AIビジュアル制作の実務
AI画像生成は簡単に画像を作れるツールとして広く知られるようになりました。
しかし実際の制作現場では、AIビジュアルは単にプロンプトを入力するだけでは完成しません。
プロンプト設計、画像選定、品質管理など、いくつかの工程を経てビジュアルが完成します。
つまりAI画像生成も、写真撮影やデザイン制作と同じように制作工程を管理する仕事が存在します。
この記事では、AIビジュアル制作の実務工程を整理します。
AIビジュアル制作の基本工程
AI画像生成によるビジュアル制作は、次のような工程で進みます。
- 制作目的の整理
- プロンプト設計
- 画像生成
- 画像選定
- 品質調整
- 最終仕上げ
この流れは、広告制作やビジュアル制作のプロセスと似ています。
制作目的の整理
AIビジュアル制作では、最初に制作目的を明確にする必要があります。
Par exemple
- visuel publicitaire
- SNSコンテンツ
- ECイメージカット
- コンセプトビジュアル
目的によって、必要なビジュアルの方向性が変わります。
ここが曖昧なままAI生成を始めると、イメージに合わない画像が大量に生成されてしまいます。
プロンプト設計
AI画像生成では、プロンプト設計が重要な工程になります。
プロンプトとは、AIにビジュアルの内容を指示するテキストです。
例えば次のような情報を指定します。
- 被写体
- composition
- 光の方向
- カメラアングル
- 雰囲気
プロンプトが曖昧だと、AIは意図と違う画像を生成することがあります。
そのため制作現場では、プロンプトを設計する作業が重要になります。
画像生成
プロンプトを入力すると、AIが画像を生成します。
しかしAI生成では、1回の生成で完成画像が出ることはあまりありません。
実際の制作では
- 複数回の生成
- パラメータ調整
- プロンプト修正
を繰り返しながら、ビジュアルを作っていきます。
画像選定
AI画像生成では、一度に多くの画像が生成されます。
そのため重要になるのが画像選定です。
例えば次のような基準で画像を選びます。
- 構図の良さ
- 表現の自然さ
- ブランドとの相性
AI生成では、最終的に使う画像を人が判断する必要があります。
品質管理
AI画像には、いくつかの問題が発生することがあります。
Par exemple
- 不自然な手や指
- 歪んだ構造
- 不自然な影
こうした問題を確認し、使える画像を選ぶ作業が必要になります。
制作現場では、品質チェックが重要な工程になります。
最終仕上げ
AI生成画像は、そのまま使われるとは限りません。
最終的には
- 画像レタッチ
- synthèse
- 色調整
などの作業が行われることがあります。
AI画像も、通常のビジュアル制作と同様に仕上げ工程が必要です。
AIビジュアル制作のポイント
AI画像生成では、ツールの操作だけでなく制作工程の設計が重要になります。
特に重要なのは次のポイントです。
- 制作目的の整理
- プロンプト設計
- 画像選定
- 品質管理
AIは画像を生成することはできますが、どの画像を使うかを判断するのは人間です。
résumé
AI画像生成によるビジュアル制作は、単純に画像を作る作業ではありません。
実際の制作では
- 制作目的の整理
- プロンプト設計
- 画像生成
- 画像選定
- 品質管理
- 最終仕上げ
といった工程を経てビジュアルが完成します。
AI時代のビジュアル制作では、ツールの操作だけではなく制作工程を管理する能力が重要になります。
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