AIグラビアに関するコミュニティ投稿【2026】|グラビ,グラビち-Gravity SNS

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帯椀　稀能毘

「デートなう」ファン投票に向けて、冬のデートコーデをネットで検索し、拾ってきた画像をGeminiに放り込んでプロンプト化して準備していたわけですが、どのくらいの再現度か気になったので、Geminiが書いたプロンプトをそのままZ-Image-Turboに投げ込んで描かせてみました。

ご丁寧に引用元のロゴまで描画してくれてます（笑）

コーデの再現度はほぼ完璧。バックのセットとかの情報もしっかり再現されており、再現度は非常に高いです（著作権上の問題があるので元画像は載せませんが）。

あとは、StableDiffusionでこのレベルでの再現ができるか、という問題ですが、そのへんは8人に対してコーデを２２種類準備していますので、アカンかったら別のを着せるとか手はあります。

さて、これから８人分生成です（笑）

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#AIグラビア
#ZImageTurbo

帯椀　稀能毘

それにしても。

FLUX.1-kontextの参考ワークフローをネットで引っ張り出しきて、データ放り込んでとりあえず動かしたんですが、見た限りでは参照画像をロードするノードと、生成を回すノードが繋がっておらず、どういう理屈で画像が参照されてるのかが謎です。

ワタシがネットで探したワークフローは、生成側はチェックポイントとテキストエンコーダーがサンプラーに入るフローで、参照画像側は参照画像をそのままプレビューノードに流し込んでるだけです。見えないところで繋がっているのか、それともシステム的に画像を参照しているのか、よくわかりません。

とりあえず、いろいろ研究が必要そうです。

※添付画像はFLUX.1(Krea)で生成。

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帯椀　稀能毘

こんな感じでオーディション(チェックポイントの選定)をやってます。

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帯椀　稀能毘

やっぱりモデルさんの可愛さではFLUX.1が勝ってると思うんですが…。プロンプトの再現力が高い上に生成が爆速のZ-IMAGE-TURBOをつい使ってしまうんですよね。

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#FLUX1

帯椀　稀能毘

結局、無難なモノトーンコーデに落ち着いてしまうのは、造物主のファッションセンスの問題です。

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帯椀　稀能毘

水着着せるのが申し訳ないくらい寒いので、来たるべき亜由美ちゃんデート企画に向けてデートコーデの試着を。

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帯椀　稀能毘

今夜からまた寒波がやってくるらしいので、水着グラビアをお楽しみください(意味不明)

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帯椀　稀能毘

最近の画像生成AIは文字もちゃんと生成してくれるので、オーディション(チェックポイントのテスト生成)やるのも捗ります。というサンプル。

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落としてきたチェックポイントの名前を書いたホワイトボードを持っている、とプロンプトに入れ込んでおいてバッチ生成すれば、あとから「コレはどれ使ったっけ？」がわかりやすいわけで。

帯椀　稀能毘

しつこいと言われてももう少し水着で押すことにします(笑)

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何となくですが、同じプロンプトで生成して、水着の柄が変化するチェックポイントは、顔も変わってくれる率が高い印象です。

帯椀　稀能毘

せっかくなのでもうちょっと水着成分を追加しておきます(笑)。

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