scenario-image-editing

シナリオ画像編集

概要

既存画像の編集は、ツールモデルに対する model_run です。入力ファイルは1つで、数値の調整項目がいくつかあり、1つ以上のアセットが出力されます。ほとんどの場合、プロンプトは不要です。新しい画像の生成、プロンプトによる編集、マスクを使ったインペインティングには scenario-image を使用します。映像に対する同様の効果には scenario-video-editing、レイヤーの重ね合わせには scenario-video-assembly（Image Studio）を使用します。接続と基本的なワークフローについては scenario を参照してください。ここに記載されている関連スキルが利用可能なスキルにない場合は、ユーザーにインストールを依頼してください（npx skills add scenario-labs/skills --skill <name>）。無人で進める場合は、ツールのスキーマを確認して作業を続行し、不足している点を明記してください。

クイックリファレンス

検索方法は2種類あります。ファミリーを参照するには、タグで search（target="models"、public=true）を使用します。単一のユーティリティは機能なので、recommend に capability="img2img" とユーザー自身の言葉で記したニーズを指定します。これにより、目的に特化したツールが示され、汎用エディターと価格を比較できます。汎用エディターだけでユーティリティのニーズに回答された場合は、ウォーターマークの行のように、filters={"tags": ["tool"]} を指定した search でツール名を検索してください。

ニーズ	方法
エフェクトファミリー	search、filters={"tags": ["Post Processing"]}（40件、画像と動画）
アップスケールまたは高画質化	search、filters={"tags": ["image-upscale"]}
切り抜き、リライト、レイヤー、ベクター	recommend：執筆時点では、各カテゴリで目的に特化したツールが、汎用エディターと比較した測定済みのコストとレイテンシに基づいてランク付けされて返されました。一方、search では、ランク付けに使える情報がないまま同じツールが返されました
ウォーターマーク、焼き込みテキスト	search、query="text remover"、名前で検索：執筆時点では、recommend はウォーターマークの削除に汎用の指示編集ツールを提示し、目的に特化した Photoroom Text Remover を見逃していました
タイル、シート	なし：model_scenario-image-slicer、model_scenario-grid-maker（固定のファーストパーティ ID。それぞれの用途に対応する各 Scenario 唯一の決定論的ツール）

以下のリフレーム ID は執筆時点での検索結果です。再検索してください。

エフェクト系

18 種類のエフェクトで入力形式は共通しており、必須の image ファイルと、1〜3 個の調整パラメーターで構成されます。ぼかし、色収差、カラー補正、クリスタライズ、キュビズム、彩度を下げる、ディゾルブ、覆い焼きと焼き込み、グローとブルーム、粒状感、3D カラー LUT、油絵化、パラボラ化、ポスタライズ、シャープ化、ソラライズ、色合い、ビネットです。

範囲はツールごとに異なり、事前には分かりません。model_schema_get によると、posterizeThreshold は 0〜1（デフォルトは 0.5）ですが、Color Correction の temperature、contrast、saturation は -100〜100、gamma は 0.2〜2.2 です。すべての調整パラメーターが数値とは限りません。Grain は 22 種類のプロファイル列挙値、色温度、ブール値を受け取り、強度の調整機能はありません。これらのプロファイルは強度ではなくルックであり、テクスチャを加える代わりに柔らかくなるものもあります。粒状感が加わったと決めつけず、入力と比較してください。Grain の grainColorTemp（2000〜10000）には、さらに注意すべき点があります。デフォルトの 6500 は中立ではなく、抑えた LUT 処理よりも強くフレームを暖色にし、黒を持ち上げます。そのため、テクスチャ処理の段階で、カラーグレーディングの段階で設定した内容がひそかに変わります。意図して設定し、元画像ではなくカラーグレーディング済みの入力と結果を比較してください。どちらの方向に調整すれば中立になるかは未検証なので、バッチ処理の前に 6500 の上下それぞれで 1 フレームずつ比較してください。デフォルト値も異なります。Color Correction は何も設定しなければ処理なし（何も設定しない場合、入力をそのまま返し、それでも課金されます）ですが、LUT と Posterize には見た目に影響するデフォルト値が用意されています。

lutStyle には 140 個以上の完全一致する文字列があり、そのうち 1 つにはスペースが含まれます（cgc_look_teal and orange）。再入力せず、スキーマからコピーしてください。接頭辞で分類されています。cgc_film_emulation_* と rec709_* はフィルムストックを再現し、cgc_log_to_rec709_* はログ映像を想定しているため、通常のレンダーに適用するとコントラストが過剰になります。リストの大半（cgc_look_*、pond5_*、distant_land_*、shutterstock_*）はルックパックです。接頭辞のないプリセットが 5 つあり、そのうちの 1 つである teal_orange はモデルのデフォルトです。lutStyle を未設定のままにすると、適用されるカラーグレーディングは中立ではなく、ティールとオレンジになります。

これらの処理は model_run 内で完了し、アセットを添えて status: "success" を返すため、jobs_wait は不要です。料金は一律です。執筆時点では、すべてのエフェクトのドライラン料金は入力サイズにかかわらず 1 CU でした（Resize Image は 2）。そのため、出力ピクセル数に応じて料金が変わるアップスケールとは異なり、エフェクト系全体では 1 回の dry_run で料金を確認できます。このスキル全体のパイプラインでは、1 回の実行で返された asset_id を次の実行に渡して処理を連鎖できます。処理順は、まず形状変更とアップスケール（次のセクションを参照）、次にカラーグレーディング、最後にテクスチャ処理です。粒状感とシャープ化は高周波エフェクトであり、後続のリサイズで補間されて失われるため、納品解像度で最後に適用します。LUT は解像度の影響を受けにくいため、どちらの段階でも適用できます。

