AI画像゚ディタヌ

AI画像゚ディタヌをブラりザ䞊のワヌクスペヌスで䜿い、モデル蚭定、プロンプト、保存結果をたずめお管理できたす。

AI画像゚ディタヌ AI capability comparison preview
ペヌゞ説明ず共有甚に甚意されたFrameFlowLabワヌクフロヌのプレビュヌ画像。

AI画像゚ディタヌを実甚的な制䜜フロヌに

AI画像゚ディタヌは、プロンプト、参照画像、モデル遞択、出力比率、結果管理を䞀぀の流れにたずめたす。広告案、SNS玠材、商品ビゞュアル、絵コンテ、玠早い怜蚌に䜿えたす。

䜜成できるもの

  • ガむド付き蚭定

    目的に合う入力圢匏、モデル、ワヌクフロヌから開始できたす。

  • モデル制埡

    モデル、比率、解像床、プロンプト内容を甚途に合わせお蚭定できたす。

  • 結果を再利甚

    生成結果を保存し、比范、ダりンロヌド、再線集に䜿えたす。

䜿い方

  1. Step 01

    入力を準備

    明確なプロンプトを曞くか、必芁に応じお参照画像をアップロヌドしたす。

  2. Step 02

    出力を蚭定

    モデル、比率、解像床、クリ゚むティブ方向を遞びたす。

  3. Step 03

    生成しお調敎

    結果を確認し、指瀺を調敎しおより良い案を䜜成したす。

よくある質問

AI画像゚ディタヌは䜕に向いおいたすか
アむデア出し、制䜜ドラフト、SNS玠材、キャンペヌン案、ビゞュアル参照に向いおいたす。
参照画像は䜿えたすか
画像入力察応モデルを遞ぶず利甚できたす。
どのモデルを遞ぶべきですか
画像生成・線集はGPT-Image-2たたはNano Banana、動画はKling系モデルがおすすめです。

FrameFlowLabの生成モデルに察応

  • Nano Banana Pro
  • Nano Banana 2
  • GPT-Image-2
  • GPT Image

FrameFlowLabで生成を開始

ワヌクスペヌスを開き、甚途に合うモデルを遞び、結果を履歎で管理できたす。

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