画像スキル

GPT-Image-2、FLUX、Gemini、Grok、Seedream、Reve、ImagineArtなど50以上のモデルを使用して、inference.sh CLI経由でAI画像を生成します。モデル：GPT-Image-2、FLUX Dev LoRA、FLUX.2 Klein LoRA、Gemini 3 Pro Image、Grok Imagine、Seedream 4.5、Reve、ImagineArt。機能：テキストから画像、画像から画像、インペインティング、LoRA、画像編集、アップスケーリング、テキストレンダリング。用途：AIアート、製品モックアップ、コンセプトアート、ソーシャルメディアグラフィック、マーケティングビジュアル、イラスト。トリガー：flux、image generation、ai image、text to...

Generate and edit images on RunComfy via the `runcomfy` CLI — a smart router across the full image-model catalog: FLUX 2 (Klein 9B/4B, Pro, Dev, Flash, Turbo, Max), Google Nano Banana 2 / Pro, OpenAI GPT Image 2, ByteDance Seedream 5 / 4-5 / 4-0 and Dreamina 4-0, Alibaba Qwen Image and Z-Image Turbo, Wan 2-7. Covers both text-to-image (t2i) and image-to-image / edit (i2i) endpoints — the skill picks the right model for the user's actual intent (typography precision, photoreal portraits,...

Generate and edit images on RunComfy via the `runcomfy` CLI — a smart router across the full image-model catalog: FLUX 2 (Klein 9B/4B, Pro, Dev, Flash, Turbo, Max), Google Nano Banana 2 / Pro, OpenAI GPT Image 2, ByteDance Seedream 5 / 4-5 / 4-0 and Dreamina 4-0, Alibaba Qwen Image and Z-Image Turbo, Wan 2-7. Covers both text-to-image (t2i) and image-to-image / edit (i2i) endpoints — the skill picks the right model for the user's actual intent (typography precision, photoreal portraits,...

Generate and edit images on RunComfy via the `runcomfy` CLI — a smart router across the full image-model catalog: FLUX 2 (Klein 9B/4B, Pro, Dev, Flash, Turbo, Max), Google Nano Banana 2 / Pro, OpenAI GPT Image 2, ByteDance Seedream 5 / 4-5 / 4-0 and Dreamina 4-0, Alibaba Qwen Image and Z-Image Turbo, Wan 2-7. Covers both text-to-image (t2i) and image-to-image / edit (i2i) endpoints — the skill picks the right model for the user's actual intent (typography precision, photoreal portraits,...

GPT-Image-2、FLUX、Gemini、Grok、Seedream、Reve、ImagineArtなど50以上のモデルを使用し、inference.sh CLI経由でAI画像を生成します。対応モデル：GPT-Image-2、FLUX Dev LoRA、FLUX.2 Klein LoRA、Gemini 3 Pro Image、Grok Imagine、Seedream 4.5、Reve、ImagineArt。機能：テキストから画像、画像から画像、インペインティング、LoRA、画像編集、アップスケーリング、テキストレンダリング。用途：AIアート、製品モックアップ、コンセプトアート、ソーシャルメディアグラフィック、マーケティングビジュアル、イラスト。トリガー：flux、image generation、ai image、text to...

GPT-Image-2、FLUX、Gemini、Grok、Seedream、Reveなど50以上のモデルを使用して、inference.sh CLI経由でAI画像を生成します。モデル：GPT-Image-2、FLUX Dev LoRA、FLUX.2 Klein LoRA、Gemini 3 Pro Image、Grok Imagine、Seedream 4.5、Reve、ImagineArt。機能：テキストから画像、画像から画像、インペインティング、LoRA、画像編集、アップスケーリング、テキストレンダリング。用途：AIアート、製品モックアップ、コンセプトアート、ソーシャルメディアグラフィック、マーケティングビジュアル、イラスト。トリガー：flux、画像生成、AI画像、テキストから...

Generate and edit images on RunComfy via the `runcomfy` CLI — a smart router across the full image-model catalog: FLUX 2 (Klein 9B/4B, Pro, Dev, Flash, Turbo, Max), Google Nano Banana 2 / Pro, OpenAI GPT Image 2, ByteDance Seedream 5 / 4-5 / 4-0 and Dreamina 4-0, Alibaba Qwen Image and Z-Image Turbo, Wan 2-7. Covers both text-to-image (t2i) and image-to-image / edit (i2i) endpoints — the skill picks the right model for the user's actual intent (typography precision, photoreal portraits,...

