scenario-luma-image について
Scenario上のLuma Uni-1モデルで画像を作成・編集するスキルです。編集を切り替えるsource画像、参照画像の使い方、プロンプト作成を説明します。
主な機能
- 01テキストからの画像生成と画像編集
- 02参照画像によるガイド
- 03アスペクト比の指定
- 04Web検索による視覚情報の補足
- 05生成・編集プロンプトの案内
活用シーン
- 01文章からシーンを生成
- 02指定した要素を保ちながら元画像を編集
- 03参照画像で配色やスタイルを誘導
- 04実在の場所や製品についてのプロンプトを補足
MCP 対応
Scenarioのsearch、model_schema_get、upload_asset、model_run、jobs_wait、asset_displayなどを使った画像生成・編集方法を説明します。
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:/インストール後、Claude Code で/scenario-luma-imageを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
Scenario Luma Image
概要
Scenario における Luma Labs の画像モデルファミリー、Uni-1 は、生成と編集をひとつの契約にまとめています。すべてのモデルが txt2img と img2img の両方に対応しており、source 画像を渡すと実行が編集モードに切り替わるため、画像の配置先（source か reference か）が、プロンプトの文言以上に重要です。これらは、レンダリング前に照明や構図を計画する推論モデルなので、実行には数秒ではなく1〜2分かかります。search でモデルを見つけ、model_schema_get を仕様として扱ってください。各ティアはすべてのフィールド名を共有し、上限と価格が異なります。Luma の動画モデルについては、scenario-luma-video スキルの対象です。
接続と基本的な流れについては、このリポジトリの scenario スキルをご覧ください。サイズ設定のファミリー、マスク、バッチフィールドなど、モデルに依存しない画像処理については、scenario-image スキルをご覧ください。ここで名前が挙がっ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>）。無人で処理を進める場合は、ツールスキーマに基づいて続行し、不足していることを明示してください。
クイックリファレンス
モードは入力によって決まります（名前は現在のスキーマに基づきます）。
| モード | 入力 | 動作 |
|---|---|---|
| 作成 | prompt（＋ imageRef） | プロンプトからシーン全体を生成します。aspectRatio が適用され、既定値は 3:2 です |
| 編集 | source ＋ prompt（＋ imageRef） | プロンプトで変更内容を指定します。aspectRatio を設定しない限り、出力は source の比率を維持します |
imageRef はガイド用画像の配列で、source と併用できます。上限はモデルごとに異なります。執筆時点では、Max は参照画像を9枚、standard は8枚受け付け、編集時は source がその枠の1つを占めていました。どちらも prompt は6000文字、aspectRatio は1:3から3:1までの9種類に対応し、outputFormat は png（既定値）または jpeg です。参照画像を追加するたびにコストが増えるため、枚数を変更したら dry_run で再見積もりしてください。webSearch（既定値は false）を有効にすると、生成前にモデルが実在するビジュアルを取得します。モデルが知らない可能性のある実在の場所、製品、スタイルをプロンプトで指定する場合に有効にしてください。seed、マスク、ピクセルサイズ、バッチ数のフィールドはありません。サイズは比率だけで指定し、マスク編集はほかのモデルを使います。また、同一条件で再実行した結果を固定できないため、反復ごとに変更する項目は1つにしてください。執筆時点では、Max ティアは2K画像1枚あたり standard の約2.5倍のコストですが、公開されているアリーナ評価はほぼ同じです。バッチ処理の前に、同じジョブを両方で dry_run してください。
参照画像は役割ごとに使います
モデルが参照画像に忠実に従うのは、そこから何を取り入れるのかをプロンプトで指定した場合に限られます。たとえば、キャラクターの似姿、スタイル、構図、カラーパレット、照明、質感、ムードなどです。役割を指定しない参照画像はモデルが推測して解釈し、忠実度を調整するスライダーもありません。プロンプトを具体的にするほど影響が強まります（「最初の参照画像から正確な配色とステッチを取り入れる」など）。複数の参照画像にそれぞれ異なる役割を割り当て、組み合わせて使えます。キャラクターの一貫性を保つには、反復作業を通じて同じ基準の参照画像を使い続けてください。
作成プロンプトでは描写し、編集プロンプトでは維持する
作成プロンプトは、被写体、設定、照明、ムード、スタイルを含めた、自然な文章でひとつのシーンを描写します。品質を左右する最大の要素は照明なので、必ず指定してください。画像内のテキストは、正確な文字列を引用符で囲んで指定します。文字の描画はこのモデルファミリーの強みであり、Max ティアのうたい文句のひとつは、ラテン文字全般ではなく、非ラテン文字の正確な描画です。編集プロンプトは変更点を最初に述べる、ピンポイントな指示にします。そのうえで、変えてはいけない要素を明確にしてください（「X を Y に変更してください。Z はそのまま正確に維持してください。」）。1回の実行につき、シーンは1つ、変更は1つにしてください。
実例：タイトル文字を描画した旅行ポスター
target="models"、query="luma uni"、public=trueを指定してsearchを実行します。最も新しい非推奨ではない検索結果を選びます。たとえばmodel_luma-uni-1-maxです（執筆時点で有効な検索結果です。セッションごとに再検索してください）。- そのIDを指定して
model_schema_getを実行し、他の操作を行う前に参照画像の上限、アスペクト比の一覧、デフォルト値を確認します。 - パレットの参照画像（
scenarioスキルを参照）をupload_assetに渡して、アセットIDを取得します。 - その
model_idを指定し、dry_run=trueと正確な次のパラメーターを設定してmodel_runを実行します。parameters={"prompt": "A travel poster of Kyoto in autumn, a pagoda above red maples, warm golden hour light, flat-print texture. Use the reference for color palette and print grain. The title text \"KYOTO\" in bold serif across the top.", "imageRef": ["asset_a"], "aspectRatio": "2:3", "webSearch": true}実在の場所を指定しているため、情報を補強します。 wait=falseを指定してmodel_runを再実行し、返されたジョブIDを使ってjobs_waitを実行します。タイムアウトした場合は、pending_job_idsを指定して再度呼び出します。モデルは描画前に推論を行うため（執筆時点のレイテンシの中央値は約90秒です）、タイムアウトは失敗ではなく、2回目のmodel_runを実行する理由にはなりません。asset_displayでタイトルの綴りとパレットを確認してから、asset_downloadで保存します。
よくある間違い
- スタイル参照画像を
sourceとして渡すこと：実行が編集モードに切り替わり、出力が参照画像に引き寄せられます。参照画像はimageRefに指定します。sourceは変更対象の画像専用です。 - 参照画像にラベルを付けないこと：プロンプトでそれぞれの役割を説明しないと、モデルはどの画像に従うべきかを推測します。
- 保持する要素を指定せずに編集プロンプトを使うこと：固定されていない要素はすべて変更される可能性があります。
- デフォルトで正方形になると思い込むこと：作成モードのデフォルトは3:2なので、
aspectRatioを明示的に指定します。 seed、mask、width、バッチ数を探すこと：執筆時点ではいずれも存在しません。思い込みで判断せず、model_schema_getを確認してください。- Maxメンバーの参照画像上限や価格を標準メンバーに当てはめること：フィールド名は同じでも、数値は異なります。