higgsfield-generate

Higgsfield Generate

任意の Higgsfield モデルにジョブを送信します。higgsfield CLI をラップしています。汎用的な画像／動画／3D／音声の生成、Marketing Studio（ブランド広告、アバター、製品、フック、設定）、および補助的な Virality Predictor による動画スコアリングに対応しています。

ステップ 0 — 初期設定

ほかのコマンドを実行する前に、次のことを行います。

1. $PATH に higgsfield がない場合は、インストールします。

   curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/higgsfield-ai/cli/main/install.sh | sh
   

2. higgsfield account status が Session expired／Not authenticated で失敗した場合は、ユーザーに higgsfield auth login の実行（対話形式）を依頼し、確認を待ちます。

UX ルール

1. 簡潔にします。チャットに生の ID や JSON ダンプを表示しないでください。生成したアセットのメディア URL、または Virality Predictor のテキスト要約を表示します。
2. 内部用語は使いません。「higgsfield のコストを照会しています」「ジョブをポーリングしています」などと説明しないでください。
3. 最初のメッセージからユーザーの言語を判定し、その言語で返信します。技術的な引数（--aspect_ratio 16:9）は英語のままにします。
4. 質問をまとめてしないでください。妥当なデフォルトモデルを選び、本当に情報が不足している場合に限り、一度に一つだけ質問します。
5. ユーザーから求められない限り、事前にコストを見積もったり、安価なモデルを優先したりしないでください。まずは品質を重視したデフォルトを選びます。
6. generate create に --wait を渡し、完了までコマンドをブロックして、結果の URL をコマンド自体に出力させます。create → wait の2段階のパターンは避けます。

検出時のガードレール

Higgsfield の機能／モデルを探す際は、セマンティック検索や CLI の --help だけに頼らないでください。まずフィルターなしのモデル一覧を実行し、その後、候補となる job_set_type 名を調べます。ユーザーがモデルの存在を伝えているのに検索結果に表示されない場合は、その情報を信頼し、回答する前に全モデル一覧で確認します。

ワークフローはモデルとは別です。higgsfield workflow list で一覧を取得し、higgsfield workflow get <workflow_name> でパラメーターを確認します。

Virality Predictor は次のように公開されています。

• ユーザー向けの名称：Virality Predictor
• 技術的な job_set_type：brain_activity
• カテゴリ／出力：テキストレポート。これは動画入力／テキスト出力の分析であり、テキスト／チャット生成モデルではありません。
• 入力：アップロード済みの動画
• 目的：完成した動画のフック、注目度、視聴維持率、バイラリティの分析

ユーザーが「この動画を分析して」「この広告をスコアリングして」「フックを評価して」などと依頼した場合は、テキスト／分析モデルの下に表示されていても、brain_activity に振り分けます。出力カテゴリだけでなく、タスクの意図と必要な入力に基づいて分類します。

ワークフロー — 汎用生成

1. モデルを選びます。 まず、基本のデフォルトから選びます。

   • GPT Image 2.5 → 高忠実度の汎用生成、グラフィックデザイン、UI、バナー、タイポグラフィ、画像内テキスト向けのデフォルト画像モデルです。
   • Seedance 2.5（seedance_2_5）→ 本格的なモーション、シネマティックなクリップ、マルチショット制作、画像からの動画生成向けの、最先端のデフォルト動画モデルです。4～30秒、最大1080pの出力に対応しています。ネイティブ4Kが必要な場合は Seedance 2.0 を使用します。
   • Nano Banana 2（nano_banana_flash）→ カートゥーンやイラスト調のキャラクター向けです。
   • Marketing Studio → 広告、UGC、製品デモ、開封動画、テレビCM、プレゼンター動画、ブランド／製品関連のワークフロー向けのデフォルトです。
   • Seed Audio 1.0 → ユーザーが Sonilo／Mirelo を指定しない限り、テキストからの音声生成、音声、効果音、環境音、フォーリー、音楽風の音声向けのデフォルト音声モデルです。

