分解
参照画像をクリエイターが本当に必要とする情報へ：スタイル、構図、ライティング、色彩関係、質感、レンズ言語、雰囲気、転用可能な視覚キーワード。
- スタイル
- 構図
- 光
- 色彩
- レンズ
AIGC クリエイターのためのビジュアル・ワークベンチ
SEE IT.
VIKO IT.
いい画像を見つけたら、viko する
ウェブで心を掴む一枚に出会ったとき、もうスクリーンショットで終わらせない。Viko は画面を分解し、使えるプロンプトへ逆算し、新しい方向を展開し、画像とプロンプトを Eagle に保存する — インスピレーションがブックマークから抜け出し、次の創作の起点になる。
fig.01 — 参照画像§01課題
千枚の参考画像を集めても、創作はゼロから始まる
スクリーンショットは溜まる一方で、なぜその画像が良いのかは言葉にできず、その気質を自分の創作に持ち込むのはもっと難しい。Viko が解決したいのは「画像を保存すること」ではなく、一枚の画像を本当の創作資産に変えることです。
良い参照は複製されるためのものではない。理解され、分解され、翻訳され、そして育ち続けるべきだ。
- note.1
集めるだけで、使えない
参考画像は探し直すのが難しく、良さを説明するのはもっと難しい。Viko は画像をスタイル・構図・光・色彩という読める情報に分解し、プロンプトとともに蓄積します。
- note.2
逆算は機械的な複製になりがち
多くのツールは 1:1 再現を追う JSON の塊を出力しますが、創作には向きません。Viko は GPT 画像モデルのための自然言語プロンプトを書きます — 複製ではなく、創作のために。
- note.3
核となる気質は移せない
画像の価値はスタイル、レンズ感、雰囲気、視覚的秩序にあります。Viko はまずそれらを分解し、同じ視覚体系の中で新しい方向へ展開する手助けをします。
§02コア・トライアングル
分解、逆算、展開
Viko のコアは3つの動作 — 画面を理解し、プロンプトに変え、新しい方向へ展開する。
逆算
GPT 画像モデルに適した自然言語プロンプトとキーワード句を出力。JSON は決して使わない。核となる気質を保ち、使い続けられる言葉に。
- 自然言語
- キーワード句
- No JSON
展開
元画像の気質を保ったまま新しい創作方向を生成：同スタイル別主体、同構図別シーン、同ライティング別ストーリー。
- 同スタイル
- 同構図
- 同光
- シリーズ
§03ワークフロー実録
ウェブ上の一枚から、保存された創作資産へ
すべては今見ているページの上で起こる — タブの切り替えも、コピペも不要。
§04シーン適応
画像の種類ごとに、違う読み方を
ポスターとポートレートは同じようには理解できない。Viko は主要な AIGC シーンに合わせて分解を最適化します。
レイアウトの秩序、文字と画像の関係、視覚階層と配色戦略。
§05高度な能力
トライアングルの周りに、完全なワークフローが育つ
一枚の画像を理解することから、ビジュアル知識ベース全体の管理まで。
直接生成
参照からプロンプト、そして新しい画像まで一直線 — プロンプトを即座に検証。
カラーパレット
画像の色彩秩序を抽出し、同じ視覚的空気感を引き継ぐ。
ポーズ参照
複雑なポーズや難しいパースをモデルに理解させる。
Eagle に保存
画像・プロンプト・分解結果がローカルライブラリにまとめて入る。
クラウド同期
プロンプトと分解記録がデバイス間で一致し続ける。
並行タスク
複数の画像を同時に処理 — インスピレーションは並ばない。