3日、Pruna AIから「P-H3-Image」という画像AIのオープンウェイトモデルが公開されました。このモデルは、動画モデルの「MiniMax H3(以下、H3)」を基に、蒸留や各部の改修によって、画像AIモデルとして最適化したものです。H3の特性を引き継いでおり、多様な画像を表現できるだけでなく、参照画像を読み込ませるだけで、その特徴を引き継いで実写風でもアニメ風でも画像を作れます。LoRAなどによる追加学習なしで、似た人物を出力することもできます。
参照画像だけでキャラの一貫性が保てる
この連載のAIモデルである明日来子(あすきこ)さんを使って、さまざまなシチュエーションの画像を作ってみます。P-H3-Imageに、約1年前にNanoBananaで作成した三面図と表情差分をまとめた画像を参照(リファレンス)画像として与えます。そして、そのキャラクターと服装を維持したまま、さまざまなシチュエーションの画像を生成してみます。
参照画像は1枚しか与えていないにもかかわらず、キャラクターの一貫性をほぼ保てているのがわかります。ただし、Pruna AIも認めている弱点があり、小さな文字は崩れてしまいます。
プロンプトの生成は、GPT-6 Astraに任せていますが、参照画像を与えるだけでなく、人物や服装の特徴を補足としてプロンプトに盛り込んだ方が、反映されやすくなります。例として、コーヒーを飲んでいるシーンのプロンプトは以下のとおりです。
<写真1>に写っている女性の、自然な表情を捉えたクローズアップ写真1枚。彼女の顔の特徴、レイヤードスタイルの黒髪、そして白い襟付きの錆色ケーブル編みのセーターを正確に再現すること。彼女は夜、コンビニの外で、紙製のコーヒーカップを両手で包み込みながら温めている。フレームには彼女の顔と肩が収まっており、少し左を向きながら、明るく控えめな微笑みを浮かべている。背景には、店先の温かみのある明かりが、柔らかくぼかされた一続きの風景として広がっている。肌の質感は自然な写真表現で、光の当たり方も自然なままにすること。
(実際のプロンプトは英文です)
三面図と表情差分があれば、人物の一貫性を維持しながら、まったく違う服装やシチュエーションに切り替えることも簡単です。記事の最後に、最初に掲載した秋の画像の参考プロンプトを掲載しておきます。プロンプトで服装を変更するように指示しているだけです。NanoBananaやGPT-Imageのようなマルチモーダルモデルが実現している、参照画像との一貫性を、P-H3-Imageでも実現できるのがわかります。
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