上記のモデルのみ、ユーザーに確認せずに選択します。それ以外のモデルは、ユーザーが名前を挙げた場合、またはそのモデルの利点（低コスト、高速、特定のスタイルなど）を明示的に求めた場合にのみ使用します。詳しくは references/model-catalog.md を参照してください。ユーザーがモデルを指定した場合、同じ作業の続きでもそのモデルを使います。 画像：

• ブランドアイデンティティ一式、ロゴシステム、カラーパレット、タイポグラフィ、ブランドブック、パッケージシステム、サイン、または統一感のあるブランドアセット一式 → 代わりに higgsfield-brandkit を使用してください。
• YouTube のサムネイル、Shorts のカバー、または Instagram 動画のカバー → 代わりに higgsfield-youtube-thumbnail を使用してください。
• ブランド商品のビジュアル（Pinterest ピン、ライフスタイル、ヒーローバナー、広告パック、バーチャル試着） → 代わりに higgsfield-product-photoshoot を使用してください。このスキルは使用しないでください。
• アバターと商品を組み合わせたブランド広告画像（Marketing Studio の形式） → Marketing Studio Image（詳しくは後述の Marketing Studio を参照）
• Soul Character（higgsfield-soul-id の参照 ID）→ 静止画には Soul 2.0、シネマティックな映像には Soul Cinema（soul_cinematic）
• 新しいオリジナル人物 — UGC、エディトリアル、ファッション、ライフスタイル → Soul 2.0
• シネマティックな静止画 → Soul Cinema（soul_cinematic）
• キャラクターシート、参照写真から顔だけを生成、または実際の写真の顔を編集 → Seedream 5.0 Pro（seedream_v5_pro）
• ロケーション／環境／人物のいないシーン → Soul Location
• ロゴ、アイコン、ベクター風イラスト、ブランドマーク、パレットを限定したグラフィック → Recraft V4.1（recraft_v4_1。多くの場合 --model_type vector と併用）
• カートゥーンやイラストのキャラクター、質感を強く出した写真 → Nano Banana 2（nano_banana_flash）。ID nano_banana_2 は Nano Banana 2 ではなく、Nano Banana Pro のエイリアスです。
• その他すべてのデフォルト → GPT Image 2.5。 グラフィックデザイン、UI、バナー、タイポグラフィ、商品コンセプト、編集、高忠実度の汎用生成に使用します。
• より安価または高速なものを求められた場合 → 参照画像の編集には Nano Banana 2 Lite（nano_banana_2_lite）、下書きには Z Image を使用します。

動画：

• トピック、ストーリー、またはドキュメントからナレーション付きの解説動画を一式作成 → 汎用動画生成ではなく、higgsfield-video-explainer を使用してください。
• すべての広告／コマーシャル／ブランド広告動画 → Marketing Studio（詳しくは後述の Marketing Studio を参照）
• スケッチやタイムスタンプを使って既存の動画を編集する、または別のアスペクト比にリフレームする → モデルではなくワークフロー（draw_to_video または reframe）を使用します。references/workflows.md を参照してください。
• その他すべてのデフォルト → Seedance 2.5（seedance_2_5）：マルチショット、アイデンティティの一貫性、動きの多い動画、画像から動画への生成、編集、延長に対応し、長さは 4～30 秒です。モードは t2v／omni_reference／video_edit／video_extension です。開始／終了フレームを含む参照入力には omni_reference を使用してください。t2v はメディア入力を受け付けません。最大 1080p に対応します。別のモデルのスキーマのほうが単純に見えても、ダウングレードしないでください。
• 4K を求められた場合 → Seedance 2.0（seedance_2_0）を使用し、切り替えた理由を伝えてください。
• より安価または高速なものを求められた場合 → Kling 3.0 Turbo（kling3_0_turbo）、Veo 3.1 Lite、または Seedance 1.5 Pro を使用します。
• ユーザーがモデルを指定した場合 → 指定されたものを使用します。例：Cinema Studio 4.0（cinematic_studio_video_4_0）、Kling 3.0、Veo 3.1、Gemini Omni Flash（gemini_omni）、Grok Video 1.5（grok_video_v15：--start-image または --image を 1 つ、長さは 2～15 秒、参照メディアなしの場合は最大 1080p）。

