JSONから画像生成AI – プログラマティックで一貫性のある画像生成
モデルが次に何をするか推測するのはやめましょう。JSONから画像生成AIを使えば、シーンを構造化されたJSONスキーマとして記述し、バージョン管理、差分確認、再利用が可能な反復性のあるAI画像に変換できます。Grok Image、Qwen Image、z Image、NanoBanana Pro、NanoBananaのすべてで同じ仕様を実行でき、しかもそれは既にJSONから動画生成で利用しているのと同じワークフロー内で行えます。

{
"promptDetails": {
"description": "A construction site scene with the uploaded subject holding up an AR projection of a blueprint over the unfinished structure.",
"styleTags": [
"Industrial",
"Modern Architecture",
"Midday Light",
"Technical Schematics"
]
},
"scene": {
"background": {
"setting": "The top floor of a new skyscraper under construction (exposed concrete and rebar)",
"details": "Distant city skyline visible through open walls, safety netting, hard hats, dust motes in the air, strong texture of raw concrete floor."
},
"subject": {
"description": "The person defined by `[UPLOADED IMAGE]`, wearing a safety vest and hard hat, looking professional.",
"pose": "Standing near the edge, holding an invisible tablet (or hand outstretched) projecting the overlay, looking critically at the structure.",
"focus": "Subject and the projected blueprint are sharp; the background city is slightly softened."
}
},
"overlayObject": {
"type": "Holographic Architectural Blueprint",
"relationshipToEnvironment": "The overlay appears as a complex, translucent blue-line schematic *over* a section of the exposed rebar/wall.",
"transform": "Slightly angled in 3D perspective to match the construction site's structure.",
"surfaceInteraction": "Vibrant, electric blue lines with sharp white measurements, casting a subtle blue light onto the subject's vest and concrete floor.",
"components": {
"section": "Load-Bearing Wall A-4",
"measurement": "Height: 4.2m +/- 0.01m",
"position": "Projected mid-frame, aligned with the structure."
}
},
"technicalStyle": {
"aspectRatio": "16:9",
"photographyStyle": "Editorial, High Detail, Commercial",
"camera": {
"shotType": "Medium Shot",
"angle": "Eye-level, dynamic composition emphasizing vertical lines.",
"depthOfField": "Moderate, ensuring the raw background textures are visible but not distracting."
},
"lighting": {
"type": "Harsh, Clear Midday Sun",
"description": "Strong, directional sunlight creating sharp shadows and bright highlights on metal and concrete."
},
"color": {
"palette": "Concrete grays, safety vest orange/yellow, and electric blue."
}
}
}JSONから画像生成AIとは?
プロンプトルーレットを予測可能な出力に置き換える、プログラマティックで構造化されたプロンプト入力のためのJSON画像ジェネレーター。

JSONから画像生成の主な特徴
すべてがJSONファーストで構築されているため、実際にスケールするワークフローで、構造化されたプロンプトから本番利用可能なAI画像へと移行できます。

JSONtoVideo.orgでJSONから画像生成AIを選ぶ理由
ほとんどのツールはプレーンテキストのプロンプトを装飾するだけです。このツールはJSONワークフローを中心に設計されているため、あなたのAI画像は一度きりの実験というより、信頼性の高いインフラのように振る舞います。
初日からJSONを中心に構築
多くのジェネレーターはテキストプロンプトエンジンの上にJSONを後付けしますが、ここではJSONが主要なインターフェースです。プロンプトのスクリーンショットを保存する代わりに、読みやすく、レビューし、差分を確認しやすい明確なJSON契約を保持することで、数ヶ月後でもすべての画像を再現可能にします。
複数のAI画像モデルを、一つのUIで
Grok Image、Qwen Image、z Image、NanoBanana Pro、NanoBananaを同じ場所から選択し、同じスキーマを送信します。これにより、ベンダーロックインを減らし、品質と速度をベンチマークでき、チームにとって使い慣れたインターフェースを維持できます。
実際に再利用できるプリセット
最高のJSON設定を、商品写真、ソーシャル広告、キーアート用の固定プリセットに変換します。チームの誰もがプリセットを選択し、いくつかのフィールドを編集するだけで、毎回プロンプトを再発明することなく、ブランドに合った新しい画像を生成できます。
手動でのプロンプト調整より高速
プロンプトをゼロから書き直す代わりに、一度に一つのJSONフィールドを微調整し、その影響を即座に確認できます。これにより、特に週に何十、何百ものアセットを生成する場合、最適化が推測ではなくA/Bテストのように感じられます。
実際のエンジニアリングワークフローに適合
プロンプトはプレーンなJSONであるため、Gitに保存し、プルリクエストレビューを実行し、コードのように変更を追跡できます。これにより、JSON定義を独自のスクリプト、スケジューラー、または画像APIに簡単に接続し、AIアートのためのCI/CDスタイルのパイプラインを構築できます。
JSONから動画生成との連携
被写体、環境、カメラに関する同じ構造化された記述で、静止画とVeo 3.1 / Sora 2動画の両方を生成できます。一度シーンを設計し、JSONから画像生成AIでキーアートを生成した後、そのコアフィールドをJSONから動画生成ツールで一致するモーションクリップに再利用します。
JSONから画像生成AIの使い方
ワークフローは意図的にシンプルに設計されています。一度JSONを定義し、モデルを選んだら、あとは必要なだけ同じスキーマを画像全体で再利用するだけです。

