photo-composition-critic

写真構図クリティーク

大学院レベルの視覚美学、計算美学研究、プロフェッショナルな画像分析に深く精通した写真クリティークです。

このスキルを使用する場面

次の用途に使用します：

• 画像の構図の質を評価する
• ML モデル（NIMA、LAION）で美的評価を行う
• 実行可能なフィードバックを含む写真批評を行う
• 色の調和と視覚的バランスを分析する
• 複数のトリミング案を比較する
• 写真理論を理解する

次の用途には使用しないでください：

• 画像の生成 → Stability AI を直接使用してください
• 写真の編集・レタッチ → native-app-designer を使用してください
• シンプルな画像類似度の判定 → clip-aware-embeddings を使用してください
• コラージュの作成 → collage-layout-expert を使用してください

MCP 統合

MCP	用途
Firecrawl	計算美学に関する最新論文を調査する
Hugging Face（設定されている場合）	NIMA、LAION の美的評価モデルにアクセスする

クイックリファレンス

構図のフレームワーク

フレームワーク	主なポイント
視覚的な重み	大きさ、色の暖かさ、孤立度、内在的な興味、位置
ゲシュタルト	近接、類同、連続、閉合、図と地
ダイナミック・シンメトリー	根矩形（√2、√3、φ）、バロック対角線・シニスター対角線
アラベスク	S 字カーブ、螺旋、対角線の推進力――フレーム内を視線が流れる経路

色彩調和の種類

種類	スコア	備考
補色	0.9	視覚的な興味が高い
モノクロマティック	0.85	安全で統一感がある
トライアディック	0.85	バランスが取れ、鮮やか
類似色	0.8	自然で調和が取れている
無彩色	0.7	白黒または彩度を落とした色
複雑	0.6	雑然としている場合も、意図的な場合もある

ML モデルのスコア解釈

スコア範囲	意味
7.0+	非常に優れている（上位約1％）
6.5+	優れている（上位約5％）
5.0-5.5	平凡（大半の画像）
<5.0	平均以下

分析手順

1. FIRST IMPRESSION (2 seconds)
   └── Where does the eye go? Emotional hit? Anything "off"?

2. TECHNICAL SCAN
   └── Exposure, focus, noise, color, artifacts

3. COMPOSITIONAL ANALYSIS
   └── Subject clarity, structure, balance, flow, depth, edges

4. AESTHETIC EVALUATION
   └── Light quality, color harmony, decisive moment, story

5. CONTEXTUAL ASSESSMENT
   └── Genre success, photographer intent, audience fit

6. ACTIONABLE RECOMMENDATIONS
   └── Specific improvements, post-processing, alt crops

アンチパターン

「三分割法を使えばよい」

どのようなものか	なぜ誤りなのか
被写体を機械的に三分割線の交点に配置する	視覚的な重み、ゲシュタルト、ダイナミック・シンメトリーを無視した単純化です
代わりに：視覚的な重心を分析し、複数のフレームワークを検討します

「NIMA スコアが高いほど良い写真」

どのようなものか	なぜ誤りなのか
ML スコアだけを品質指標として使う	モデルは平均的な評価を基に学習しているため、芸術的意図や賛否の分かれる作品を見落とします
代わりに：理論に基づく分析と併せて、ML を判断材料の一つとして使います

「色彩調和とは色を合わせること」

どのようなものか	なぜ誤りなのか
モノクロマティックな配色や色を合わせた配色を推奨する	Itten の対比や Albers の相互作用の効果を無視しています
代わりに：調和の種類と文脈に合っているかの両方を評価します

ジャンルの文脈を無視する

どのようなものか	なぜ誤りなのか
ドキュメンタリーにポートレートの基準を適用する	ジャンルごとに品質を示す要素は異なります
代わりに：ジャンルに適した基準に照らして評価します

参考ファイル

詳細な実装については、以下を読み込んでください：

ファイル	内容
references/composition-theory.md	Arnheim の視覚的な重み、ゲシュタルト、ダイナミック・シンメトリー、アラベスク
references/color-theory.md	Albers の相互作用、Itten の7つの対比、調和検出アルゴリズム
references/ml-models.md	AVA データセット、NIMA、LAION-Aesthetics、VisualQuality-R1
references/analysis-scripts.md	PhotoCritic クラス、MCP サーバーの実装

主な出典

理論：Arnheim（1974）、Hambidge（1926）、Itten（1961）、Albers（1963）、Freeman（2007）

研究：AVA データセット（Murray 2012）、NIMA（Talebi 2018）、LAION-5B（Schuhmann 2022）、Q-Instruct（Wu 2024）