動画分析：

• 完成した動画のフック、バイラルの可能性、注目度、視聴維持率、または注意散漫のリスクを評価する → Virality Predictor（brain_activity）。これはテキストのスコア／レポートを返す動画分析モデルであり、メディアを生成するものではありません。

3D：

• プレイ可能なゲーム内の 3D アセット、またはゲーム全体のアセットシステム → higgsfield-websites（ゲームのプロダクトタイプ）を使用してください。
• 1 枚以上の商品／オブジェクトの参照画像から実際の 3D メッシュ／モデル／GLB を作成する → Multi-Image to 3D（multi_image_to_3d）。--image を繰り返して 1～4 枚の画像を渡してください。アセットにテクスチャが必要な場合は --should_texture true を使用します。3D レンダリング画像だけを求められた場合は、代わりに画像モデルを使用してください。 オーディオ:
• オーディオ生成のデフォルト → Seed Audio 1.0 (seed_audio)。 テキストからオーディオ、効果音、環境音、フォーリー、インパクト音、環境オーディオ、音声風の生成、音楽的なオーディオに使用します。--prompt が必須です。オプションの --audio-references/--image-references は、ユーザーが参照を提供した場合にのみ使用してください。
• Sonilo Music (sonilo_music) は、ユーザーが明示的に Sonilo を求めた場合、またはその専門的な音楽モデルが必要な場合にのみ使用します。--prompt と --duration が必須で、オーディオを返します。
• Mirelo Text to Audio (mirelo_text_to_audio) は、ユーザーが明示的に Mirelo を求めた場合、またはそのレガシーな SFX モデルが必要な場合にのみ使用します。--prompt と --duration が必須で、オーディオを返します。

higgsfield generate create に渡す実際の --model ID については、higgsfield model list --json | jq を実行して表示名を ID にマッピングしてください。完全な表については references/model-catalog.md を参照してください。

2. メディア入力はそのままフラグに渡します。 メディアフラグはローカルファイルパスまたは UUID を受け付けます。CLI はパスを自動アップロードし、UUID についてはジョブかアップロードかを自動判別します。事前アップロードは不要です。各モデルは受け付けるメディアロールまたは *_references パラメータを宣言しています。詳細は references/media-inputs.md を参照してください。
3. すばやく検証します。 パラメータが不明な場合は、higgsfield model get <jst> --json を一度実行し、必要なものだけを渡してください。古いモデルにフォールバックする前に、優先するモデルを検証してください。それ以外の場合はスキーマのデフォルトを使用します。サーバーは致命的でない強制変換（例: aspect_ratio=99:99 → 最も近い一致）に対して adjustments を返し、宣言されたパラメータの無効な値に対しては構造化されたエラーを返します。
4. 一度に送信して待機します。 higgsfield generate create <jst> [--prompt "..."] [media flags] [param flags] --wait。終了ステータスまでブロックし、結果を stdout に出力します。調整可能項目: --wait-timeout 20m（デフォルト 10m）、--wait-interval 5s（デフォルト 3s）。Virality Predictor はプロンプトを必要としません。--video を渡してください。
5. 配信します。 生成されたメディアと 3D アセットについては、主要な結果の URL と 1 行の要約（モデル、動画の場合は再生時間、3D の場合は GLB/アセット URL）を送信します。Virality Predictor については、スコア、ビジネス上の解釈、および Open report リンクを配信します。通常のチャット出力では、Virality Predictor の .glb、.bin、リージョンテーブルの内部情報を表示しないでください。

