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gpt-image-2.5

gpt-image-2.5

github.com/finpeakincクリエイティブ・メディア255 回インストール4 日前に更新
リポジトリ

gpt-image-2.5 について

Frevana の AI Factory OpenAI 画像エンドポイントで画像を生成・編集するスキルです。速度と精度の要件に応じて GPT Image 2.5 のモデルを選び、スクリプトからプロンプトや設定を送信します。

主な機能

  1. 01要件に応じた Flare または Sunburst の選択
  2. 02画像生成と参照画像編集
  3. 03サイズ、品質、出力形式の指定
  4. 04ローカル・リモート・フォルダーの参照画像
  5. 05検証済み API JSON または画像 URL の返却

活用シーン

  1. 01SNS やプロトタイプ用画像の素早い作成
  2. 02参照画像の細部を保った編集
  3. 03正確な文字や複雑なレイアウトの画像制作

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/finpeakinc/frevana-skills --skill gpt-image-2.5

インストール後、Claude Code で/gpt-image-2.5を入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイルscripts/generate_image.shtests/test_generate_image.py

詳細

GPT Image 2.5

Frevana の AI Factory OpenAI 画像エンドポイントを通じて、画像を生成または編集します。

検証済みの API レスポンス JSON を変更せずに返してください。data[0].image_url を主要な画像 URL として扱います。

モデルの選択

  • ユーザーが gpt-image-2.5-flare または gpt-image-2.5-sunburst を明示的に選択した場合は、その選択に従います。
  • それ以外の場合、ほとんどのリクエストでは gpt-image-2.5-flare を使用します。特に、高速な反復、ソーシャル／クリエイター向けコンテンツ、プロトタイプ、ビジュアル検索、プロダクト体験、大量生成に適しています。
  • リクエストで遅延よりも精度が最優先される場合は、gpt-image-2.5-sunburst を使用します。たとえば、参照画像を厳密に維持する必要がある場合、厳密に制御した編集や反復編集、本番環境向けのキャンペーン用クリエイティブ、洗練されたプロダクト画像、複雑なレイアウト、テキストや細部を正確に再現する作業などです。
  • リクエストで Sunburst が明確に必要とされない場合は、Flare を使用します。速度と精度のトレードオフがリクエストに大きく影響する場合を除き、ユーザーに選択を求めないでください。

--model を省略した場合、スクリプトはデフォルトで Flare を使用します。エージェントが Sunburst を選択した場合は、選択したモデルを明示的に指定してください。

このスキルに必要なもの

  • ユーザーが指定する prompt または contents
  • 任意の参照画像入力：--image、--image-url、--image-dir、--mask
  • 任意の画像設定：n、size、quality、background、output_format、output_compression、moderation、input_fidelity
  • FREVANA_TOKEN、または 1 回限りの --token オーバーライド
  • 任意の FREVANA_AGENT_APP_INSTANCE_ID。空でない場合、スクリプトは画像生成リクエストに x-frevana-agent-app-instance-id ヘッダーとして送信します。
  • curl、bash、python3

実行

  1. ユーザーがプロンプトを指定したことを確認します。
  2. 上記のルールに従ってモデルを選択し、場当たり的なリクエストよりも同梱スクリプトを優先します。
  3. ローカル画像は繰り返し指定可能な --image に、リモート画像 URL は繰り返し指定可能な --image-url に、ディレクトリは繰り返し指定可能な --image-dir に割り当てます。
  4. --input-fidelity は、編集または参照画像を使うリクエストの場合のみ使用します。顔、製品、タイポグラフィ、その他の元画像の詳細を正確に保持する必要がある場合は high を使用します。それ以外の場合は省略し、API のデフォルト設定を適用します。
  5. --moderation は、参照画像を使わないテキストから画像への生成の場合のみ使用します。
  6. まずスクリプトに FREVANA_TOKEN を使用させます。非対話型の実行では、トークンを繰り返し要求するのではなく、不足しているトークンを報告します。
  7. FREVANA_AGENT_APP_INSTANCE_ID が空でない場合は、スクリプトに画像生成リクエストの x-frevana-agent-app-instance-id として設定させます。
  8. 生の JSON を返すか、ユーザーがホストされた URL のみを要求した場合は最初の URL だけを返します。必要に応じて --output で JSON を保存します。

使用可能なオプション

  • --model：gpt-image-2.5-flare または gpt-image-2.5-sunburst。デフォルトは Flare です
  • --n：1-10
  • --size：auto または WIDTHxHEIGHT。各辺は最大 3840、16 で割り切れる値、アスペクト比は最大 3:1、総ピクセル数は 655360 以上 8294400 以下です
  • --quality：auto、low、medium、high、xhigh、max
  • --background：auto、opaque、transparent。透明な出力には PNG または WebP が必要です
  • --output-format：png、jpeg、webp
  • --output-compression：1-100。JPEG または WebP の場合のみ使用できます
  • --moderation：auto、low。生成時のみ使用できます
  • --input-fidelity：low、high。編集または参照画像を使うリクエストの場合のみ使用できます
  • --image：繰り返し指定可能。50MB 未満のローカル .png／.jpg／.jpeg／.webp ファイル
  • --image-url：繰り返し指定可能なリモート HTTP(S) 画像。アップロード前にダウンロードされ、50MB 未満である必要があります
  • --image-dir：繰り返し指定可能なローカルディレクトリ。再帰的に読み込まれ、参照画像は合計 16 枚までです
  • --mask：任意のローカル PNG。4MB 未満で、参照画像と併用する場合のみ指定できます

3686400 ピクセルを超える解像度は実験的なものです。ユーザーがカスタムキャンバスを必要とする場合を除き、1024x1024、1536x1024、1024x1536、2048x2048、2048x1152、3840x2160、2160x3840 などの一般的なサイズを優先してください。

コマンド

bash <skill-path>/scripts/generate_image.sh \
  --prompt "A cinematic product photo of a matte black espresso machine on travertine" \
  --size 2048x1152 \
  --quality high \
  --output-format png \
  --output ./out/gpt-image-2.5-result.json

bash <skill-path>/scripts/generate_image.sh \
  --model gpt-image-2.5-sunburst \
  --prompt "Change only the label typography and preserve the product exactly" \
  --image ./refs/product.png \
  --input-fidelity high \
  --quality xhigh \
  --background transparent \
  --output-format webp \
  --output ./out/gpt-image-2.5-edit-result.json

注意事項

  • バックエンドのルートは POST /openai/image/generate に固定し、選択できるモデル ID は GPT Image 2.5 の 2 つのみとしてください。
  • 生成と編集のどちらでも prompt を必須にしてください。
  • 指示がない限り、返された Frevana の画像 URL を書き換えたり、プロキシしたり、変換したりしないでください。
  • Frevana のエンドポイントは現在、生成完了後の JSON レスポンスを 1 つ返すため、このスクリプトではストリーミングや partial_images を意図的に実装していません。

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