IT/ICT系メモ｜【Adobe Fireflyで画像生成②】｜自然言語での画像修正のAIモデル別の出力画像｜

Adobe Fireflyで使用可能な画像生成AIモデルで、1枚の画像の修正に同じプロンプトを記述したら、どのような結果が生成されるかの単純な比較です。
前回の画像生成を行ったときの結果はこのような感じです。

使用するプロンプト

• 基本構造

  1. 【画像全体の目的・コンセプト】

  2. 【変更したい部分の具体的な説明】

  3. 【残したい部分・変更しない部分】

  4. 【仕上げのスタイルやトーン】

  5. 【精度・雰囲気・品質指示】

• 今回も日本語で記述します。

  1. ファンタジーの森の魔法使いのイラスト。

  2. 魔法使い男性に変え、杖を木製で短いデザインに変更し、背景の魔王城を追加。

  3. キャラクターのポーズ・服装・髪の流れは変更しない。

  4. 全体の雰囲気は神秘的で明るく、幻想的な光が差すように。

  5. アニメ調で繊細な発光エフェクトを強調。

元画像は前回Runway Gen-4 imageで生成したこの画像

Adobe Firefly image 5（プレビュー版）

性別の変更は微妙なところ、杖や背景の城は反映できた。

Google gemini2.5(Nano Banana)

人物と杖の長さが出来ず、背景の城が立派。
英語にして記述したら

杖の変更は反映できました。

OpenAI GPT image

服装とかほぼ違う画像になってしまいましたが、一応変更を反映できている。光のエフェクトとかは微妙。

FLUX Kontext pro

杖の長さ以外はほぼ変更できている。服装は色は変わったけど全体的なシルエットは保持できている。

FLUX Kontext Max

杖の変換はうまくいかなかったけど、他はほぼ修正出来た

◆まとめ

今回の修正プロンプトでは、Adobe Firefly image 5、Google gemini2.5以外はほぼ反映できたと思います。
Google gemini2.5のように日本語での修正指示の理解が難しい部分もあるのかもしれませんが、画像と修正指示の仕方で結果も変わってくるという事です。
また時間をおいて比較をしてみたいと思います。

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次回は、「ネットワークカメラ流出問題」について少し書いていますので、お時間あれば読んでみてください。

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