Stats
Actions
Tags
From image-creator
Google Gemini、OpenAI GPT Image、またはZhipuAI GLM-Imageの画像生成モデルで画像を生成・編集。「画像を生成して」「イラストを作って」「この画像を編集して」などの指示で自動的に使用される。「ステッカーを何個か作って」「複数のアイコンを生成して分割」などステッカーシート生成・分割にも対応。Gemini（Nano Banana）とOpenAI（gpt-image-1.5）とGLM-Image（ZhipuAI）の3つのプロバイダーから選択可能。
How this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/image-creator:image-creatorThis skill is limited to the following tools:
The summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
Google Gemini、OpenAI GPT Image、または ZhipuAI GLM-Image を使用して画像を生成・編集するスキル。
Google Gemini、OpenAI GPT Image、または ZhipuAI GLM-Image を使用して画像を生成・編集するスキル。
重要: 画像生成を依頼されたら、技術的な詳細（プロバイダー等）を聞く前に、まず「何を作りたいか」を確認する。
| 選択肢 | 説明 | 次のステップ |
|---|---|---|
| YouTubeサムネイル・ブログヘッダー | 目を引くサムネイル画像 | → Step 1A (リッチ画像) |
| 説明図・図解・比較図 | 概念を視覚的に説明する画像 | → Step 1A (リッチ画像) |
| アイコン・ステッカー（透過背景） | 背景なしの単体オブジェクト | → Step 1B (シンプル画像) |
| 一般的なイラスト・写真 | 自由形式の画像生成 | → Step 1B (シンプル画像) |
| テキスト入り画像（文字精度重視） | 正確なテキスト描画が必要 | → Step 1C (GLM-Image) |
ユースケース判定
├─ サムネイル・ヘッダー・説明図 → generate_rich.py（テンプレート使用）
├─ 透過アイコン → generate_openai.py --background transparent
├─ 参照画像スタイルコピー → generate.py --reference
├─ テキスト描画重視 → generate_zhipu.py
└─ その他シンプル画像 → generate.py or generate_openai.py
Step 0: 最初の質問
{
"questions": [{
"question": "どのような画像を作成しますか？",
"header": "画像タイプ",
"options": [
{"label": "YouTubeサムネイル・ヘッダー", "description": "目を引くサムネイルやブログヘッダー画像"},
{"label": "説明図・図解・比較図", "description": "概念を視覚的に説明する画像"},
{"label": "アイコン・ステッカー（透過）", "description": "背景なしの単体オブジェクト"},
{"label": "テキスト入り画像", "description": "正確なテキスト描画が必要な画像"}
],
"multiSelect": false
}]
}
Step 1A: サムネイルのスタイル確認
{
"questions": [
{
"question": "サムネイルのスタイルはどれがいいですか？",
"header": "スタイル",
"options": [
{"label": "アニメ風（推奨）", "description": "目を引くアニメ調のデザイン"},
{"label": "ビジネス風", "description": "フォーマルで信頼感のあるデザイン"},
{"label": "写真風", "description": "リアリスティックな写真調"}
],
"multiSelect": false
},
{
"question": "キャラクターを入れますか？",
"header": "キャラ",
"options": [
{"label": "入れる", "description": "キャラクターを含めたデザイン"},
{"label": "入れない", "description": "テキストと背景のみ"}
],
"multiSelect": false
}
]
}
Step 1B: シンプル画像の詳細確認
{
"questions": [{
"question": "画像の特殊な要件はありますか？",
"header": "要件",
"options": [
{"label": "透過背景が必要（推奨: OpenAI）", "description": "背景なしのPNG画像が必要"},
{"label": "参照画像のスタイルをコピー", "description": "既存画像のスタイルを維持"},
{"label": "複数枚同時生成", "description": "同じプロンプトで複数枚生成"},
{"label": "特になし", "description": "通常の画像生成"}
],
"multiSelect": true
}]
}
generate_rich.py を使用。10のテンプレートモードから最適なものを選択。
サムネイル（thumbnail）の場合:
| 項目 | 選択肢 | 説明 |
|---|---|---|
| スタイル | アニメ風 / ビジネス風 / 写真風 | 全体の雰囲気 |
| 雰囲気（アニメ風の場合） | 驚き(wow) / インパクト / ポップ / 明るい | 細分化 |