後で確認または再実行するには、higgsfield generate list --json と higgsfield generate get <id> --json が振り返りに使用できます。--wait を付けずに開始したジョブに再び参加する必要がある場合は、higgsfield generate wait <id> も引き続き利用できます。

ワークフロージョブについては、higgsfield generate workflow <workflow_name> ... --wait を使用します。コストの構文は higgsfield generate cost workflow <workflow_name> ... です。詳細は references/workflows.md を参照してください。

メディアフラグ

フラグ	目的	受け付けるモデル
--image <path-or-id>	参照画像	ほとんどの画像モデル、grok_video_v15、multi_image_to_3d、seedance_2_0、seedance_2_5、veo3、marketing_studio_video
--start-image <path-or-id>	画像から動画へのトランジションの最初のフレーム	grok_video_v15、kling3_0、kling3_0_turbo、kling2_6、veo3_1、seedance_2_0、seedance_2_5、marketing_studio_video
--end-image <path-or-id>	トランジションの最後のフレーム	kling3_0、seedance_2_0、seedance_2_5、marketing_studio_video
--video <path-or-id>	参照または解析対象の動画	seedance_2_0、seedance_2_5、brain_activity
--audio <path-or-id>	参照オーディオ（リップシンク、サウンドトラックのマッチング）	seedance_2_0、seedance_2_5（参照入力。出力オーディオの生成とは異なります）

参照配列モデルでは、明示的なフラグは --image-references、--video-references、および --audio-references です。--image、--video、--audio は、スキーマがこれらのパラメータを公開している場合の短縮エイリアスです。

各フラグは、ローカルファイルパス（自動アップロード）または UUID（higgsfield upload create によるアップロード ID、または以前のジョブ ID）のいずれかを受け付けます。各モデルは独自のメディアロールまたは *_references パラメータを宣言しています。完全な表については references/media-inputs.md を参照してください。

共通パラメーター

フラグはモデルのスキーマにそのまま渡されます。higgsfield model get <jst> を使って確認してください。

higgsfield generate create gpt_image_2_5 --prompt "neon city at dusk" --aspect_ratio 16:9 --resolution 2k --wait
higgsfield generate create nano_banana_flash --prompt "anime character concept, expressive pose" --image ./ref.png --wait
higgsfield generate create seedance_2_5 --prompt "camera dollies in" --mode omni_reference --start-image ./first.png --duration 12 --resolution 1080p --wait
higgsfield generate create grok_video_v15 --prompt "cinematic handheld shot, neon rainy street" --start-image ./image.png --duration 5 --resolution 720p --wait
higgsfield generate create text2image_soul_v2 --prompt "..." --soul-id <soul_ref_id> --quality 2k --wait
higgsfield generate create multi_image_to_3d --image ./front.png --image ./side.png --should_texture true --wait
higgsfield generate create seed_audio --prompt "cinematic rain ambience with distant thunder" --wait
higgsfield generate create sonilo_music --prompt "cinematic synthwave track" --duration 12 --wait
higgsfield generate create mirelo_text_to_audio --prompt "glass breaking in a large hall" --duration 4 --wait
higgsfield generate create brain_activity --video ./ad.mp4 --wait

機械可読な出力（パイプラインの連結やエージェントのコンテキストなど）が必要な場合は、--json を追加してください。--wait --json を指定すると、最終的なジョブオブジェクトの配列が返されます。--wait を指定しない場合は、ジョブ ID が返されます。Virality Predictor は未加工の分析結果とレンダリング成果物をジョブのパラメーターに保存しますが、デフォルトのテキスト出力はスコアと「レポートを開く」のみにしてください。

標準入力のプロンプト：echo "..." | higgsfield generate create z_image --wait。

Soul の画像品質：text2image_soul_v2 と soul_cinematic では、--quality 1.5k または --quality 2k を指定してください。これらは UI 向けの品質区分です。バックエンドでは、選択した --aspect_ratio に応じて 720p／1080p とモデル固有の寸法にマッピングされます。soul_location には品質セレクターがなく、アスペクト比ごとに固定の寸法が使用されます。

