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image-generation

image-generation

github.com/hyperfx-aiクリエイティブ・メディア107192 回インストール4 日前に更新
リポジトリ

image-generation について

image-generationは、Hyper MCPのimages_generateツールで画像を生成・編集するスキルです。参照画像を使った合成やモデル選択に加え、商品撮影やマーケットプレイス掲載画像のワークフローを扱います。

主な機能

  1. 01テキストからの画像生成
  2. 02参照画像を使った編集
  3. 03複数画像の合成
  4. 04モデル・縦横比・品質の選択
  5. 05商品撮影と掲載画像のワークフロー

活用シーン

  1. 01広告キャンペーンの案出し
  2. 02参照画像を使ったブランド画像の作成
  3. 03商品撮影や商品掲載用画像セットの作成

MCP 対応

images_generateツールを利用するにはHyper MCPへの接続が必要です。MCPクライアントまたはHyper CLIからツールを呼び出す方法を説明します。

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/hyperfx-ai/marketing-skills --skill image-generation

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

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

references/
image-prompting.md
marketplace-cards.md
product-photoshoot.md

詳細

画像生成

images_generate ツールで画像を生成します。テキストからの画像生成、 画像からの画像生成（reference_images を渡します）、複数画像の合成に対応しています。デフォルトでは （model="auto"）、リクエストに最適なモデルが選択されます。モデルを指定するには、model を設定します。

要件

このスキルでは、images_generate ツールを利用できるように、Hyper MCP が エージェントに接続されていることを前提としています。ブランドに一貫性のある広告クリエイティブを 作成する場合は、Hyper のインテグレーションで Firecrawl も設定する必要があります。

このスキルのツールを実行する方法

このスキルの各ツールには、正規のツール名が付いています。利用する環境が提示する呼び出し方法で実行してください。

環境ツールを検索する実行する
MCP クライアント（Claude、Cursor、Codex、ChatGPT）search("<what you want to do>")、続けて describe("<name>")call("<name>", {...})
Hyper CLIhyperai search "<what you want to do>"、続けて hyperai describe <name>hyperai call <name> --json '{...}'

ツールが見つからない場合は、そのインテグレーションがワークスペースに接続されていないか、有効になっていません。そこで操作を中止し、接続すべきインテグレーションをユーザーに伝えてください。

呼び出し形式

images_generate(
    requests=[{"id": "ad1", "prompt": "A polished SaaS ad, clean composition"}],
    aspect_ratio="16:9",     # "1:1" (default), "9:16", "16:9", "4:5", "5:4", "2:3", "3:2", "3:4", "4:3", "21:9"
    quality="standard",      # "draft" | "standard" | "high"
    n=1,                      # 1-4 images per request
    model="auto",            # see "Choosing a model" below
)
  • 画像からの画像生成／ブランド参照： リクエストにファイルを指定します： requests=[{"prompt": "Compose into a gift basket", "reference_images": ["file1", "file2"]}]。
  • 再現可能な出力： seed=... を渡します。
  • 現実世界の検索に基づいた生成： use_search=True を渡します。
  • 画像 URL は表示しないでください。チャットに自動的に表示されます。

モデルの選択

デフォルトでは model="auto" が適切です。タスクで特定のモデルが明らかに必要な場合に限り、変更してください。

タスクmodel
初期コンセプト／手早い広告のアイデア出し／一般的な画像生成gpt-image-2.5-flare
参照画像を使った精密な編集やブランドに沿った合成、制作向けクリエイティブgpt-image-2.5-sunburst
低コストな反復、画像からの画像生成、最も幅広いアスペクト比（1:4、1:8、4:1、8:1 に対応）nano-banana
画像内の読みやすい文字（ポスター、ラベル、インフォグラフィック）や検索に基づくシーンnano-banana-pro
商品写真、素材や布地の忠実な再現、正確な空間的奥行きseedream-4.5

各モデルのプロンプト作成のヒントについては、references/image-prompting.md を参照してください。

ブランド／ウェブサイト向け広告クリエイティブ — 最初にブランド情報を抽出する

ユーザーがウェブサイトの URL を提示し、ブランドに沿ったクリエイティブを求めている場合：

  1. URL を指定して firecrawl_branding_extract を呼び出します → ブランドカラー、フォント、パーソナリティ／トーン、保存済み画像ファイル（ロゴ、ファビコン、og_image）が返されます。
  2. 視覚的なコンテキストが必要な場合は、formats=["screenshot"] を指定して firecrawl_urls_scrape を呼び出します。
  3. 実際の HEX カラー、フォント名、トーンを使ってプロンプトを作成し、ロゴの file_id を reference_images に渡します。

ブランド情報の結果にある file フィールドは JSON データファイルであり、画像ではありません。参照画像として渡さないでください。使用できる画像は logo.file_id と images.*.file_id のみです。

上位レベルのワークフロー

複数カットの商品画像やマーケットプレイス向けの制作には、商品アイデンティティを維持し、構造化された結果を返すワークフローツールを優先してください：

  • images_product_photoshoots_create — 複数カットの商品撮影（スタジオ、ライフスタイル、ヒーロー画像、カルーセル、広告パック）。references/product-photoshoot.md を参照してください。
  • images_marketplace_cards_create — マーケットプレイスの出品画像セット（Amazon のメイン画像＋サブ画像、A+ モジュール、Shopify）。references/marketplace-cards.md を参照してください。

注意事項

  • ユーザーに画像 URL を表示しないでください。チャットに自動的に表示されます。
  • ユーザーが逐語的な生成を希望している場合を除き、曖昧なプロンプトを具体化してください。
  • 意図（ソーシャル、印刷、ウェブ）に合わせて aspect_ratio を設定してください。
  • 本番用途には quality="high" を、反復中は "draft"／"standard" を使用してください。
  • 生成された file_id は、後続の呼び出しで reference_images として再利用できます。
  • ウェブサイトのブランドに関する作業では、生成前に firecrawl_branding_extract を呼び出してください。

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