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AI画像：追跡可能な生成実験

ワークフローとモデルファイルを学び、変数を一つずつ変えてプロンプトを比較します。

最終確認: 2026-10-16

用語の基本

モデルは生成と推論を行います。エージェントはツールで作業します。Harness は実行環境を管理し、MCP はツールとデータを接続します。Skill は再利用できる作業ガイドです。

今回の目的

A/B画像2枚、再読込可能なJSON1件、モデル・許諾・設定表と品質所見3項目を提出します。同じシードでも版を越えた画素一致は保証されません。

基本的なファイル操作、公式ComfyUI、機器に合う画像モデル、許諾済み参照素材を用意します。取得前に許諾・容量・機器条件を記録します。

30〜60分の練習を3〜5回想定します。ダウンロード・生成時間は別で、実測ではありません。

モデル保存先・エンコーダー/VAEの不一致、シード未固定、VRAM不足に注意。まず寸法とバッチを下げ、GPU名だけで速度を保証しません。

A/B画像2枚、再読込可能なJSON1件、モデル・許諾・設定表と品質所見3項目を提出します。同じシードでも版を越えた画素一致は保証されません。

このルートの合格条件を満たしてから変数を一つ追加し、失敗例・版・費用・権利記録を残します。

要確認

金額は未確認です。既存機器でローカルソフトを利用できますが、モデル許諾・VRAM・保存容量・電力・作業費は別です。クラウド・API・購読は有料の場合があります。