We need to translate the given English text into Japanese, preserving the name "codex-pet" and other technical terms. The instruction says: "Translate only the text inside <text>. Do not include the name unless it appears in the source text." The name "codex-pet" appears in the source text? Actually, the source text starts with "Codex Pet generator on RunComfy." The name "codex-pet" is given as the directory item name, but it does not appear inside the <text> block. The <text> block contains "Codex Pet generator on RunComfy." So we should not add "codex-pet" to the translation. Also, preserve product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. So "Codex Pet", "RunComfy", "spritesheet.webp", "pet.json", "CODEX_HOME", "$HOME/.codex", "pets/", "Codex", "1536x1872 PNG/WebP", "8 cols x 9 rows",

We need to translate the given text from English to Japanese. The text describes a "Codex Pet generator" skill on RunComfy. It explains how to build a Codex-compatible spritesheet and JSON from a reference image, and where to place it. It mentions the exact specifications: 1536x1872 PNG/WebP, 8 cols x 9 rows, 192x208 cells, 9 animation states. It also mentions calling OpenAI GPT Image 2. We must preserve product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. Do not add any extra commentary or labels. The target language is Japanese. The directory item type is "agent skill", but we only translate the text inside <text>. The name "codex-pet" is given but we should not include it unless it appears in the source text. The source text does not include "codex-pet" explicitly; it says "Codex Pet generator" and "Codex Pet". So we translate those as proper nouns? "Codex Pet" is a product name,

We need to translate the given English text into Japanese, preserving the specified names and technical terms. The text describes a directory item for an agent skill called "controlnet-pose". The instruction says to translate only the text inside <text>, and not include the name unless it appears in the source text. The name "controlnet-pose" does not appear in the source text, so we don't include it. We must preserve product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. So "RunComfy", "runcomfy CLI", "Kling 2-6 Motion Control Pro / Standard", "Wan 2-2 Animate", "Z-Image Turbo ControlNet LoRA", "OpenPose", "DWPose", "canny", "depth control image" should remain as is or with appropriate Japanese transliteration? The instruction says "preserve" meaning keep them in original form, not translate. So we keep them in English. Also "CLI" is a technical term. We translate the rest into natural Japanese. Let's break

Webカメラのサポート。

カメラを使用したQRコードスキャナー。

Swap a face / character into video or images on RunComfy via the `runcomfy` CLI. Routes across community Wan 2-2 Animate (audio-driven character animation + identity swap), GPT Image 2 Edit (single-shot precise face swap on still images via reference composition), Nano Banana Edit (batch identity-preserving swap), Flux Kontext (single-ref high-fidelity local face edit), and Kling 2-6 Motion Control Pro (transfer motion from one performance onto a target character). Picks the right model for...

Swap a face / character into video or images on RunComfy via the `runcomfy` CLI. Routes across community Wan 2-2 Animate (audio-driven character animation + identity swap), GPT Image 2 Edit (single-shot precise face swap on still images via reference composition), Nano Banana Edit (batch identity-preserving swap), Flux Kontext (single-ref high-fidelity local face edit), and Kling 2-6 Motion Control Pro (transfer motion from one performance onto a target character). Picks the right model for...

Swap a face / character into video or images on RunComfy via the `runcomfy` CLI. Routes across community Wan 2-2 Animate (audio-driven character animation + identity swap), GPT Image 2 Edit (single-shot precise face swap on still images via reference composition), Nano Banana Edit (batch identity-preserving swap), Flux Kontext (single-ref high-fidelity local face edit), and Kling 2-6 Motion Control Pro (transfer motion from one performance onto a target character). Picks the right model for...