| キャラクター | あり / なし | キャラを含めるか |
| キャラプリセット（ありの場合） | idol / vtuber / business / tech / teacher | プリセット選択 |
説明図（illustration）の場合:
| 項目 | 選択肢 | 説明 |
|---|---|---|
| タイプ | 図解(graphrec) / 比較(comparison) / プロセス(process) / カスタム | 説明図のスタイル |
| ユースケース | スタイル | モード | コマンド例 |
|---|---|---|---|
| YouTubeサムネ（楽しい系） | アニメ風・驚き | anime-wow | --mode anime-wow |
| YouTubeサムネ（技術系） | アニメ風・明るい | anime-bright | --mode anime-bright |
| YouTubeサムネ（エンタメ） | アニメ風・ポップ | anime-pop | --mode anime-pop |
| YouTubeサムネ（インパクト） | アニメ風・強い | anime-impact | --mode anime-impact |
| ビジネスプレゼン | ビジネス風 | formal-default | --mode formal-default |
| 写真風サムネ | 写真風 | real-default | --mode real-default |
| 説明図・図解 | - | graphrec | --pattern illustration --mode graphrec |
| 比較・対比図 | - | comparison | --pattern illustration --mode comparison |
| プロセス・手順図 | - | process | --pattern illustration --mode process |
generate.py または generate_openai.py を使用。
| 項目 | 選択肢 | 推奨ツール |
|---|---|---|
| 透過背景が必要 | はい | generate_openai.py -b transparent |
| 参照画像のスタイルをコピー | はい | generate.py -r <参照画像> |
| 複数枚同時生成 | はい | generate_openai.py -n <枚数> |
| 上記いずれでもない | - | generate.py（デフォルト） |
| 条件 | プロバイダー | ツール | 理由 |
|---|---|---|---|
| 透過背景必須 | OpenAI | generate_openai.py | ネイティブ透過サポート |
| 参照画像あり | Gemini | generate.py | スタイルコピーに強い |
| 複数枚同時生成 | OpenAI | generate_openai.py | -n オプション対応 |
| 日本語プロンプト | Gemini | generate.py | 日本語理解に強い |
| デフォルト | Gemini | generate.py | バランスが良い |
generate_zhipu.py を使用。テキスト描画精度91.16%。
| 項目 | 選択肢 | 説明 |
|---|---|---|
| アスペクト比 | 正方形 / 横長 / 縦長 / ワイド | サイズ選択 |
| 品質 | HD / Standard | 品質 vs 速度のトレードオフ |
Step 0〜1 でツールが決まった後、追加で詳細を確認する場合に参照。
共通（常に確認）:
| 項目 | 選択肢 | 説明 |
|---|---|---|
| プロバイダー | gemini / openai / glm-image | 使用するAIプロバイダー |
| モデル | Gemini: pro/flash、OpenAI: 1.5/1/mini、GLM-Image: glm-image | 詳細は下記参照 |
| 参照画像 | あり / なし | スタイルをコピーする元画像があるか |
| 背景除去 | Vision API / マゼンタ除去 / OpenAI透過 / 不要 | 方法は下記参照 |
複数画像生成の場合のみ追加で確認:
| 項目 | 選択肢 | 説明 |
|---|---|---|
| 生成方式 | シート→split / 並列生成 | シート→split推奨（効率的） |
| プロバイダー | 強み | APIキー環境変数 |
|---|---|---|
| Gemini | 日本語プロンプト、参照画像のスタイルコピー | GEMINI_API_KEY |
| OpenAI | 高品質、ネイティブ透過背景対応、複数枚同時生成 | OPENAI_API_KEY |
| GLM-Image | テキスト描画精度91.16%、日本語・中国語プロンプト、低コスト | GLM_API_KEY or ZAI_API_KEY |
| fal.ai | Geminiフォールバック、GPT Image 1.5 | FAL_AI_API_KEY |
Gemini (Nano Banana):
| モデル | ID | ブランド名 | 特徴 |
|---|---|---|---|
| NB2 | gemini-3.1-flash-image-preview | Nano Banana 2 | 推奨 Pro品質+Flash速度、参照画像10枚、thinking制御（Preview） |
| Flash | gemini-2.5-flash-image | Nano Banana | 高速、コスト効率、最安定（GA） |
| Pro | gemini-3-pro-image-preview | Nano Banana Pro | 最高品質、キャラクター一貫性（Preview） |
OpenAI:
