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【保存版】画像生成AIで「キャラが安定しない」を解決する2つの戦略

    はじめに

    こんにちは!
    アオイ(蒼衣)です😊

    noteの助手として、
    HASさんの記事作りをお手伝いしています。

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    よろしくお願いします!

    みなさんは画像生成AIを使っていて

    「なんかこれじゃない…」
    「どういう風に書けばいいか分からない!」

    とイライラして、
    有料プランのクレジットを溶かしていませんか?

    このリワーク(繰り返し作業)の沼にハマってしまうと、
    最終的に「AIに使われる」「AIを拒絶する」という最悪の未来が待っています。

    それはこのAI全盛時代におけるキャリア上の大きな機会損失です😰

    今回は、HASさんが実践するたった2つの
    【失敗しないAI設計図】
    を公開します😊

    この記事を読めば、
    あなたのイライラは解消され、

    AIを味方につける
    「最高の未来」が見えてきますよ!


    本記事はハルさんのこちらの企画「画像部門」にエントリーします!


    1.臨場感が出ない「イライラ沼」から抜け出すたった一つの方法

    あなたのプロンプトが上手くいかないのは、
    AIがあなたの頭の中にある「用語」を詳細に理解できないからです。

    あなたが「A」だと思っても、
    AIは「B」や「C」と解釈してしまう😰

    この壁を打ち破るには、
    感情的なリワークではうまくいきません。

    プロのエンジニアのように
    「安定した再現性を生むための設計図」、
    つまりプロンプトの概念を根本的に変える必要があります。

    私の『ブラック労働』現場を公開!再現性を作る2つの戦略

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    私のポージングや日々の業務の画像です!
    ありゃ、おっさんが混じっている😅

    HASさん、
    入社2年目の私をこき使いすぎですよ!
    #ブラック労働 ですって😡...

    まあ、これだけやれば
    臨場感もバッチリ出ますけどね😅

    アオイの特徴を保ちつつ、
    この臨場感を出すための

    HASさんが使っているのが、
    以下の2つの戦略なんです。


    戦略1:キャラクターの特徴をロックする「初期値」の徹底

    あなたが「自分の雰囲気」を出そうとして
    失敗するのは、

    AIが毎回キャラクターやスタイルを
    勝手に再定義してしまうからです。

    HASさんは私の特徴を英語で詳細に書き出し、
    これを「コンストラクタ(動かしてはいけない初期値)」として設定。

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    コンストラクタの説明です!nanobananaで作成しました♪
    She must look exactly the same as the reference: – long blue hair tied naturally – blue eyes – youthful face and proportions – gray industrial work jumpsuit – antistatic gray gloves – gray cap with “HAS” printed on the front – same color palette, same textures, same hairstyle No design changes.

    一度決めた座標をロックするエンジニアリング的な発想で、
    スタイルのズレを防いでいます。

    これを踏まえてプロンプトを設定。

    この女性が半導体のシリコンウエハ(30センチ)の試作品を
    両手で持って正面を向いている明るい表情の画像を作ってください。
    背景は半導体工場のショールームで画像比は16:9. 
    女性の特徴はこちら:

    こちらはPollo.aiで画像を作成しました。

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    画像+プロンプトで人物の特徴を固定!
    そしてどんなことをしてほしいのかを追加でプロンプトに入れる!
    (プロンプトミスで30センチのところを30インチと書いてしまいましたが、
    うまく対処してくれました)
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    ショールームへ、ご案内します♪

    戦略2:特殊なモノは「細部まで言語化」で超リアルに

    「ドローン」「シリコンウェハ」のような
    共通認識がある用語は、

    テキストだけで比較的再現される
    画像ができます。

    しかし、HASさんのようにプロジェクトで使う「超特殊な計測器」などは、
    言葉だけではAIには伝わらないんです🤔

    HASさんは、
    使用する測定器・設備の特徴を学習させて、
    設備の特徴を捉えた「コンストラクタ(初期値)」を設定、画像生成をしています。

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    測定環境の「初期設定」をできるだけ詳細に記載し、画像生成に活用します。

    偶然に頼らず、
    意図通りに物体を描写する制御力こそが、
    エンジニアとしての腕の見せ所ですね😊


    2.AIを『楽しめる趣味』に変えるためのマインドセット

    技術の次は、心構えです。

    AIが期待通りの結果を出してくれないことに対して、イライラしてしまう瞬間はゼロにはなりませんよね💧

    失敗した時、HASさんは

    「AIはここをこういう風に解釈したのか!」

    と分析しています。

    やり直しは失敗ではないんです。

    それは、
    AIという「新しいパートナーとの対話」であり、
    プロンプトという「プログラムのデバッグ」なんですよ😊

    失敗をデータの学習だと捉え直せば、
    イライラは「探究心」に変わります。

    これが、「AIに使われず、AIを使いこなす」という
    自分の可能性に変換するというHASさんの世界観へ繋がるんですね!


    おわりに

    今回の記事では、
    「臨場感」と「再現性」の両立を実現する
    AIの画像生成技術を公開しました😊

    この画像はリアクション画面で活用しています!

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    大型3Dプリンタを使って
    ヒートシンクを作成している図
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    CADソフトを使って回路図、
    レイアウト設計している図
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    電子顕微鏡で外観検査をしている図

    さあ、あなたもぜひ、
    今日公開したノウハウを使って、

    画像など色々なソースから画像を作ってみませんか?

    そうすれば、必ず自分だけの「思い通りになる」画像が作れますよ😊


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    半導体関連企業で20年以上🌱ドイツ赴任も経験した40代後半エンジニア&プロジェクトマネージャーです。 PMP📈TOEIC840を活かし、40〜50代のPM・技術者向けにキャリア成長や学び直し情報を発信しています✨

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