AIモデルの試着画像で転送される内容を制御する方法

AIで要約する

全身コーディネートの参考資料を使用すると、不要なバッグ、ジュエリー、靴下、靴などをAI試着に取り込むことができます。このテスト済みのプロンプトは、対象の衣類、保存する詳細、および明確に除外する項目を区別します。.

以下の2枚の画像は、同じモデル写真と衣装の参考資料から作成されたものです。指示内容のみが変更されています。.

ピンクのパーカー、黒いスカート、バッグ、アクセサリー、ストライプの靴下、スニーカーを着用した、曖昧なAIモデルの試着結果
漠然とした依頼: パーカーとスカートは、バッグ、アクセサリー、チェーン、ストライプ柄の靴下、厚底スニーカーと一緒に届きました。.
ピンクのパーカーと黒のスカート、黒のストラップヒールのみを着用した、制御されたAIモデルの試着結果
制御されたリクエスト: 名前入りのパーカーとスカートのみが移管され、元のモデルと黒いハイヒールはそのまま残されました。.

手っ取り早い答え

AIモデルの試着画像に何を含めるかを制御するには、リクエストを4つのレイヤー(対象の衣服、参照画像の役割、保存ルール、除外)に分けて記述します。モデル写真は、人物の識別とポーズを担当します。衣服写真は、衣服の構造を担当します。表示させたくないアクセサリーや余分なレイヤーはすべて指定してください。.

ピンクのパーカーと黒のスカート、黒のストラップヒールのみを着用した、制御されたAIモデルの試着結果

モデル試着 IMA Studio

自分の写真で試してみてください。

モデルの写真と服の写真をアップロードし、転送する服と転送しないアイテムの名前を指定すると、モデル試着スキルが画像を生成します。.

1. スキルを開く · 2. 写真を2枚アップロードする · 3. このプロンプトを貼り付けて送信する

画像1はモデルの参考画像です。人物、ポーズ、背景は同じにしてください。画像2は服装の参考画像です。対象とする衣服のみを移し替えてください。画像2にあるバッグ、ジュエリー、靴、アクセサリーはすべて除外してください。.

試着を始めましょう

テストでは、画像1枚あたり約10クレジットでした。新規アカウントには、初回限定のウェルカムクレジットが付与されます。.

「このモデルにこの服を着せる」という指示がなぜ不十分なのか

全身コーディネートの参考資料には、たくさんの選択肢が含まれています。私たちが参考にした服装イメージには、ピンクのグラフィックパーカー、段々になった黒いスカート、クロスボディバッグ、重ね付けしたネックレス、スカートチェーン、ストライプのソックス、厚底スニーカー、イヤリング、そして異なるヘアスタイルが含まれていました。.

「画像2の衣装を画像1のモデルに着せてください」という簡潔な依頼では、どの要素が重要なのかは明示されていませんでした。生成された結果は、全体のルックをコピーしたもので、視覚的に一貫性がありました。しかし、実際のターゲットがパーカーとスカートだけだった場合、これは間違った回答でした。.

その違いは重要だ。見た目の良い画像でも、製品の魅力を十分に伝えられないことがある。.

フルルックの参考写真ではなく、フラットレイ写真やハンガー写真から始める場合は、まず、より広範なワークフローから始めてください。 服の写真からAIモデルの試着画像を作成する. 衣服の写真自体に修正が必要な場合は、次の方法を参照してください。 モデルなしで服を撮影する 生成前に。.

各参照画像に1つの役割を与える

これらは両方のテストで使用された2つの入力値です。.

白いスタジオ背景の前で、黒いドレスと黒いハイヒールを着用した成人モデルの参考画像。
モデル参照によって、人物のアイデンティティ、髪型、体型、ポーズ、構図、白い背景、黒いハイヒールが制御されます。.
ピンクのパーカー、黒のスカート、バッグ、アクセサリー、ストライプのソックス、厚底スニーカーを組み合わせた全身コーディネート例
衣類の参照情報には、対象となる衣類が2点と、転送したくない目に見えるアイテムがいくつか含まれています。.

モデル参照は人物を制御する必要があります。衣服参照は、指定した衣服のみを制御する必要があります。シーン参照を使用する場合は、環境と照明を制御する必要があります。.

それらの責任事項を書き留めてください。アップロード順序だけから画像モデルにそれらを推測させようとしないでください。.

プロンプトを4つの制御レイヤーで構築する

1. 対象となる衣類の名前を挙げてください。

「衣装」ではなく「衣服の役割」を使用してください。今回のテストでは、対象となる上着はオーバーサイズのライトピンクのグラフィックパーカーでした。対象となる下着は、黒のティアードプリーツミニスカートでした。.