| モデル | ID | 特徴 |
|---|---|---|
| GPT Image 1.5 | gpt-image-1.5 | 最新・最高品質（推奨） |
| GPT Image 1 | gpt-image-1 | 標準モデル |
| GPT Image Mini | gpt-image-1-mini | 軽量・高速・低コスト |
GLM-Image (ZhipuAI):
| モデル | ID | 特徴 |
|---|---|---|
| GLM-Image | glm-image | 16Bパラメータ、テキスト描画精度91.16%、$0.015/枚 |
| 方法 | 適したケース | プロバイダー |
|---|---|---|
| OpenAI透過 | OpenAI使用時は--background transparentで直接透過生成 | OpenAI専用 |
| Vision API | 実写画像、写真風、複雑な背景、グラデーション背景 | Gemini |
| マゼンタ除去 | イラスト、シンプルな図形、線画、フラットデザイン | Gemini |
| ケース | プロバイダー | モデル | 背景除去 |
|---|---|---|---|
| 汎用・高品質画像生成 | Gemini | nb2 | 不要 or Vision API |
| 透過アイコン・ステッカー | OpenAI | 1.5 | --background transparent |
| 参照画像のスタイルコピー | Gemini | nb2 / pro | Vision API |
| シンプルなイラスト | Gemini | flash | マゼンタ除去 |
| 高品質イラスト | Gemini / OpenAI | nb2 / 1.5 | 不要 or transparent |
| プロトタイプ・テスト | OpenAI | mini | 不要 |
| テキスト入り画像 | GLM-Image | glm-image | 不要 |
| 日本語/中国語重視 | GLM-Image | glm-image | 不要 |
| 低コスト大量生成 | GLM-Image | glm-image | 不要 |
| ツール | 説明 |
|---|---|
generate.py | Gemini画像生成 |
generate_rich.py | パターン/モード対応リッチ画像生成（Gemini） |
generate_openai.py | OpenAI画像生成 |
generate_zhipu.py | GLM-Image画像生成（ZhipuAI） |
remove-bg-magenta.py | マゼンタ背景除去（1px収縮含む） |
remove-bg-vision.py | Vision API背景除去 |
erode.py | 透過画像エッジ収縮 |
split_transparent.py | 透過画像を個別オブジェクトに分割 |
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh でインストールGEMINI_API_KEY を設定OPENAI_API_KEY を設定GLM_API_KEY または ZAI_API_KEY を設定（https://z.ai で取得）uv run --with google-genai --with pillow scripts/generate.py "プロンプト" [オプション]
| オプション | 説明 | デフォルト |
|---|---|---|
-o, --output | 出力ファイルパス | generated_image.png |
-a, --aspect-ratio | アスペクト比 (1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 1:4, 4:1) | 1:1 |
-m, --model | モデル (nb2, flash, pro) | nb2 |
--magenta-bg | マゼンタ背景で生成 | なし |
-r, --reference | 参照画像のパス | なし |
--no-fallback | フォールバックを無効化 | なし |
--no-fallbackで無効化可能）FAL_AI_API_KEY 環境変数が設定されている場合、Gemini Pro/NB2 障害時にfal.ai（GPT Image 1.5）へ自動フォールバック。未設定時はスキップしてFlashへNote: NB2 (
gemini-3.1-flash-image-preview) と Pro (gemini-3-pro-image-preview) はPreview段階のモデルであり、サーバー過負荷による503/504エラーが発生することがあります。フォールバックチェーンにより、上位モデルが応答しない場合はfal.ai→Flashの順に自動フォールバックされます。最高の安定性が必要な場合はFlashモデル（GA）を直接指定してください。
# シンプルな生成
uv run --with google-genai --with pillow scripts/generate.py "かわいい猫のイラスト"
# 参照画像のスタイルをコピー
uv run --with google-genai --with pillow scripts/generate.py "Same exact style as this image. Object: coffee cup. NO text." -r reference.png -o coffee.png
# マゼンタ背景で生成（後で透過処理用）
uv run --with google-genai --with pillow scripts/generate.py "シンプルな星のアイコン" --magenta-bg -o star.png
10のテンプレートモードでサムネイルや説明画像を簡単に生成。Gemini API専用。
