宋風美学
ひらめきや参考画像を宋風田園シーンの生成プロンプトに変換
宋風美学
ひらめきや参考画像を宋風田園シーンの生成プロンプトに変換
コンテンツ紹介
説明
東洋美学を取り入れた宋風田園スタイルの画像生成プロンプト作成スキル。AI画像制作や動画の絵コンテ作成向けに、雰囲気を表す言葉・カメラ描写・構造化プロンプトテンプレートを収録しています。すぐに使えて宋風田園スタイルの画面を生成でき、AI人物画像の制作、絵コンテ作成、デザインの参考に適しています。構成が明快で、学習にも商用にも便利です。
おすすめした人
淡苍
このスキルをおすすめする理由
短いひらめきを宋風田園の情景へ広げ、ImageGen と Midjourney に対応。人物の動きや素材、光、カメラの関係を揃え、参考画像の再現やシリーズ展開、ずれの修正も可能です。
関連スキル
すべて表示宋韻カバーデザイナー-SagaSu
記事、ブログ、ソーシャルメディア向けに宋代美学スタイルのカバー画像を生成します。マルチプラットフォームサイズに対応し、高品質のPNG画像を出力します。 ✨ **主な特徴** • 宋代美学の三大鉄則に従います:余白が主役、少ないことが正確、意境が形より重要 • 天青×金彩の色彩システムで、東洋の風情が豊か • 6種類のイメージテンプレート:水面のさざ波、反響壁、山稜のライン、筆跡の墨跡、建築の軒、月相の弧線 • テーマの感情をインテリジェントにマッチングし、最適なビジュアルイメージを自動選択 • 南宋の辺角構図法、70-80%の余白比率 📱 **使用シーン** • WeChat公式アカウント記事カバー(900×383px) • Zhihuコラムヘッダー画像(1200×675px) • Xiaohongshu投稿画像(1400×1400px) • Instagram投稿(1:1または4:5) • Twitter/Xカード(1200×675px) • 個人ブログ、ポッドキャストカバー 🎯 **使い方** タイトル（オプションでサブタイトル）を提供するだけで、AIが自動的に: 1. テーマの感情を解析 2. マッチするイメージを選択 3. 高品質なカバーを生成 4. サンプルプレビューと完全生成の2モードに対応 すべてのコンテンツに独自の東洋美学の風格をもたらします。
画像詩画連章・古典文学AIビジュアルストーリーテリングPro版
古詩詞/古文をAI連環画の絵コンテ案に変換します。テキストの深層解析→絵コンテ設計→キャラ固定→コマごとのプロンプト生成を実行。14種類の古画スタイル（洛神賦図/千里江山図/富春山居図など）、7種類のレイアウト案、ビジュアルアンカーの強制再利用によりキャラクターの一貫性を確保。PRO版では動画スクリプト＋編集案の出力も可能。 古文を入力すると、以下を出力します： ✓ キャラ設定図（キャラの外見を先に決め、以降の全コマで再利用） ✓ 8コマの絵コンテ（ショットサイズ、感情、文字位置——すべて設計済み） ✓ コマごとのAI描画プロンプト（中英バイリンガル、コピペでそのまま使用可能） ✓ 14種類の古画スタイル（洛神賦図、千里江山図、富春山居図……典拠あり） ✓ 合成案（見開きページ/長巻/コマ漫画——本をめくるように物語を語る） ✓ PRO版 = 連環画 + 動画絵コンテ + BGM + 編集スクリプト
画像物哀・侘寂・幽玄ビジュアル生成
テーマ、情景、人物、古詩や写真を、明確な思想的背景と視覚的根拠を備えた日本美学の画像へと変換します。繊細な物語性とアートディレクションを求めるクリエイターに適しています。内容に応じて、物哀・侘寂・幽玄のいずれかを主軸として選択します。物哀は消えゆく美を表し、侘寂は素材と時間が残した痕跡を描き、幽玄は覆い、距離、余白、見えない空間によって含みのある深みを生み出します。複数の美学的な論理が実際に共存するテーマの場合にのみ、それらを融合します。 明確なテーマの判断、主導する美学、融合関係、美術史上の参照点、核となる物語を提示し、主体、環境、構図、空間の階層、素材、色彩、光、感情、ネガティブ指定を含む専門的なビジュアルプロンプトへと発展させます。「日本風」「禅の趣」「上質感」といった曖昧なラベルだけで済ませることはありません。人物写真では、身元、顔の構造、年齢の印象、体型、主な服装の特徴をできる限り保ちながら、環境、光、物語によって美学的に変換します。和装の人物へと自動的に変えることはありません。 確認後、完全なプロンプトを表示して画像を生成するとともに、画面が消逝、痕跡、または見えないものの美をどのように表現しているかを理解できる美学的な解説も提供します。コンセプトアート、写真のスタイル変換、古詩のビジュアル化、人物と情景の創作、空間の物語表現、日本美学の趣を持つAI画像生成に適しています。
情報
- バージョン
- v2
- 最終更新
- 実行クレジット
- 使用量に応じて消費
- モデル
- 自動選択
