位置を言葉で記述するのが困難な場合は、AIをガイドするためにソース画像に明確な矢印や円を描く。3）重要な要素を保護する：視覚的マーカーを追加するときは、変更されずに残したい画像の重要な部分と重複しないようにする。

まずNano Bananaモデルを試すことをお勧めします。結果が理想的でない場合や、2Kや4Kなどの高解像度画像が必要な場合は、Nano Banana Proモデルに切り替えてください。将来的に画像から画像ジェネレーターにより多くのモデルを追加予定です。

画像から画像ジェネレーターは、アップロードされた画像を解析し、変換プロンプトを適用して新しいバージョンを生成することで動作します。AIは元の画像を出発点または参考として使用し、プロンプトに記述された変更を適用して新しい画像を作成します。

画像から画像ジェネレーターはAIによって動作するため、多くの計算リソースが必要です。そのため、画像から画像ジェネレーターを使用するにはクレジットを消費する必要があります。プレミアムプランに登録するか、一回限りのクレジットパックを購入して、より多くのアクセスを得ることができます。

強力ではありますが、画像から画像ジェネレーターにはいくつかの制限があります：1）英語プロンプトのみ - 英語のテキスト入力で最も良い結果を得られます。2）AIの可変性 - 結果に一貫性がなく、プロンプト調整による複数回の試行が必要な場合があります。3）複雑な変換は予期しない結果を生む可能性があります。4）結果は元画像の品質とプロンプトの明瞭性に依存します。

Nano Bananaモデルでは、画像から画像のワークフローを強化するために最大5枚の参考画像をアップロードできるようになりました。

私たちはあなたのプライバシーとデータセキュリティを最優先にしています。画像から画像ジェネレーターでアップロードされた画像は、変換を生成するために一時的に処理されるのみで、その後削除されます。処理に必要な時間を超えて、元の画像をサーバーに保存または保持することはありません。あなたの画像は、リクエストされた変換を実行する目的のためにのみ使用されます。

はい、画像から画像ジェネレーターで生成された画像を商用目的で使用できます。ただし、変換のために画像から画像ジェネレーターにアップロードする元の画像に対して適切な権利を持っていることを確認する必要があります。

いいえ、すべてのユーザーにとって安全で適切な環境を確保するため、画像から画像ジェネレーターではNSFWコンテンツは許可されていません。画像から画像ジェネレーターは、アップロードされた画像とプロンプトの両方で不適切なコンテンツを検出し、拒否するように設計されています。