その一つの選択によって、編集の範囲が決まる。.

2. ソースモデルを保護する

モデルの参考資料に関連付けておくべき要素をリストアップしてください。具体的には、人物、顔、表情、髪型、体型、ポーズ、構図、背景、カメラ、照明、そして保持しておきたいオリジナルのアイテムなどです。.

私たちはオリジナルの黒のストラップヒールを意図的に残しました。そのラインがなければ、靴選びはまだ選択肢が限られていたでしょう。.

3. 名前で表示される追加機能を除外する

“「アクセサリーなし」というのは、目に見える形でアクセサリーを揃えている方がずっと説得力がある。私たちは、バッグ、ネックレス、チョーカー、スカートチェーン、ストライプの靴下、厚底スニーカー、イヤリング、そしてツインテールのヘアスタイルに名前を付けた。.

これにより、各アイテムがレビューの質問になります。バッグはなくなりましたか?靴下はなくなりましたか?元のヒールは残っていますか?

4. 身体を変えずに自然なフィット感を説明する

モデルには、服をその人の体型に合わせて調整するように指示し、服に合わせて人の体型を変えるように指示しないでください。縫い目、折り目、ドレープ、重なり、影の表現、そして均一な照明を指示してください。.

このAIモデル試着プロンプトをコピーしてください

括弧で囲まれた項目を置き換え、入力内容に該当しない行を削除してください。.

[フレーミング] AI モデルの試着画像を 1 つ作成します。モデル: 画像 1 は、同じ成人の人物、顔、髪、体型、ポーズ、フレーミング、背景、カメラ、照明を制御します。衣服: 画像 2 は衣服の情報のみを提供します。人物、ポーズ、髪、フレーミング、背景をコピーしないでください。ターゲット上半身: [衣服、色、素材、構造]。ターゲット下半身: [衣服、色、素材、構造]。保持: [元の靴、ジュエリー、またはその他の目に見えるアイテム]。除外: [衣服の参照で目に見えるすべての非ターゲット レイヤー、靴、バッグ、ジュエリー アイテム、アクセサリーの名前]。フィット: リアルな縫い目、折り目、ドレープ、重なり、接触影を使用して衣服を既存の身体に適応させます。衣服に合わせるために身体を変更しないでください。要求されていないレイヤーを追加しないでください。出力: [目的]、[アスペクト比]、[表示必須領域]、透かしなし。.

同じ入力を2回テストしました

これはIMA Studioによる管理されたテストであり、すべての衣服の組み合わせが同じように動作するという主張ではありません。両方の出力は同じソースペア、同じ全身3:4の目標、およびリクエストごとに1つの画像を使用しました。.

漠然とした要求

画像2の衣装を画像1のモデルに着せてください。最初のモデルはそのままにしておいてください。.
ピンクのパーカー、黒いスカート、バッグ、アクセサリー、ストライプの靴下、スニーカーを着用した、曖昧なAIモデルの試着結果
漠然とした依頼内容には、目に見えるアクセサリーや靴を含め、参考資料の外観全体が反映されていた。.

元のモデルは判別可能なままだったが、パーカー、スカート、バッグ、ネックレス、スカートチェーン、ストライプソックス、厚底スニーカーといった主要なスタイリング要素はすべてそのまま引き継がれた。指示書には、より小さなターゲットは指定されていなかった。.

制御された要求

画像1はモデルの参考用です。同じ成人の人物、顔、笑顔、髪型、体型、ポーズ、白いスタジオの背景、照明、黒いストラップヒールを維持してください。画像2は服装の参考用です。人物、髪型、ポーズ、構図、背景をコピーしないでください。オーバーサイズのライトピンクのグラフィックパーカーと黒のティアードプリーツミニスカートのみを移してください。画像2のバッグ、ネックレス、チョーカー、スカートチェーン、ストライプの靴下、厚底スニーカー、イヤリング、ツインテール、その他のアクセサリーはすべて除外してください。パーカーとスカートは自然にフィットさせてください。服に合わせて体型を変更しないでください。.
ピンクのパーカーと黒のスカート、黒のストラップヒールのみを着用した、制御されたAIモデルの試着結果
依頼内容は、フルルックの参考資料からパーカーとスカートのみを残し、オリジナルのヒールはそのまま使用するというものだった。.