JSONスキーマを貼り付けるか、作成する
既存のJSON画像定義を貼り付けるか、ガイド付きフォームを使用してゼロから作成します。被写体、環境、スタイル、照明、カメラ、ネガティブ要素のフィールドを埋めることで、AIが曖昧な文章から推測するのではなく、シーンの各部分を理解できるようにします。

AI画像モデルを選択する
モデルピッカーからGrok Image、Qwen Image、z Image、NanoBanana Pro、またはNanoBananaを選択します。ツールはJSONを検証し、モデルが期待するパラメーターにマッピングし、生成ボタンを押す前に不足しているフィールドやサポートされていないフィールドについて警告します。

生成、比較、そしてプリセットの保存
画像をレンダリングし、オプションで同じJSONを複数のモデルで再実行して、スタイル、シャープネス、リアリズムを比較します。満足のいく結果が得られたら、JSONをプリセットとして保存すれば、チームの誰もが新しい製品、キャンペーン、データセットに数回の編集で再利用できます。
JSONから画像生成AIに関するよくある質問
Grok Image、Qwen Image、z Image、NanoBananaモデルを使用してJSONスキーマでAI画像を生成することに関する、最も一般的な質問への回答。
JSONから画像生成AIとは何ですか?通常の画像ジェネレーターとどう違いますか?
JSONから画像生成AIは、画像各部を一行のテキストではなく構造化されたJSONオブジェクトで記述できるJSON画像ジェネレーターです。被写体、スタイル、照明、カメラなどのフィールドが明示的であるため、結果を再現したり、チームメイトと正確な仕様を共有したり、従来のプロンプトのみのツールのランダム性を回避したりできます。
このJSON画像ジェネレーターはどのAI画像モデルをサポートしていますか?
現在、このツールはGrok Image、Qwen Image、z Image、NanoBanana Pro、NanoBananaに焦点を当てています。同じJSON仕様をそれぞれに送信し、品質を比較し、スタイルと予算に合ったエンジンを標準化しながら、スキーマは安定したまま保つことができます。
JSONから画像生成AIを使うにはJSONの知識が必要ですか?
いいえ。ビジュアルエディターから始めることができます。これは、バックグラウンドで有効なJSONを書き込みながら、シンプルなフィールド、スライダー、ドロップダウンを提供します。慣れてきたら、JSONビューを開いて自分のツールにコピー&ペーストしたり、より詳細な制御が必要な場合は高度なフィールドを手動で編集したりできます。
JSONから画像生成AIを商用プロジェクトで使用できますか?
はい。多くのユーザーが、一貫性が重要なeコマース、SaaS、クリエイティブな作業に構造化されたJSONプロンプトを利用しています。基礎となるモデルやアセットの利用規約を尊重する責任はあなたにありますが、あなたのJSONスキーマは非公開のままであり、共有モデルのトレーニングには使用されません。
私のJSONプロンプトは、異なるモデル間でどの程度再利用可能ですか?
目標は、コアとなるスキーマがGrok Image、Qwen Image、z Image、NanoBananaの各バリアントで同じままであることです。エンジンごとにスタイルや強度を調整することはあるかもしれませんが、被写体、環境、カメラなどのフィールドは安定しているため、プロバイダーを切り替えても最初からやり直す必要はありません。
コードやAPIでJSONから画像生成AIを自動化できますか?
すべてがJSONとして定義されているため、このツールを中心に自動化するのは簡単です。多くのチームは、独自のシステムでJSONを生成または保存し、画像モデルのAPIを呼び出す際やアプリ内で作業する際に再利用しています。パイプラインがJSONに対応している限り、特殊なフォーマットなしでJSONから画像生成AIをスクリプト、スケジューラー、またはローコードツールに組み込むことができます。
プロンプトルーレットはやめて、JSONから画像生成AIを始めよう
いくつかのテストシーンを生成し、モデルを比較して、自由形式のプロンプトと比べて構造化されたJSONによる画像生成がいかに落ち着いて行えるかを実感してください。あなたのJSONスキーマは非公開のままで、いつでもエクスポートして独自のスタックで再利用できます。
