漫畫流程砍一刀：跳過下稿、從ネーム大改直出

提示詞

【漫画生成のフロー最適化、完了】

最初に漫画制作の仮定を細分化して生成させたことにより、省略できる過程があることに気付けました！

ネームから下書きを制作させる過程を省略し、ネームに大きなアレンジを加えてみました。

コマ割り(ネーム)の段階で、視線がどこから入ってどこへ抜けるかを先に設計。

そのまま完成形まで組み上げてみたら、工程を1つ飛ばしても十分なクオリティが担保されてきました😉

ここはGPT-Image 2.5 の恩恵が大きいです。
心から、あざます。

加えて、漫画のような質感を加えるのに、ひとつ自動で可能な㊙工程を加えてます。

実は、「漫画っぽさを演出するのに」GPT-Image 2.5 の手が届かない大きな「壁」がありました。GPT-Image 2.5 に聞くと「それはできません」と言われたんです。

これを突破するために必要な工程がココ。ここは画像生成をやり込んで来てるからこそ気づけたポイントnoteでちゃんとお伝えしますね。

地味な工程ですが、漫画っぽい質感を生み出す妙手だと感じました。読みやすさの安定感が変わってきた実感があります。

  でも結局は
『ネームが命』
  だということ。

ということで、キャラシートとストーリーを伝えれば以下のフローが全自動で進むSKILLを開発🌈

➀ネーム制作
AstraでもSonnetでもFable5.1いける。むしろSonnetの方がよかったりすることもあった。面白い結果。AIらしさを抜けるかどうかの最大のポイント。

→②下書き
添付画像の右側の状態が、ほぼほぼできてきます。

→③㊙過程
ここはnoteで解説。
AIらしさを抜くための第二のポイント。

→④仕上げ
GPT-Image 2.5 ストレートでは届きえない部分を仕上げて完成。添付画像右側が完成版です。

これが今私にできる全自動最短ルートです。ツールが進化すれば仕上がりがよりうまくなるようにフロー設計しているので、このフロー自体は今後も使えるはずです。

今後、画像生成は進化し続けていくとは思いますが、今の進化速度をみても、あと1年くらいは耐えられるのフローではないかと想定しています（あくまで予測です）。

そもそも完全に自分の思う通りのAI漫画制作をしたい、といことであれば何にしてもネームから入らないといけないハズ。

いったん私の漫画生成の旅はここまで。今後はこのフローを微調整しながら、好きな時に好きなマンガを生成して楽しんでみます😉⚡✌

中文翻譯

【漫畫生成流程優化，完成】

一開始讓 AI 把漫畫製作的假設細化拆解後再生成，我因此發現其中有些過程其實可以省略！

我省略了從分鏡稿製作草稿的過程，改爲對分鏡稿做大幅改編。

在分格（分鏡稿）階段，先把視線從何處進入、向何處引出的動線設計好。

就這樣一路搭到完成形態，結果發現即使跳過一個工序，質量也依然有充分保障😉

這一點上 GPT-Image 2.5 功不可沒。
真心感謝。

此外，爲了增添漫畫般的質感，我還加入了一道可自動完成的㊙工序。

其實，要營造出「漫畫感」，存在一堵 GPT-Image 2.5 夠不到的高牆。我去問 GPT-Image 2.5，它回答「這個做不到」。

而突破這堵牆所需的關鍵工序就在這裏。這是隻有深耕圖像生成的人才能察覺的要點，我會在 note 上好好講清楚。

雖然是一道不起眼的工序，但我覺得它是打造漫畫質感的妙手。能切實感到畫面易讀性的穩定度發生了變化。

  但說到底，
「分鏡稿就是命」
  就是這麼回事。

於是，我開發了一個 SKILL：只要提供角色設定表和故事，以下流程就能全自動推進🌈

➀分鏡稿製作
用 Astra、Sonnet 還是 Fable5.1 都行。有時反倒是 Sonnet 效果更好。結果很有意思。這是能否擺脫「AI 味」的最大關鍵點。

→②草稿
基本上就能得到附圖右側那樣的狀態。

→③㊙工序
這裏會在 note 上講解。
這是擺脫「AI 味」的第二個關鍵點。

→④完稿
把 GPT-Image 2.5 直出所達不到的部分收尾完成。附圖右側就是完成版。

這就是我目前能做到的全自動最短路徑。我在設計流程時就考慮讓它能隨着工具進化而提升成品效果，所以這套流程本身今後應該也能一直用下去。

今後圖像生成想必還會繼續進化，但就目前的進化速度來看，我估計這套流程大概還能撐一年左右（純屬預測）。

說到底，如果想完全按照自己的想法製作 AI 漫畫，那麼無論如何都必須從分鏡稿入手。

我的漫畫生成之旅暫且到這裏。今後我會一邊微調這套流程，一邊在想畫的時候生成自己喜歡的漫畫來享受😉⚡✌

溯源

原作者

FantasistaAI

發佈日期

2026-09-17

原始出處

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收錄來源

xianyu110/awesome-gpt-image2.5 · 2100500467688366331 · MIT