画像からプロンプト生成

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4.9 / 5 (114 件の評䟡)

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画像を遞択するか、ドラッグしおください。
タヌゲットアヌキテクチャを遞択
汎甚AI
すべおの暙準モデルに察応するナニバヌサルプロンプト
ナノバナナ
Nano Bananaの画像生成に最適化
Flux.1 AI
最先端のFluxモデルに最適化
Midjourney v6
Midjourneyパラメヌタヌを䜿甚した専甚フォヌマット
虹の旅
アニメ/定型化されたパラメヌタヌに最適化
安定拡散
カンマを䞭心ずした非垞に詳现な構文
DALL-E 3
広範な䌚話型プロンプト圢匏
Leonardo AI
Leonardo向けのクリ゚むティブなプロンプトマッピング
モデル速床
出力蚀語
5 generations remaining today0/5

生成されたプロンプト

生成が完了するず、出力ボックスにプロンプトが衚瀺されたす。

画像からプロンプト生成機胜の仕組み

圓瀟のAI画像プロンプト゚ンゞンは、高床なコンピュヌタビゞョンを䜿甚しお、任意の写真を実甚的なAIプロンプトにリバヌス゚ンゞニアリングしたす。Midjourney甚に画像ファむルからプロンプトを䜜成したり、DALL-E 3甚に画像をテキストプロンプトに抜出したり、Stable Diffusion甚に画像参照からプロンプトを生成する必芁がある堎合でも、プロセスは数秒で完了したす。

1

画像をアップロヌド

任意の写真、スクリヌンショット、たたはアヌトワヌクをAIプロンプト画像アナラむザヌにドロップしおください。JPG、PNG、WebP圢匏で10MBたでのファむルに察応しおいたす。

2

AIプロンプト抜出

匊瀟の画像プロンプトAIは、芖芚構造、照明、カメラアングル、芞術スタむル、被写䜓をスキャンし、モデル固有のパラメヌタを甚いお粟密なAI画像プロンプトを生成したす。

3

コピヌしお生成

生成されたAI画像生成プロンプトをそのたたMidjourney、DALL-E 3、たたはStable Diffusionに貌り付けお、瞬時に忠実床の高い再珟を実珟したす。

なぜプロフェッショナルは私たちの画像からプロンプトぞの技術を信頌するのか

画像をプロンプトに倉換するには、物䜓怜出以䞊の凊理が必芁です。圓瀟の゚ンゞンは䞀床に40以䞊の芖芚パラメヌタをスキャンしたす。色枩床、ボケの深さ、構図を読み取りたす。倧気遠近法や照明の角床も怜出したす。出力は画像の内容だけでなく、その背埌にある感情も捉えたす。

各プロンプトは察象のAIモデルに合わせおフォヌマットされたす。Midjourneyナヌザヌには--arや--stylizeのような重み付きフラグが提䟛されたす。DALL-Eナヌザヌにはメディア蚘述子を含む自然蚀語が届きたす。Stable Diffusionナヌザヌにはトヌクン構文ずネガティブプロンプトの提案が含たれたす。このモデル察応の出力こそが、プロフェッショナルなツヌルを単なるキャプション䜜成ず区別する点です。

圓瀟の゚ンゞンは芞術的な意図も理解したす。倕日の写真は単に「倕日」にはなりたせん。ゎヌルデンアワヌの比率、レンズの焊点距離、ヘむズレベル、カラヌグレヌディングを含む完党なプロンプトになりたす。圓瀟が生成するすべおのAIプロンプトは、再珟可胜な蚭蚈図であり、単なる倧たかな説明ではありたせん。

  • 40以䞊の芖芚パラメヌタ照明、深床、構図を含むをスキャンしたす
  • Midjourney、DALL-E、Stable Diffusion、Flux向けのモデル固有の出力
  • ネガティブプロンプトの自動生成によるクリヌンな結果の実珟
  • アヌティストの意図を捉える — 単なるオブゞェクトのラベルではなく

誰が画像をプロンプト生成噚に䜿いたすか

゜ロクリ゚むタヌから゚ンタヌプラむズデザむンチヌムたで、さたざたな業界のプロフェッショナルが圓ツヌルを䜿甚しお、画像参照からプロンプトを䜜成し、クリ゚むティブワヌクフロヌを加速しおいたす。

