AIGCを始めたばかりの頃は、公開されているプロンプトをコピーして、近い画像が出るだけでも嬉しいものです。ただ、商品や人物、使う媒体が変わると、同じ文では思うようにいきません。そこで何を直せばよいか分からなくなる人は少なくありません。
プロンプトのテンプレートが無駄という話ではありません。画像に必要な情報の並べ方を知るには役立ちますし、試作の出発点にもなります。ただし、一度再現できたことと、自分で依頼内容を形にできることは別です。
プロンプトは依頼内容を伝えるための文章
プロンプトエンジニアリングは、頭の中にある要望をモデルに伝わる形へ整理する作業です。まず、その画像を何に使うのかを決めます。商品画像なのか、ポスターなのか、絵コンテなのか、SNS投稿用なのか。その上で主体、画面内の出来事、見た目の方向性、構図や文字、ブランドに関する条件を伝えます。
たとえば「コーヒーの広告画像を作る」だけでは、決めることが多く残ります。商品の見た目、想定する相手、縦横比、ブランドカラー、テーブルの雰囲気、文字を置く場所まで書けば、結果がずれた時にも直す場所を見つけやすくなります。
モデルごとに受け取り方が違う
自然言語、短いキーワード、参照画像、各種パラメータへの反応はモデルごとに異なります。詳しい文章を得意とするモデルもあれば、構図を作るために画像参照やワークフローの調整が必要なモデルもあります。同じプロンプトをそのまま移して結果が変わるのは自然なことです。
最初に公式の説明や信頼できる作例を読み、簡単な課題で試してみるのが近道です。核となる目的は固定し、光、カメラ位置、素材感など一つだけを変えて比較します。こうした試行を重ねると、モデルの特徴がつかめてきます。
テンプレートは分解して書き直す
人気のプロンプトを見つけたら、すぐに使う前に、主体、動き、場面、スタイル、制約へ分けてみてください。自分の案件と関係ない部分を外し、自分の言葉で組み直します。出力後は、主体が合っているか、構図が使えるか、ブランド情報が崩れていないかを確認します。
AIGCで身につけたいのは、要望を伝え、結果を判断し、次の指示へ直す力です。テンプレートは時間を節約できますが、新しい依頼に答えてくれるわけではありません。実務での画像要件や納品の考え方を知りたい場合は、AI画像生成サービスの進め方も参考になります。