2番目の結果では、元の人物の身元は認識可能であり、肩までの長さの髪、笑顔、体型、まっすぐなポーズ、白い背景、全身像、黒いストラップ付きハイヒールは一貫していました。パーカーとスカートは引き継がれました。名前が挙げられた非ターゲットアイテムはすべて削除されました。.

一つだけ小さな難点が残った。オーバーサイズのパーカーがスカートの大部分を覆ってしまうのだ。黒いティアードスカートはかろうじて見えるものの、ウエストバンドをはっきりと見せたい小売店は、パーカーの丈を短くするか、前身頃をタックインするか、あるいはディテールショットを別途撮影するよう依頼すべきだろう。.

結果をこの順序で確認してください。

  1. 対象となる衣類がすべて揃っていることを確認してください。.
  2. 記載されている除外事項はすべて確認してください。「見た目は問題なさそう」といった漠然とした判断で済ませてはいけません。.
  3. 顔、髪型、体型、ポーズ、および元のアイテムをモデルの参考画像と比較してください。.
  4. 衣服の端、袖、ウエストバンド、裾、袖口、重なり合う部分を点検してください。.
  5. 陳列方法によって、買い物客が必要とする商品エリアが明確に示されていることを確認してください。.

結果がうまくいかなかった場合は、失敗したルールを修正しましょう。「クロスボディバッグとストライプの靴下を外し、元のヒールはそのままにする」という指示は、次の試みに測定可能な目標を与えます。「もう一度試す」だけでは、そうはなりません。.

正確なプロンプトが保証できないこと

構造化されたプロンプトは曖昧さを軽減する。しかし、生成画像モデルを決定論的な衣服レンダリング装置に変えるものではない。.

細かいプリントのディテールは変更される場合があります。テキストのようなグラフィックは、おおよその色合いになることがあります。生地の重さやドレープ感は変化する可能性があります。複雑な重なり部分は、再調整が必要になる場合があります。また、AIによる試着画像では、実際の衣服の着心地、伸縮性、身体寸法に対するフィット感などを伝えることはできません。.

出力結果は、まだ確認が必要な視覚コンテンツとして使用してください。身体的な適合性の証明として提示しないでください。.

IMA Studioでこの試着画像を作成してください。

2つのテスト画像は IMA Studio‘のモデル試着機能。アップロードからダウンロードまでの手順、各画像の料金、結果の保存場所は以下のとおりです。.

実行方法

  1. モデル試着コーナーを開放します。. このセクションの最後にあるボタンをクリックすると、スキルが開きます。 IMA Studio コミュニティ。.
  2. 参考文献を追加してください。. 服装の画像は必須です。モデルの写真も追加してください。そうすることで、モデルのアイデンティティ、ポーズ、背景が画像と結びつきます。.
  3. 出力先を選択してください。. リクエストごとに、全身像の3:4画像を1枚提供していただくようお願いしました。.
  4. 4層プロンプトを貼り付けます このガイドを参考に、対象となる衣服、保存するディテール、除外事項を記入してください。.
  5. 送信後、結果を除外リストと照合してください。 上記のレビュー順序に従ってください。.
  6. いずれかのルールが失敗した場合は、そのルールを修正して再生成してください。. 試行ごとにルールを1つずつ変更することで、何が変わったのかを確認できます。.
  7. 決勝戦をダウンロード 維持する必要があります。.

試着を始めましょう

試着画像1枚にかかる費用

私たちのテストでは、各画像は以下によって生成されました。 GPT Image 2 2K解像度、中画質 (1728×2304、3:4). 以下の料金は IMA Studio 2026年10月8日に掲載; 生成する前に必ず有効な番号が表示されます。.

GPT Image 2 ・1728×2304(3:4)画像ごとのクレジット
低品質4
中程度の品質(当社のテスト結果)10
高品質29

上記の曖昧な表現と制御された表現の組み合わせは20クレジットかかります。 画像生成では(10 + 10)の回数が必要です。追加の試行ごとに料金が発生するため、無作為に再ロールするよりも、的を絞った修正を行う方がクレジットの有効活用になります。ご自身のプレイで実際に消費されたポイントについては、「使用ポイント」タブをご確認ください。.

購読クレジット
30日間
プランに応じて毎月付与されます。有効期限はサイクル終了時に切れ、繰り越しはできません。.
クレジットを購入しました
365日
1回限りのパックです。有効期間が終了すると失効します。.
イベントクレジット
イベントごとに設定
公式イベントやチャレンジを通じて獲得できます。イベントページに有効期間が記載されています。.