Soul のスタイルプリセット：text2image_soul_v2 は --style_id <uuid> を受け付けます。厳選されたスタイルの一覧は higgsfield preset list soul-v2 で確認し、選択した ID を指定してください。--style_id は --soul-id と組み合わせられますが、画像リファレンスとは組み合わせられません。soul_cinema_studio も --style_id を受け付けます。

マーケティングスタジオ

ブランド画像／動画の生成：アバターと商品に、任意のセットアップ用フック／設定、および広告スタイルのモードを組み合わせます。モデル marketing_studio_video と marketing_studio_image を使用してください。

概念

• アバター — プレゼンターの顔です。厳選された preset（higgsfield marketing-studio avatars list で一覧を表示）または custom（higgsfield marketing-studio avatars create でアップロードした写真）を使用します。UGC モードでは、ブリーフに人物が明確に記載されていればアバターは任意です。バックエンドが Soul Character を自動的に作成できます。ユーザーが特定のプレゼンターを希望する場合は、アバターを指定してください。
• 商品 — タイトルとリファレンス画像を持つブランド商品です。URL からインポートする（higgsfield marketing-studio products fetch --url ...）か、アップロードした画像から作成します（higgsfield marketing-studio products create）。
• Webproduct — App Store／ウェブページ版です。App Store の URL を取得すると、自動的にこの形式へルーティングされます。
• フック — 再利用可能な導入の切り口／広告フックです。higgsfield marketing-studio hooks list で一覧を確認できます。フックのテキストはユーザーのプロンプトの先頭に追加されます。--prompt を置き換えるものではありません。
• 設定 — 再利用可能な環境／シーンのコンテキストです。higgsfield marketing-studio settings list で一覧を確認できます。
• 広告リファレンス — アバターや商品に関連付けられる、再利用可能な参考動画です。アップロードした動画（--video-input <upload_id>）または以前の生成ジョブ（--job <job_id>）から作成します。higgsfield marketing-studio ad-references list で一覧を確認できます。references/marketing-ad-references.md を参照してください。
• ブランドキット — 画像生成で再利用できるよう、ブランドのアイデンティティ（名称、ロゴ、メイン画像、色、フォント、トーン）をまとめたものです。ウェブサイト URL を渡して作成します（higgsfield marketing-studio brand-kits fetch --url https://… --wait）。references/marketing-brand-kits.md を参照してください。
• 広告フォーマット — 生成画像のビジュアル構成（headline、bullet-points など）を決めるプリセットです。読み取り専用で、higgsfield marketing-studio ad-formats list から一覧を確認できます。dtc-ads generate では必須の入力です。

検出コマンド

ユーザーが既存の項目を尋ねた場合は、次の正確な一覧表示コマンドを使用してください。

higgsfield marketing-studio avatars list --json
higgsfield marketing-studio products list --json
higgsfield marketing-studio hooks list --json
higgsfield marketing-studio settings list --json
higgsfield marketing-studio ad-references list --json
higgsfield marketing-studio brand-kits list --json
higgsfield marketing-studio ad-formats list --json

--hook_id と --setting_id は marketing_studio_video のみでサポートされています。marketing_studio_image には渡さないでください。

UX ルール（追加）

• フェーズごとに質問は1つにします。商品、アバター、モードを最初にまとめて尋ねないでください。
• 2つの広告アプローチは併用できません。 ユーザーが広告の参考動画を提供する（参照動画主導）か、フック／設定のブロックを選ぶ（ブロック構成）のどちらか一方です。両方を使うことはできません。広告の参考動画が選択されている場合、フック／設定を提案しないでください。フック／設定が選択されている場合、広告の参考動画を添付するよう提案しないでください。
• 広告参考動画のソース。 有効な入力は、ローカル動画ファイル（higgsfield upload create ... --video でアップロード）または過去の動画ジョブのみです。それ以外が提供された場合は、ローカルファイルを尋ねてください。
• dtc-ads の広告フォーマットは必須です。 必ず ad-formats list から選ぶようユーザーに尋ねてください。自動のデフォルト設定はありません。CLI とサーバーのどちらも、--format-id がない呼び出しを拒否します。
• dtc-ads の任意の入力。 ブリーフで必要とされている場合は、アバター、商品、参考メディアを提案してください。ユーザーが選んだものだけを添付します。

