muapi-multi-angle-reshoot について
LLM が muapi を実行するスキルで、被写体を生成し、6 種類のカメラアングルで描画します。任意の参照画像を使い、被写体の一貫性を保ったバリエーションを作れます。
主な機能
- 01ベースとなる被写体画像の生成
- 026 種類のカメラアングルを作成
- 03任意の参照画像に対応
- 04マルチアングル画像一覧の提示
活用シーン
- 01シーンの異なる視点の検討
- 02製品や人物のアングル違いの作成
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/ samuraigpt/ generative-media-skills --skill muapi-multi-angle-reshootインストール後、Claude Code で/muapi-multi-angle-reshootを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
マルチアングルでの撮り直し
被写体やシーンの一貫したアイデンティティとディテールを保ちながら、魚眼、俯瞰、ローアングル、マクロなど、ドラマチックな複数のカメラアングルで再レンダリングします。
入力
| 名前 | 種類 | 必須 | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|---|---|
subject_description | text | はい | — | 被写体またはシーンの説明(例:「ノートパソコンを持った黒いスーツ姿のプロフェッショナルな女性」)。 |
reference_image | image_url | いいえ | — | アングル間の一貫性を保つための任意の参照画像です。 |
手順
フェーズ A — 被写体の確定
{{reference_image}} が指定されていない場合は、ベースとなる被写体を作成するため、1 つのステップでプランを実行します。
- 被写体の生成 —
muapi image generate(model=nano-banana-pro):- プロンプト:
{{subject_description}} の高品質でプロフェッショナルな写真。クリーンなスタジオ照明、シャープなフォーカス、リアルな質感、シネマティックな品質。 - アスペクト比:3:4 または 1:1
- プロンプト:
ベース画像をユーザーに提示し、承認を得ます。
フェーズ B — マルチアングルでの撮り直し
被写体が確定したら、muapi image edit(model=nano-banana-2-edit)を使って、リクエストされたアングルを生成するプランを実行します。フェーズ A で承認された画像を、すべてのステップの参照画像として使用します。
- バードアイビュー
- 参照:ベース画像
- プロンプト:
同じ被写体を真上から撮影した、ドラマチックなバードアイビュー。ハイアングルの視点、ワイドショット、見下ろす構図。服装、顔、背景の一貫性を正確に保つ。
- 魚眼レンズ
- 参照:ベース画像
- プロンプト:
同じ被写体を撮影した、歪みの大きな魚眼レンズ写真。超広角、湾曲した画面端、ドラマチックな遠近感、没入感のある雰囲気。服装と顔の一貫性を正確に保つ。
- ローアングル(ヒーローショット)
- 参照:ベース画像
- プロンプト:
被写体を見上げるローアングルの「ヒーローショット」。被写体が力強く堂々として見える構図。服装と顔の一貫性を正確に保つ。
- ダッチアングル
- 参照:ベース画像
- プロンプト:
同じ被写体を撮影した、スタイリッシュなダッチアングル(傾いた地平線)の写真。シネマティックで、やや不安を感じさせる、またはドラマチックな雰囲気。服装と顔の一貫性を正確に保つ。
- マクロクローズアップ
- 参照:ベース画像
- プロンプト:
被写体の特定のディテール(目、スーツの質感、ノートパソコンの特徴など)に焦点を当てた、極端なマクロクローズアップ。浅い被写界深度、驚くほど精細な描写。色と質感を正確に保つ。
- ワームズアイビュー
- 参照:ベース画像
- プロンプト:
地面の高さから被写体を真上に見上げるワームズアイビュー。ドラマチックな縦方向の遠近感。服装と顔の一貫性を正確に保つ。
バリエーションの生成後、マルチアングルのギャラリーをユーザーに提示します。フィードバックに基づいて、特定のアングルだけを生成することも提案できます。
トリガーキーワード
multi angle、photo reshoot、change camera angle、fish eye view、birds eye view、low angle shot、macro photography、camera perspective
実行エージェント向けの注意事項
- このレシピは LLM によってオーケストレーションされます。各フェーズを読み、ユーザーから不足している入力を収集してから、
muapiCLI コマンドを呼び出してください。MUAPI_API_KEYが設定されていない場合は、最初にmuapi auth configureを使用してください。 - まだ CLI エイリアスのないモデル ID の場合は、
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/<endpoint> -H "x-api-key: $MUAPI_API_KEY" -H 'content-type: application/json' -d '{...}'を使って生のエンドポイントにフォールバックし、muapi predict wait <request_id>でポーリングしてください。 - 各呼び出しを実行する前に、
{{input_name}}プレースホルダーをユーザーの実際の入力に置き換えてください。
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