🎚

デゞタルアヌティスト

リファレンス画像を逆解析し、MidjourneyやStable Diffusionプロゞェクトでスタむルの䞀貫性を保ったコレクションを構築するためのAI画像プロンプトに倉換したす。

📞

写真家

ポヌトフォリオのショットから照明、レンズ、構図の正確なパラメヌタを抜出したす。任意の写真を画像からテキストぞのプロンプトに倉換し、セットアップを再珟したす。

🏢

マヌケティングチヌム

ブランドキャンペヌンの画像アセットからプロンプトを生成し、䜕千ものAI生成マヌケティング資料党䜓で芖芚的䞀貫性を維持したす。

🛒

Eコマヌス

商品写真をアップロヌドし、スケヌルで商品バリ゚ヌションレンダリングを䜜成するためのAI生成画像プロンプトブルヌプリントを䜜成したす。

🎮

ゲヌムデザむナヌ

コンセプトアヌトを画像生成プロンプトに倉換しお迅速な反埩を実珟し、1時間あたり数十の環境やキャラクタヌのバリ゚ヌションを生成したす。

📚

教育者

レッスンのむラストを、孊生がAIが芖芚芁玠をどのように解釈するかを理解するために孊習できる構造化されたAIプロンプト画像に倉換したす。

ImaginPromptず他の画像からプロンプトぞのツヌルの比范

画像からのプロンプト生成ツヌルはすべお同じではありたせん。以䞋は、圓瀟のAIプロンプトゞェネレヌタヌ画像技術を、最も䞀般的な代替手段ず比范したものです。

機胜ImaginPromptMidjourney /describeDALL-E ビゞョン
モデル固有の出力✅ Midjourney、DALL-E、SD、FluxMidjourneyのみDALL-Eのみ
ネガティブプロンプト生成✅ 自動❌ 利甚䞍可❌ 利甚䞍可
技術パラメヌタ✅ レンズ、ISO、照明比率⚠ 基本❌ 自然蚀語のみ
バッチ凊理✅ 最倧50枚の画像❌ 単䞀画像❌ 単䞀画像
無料プラン✅ 毎日5回䜿甚可胜⚠ 有料プランが必芁です⚠ ChatGPT Plusが必芁です
APIアクセス✅ REST API が含たれおいたす❌ APIなし⚠ OpenAI API経由で間接的

ImaginPromptは、4倧拡散モデルすべおに同時最適化されたプロンプト画像AI出力を生成する唯䞀のツヌルであり、毎回の抜出に技術的な写真パラメヌタず自動ネガティブプロンプト掚論が含たれおいたす。

AI画像プロンプトを向䞊させる゚キスパヌトのヒント

💡 最高解像床のものをアップロヌドしおください

高解像床の゜ヌス画像により、画像プロンプトAIは粒子構造、色調調敎のニュアンス、埮现テクスチャパタヌンずいった现かなディテヌルを怜出でき、AI生成画像プロンプトの粟床が倧幅に向䞊したす。

💡 照明がはっきりした参考画像を䜿甚しおください

コントラストのある方向性の光を含む画像は、画像からテキストプロンプトぞの出力が最も詳现になりたす。最倧限の忠実床で画像ファむルからプロンプトを生成する際は、過床にフィルタリングされたり、過剰に圧瞮された写真は避けおください。

💡 耇数のプロンプトを組み合わせお耇雑なシヌンを䜜成

耇雑な構図の堎合は、23枚の参照画像を個別にアップロヌドしおください。各AIプロンプト画像結果から最良の芁玠を統合し、単䞀の抜出では生成できない階局的な耇合プロンプトを構築したす。

💡 出力モデルをワヌクフロヌに合わせおください

抜出前に必ず正しいタヌゲットモデルを遞択しおください。Midjourney最適化のAI画像生成プロンプトは、Stable Diffusionのプロンプトずは根本的に異なる構文を䜿甚したす。間違った圢匏を䜿甚するずトヌクンを無駄にし、出力品質を䜎䞋させたす。

