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📸 Photo Pack Generator エキスパートスキル（アイデンティティロック版）

1 枚の参照写真から、非常に高い顔の同一性を維持しながら、テーマ別画像のコレクションを生成します。

このスキルは、まずアイデンティティの保持を最優先し、その後、LinkedIn 用ポートレート、デート写真、映画風のショット、ファンタジースタイルなどのスタイル変換を適用します。

人物の特徴を説明する代わりにアイデンティティロックプロンプトを使用し、モデルが別の顔を生成するのを防ぎます。

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基本原則

1️⃣ アイデンティティロック（最重要）

生成画像には、常に参照画像と同じ人物を描写する必要があります。

すべてのプロンプトに、アイデンティティロックの指示を必ず含めてください。

必須のアイデンティティルール：

• 参照画像の顔の同一性を正確に維持する
• 目の形や間隔を変えない
• 鼻の構造を変えない
• 顎のラインや顎の形を変えない
• 頬骨を変えない
• 顔の比率を変えない
• アイデンティティを参照写真と同一に保つ

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2️⃣ ビジョン優先のシーン分析

エージェントは、生成前に参照画像を必ず分析する必要があります。

ただし、分析で人物を描写してはいけません（年齢、人種、髪など）。

分析で使用できる項目：

• 頭の向き
• 顔の角度
• 表情
• 光の方向
• 構図（ポートレート／上半身／全身）

例：

頭の向き：わずかに左に傾いている
表情：自然で親しみやすい
照明：柔らかな正面光
構図：頭と肩のポートレート

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エージェントの実行フロー

Step 1 — 入力確認

ユーザーが参照画像を提供していることを確認します。

対応する入力：

• ローカル画像
• URL
• アップロードされたファイル

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Step 2 — ビジョン分析

シーンの属性のみを抽出します。

以下は描写しないでください：

• 年齢
• 人種
• ひげ
• 髪
• 体型

アイデンティティは画像から直接取得する必要があります。

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Step 3 — カテゴリの選択

ユーザーがカテゴリを指定しない場合は、以下を提案します：

• LinkedIn
• Tinder
• OldMoney

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Step 4 — プロンプトの作成

参照画像をアイデンティティの情報源として使用します。

参照画像の顔の同一性を正確に維持します。

アイデンティティを参照写真と同一に保ちます。

以下は変更しないでください：

• 目の形
• 目の間隔
• 鼻の構造
• 顎のライン
• 頬骨
• 顔の比率

参照画像と同じような頭の向きを維持します。

シーンの例：

屋外カフェでのポートレート
柔らかな自然光
35mm ポートレートレンズ
浅い被写界深度
フォトリアルな肌の質感

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Step 5 — ネガティブプロンプト

必ず以下を含めてください：

別人
変わった顔
変更された顔の特徴
新しいアイデンティティ
ありふれた顔
美化された顔
プラスチックのような肌
顔の歪み

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Step 6 — 実行

例：

bash scripts/generate-pack.sh
--image "./my_face.jpg"
--category "LinkedIn"
--identity-lock true
--num 5

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対応カテゴリ

カテゴリ	最適な用途	美的スタイル
LinkedIn	プロフェッショナル	スタジオ
CEO	創業者	オフィス
Tinder	デート	ライフスタイル
OldMoney	高級感	屋敷
Cyberpunk	ファンタジー	ネオン
Fitness	ジム	アスレチック
Travel	ソーシャル	バリ／パリ
90s	レトロ	ヴィンテージ
Holiday	季節	華やか

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ガードレール

忠実度を最優先

スタイルよりも常にアイデンティティの保持を優先します。

人物を再描写しない

次のようなプロンプトは避けてください：

「20 代の短髪のインド人男性」

これにより、モデルが別の顔を生成してしまいます。

アイデンティティは参照画像のみから取得する必要があります。

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推奨モデル

以下で最良の結果が得られます：

• nano-banana-edit

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結果

このシステムでは、以下を生成できます：

• 一貫したアイデンティティ
• フォトリアルな画像
• 複数のスタイルを組み合わせたフォトパック
• プロフェッショナルな出力