uv run --with google-genai --with pillow --with requests \
scripts/generate_rich.py --prompt "入力" --output output.png [オプション]
| パターン | モード | 用途 |
|---|---|---|
| thumbnail | anime-wow | アニメ風・驚き表現のサムネイル |
anime-impact | アニメ風・インパクト重視 | |
anime-pop | アニメ風・ポップで明るい | |
anime-bright | アニメ風・鮮やかで清潔感 | |
formal-default | ビジネス・フォーマル向け | |
real-default | 写真風リアリスティック | |
| illustration | comparison | 比較・対比の説明画像 |
graphrec | 図解・グラフィックレコーディング風 | |
process | プロセス・フロー図 | |
custom | カスタムプロンプト自由形式 |
| オプション | 説明 | デフォルト |
|---|---|---|
--prompt, -p | 入力テキストまたはJSON | 必須 |
--output, -o | 出力ファイルパス | generated_rich.png |
--pattern | thumbnail / illustration | thumbnail |
--mode | 上記モード名 | anime-wow |
--aspect, -a | アスペクト比 (16:9, 1:1, 9:16, 4:3, 3:4, 21:9) | モードに応じて自動 |
--model, -m | pro / flash | pro |
--character-preset, -c | キャラクタープリセット（下記参照） | なし |
--ref-image | 参照画像のパス | なし |
--ref-search | SerpAPIで参照画像検索（SERPAPI_KEY必要） | なし |
--ref-instruction | 参照画像への追加指示 | なし |
--list-modes | パターン/モード一覧表示 | - |
--list-presets | キャラクタープリセット一覧表示 | - |
character を JSON で明示しない場合に適用されるプリセット。
| プリセット | 説明 |
|---|---|
default | 汎用キャラクター |
idol | アイドル風キャラクター（衣装・アクセサリ・エネルギッシュ） |
vtuber | VTuber風キャラクター（カラフル髪・配信セットアップ） |
business | ビジネス・フォーマル風キャラクター |
tech | テック・エンジニア風キャラクター |
teacher | 講師・解説者風キャラクター |
mascot | マスコット風キャラクター（デフォルメ・丸み・ブランドキャラ風） |
cool | クール系キャラクター（鋭い目つき・ダークカラー・ミステリアス） |
JSON入力（テンプレート変数を個別指定）:
--prompt '{"title": "Claude Code完全攻略", "subtitle": "初心者向けガイド"}'
テキスト入力（自動的にtitle/contentに割り当て）:
--prompt "プログラミング入門ガイド"
# anime-wow モードでサムネイル
uv run --with google-genai --with pillow --with requests \
scripts/generate_rich.py \
--output /tmp/wow.png \
--prompt '{"title": "Claude Code完全攻略"}' \
--pattern thumbnail --mode anime-wow
# graphrec モードで図解
uv run --with google-genai --with pillow --with requests \
scripts/generate_rich.py \
--output /tmp/graphrec.png \
--prompt '{"content": "AI駆動開発の3つの原則", "title": "AI開発入門"}' \
--pattern illustration --mode graphrec
# フォーマル・ビジネス向け
uv run --with google-genai --with pillow --with requests \
scripts/generate_rich.py \
--output /tmp/formal.png \
--prompt '{"title": "Q4業績レポート", "subtitle": "2026年度"}' \
--mode formal-default
# テキスト直接指定（自動テンプレート適用）
uv run --with google-genai --with pillow --with requests \
scripts/generate_rich.py \
--output /tmp/simple.png \
--prompt "プログラミング入門ガイド"
# 利用可能なモード一覧
uv run --with google-genai --with pillow --with requests \
scripts/generate_rich.py --list-modes
# アイドルプリセットでサムネイル
uv run --with google-genai --with pillow --with requests \
scripts/generate_rich.py \
--output /tmp/idol.png \
--prompt '{"title": "RUNA", "subtitle": "〜Next Melody〜"}' \
