image-layer-alignment-validator

画像レイヤー配置検証ツール

このスキルを使って、2つの画像レイヤーを同じシーンまたは被写体として合成できるかを確認します。目的は一般的な画像批評ではなく、ベースレイヤーとリビールレイヤーの空間的な互換性を判断することです。

モード

• compare：2つのローカル画像ファイルを分析し、視覚的な成果物とレポートを生成します。
• diagnose：既存のレポートやスクリーンショットを調べ、リビールやモーフの位置がずれて見える理由を説明します。
• advise：測定したずれを、移動、拡大・縮小、トリミング、再生成、または許容するという具体的な修正案に変換します。
• threshold：厳密な製品・ポートレート用途と、より許容度の高いクリエイティブなリビール効果に合わせて、許容しきい値を調整します。

ワークフロー

1. 対象のレイヤーがベースとリビール／後のレイヤーのちょうど2つであることを確認します。

2. 特に指定がない限り、すべての分析をローカルで行います。ユーザーから明示的な依頼がない限り、非公開画像を外部サービスにアップロードしないでください。

3. ローカル画像のパスがある場合は、scripts/compare_layers.py を実行します。

   python3 $CODEX_SKILLS_DIR/image-layer-alignment-validator/scripts/compare_layers.py \
     --base /path/to/base.png \
     --reveal /path/to/reveal.png \
     --out /path/to/alignment-output
   

4. 判定を伝える前に、生成された成果物を確認します。このスクリプトは決定論的な前景／ジオメトリのヒューリスティックです。意味的な判断も引き続き必要です。

5. メインの被写体が曖昧な場合は、references/subject-taxonomy.md を読み、選んだ主な被写体を明示します。

6. references/alignment-rubric.md を使って配置を評価します。

7. 測定したずれと、具体的な次の対応を報告します。

エビデンス成果物

比較スクリプトは次のファイルを出力します。

• alignment-report.md：人が読める形式の指標、判定、修正案。
• alignment-metrics.json：寸法、ボックス、ずれ、IoU、判定を含む機械可読形式のデータ。
• annotated-base.png：ベースレイヤー上で検出した主・副ボックス。
• annotated-reveal.png：リビールレイヤー上で検出した主・副ボックス。
• side-by-side.png：ボックス付きの視覚的な比較。
• overlay.png：すばやく確認できるよう、ベースにリビールをブレンドした画像。
• difference.png：増幅したピクセル差分マップ。

判定ルール

• 測定された主な被写体のボックスは、真実ではなくエビデンスとして扱います。目視で別の主要オブジェクトが明らかに見つかった場合は、測定結果を差し替えます。
• キャンバスサイズが異なる場合でも比較できるよう、判定には正規化された測定値を優先します。
• カーソルリビールやマスクリビールでは、通常、主な被写体の基準を背景より厳しくします。背景、照明、テクスチャ、小さなアクセサリーの違いは、ペアを不合格にせず変更できる場合があります。
• 想定されるリビール領域内で被写体の中心のずれが見える場合は、フロントエンド作業に進む前に画像を修正することを推奨します。
• リビール画像の被写体が実際に異なる場合は、CSS／キャンバスの調整で隠そうとしないでください。

安全性とプライバシー

• 特に指定がない限り、ローカル画像はローカルで処理します。
• ユーザーから明示的な依頼がない限り、非公開画像、クライアント画像、顔画像、個人識別画像、未公開のクリエイティブ画像を外部サービスにアップロードしないでください。
• 元画像を上書きしないでください。レポートや派生成果物は、別の出力ディレクトリに書き込みます。
• 再生成を推奨する場合は、非公開画像の詳細を再利用可能なスキルファイルに埋め込まず、意図するジオメトリ上の制約を説明します。

検証と評価

• 新しいしきい値を信頼する前に、代表的なペアを使ってスクリプトを検証します。
• 判定を返す前に、alignment-report.md と少なくとも1つの視覚的な成果物を確認します。
• 前景検出に失敗した場合は、inconclusive も妥当な結果として扱います。
• 厳密な効果では、移動、トリミング、拡大・縮小、または再生成を行った後にスクリプトを再実行します。
• 配置が揃ったペア、わずかな被写体のずれ、異なるキャンバスサイズ、無関係な被写体のリビールを含む例で、このスキルをフォワードテストします。

出力形式

次の形式で返します。

Verdict: aligned | minor drift | misaligned | different subject | inconclusive

Evidence:
- Primary subject: ...
- Center drift: ... px (... normalized)
- BBox IoU: ...
- Scale delta: ...
- Secondary-object notes: ...

Action:
- ...

Artifacts:
- /absolute/path/alignment-report.md
- /absolute/path/side-by-side.png
- /absolute/path/overlay.png

リソース

• 主な被写体と副次的なオブジェクトの定義を判断する場合は、references/subject-taxonomy.md を読みます。
• 出力を評価したりしきい値を調整したりする場合は、references/alignment-rubric.md を読みます。
• ローカルでの決定論的なエビデンスには、scripts/compare_layers.py を使います。