AI for フォトグラファー: 編集、レタッチ、補正

アップロードできるのは、JPEG、PNG、WebPといった標準的なWeb画像フォーマットだ。CR3、NEF、ARW、RAF、DNGなどのカメラのRAWファイルを直接入力として受け付けることはできない。まずLightroom、Capture One、または使い慣れたコンバーターからJPEGをエクスポートし、そのファイルを取り込んでほしい。このページの内容はすべて、RAWそのものではなくエクスポートされたフレームから作業することを前提としている。

いや、違う。RAW現像は、センサーが捉えた画像データ（ホワイトバランス、露出、トーンカーブ、レンズ補正、キャリブレーションされた色）を処理するもので、すべて決定論的で再現性がある。生成AIによる編集は、既存の画像を解釈し、変更を求めた部分に対して新しいピクセルを生成する。この2つは補完関係にある。getimg.aiはRAW現像ワークフローの代わりになるものではないし、そう主張するものでもない。

保証はできない。ターゲットを絞った編集の場合、モデルは元の被写体と構図の大部分を保持できることが多いが、生成されるディテール（顔の細部、髪、指、ジュエリー、布地、反射、エッジ、形状など）は変動する可能性がある。参照画像と明確な指示が方向づけに役立つ。目、表情、歯、髪が生成される場合は、同一性に影響する顔のディテールを注意深く確認し、納品前にフルサイズでチェックしてほしい。

RAW現像ソフトが意味するような復元はできない。ハイライトが完全に白飛びしている場合、その情報はファイル内に存在せず、センサーデータからそれを復元することはできない。AIにできることは、気が散るようなハイライトをクリーンアップし、ソース情報が限られている箇所に視覚的に説得力のあるディテールを再構築することだ。その結果は復元されたデータではなく、その領域の新しい解釈であるため、補正というよりはクリエイティブな修正として扱うべきだ。

セット全体で似たようなビジュアルの方向性をガイドすることはでき、そのルックをElementとして保存すれば繰り返しやすくなる。しかし、キャリブレーションされたプリセットやプロファイルのようなワークフローではないため、結果は画像や同じプロンプトの実行ごとに異なる。納品するギャラリーについては、セット全体を確認し、普段使い慣れたツールでグレーディングを仕上げてほしい。

コンセプトを作成することはできる。1枚の写真からでは、モデルは製品の見えない側面、正確なポート、隠れたラベル、実際の形状を知らないため、それらの視点のために生成されるものはすべて創作となる。製品の参照画像を使用して、ライフスタイルのコンセプト、代替の構図、新しいプレゼンテーションの方向性を作成しよう。実際の製品と完全に一致させる必要があるカタログ画像については、実際の製品の参照画像と照らし合わせて形状、ラベル、色、ディテールを検証してほしい。より深い製品ワークフローについては、AI for E-Commerce で解説している。

できる。誰を消すべきかを説明すると、モデルがその人物を削除し、その後ろの背景を生成的に再構築する。私たちのテストでは、舗装に落ちたその人の影も削除された。再構築された領域は復元されたピクセルではなく、新しいピクセルであるため、修復された部分や近くの手、衣服の端をフルサイズで確認してほしい。最初の再構築が十分にきれいでない場合は、2つ目のプロンプトでフレームをもう一度編集することもできる。

私たちのテストでは、微細なシミのクリーンアップにおいて、FLUX 3が肌の質感、毛穴、そばかすを最もよく保持し、同時に生え際を再描画してクロップをわずかにきつくした。Nano Banana 2.1は、近くの顔を再レンダリングするものの、フレームから何かを削除し、その背後の背景を再構築するのにより適していた。オートモードは妥当なデフォルト設定であり、クライアントの仕事の前に同じフレームを2つのモデルで実行してみる数分の価値はある。新しいバージョンがリリースされるとモデルのランキングも変わるため、固定のリストを信じるのではなく、再テストをおすすめする。

これについてはまだ対照テストを行っていないため、普遍的なルールを提示するつもりはない。実際のところ、元の画像が小さくてぼやけている場合は、先にアップスケールすることで編集モデルが処理できるディテールが増える。元の画像がすでに大きい場合は、先にレタッチを行い、納品するフレームのみをアップスケールすればいい。どちらの場合でも、クリエイティブなアップスケーラーは元になかったテクスチャを追加する可能性があるため、フルサイズでアップスケールしたファイルと元の画像を比較してほしい。