アップスケーリングは調整パラメーターではなく、モデル系です

アップスケーラーは img2img モデルであり、プロンプトがまったく不要なものも多数あります。filters={"tags": ["image-upscale"]} で検索してください（執筆時点で 13 件）。忠実度重視のアップスケーラー（Topaz、Recraft Crisp）は、元の内容を保ちながらシャープにして拡大するため、出力を元の画像に忠実にしたい場合に適しています。クリエイティブ系（Magnific Creative、Clarity の 2 種類）は創造性の調整ダイヤルを備え、ディテールを生成して細部を描き直すことがあるため、元画像と比較してください。サイズの指定方法は model_schema_get で確認でき、モデルごとに異なります。倍率、目標解像度またはメガピクセル数、あるいは調整ダイヤルなしで image のみを指定する方法があります（2 倍〜16 倍、4K〜8K が一般的でしたが、上限を示すものではありません）。料金は出力ピクセル数に応じて決まります。バッチ処理の前に正確なサイズの料金を確認するには、model_run のトップレベルに dry_run=true を指定してください。parameters の中には指定しないでください。アップスケーリングは、上記のエフェクトとは異なり、model_run の待機時間の上限を超えることもあります。小規模な処理は status: "success" をインラインで返しますが、大規模な処理は status: "in_progress" と、jobs_wait に渡すジョブ ID を返します。jobs_wait は、返された pending_job_ids があればそれを job_ids として再度呼び出します。タイル化可能なテクスチャで継ぎ目を保護するものや、360 度パノラマで連続性を保つ専用バリアントもあります。scenario-textures と scenario-skyboxes を参照してください。

キャンバスを広げる方法は4種類あります

• Reframe（model_scenario-gemini-reframe）：aspectRatio の列挙値と resolution の段階（1K、 2K、4K）を指定するため、ピクセル単位の厳密な指定はできません。prompt は任意です。列挙値は 近似値です。4:5 を指定したところ、1856x2304（29:36）で返されたため、正確な比率にするには 後から Resize Image を適用します（fit: "cover" にすると、引き伸ばす代わりに端の細い部分を クロップします）。
• Smart Reframe（model_scenario-smart-reframe）：width と height は必須で、正確に指定 できます。画像内のテキスト、ブランドマーク、配色を保護します。textDensity: "DENSE" は かなり高くつきます。
• Photoroom Expand：最大4096までの正確な outputWidth と outputHeight に加えて、seed を 指定できます。
• Photoroom Uncrop：フレームの端で切れてしまった被写体を再構成します。

Resize Image（model_scenario-resize-image。固定のファーストパーティ ID です。Scenario にある 唯一の正確な寸法指定が可能なリサイズツールなので、検出しても ID を再確認するだけです）は、 これらとは異なります。ピクセルを width と height に合わせて拡大縮小します（片方だけを指定 すると比率を維持します）。キャンバスを新たに生成することはありません。比率の異なる枠にどう 収めるかは fit で決まります（デフォルトの contain では枠より小さくなる場合があり、 stretch は変形し、cover は中央をクロップして正確な寸法にします）。

どちらのリフレームも、キャンバスを埋めるのではなく生成的に再構成します。また、エフェクトの 料金の数十倍かかるため、このワークフローで最も高価なステップです。dry_run で試算して ください。画像を再レンダリングするため、先にリフレームしてからグレーディングします。先に グレーディングやグレインを適用すると、一部が別の形で再解釈されて戻ってきます。

件数

エフェクトは単一の image を受け取ります。Resize Image（images、最大10件）と Grid Maker （images、最大100件）は array: true です。ここで ID をそのまま渡すと、実行は成功しますが、 ID は黙って無視されます。

使用例：キービジュアルをグレーディングしてから、指定サイズで書き出す

1. ファイルに対して upload_asset を実行し、インラインでアップロードされなかった場合（約100KB 未満）に upload_asset_complete を実行します。
2. まずサイズを整えます。Resize Image で納品サイズに合わせ、ファイルが1つだけの場合も images を配列として渡します。
3. model_schema_get で model_scenario-postprocessing-lut（固定のファーストパーティ ID です。 Scenario にある唯一の決定論的な LUT ツールなので、検出しても ID を再確認するだけです）の スキーマを取得し、列挙値から lutStyle を選びます。model_run で dry_run=true を指定して 料金を見積もった後、控えめなグレーディングになるよう lutIntensity を0.6前後にして実行します。
4. 最後に、その出力にグレインを適用し、納品フレームに合ったサイズのテクスチャにします。
5. asset_display で確認し、asset_download で保存します。

よくある間違い

• image_edit MCP ツールや、ローカルの ImageMagick、Pillow を使おうとすること。このインターフェース では、ツールモデルに対して model_run を実行します。
• エフェクトに「よりポスタライズして」のようなプロンプトを与えること。エフェクトは数値しか 読み取りません。リフレームとレイヤー抽出ツールはテキストを受け取ります。
• グレーディングの前にスライスまたはレイヤー抽出を行うこと。どちらも要素ごとに1つのアセットを 返すため、その後、各要素に個別の実行が必要になります。
• トレースした SVG を asset_download で保存すること。ラスタライズされて戻ってくるため、 asset_get の url から保存済みファイルを curl -L で取得してください。