--mode anime-wow --character-preset idol
# キャラクタープリセット一覧
uv run --with google-genai --with pillow --with requests \
scripts/generate_rich.py --list-presets
uv run --with openai --with pillow scripts/generate_openai.py "プロンプト" [オプション]
| オプション | 説明 | デフォルト |
|---|---|---|
-o, --output | 出力ファイルパス | generated_image.png |
-s, --size | サイズ (1024x1024, 1536x1024, 1024x1536, auto) | 1024x1024 |
-m, --model | モデル (gpt-image-1, gpt-image-1-mini, gpt-image-1.5) | gpt-image-1.5 |
-q, --quality | 品質 (low, medium, high) | medium |
-b, --background | 背景 (transparent, opaque, auto) | auto |
-f, --format | 出力形式 (png, jpeg, webp) | png |
-r, --reference | 編集する画像のパス | なし |
-n, --number | 生成枚数 (1-10) | 1 |
# シンプルな生成
uv run --with openai --with pillow scripts/generate_openai.py "かわいい猫のイラスト"
# 透過背景で生成（背景除去不要）
uv run --with openai --with pillow scripts/generate_openai.py "シンプルな星のアイコン" -b transparent -o star.png
# 高品質・横長で生成
uv run --with openai --with pillow scripts/generate_openai.py "夕焼けの風景" -s 1536x1024 -q high -o sunset.png
# 複数枚同時生成
uv run --with openai --with pillow scripts/generate_openai.py "かわいい動物のアイコン" -n 5 -b transparent -o animals.png
# 画像編集
uv run --with openai --with pillow scripts/generate_openai.py "背景を夜空に変更" -r input.png -o edited.png
uv run --with requests --with pillow scripts/generate_zhipu.py "プロンプト" [オプション]
| オプション | 説明 | デフォルト |
|---|---|---|
-o, --output | 出力ファイルパス | generated_image.png |
-s, --size | 画像サイズ（推奨7種） | 1280x1280 |
-q, --quality | 品質 (hd, standard) | hd |
| サイズ | アスペクト比 |
|---|---|
1280x1280 | 正方形 |
1568x1056 | 横長 |
1056x1568 | 縦長 |
1472x1088 | 横長 |
1088x1472 | 縦長 |
1728x960 | ワイド |
960x1728 | トール |
# シンプルな生成
uv run --with requests --with pillow scripts/generate_zhipu.py "かわいい猫のイラスト"
# 横長サイズで技術図解
uv run --with requests --with pillow scripts/generate_zhipu.py "技術文書の図解" -s 1568x1056 -o diagram.png
# 高速生成（standard品質）
uv run --with requests --with pillow scripts/generate_zhipu.py "ロゴデザイン" -q standard -o logo.png
マゼンタ/ピンク背景を色ベースで透過にする。
uv run --with pillow --with numpy --with scipy scripts/remove-bg-magenta.py 入力画像 [-o 出力画像]
macOS Vision APIで背景を自動検出して透過にする。
python3 scripts/remove-bg-vision.py 入力画像 [-o 出力画像]
Note: このスクリプトは内部で
remove-bg.swiftを呼び出すため、追加依存なしで動作。
透過画像のエッジを任意のピクセル数だけ収縮する。
uv run --with pillow --with numpy --with scipy scripts/erode.py 入力画像 [-o 出力画像] [-i 収縮量]
| オプション | 説明 | デフォルト |
|---|---|---|
-o, --output | 出力画像パス | 入力を上書き |
-i, --iterations | 収縮量（ピクセル数） | 1 |
透過PNGを個別オブジェクトに分割（ステッカーシート用）。
uv run --with opencv-python --with numpy scripts/split_transparent.py 入力画像 [出力ディレクトリ]
