漫画流程砍一刀：跳过下稿、从ネーム大改直出

提示词

【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😉⚡✌

中文译文

【漫画生成流程优化，完成】

一开始让 AI 把漫画制作的假设细化拆解后再生成，我因此发现其中有些过程其实可以省略！

我省略了从分镜稿制作草稿的过程，改为对分镜稿做大幅改编。

在分格（分镜稿）阶段，先把视线从何处进入、向何处引出的动线设计好。

就这样一路搭到完成形态，结果发现即使跳过一个工序，质量也依然有充分保障😉

这一点上 GPT-Image 2.5 功不可没。
真心感谢。

此外，为了增添漫画般的质感，我还加入了一道可自动完成的㊙工序。

其实，要营造出「漫画感」，存在一堵 GPT-Image 2.5 够不到的高墙。我去问 GPT-Image 2.5，它回答「这个做不到」。

而突破这堵墙所需的关键工序就在这里。这是只有深耕图像生成的人才能察觉的要点，我会在 note 上好好讲清楚。

虽然是一道不起眼的工序，但我觉得它是打造漫画质感的妙手。能切实感到画面易读性的稳定度发生了变化。

  但说到底，
「分镜稿就是命」
  就是这么回事。

于是，我开发了一个 SKILL：只要提供角色设定表和故事，以下流程就能全自动推进🌈

➀分镜稿制作
用 Astra、Sonnet 还是 Fable5.1 都行。有时反倒是 Sonnet 效果更好。结果很有意思。这是能否摆脱「AI 味」的最大关键点。

→②草稿
基本上就能得到附图右侧那样的状态。

→③㊙工序
这里会在 note 上讲解。
这是摆脱「AI 味」的第二个关键点。

→④完稿
把 GPT-Image 2.5 直出所达不到的部分收尾完成。附图右侧就是完成版。

这就是我目前能做到的全自动最短路径。我在设计流程时就考虑让它能随着工具进化而提升成品效果，所以这套流程本身今后应该也能一直用下去。

今后图像生成想必还会继续进化，但就目前的进化速度来看，我估计这套流程大概还能撑一年左右（纯属预测）。

说到底，如果想完全按照自己的想法制作 AI 漫画，那么无论如何都必须从分镜稿入手。

我的漫画生成之旅暂且到这里。今后我会一边微调这套流程，一边在想画的时候生成自己喜欢的漫画来享受😉⚡✌

溯源

原作者

FantasistaAI

发布日期

2026-09-17

原始出处

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收录来源

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