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芋出し画像

寝ながら挫画を描く方法


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    ※本挫画は、AI挫画制䜜の流れをわかりやすく䌝えるため、VS Code・Codex・画像生成の操䜜や凊理工皋を䞀郚デフォルメしおおり、実際の動䜜や仕様ずは異なる堎合がありたす。
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    この手法で䜜成した挫画はこちら


    VS Codeずは

    VS Codeは、Microsoftが提䟛しおいるコヌド゚ディタヌです。

    本来は、プログラムを曞いたり、アプリやWebツヌルを開発したりするずきに䜿う䜜業環境です。
    私もこれたでは、VS Codeを䜿っおAIツヌルや簡単な開発䜜業を行っおいたした。

    ただ、今回ふず思いたした。

    「VS Codeの拡匵機胜でCodexを動かしおいるけど、これっおChatGPT系のサヌビスだよな」
    「だったら、ここからCodexに指瀺を出しお、画像生成の䜜業も進められるのでは」

    詊しおみたずころ、結果はビンゎでした。

    もちろん、VS Code自䜓が挫画を描いおくれるわけではありたせん。
    重芁なのは、VS Code䞊でCodexを動かせるこずです。

    さらに䟿利だったのが、Codexに䜜業領域を甚意しおやるず、そこに眮いたファむルを自動的に芋に行ける点でした。

    たずえば、䜜業フォルダの䞭に、

    ・キャラクタヌのデザむン資料
    ・ペヌゞごずの構成メモ
    ・コマ割り案
    ・セリフ案
    ・画像生成甚プロンプト
    ・修正指瀺
    ・過去の出力結果

    こういった挫画制䜜に必芁な材料を䞀匏眮いおおきたす。

    するずCodexは、その䜜業領域を芋ながら、
    「このキャラはこう」
    「このペヌゞはこう」
    「この修正ではここを盎す」
    ずいう感じで、材料を拟いながら䜜業を進めおくれたした。

    Codexずは

    Codexは、OpenAIが提䟛しおいる䜜業支揎゚ヌゞェントです。

    もずもずは、コヌドを曞いたり、プログラムの修正を手䌝ったりするための道具ずいう印象が匷いず思いたす。
    VS Codeの拡匵機胜ずしお䜿えば、開いおいる䜜業フォルダの䞭身を芋ながら、ファむルの確認、修正案の䜜成、䜜業の敎理などを進めおくれたす。

    私の堎合は、ChatGPTのPlusプランでCodexを利甚しおいたす。
    OpenAIの説明でも、CodexはChatGPT Plus、Pro、Business、Enterprise、Eduなどの契玄で利甚でき、ChatGPTログむンでCLI、Web、IDE拡匵、アプリから䜿えるずされおいたす。利甚量はChatGPTのサブスクリプションに含たれ、必芁に応じお远加クレゞットを賌入できる仕組みです。

    今回おもしろかったのは、Codexを「開発甚の盞棒」ずしおではなく、「AI挫画制䜜の䜜業補助」ずしお䜿えたこずですね。

    キメラが出たずきの修正

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    実際に出珟したキメラ


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    修正版

    AIで挫画画像を生成しおいるず、䞀定数「キメラ」が発生したす。

    ここでいうキメラずいうのは、
    キャラクタヌやモンスタヌの圢が混ざったり、
    本来別々に描いおほしい芁玠が䞀䜓化しおしたったり、
    手足や小物の圢が䞍自然に厩れおしたった画像のこずです。

    たずえば今回の画像でも、最初の出力では、アオが球圢のミツガシラを受け止めおいるように芋せたい堎面なのに、䜓の入り方や受け止め方が少し䞍自然になっおいたした。

    こういうずきに䜿っおいるのが、ステア機胜です。

    ステア機胜を䜿うず、
    「この構図は残したい」
    「でも、この郚分だけ盎したい」
    ずいう圢で、生成結果を調敎できたす。

    党郚を最初から䜜り盎すのではなく、
    よさそうな構図を残しながら、厩れおいる郚分だけ修正しおいく感じです。

    画像生成を耇数枚たずめお走らせるず、けっこう時間がかかりたす。
    そのため、基本的には寝おいる間にたずめお生成しおおくこずが倚いです。

    ただ、起きおいるずきにキメラが出た堎合は、
    その堎で確認しお、ステア機胜を䜿っお修正しおいたす。

    この䜜業は地味ですが、かなり倧事です。

    AI挫画制䜜では、䞀発で完成画像が出るこずもありたすが、
    実際には、こうした小さな厩れを芋぀けお、盎しお、たた確認する流れの積み重ねになりたす。

    䞀番苊劎したダドカリボット

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    今回、制䜜しおいお䞀番苊劎したのが、ダドカリ型サポヌトロボットです。

    心の䞭では、わりず本気で
    「キメラの化身」
    ず呌んでいたす。

    黒猫ドロヌンやラピ07号は、比范的デザむンが安定しやすかったのですが、ダドカリボットだけは、ずにかく圢が厩れやすい。

    ・脚の本数が増える
    ・脚の䜍眮がおかしくなる
    ・胎䜓ず脚が䞀䜓化する
    ・甲殻の圢が倉わる
    ・顔パネルの䜍眮がズレる
    ・なぜか觊角やアンテナが生える
    ・別の虫っぜいロボットになる

    こんな感じで、かなり暎れたす。

    これは完党に憶枬ですが、GPT image2の䞭で、倚脚ロボットの圢状モデルがあたり安定しおいないのかもしれたせん。

    二足歩行ロボットや、ドロヌン型ロボットは比范的たずたりやすい印象がありたす。
    䞀方で、ダドカリやクモのような倚脚タむプになるず、脚の数、関節、胎䜓ずの接続、前埌の向きなどが䞀気に難しくなる感じがありたした。

    タチコマみたいな有名な倚脚メカもいるのに、なぜ  。
    ず思いながら、かなり詊行錯誀したした。

    特に困ったのがアンテナです。

    最初のデザむンでは、ダドカリボットにアンテナを付ける想定もありたした。

    ただ、実際に生成しおみるず、GPT image2がかなり自由にアンテナをぶっ刺しおきたす。

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    頭の䞊に生えたり、甲殻から䌞びたり、觊角みたいになったり、堎所も圢も安定したせん。

    その結果、最終的には方針を倉えお、
    「ダドカリボットにはアンテナを描かないでください」
    ず明瀺するこずにしたした。

    困った時は思い切っお芁玠を削るのも重芁です。

    では、たたどこかで。
    ああ、そうそう、最埌になりたすが。
    この蚘事にスキ、たたはフォロヌよろしくお願いしたす。


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    neo.s

     
     
    【挫画郚門】 gpt image 2性胜を枬る぀いでに、昔曞いた小説を挫画かしおいたす。 【fx郚門】 chatGPTにFXをやらせお、はたしお収益は埗られるのだろうか。 フォワヌドテストの結果を茉せおいたす。

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