# 1ステップで透過PNG生成
uv run --with openai --with pillow scripts/generate_openai.py "シンプルな星のアイコン" -b transparent -o star.png
# 5枚同時に透過PNG生成
uv run --with openai --with pillow scripts/generate_openai.py "かわいい動物のアイコン、1つの動物" -n 5 -b transparent -o animal.png
# → animal_01.png, animal_02.png, ... が生成される
# テキスト描画精度91.16%で文字入りの画像を生成
uv run --with requests --with pillow scripts/generate_zhipu.py "「祝・開店」と書かれた和風バナー" -o banner.png
# 高速生成（standard品質）
uv run --with requests --with pillow scripts/generate_zhipu.py "技術ブログのヘッダー画像" -s 1728x960 -q standard -o header.png
# 1. マゼンタ背景で生成
uv run --with google-genai --with pillow scripts/generate.py "シンプルな星のアイコン" --magenta-bg -o star.png
# 2. マゼンタ除去
uv run --with pillow --with numpy --with scipy scripts/remove-bg-magenta.py star.png
# 1. 参照画像のスタイルで生成（スタイル維持のためマゼンタ指定なし）
uv run --with google-genai --with pillow scripts/generate.py "Same exact style as this image. Object: coffee cup. NO text." -r reference.png -o coffee.png
# 2. Vision APIで背景除去
python3 scripts/remove-bg-vision.py coffee.png
# 1. マゼンタ背景で複数ステッカー生成
uv run --with google-genai --with pillow scripts/generate.py \
"Multiple separate kawaii stickers with LARGE gaps: coffee cup, donut, cat, star. Arranged in 2x2 grid, well separated." \
--magenta-bg -o sheet.png
# 2. 背景透過
uv run --with pillow --with numpy --with scipy scripts/remove-bg-magenta.py sheet.png
# 3. 個別分割
uv run --with opencv-python --with numpy scripts/split_transparent.py sheet.png ./stickers/
プロンプトのコツ:
LARGE gaps between them - 間隔を広くwell separated - 重ならないようにArranged in XxY grid - グリッド配置指定image-creator/
├── SKILL.md # このドキュメント
├── config/
│ └── rich_patterns.json # リッチ画像テンプレート設定（9モード）
└── scripts/
├── generate.py # Gemini画像生成
├── generate_rich.py # パターン/モード対応リッチ画像生成
├── template_engine.py # Mustache風テンプレートエンジン
├── generate_openai.py # OpenAI画像生成
├── generate_zhipu.py # GLM-Image画像生成（ZhipuAI）
├── remove-bg-magenta.py # マゼンタ背景除去（1px収縮含む）
├── remove-bg-vision.py # Vision API背景除去
├── remove-bg.swift # Vision API実装（Swift）
├── erode.py # エッジ収縮（単体）
└── split_transparent.py # 透過画像分割
npx claudepluginhub haboshi/claude-code-skills --plugin image-creatorGenerates images from text, edits images with references, performs product placement, style transfer, and multi-image composition using OpenAI DALL-E or Google Gemini.
Generates and edits images via a unified CLI supporting OpenAI gpt-image-2 and Codex, with masks, transparent backgrounds, and up to 4K sizes.
Generates images from text, edits existing images, applies style transfers, composes from multiple references, and supports multi-turn refinement using Google's Gemini API via Python scripts. For logos, stickers, mockups.