複数のタイプを持っている場合、, IMA Studio 最初に期限切れになるクレジットを消費します。サーバー負荷、ネットワーク障害、または定期メンテナンスが原因で世代が失敗した場合、クレジットは 自動的に返金されます. モデレーションによりブロックされたコンテンツは返金されません。新規アカウントには1回限りのウェルカムクレジットが付与されます。出典: IMA Studio 価格に関するよくある質問.

IMA Studioは、Basic、Plus、Proプラン向けのアセットの月額クレジットとクラウドストレージを表示する英語のダイアログを予定しており、使用ポイントタブも用意する予定です。
2026年10月8日時点のプラン選択画面:プランごとの月間クレジット、クラウドストレージ容量、利用履歴を確認できる「ポイント使用状況」タブが表示されています。プランと価格は変更される場合がありますので、ご契約前に最新の画面をご確認ください。.

結果が保存される場所

  • 歴史, 画像ページでは、各世代をタスクの種類、年齢、モデル、解像度、プロンプトとともに保持し、 リメイク これは、1つのプロンプトを繰り返し処理する場合に便利です。.
  • 資産 左側のサイドバーには、生成したコンテンツが日付ごとにグループ化されて表示され、「生成済み」、「コレクション」、「アセットパック」のタブがあります。.
IMA Studioの履歴パネル(英語):画像、ビデオ、オーディオのフィルター、検索機能、およびタスクの種類、経過時間、モデル、解像度、プロンプトを表示するエントリが1つあります。
画像ページの履歴パネル:画像、動画、音声のフィルターが表示され、タスクの種類、日付、モデル、解像度、およびタスクを生成したプロンプトを示すエントリが1つ表示されます。例として表示されているエントリは、関連性のない製品プロンプトです。.
それは永久に保存されるのですか?

簡潔に言うと、結果はアカウントに保存されますが、 IMA Studio それらを永久に保持することを約束するものではありません。. 我々が確認できたこと:

  • ファイルは我々の独自チェックでも残存していた。. 2026年9月30日に実施した別のテストで得られた画像は、2026年10月8日時点でもまだアセット内に残っていた。.
  • ストレージには容量制限があります。. プランダイアログには、アセット用のクラウドストレージ容量が、ベーシックプランで5GB、プラスプランで10GB、プロプランで20GBと表示されています。私たちが取得したアカウントでは、アセットの下部に1GBの容量表示がありました。.
  • 保存期間は公表されていません。. その 条項 最低保存期間は設定されておらず、アカウントが解約されるとコンテンツが削除される可能性があると述べている。.

実践的なルール: Assetsを作業用ライブラリとして扱ってください。再生成する余裕のない最終版はダウンロードしておきましょう。.

よくある質問

フルルックの参考資料では、すべてのアイテムを詳細に説明すべきでしょうか?

転送対象アイテムと、転送してはならない可視アイテムをすべて明記してください。画像の役割が明確になったら、無関係な背景の詳細を説明する必要はありません。.

複数の画像から服を組み合わせることはできますか?

はい。各衣服の役割をソースに紐付けます。「上着は画像2から、ズボンは画像3から」のように。次に、それらの参照で表示される非対象アイテムをリストアップします。.

元のポーズと背景はそのまま残すべきでしょうか?

これらは、管理された比較や一貫性のあるeコマースセットのために保存してください。新しいポーズやシーンが実際の納品物の一部となる場合にのみ、変更を許可してください。.

プロンプトが長い方が常に良いのでしょうか?

いいえ。適切な指示とは、責任を明確にし、制約条件を定めるものです。形容詞を繰り返しても、統制力は増しません。.

IMA StudioでAIモデルの試着画像を作成するには、何クレジット必要ですか?

私たちのテストでは、1つの3:4画像から GPT Image 2 2Kの中画質の場合、2026年10月8日時点の料金で10クレジットかかります。画質とサイズによって価格が変わり、「生成」ボタンに表示される数値がリアルタイムの価格です。.

試着画像はIMA Studioに永久保存されますか?

それらはあなたのアカウントの「資産」に保存されますが、 IMA Studio 保存期間を公開したり、永久保存を約束したりはしません。保存はプランによって制限され、 条項 アカウントが解約された際にコンテンツを削除できるようにします。保存しておきたい最終データをダウンロードしてください。.

次の結果は修正とし、再ロールは行わない。

より予測可能なガーメントの仕様策定は、生成前から始まります。各参照に1つのジョブを割り当て、必要なガーメントに名前を付け、一貫性を保つべき部分を保護し、表示させてはならない余分な要素をリストアップします。.

そのメリットは実用的だ。出力が期待外れだった場合、どのルールが失敗したかが分かる。.

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