ワークフロー — クイック広告動画

1. 商品を取得します。
   • 既存の商品 → higgsfield marketing-studio products list --json
   • URL → higgsfield marketing-studio products fetch --url <url> --wait（インポートが完了するまでポーリングします）
   • ローカル画像 → higgsfield upload create <photo>...、続いて higgsfield marketing-studio products create --title "..." --image <id>... 商品 ID を記録します。--hook_id を使用する場合は、--product_ids も渡すことを強く推奨します。フックは商品へ話題を移すよう設計されており、商品の文脈がないとうまく機能しません。
2. 必要に応じてアバターを選びます。
   • デフォルト：higgsfield marketing-studio avatars list からブランドのトーンに合うプリセットを選びます。
   • カスタム：higgsfield marketing-studio avatars create --name "..." --image <upload_id>。 UGC モードでは、特定のプレゼンターが不要で、ブリーフに人物が登場する場合、--avatars は省略できます。バックエンドが Soul Character を合成できます。
3. 必要に応じて設定項目を選びます。
   • フック：higgsfield marketing-studio hooks list --json
   • 設定：higgsfield marketing-studio settings list --json 選択した ID は、marketing_studio_video の場合に限り、--hook_id <hook_id> および --setting_id <setting_id> として渡します。ユーザーが同じ表現を強調したいと明示的に希望しない限り、フックのプロンプトを --prompt にコピーしないでください。
4. 必要に応じてモードを選びます。 デフォルトは ugc です。--hook_id があるからといって --mode を指定する必要はありません。現在の他のスラッグ：ugc_how_to、ugc_unboxing、product_showcase、product_review、tv_spot、wild_card、ugc_virtual_try_on、virtual_try_on。フック／設定を使用できるのは ugc、ugc_how_to、ugc_unboxing、product_review、ugc_virtual_try_on のみです。他のモードでは --hook_id／--setting_id を渡さないでください。references/marketing-modes.md を参照してください。
5. 生成します（ワンショット）。

   PRODUCT_IDS_JSON=$(mktemp)
   AVATARS_JSON=$(mktemp)
   printf '["<product_id>"]' > "$PRODUCT_IDS_JSON"
   printf '[{"id":"<avatar_id>","type":"preset"}]' > "$AVATARS_JSON"
   
   higgsfield generate create marketing_studio_video \
     --prompt "..." \
     --avatars @"$AVATARS_JSON" \
     --product_ids @"$PRODUCT_IDS_JSON" \
     --mode ugc \
     --duration 15 \
     --resolution 720p \
     --aspect_ratio 9:16 \
     --wait
   

   設定用のフック／設定が選択されている場合は、--hook_id <hook_id> および／または --setting_id <setting_id> を追加します。 product_ids と avatars は JSON 配列です。@/path/to/file.json を使って渡してください。--product_ids に UUID のみを渡さないでください。 解像度は 480p、720p、1080p のいずれかです。アスペクト比は auto／21:9／16:9／4:3／1:1／3:4／9:16 のいずれかです。ここでは --generate-audio true がサポートされています（デフォルトは false）。--wait を指定すると完了まで待機します。長時間の広告生成では --wait-timeout 30m に延長してください。
6. 成果物を渡します。 URL と1行の概要（モード、長さ）を提示します。

Click-to-Ad ショートカット（URL 主導）

ユーザーが商品 URL を提示し、マーケティング動画を一度に作成したい場合：

# 1. Trigger fetch (returns the product id, import runs in the background)
higgsfield marketing-studio products fetch --url https://shop.example.com/sneakers --wait