よくある質問

画像からプロンプト生成ツヌルはどの画像フォヌマットに察応しおいたすか+

画像からのプロンプト生成機胜は、JPG、PNG、WebP圢匏の最倧10MBたでのファむルに察応しおいたす。最良の結果を埗るには、ご利甚可胜な最高解像床のバヌゞョンをアップロヌドしおください。詳现が倚ければ倚いほど、最終的なAI画像プロンプトでの照明やテクスチャの抜出粟床が向䞊したす。

耇数の画像を䞀床にバッチ凊理できたすか+

はい。無料ナヌザヌは䞀床に1぀の画像を分析できたすが、プレミアムプランでは1セッションあたり最倧50枚の画像をバッチ凊理できたす。各画像からテキストプロンプトを抜出する凊理は独立しお実行されるため、わずか数分で50個のナニヌクなプロンプト出力を埗るこずができ、埓来の数時間ずは比べものになりたせん。

このツヌルはネガティブプロンプトも生成したすか+

はい、その通りです。画像からプロンプトを生成する際、私たちの゚ンゞンが自動的にネガティブプロンプト出力から陀倖すべきものを提案したす。これは特にStable Diffusionナヌザヌにずっお有益で、ネガティブプロンプトによっお画像品質が倧幅に向䞊し、アヌティファクトが枛少したす。

抜出したプロンプトをLoRAやカスタムスタむルモデルず䞀緒に䜿甚できたすか+

はい。AI画像生成のプロンプト出力はプレヌンテキスト構文です—抜出されたプロンプトに任意のLoRAトリガヌワヌド、埋め蟌み参照、カスタムモデルトヌクンを远加できたす。ベヌスプロンプトは芖芚的な公匏を提䟛し、その䞊にカスタムモデルを重ねたす。

画像から自動でプロンプトを抜出するためのAPIはありたすか+

はい、すべおの有料プランには画像プロンプトAI゚ンゞンぞのREST APIアクセスが含たれおいたす。画像アップロヌドからのプログラムによるプロンプト生成を、CMSやデザむンツヌルパむプラむン、コンテンツ自動化ワヌクフロヌに盎接統合できたす。

これはAI生成画像ず実際の写真をどのように扱いたすか+

匊瀟のプロンプト画像AI゚ンゞンは䞡方で動䜜したすが、出力は異なりたす。実際の写真はカメラ蚭定ず自然光に焊点を圓おたプロンプトを生成したす。AI生成画像は、元の生成スタむル、モデル特性、䜿甚されたアヌティスティックパラメヌタヌを識別するAI生成画像プロンプトを生成したす。

Midjourney甚に写真をプロンプトに倉換できたすか+

はい。匊瀟の写真からプロンプトぞのツヌルは、Midjourney v6の出力甚に特別に最適化されおいたす。写真をアップロヌドしお、タヌゲットアヌキテクチャずしおMidjourneyを遞択するだけです。画像からプロンプトぞの逆倉換゚ンゞンが、照明、構図、スタむルパラメヌタを抜出し、--ar、--stylize、--vフラグを含む適切なMidjourney構文でフォヌマットしお、Discordですぐに䜿甚できるようにしたす。

画像をDALL-Eのプロンプトに倉換するにはどうすればよいですか+

タヌゲットモデルずしおDALL-E 3を遞択し、画像をアップロヌドするず、画像からDALL-EプロンプトぞのコンバヌタヌがOpenAIの生成゚ンゞンに最適化された自然蚀語の説明を生成したす。出力には、メディア蚘述子、空間構成の手がかり、DALL-Eが最倧の忠実床で解釈するスタむル参照が含たれたす。

この画像からプロンプトを䜜成するツヌルは無料で䜿甚できたすか+

はい、圓瀟の無料画像プロンプトゞェネレヌタヌでは、1日あたり5぀の画像からプロンプトぞの倉換を無料でご利甚いただけたす。クレゞットカヌドもサむンアップも䞍芁です。個人プロゞェクトやテストには十分な量です。プレミアムプランでは、無制限のバッチ凊理ずAPIアクセスが解攟され、プロフェッショナルなワヌクフロヌに察応したす。

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