# 2. Generate the marketing video against the same URL — backend reuses the entity
higgsfield generate create marketing_studio_video \
  --url https://shop.example.com/sneakers \
  --mode ugc \
  --duration 15 \
  --aspect_ratio 9:16 \
  --wait

バックエンドは URL を使って重複を排除するため、繰り返し実行しても再取得せず、既存のエンティティを再利用します。

ワークフロー — マーケティング画像

上記と同じですが、marketing_studio_image モデルを使用します。

higgsfield generate create marketing_studio_image \
  --prompt "..." \
  --aspect_ratio 1:1 \
  --resolution 2k \
  --wait

Virality Predictor の動画スコアリング

ユーザーが完成した動画をビジネス向けクリエイティブとして評価したい場合は、Virality Predictor（brain_activity）を使用します。評価対象は、フックの強さ、バイラルの可能性、注目度、視聴維持率、またはコンテンツや商品がどれだけ集中を保ち、注意散漫を最小限に抑えられるかです。「Virality Predictor」はユーザー向けの機能名として扱います。brain_activity は CLI／job_set_type にすぎません。

higgsfield generate create brain_activity --video ./creative.mp4 --wait

結果はテキストであり、画像や動画は生成されません。総合スコア、フックのピーク秒、維持スコア、最も強い／弱い区間、レポート URL があればそれも報告します。クリエイティブのテストにおける客観的な注目度の指標として解釈してください。Visual／Auditory／Language／Attention のスコアが高いほど、刺激と集中が強いことを示します。Default Mode は低いほど良く、マインドワンダリングが少ないことを示します。

CLI には、https://<app-domain>/apps/virality-predictor?resultJobId=<job_id> のようなレポートを開く URL が表示されます。ビジュアルレポートを確認できるよう、この URL を送ってください。brain_example_url、vertexMapBinaryUrl、vertexMapUrl などの生のアーティファクト URL は実装の詳細です。ユーザーが生データや実装の詳細を求めた場合にのみ言及してください。

適切な回答例：

Overall score: 44/100
Peak hook: 49% at 1s
Sustain: 89%
Strongest region: Visual Cortex
Risk: Default Mode is high, which can indicate mind-wandering.

Open report: <report_url>

エラー

• Missing required params: prompt → ユーザーがプロンプトを指定していません。プロンプトを尋ねてください。
• Missing required params: medias on brain_activity / Virality Predictor → --video <path-or-id> を使って、動画を正確に 1 つ渡してください。
• Invalid values: aspect_ratio=99:99 (allowed: ...) → enum 値が無効です。許可されている値から選んでください。
• Unknown params: foo → スキーマでそのフラグは受け付けられません。higgsfield model get <jst> を確認してください。これが hook_id または setting_id で発生した場合、選択したモデル／job_set_type は Marketing Studio のセットアップ項目に対応していません。
• Session expired → higgsfield auth login を実行してください。

詳しくは references/troubleshooting.md を参照してください。

リファレンスドキュメント

必要に応じて読み込んでください。

• references/model-catalog.md — タスクに適したモデルの選び方
• references/workflows.md — draw_to_video と reframe のワークフロー生成
• references/prompt-engineering.md — 効果的なプロンプトの作成
• references/media-inputs.md — 画像／動画／音声の参照フローと Virality Predictor による動画分析
• references/troubleshooting.md — よくあるエラーと解決方法
• references/marketing-avatars.md — プリセットアバターとカスタムアバター
• references/marketing-products.md — URL の取得と商品の手動作成
• references/marketing-setup-items.md — フック／設定の検出と使用方法
• references/marketing-ad-references.md — 広告の参照動画（作成／一覧表示／取得）
• references/marketing-brand-kits.md — ブランドキット（URL から取得、一覧表示、取得）
• references/marketing-dtc-ads.md — DTC Ads Engine（dtc-ads generate）
• references/marketing-modes.md — Marketing Studio の全モード