RunComfy上でFlux 2 Klein（Black Forest LabsによるFlux 2の高速蒸留版）を使用して画像を生成します。このスキルには、モデルに文書化されたプロンプトパターンがバンドルされており、同じモデルに対する単純なプロンプトよりもシャープな出力が得られます。Flux 2 Kleinの強み（サブ秒レイテンシ、マルチリファレンスブランドスタイリング、宣言的主語優先プロンプト）、ステップ数戦略（高速反復には4～8、仕上げには約25）、9Bと4Bバリアントのトレードオフ、およびFlux 2 Proなどにルーティングするタイミングについて説明しています。

RunComfy上でFlux 2 Klein（Black Forest LabsによるFlux 2の蒸留高速版）を使用して画像を生成します。このスキルには、モデルのドキュメント化されたプロンプトパターンがバンドルされており、同じモデルに対する単純なプロンプトよりもシャープな出力が得られます。Flux 2 Kleinの強み（サブ秒レイテンシ、マルチリファレンスブランドスタイリング、宣言的主語優先プロンプト）、ステップ数戦略（高速反復は4～8、仕上げは約25）、9Bと4Bバリアントのトレードオフ、およびFlux 2 Proなどにルーティングするタイミングについて説明しています。

RunComfy上でFlux 2 Klein（Black Forest Labs製のFlux 2高速蒸留版）を使用して画像を生成します。このスキルには、モデルのドキュメント化されたプロンプトパターンがバンドルされており、同じモデルに対する単純なプロンプトよりもシャープな出力が得られます。Flux 2 Kleinの強み（サブ秒レイテンシ、マルチリファレンスブランドスタイリング、宣言的主語優先プロンプト）、ステップ数戦略（高速反復は4～8、仕上げは約25）、9Bと4Bバリアントのトレードオフ、Flux 2 Proへのルーティングのタイミングなどを解説しています。

RunComfy上でFlux 1 Kontext Pro（Black Forest Labsの高精度ローカル画像編集モデル）を使用して画像を編集します。このスキルには、モデルのドキュメント化されたプロンプトパターンがバンドルされており、同じモデルを単純にプロンプトするよりもシャープな出力が得られます。Flux Kontextの強み（単一参照による高精度ローカル編集、強力なプロンプト制御、一貫した高忠実度出力）、スキーマ（単一画像＋プロンプト）、およびNano Banana Edit / GPT Image 2 edit / Flux 2 Kleinにルーティングするタイミングを文書化しています。呼び出し...

RunComfy上でFlux 1 Kontext Pro（Black Forest Labsの高精度ローカル画像編集モデル）を使用して画像を編集します。このスキルには、モデルのドキュメント化されたプロンプトパターンがバンドルされており、同じモデルに対して単純なプロンプトを使用するよりもシャープな出力が得られます。Flux Kontextの強み（単一参照による高精度ローカル編集、強力なプロンプト制御、一貫した高忠実度出力）、スキーマ（単一画像＋プロンプト）、およびNano Banana Edit / GPT Image 2 edit / Flux 2 Kleinにルーティングするタイミングを文書化しています。呼び出し...

RunComfy上でFlux 1 Kontext Pro（Black Forest Labsの高精度ローカル画像編集モデル）を使用して画像を編集します。このスキルには、モデルのドキュメント化されたプロンプトパターンがバンドルされており、同じモデルを単純にプロンプトするよりもシャープな出力が得られます。Flux Kontextの強み（単一参照による高精度ローカル編集、強力なプロンプト制御、一貫した高忠実度出力）、スキーマ（単一画像＋プロンプト）、およびNano Banana Edit / GPT Image 2 edit / Flux 2 Kleinにルーティングするタイミングを文書化しています。呼び出し...

OpenAI GPT-Image-2を使用して、inference.sh CLI経由で画像を生成・編集します。モデル：GPT-Image-2。機能：テキストから画像生成、画像編集、インペインティング、マスクベース編集、複数画像参照、バッチ生成。用途：製品モックアップ、マーケティングビジュアル、画像編集、コンセプトアート、インペインティング、フォトマニピュレーション。トリガー：gpt image、gpt-image-2、openai image、chatgpt image、dall-e、dalle、openai image generation、gpt image edit、gpt inpainting、openai dall-e、gpt 4o image

OpenAI GPT-Image-2を使用して、inference.sh CLI経由で画像を生成・編集します。モデル：GPT-Image-2。機能：テキストから画像生成、画像編集、インペインティング、マスクベース編集、複数画像参照、バッチ生成。用途：製品モックアップ、マーケティングビジュアル、画像編集、コンセプトアート、インペインティング、写真加工。トリガー：gpt image、gpt-image-2、openai image、chatgpt image、dall-e、dalle、openai image generation、gpt image edit、gpt inpainting、openai dall-e、gpt 4o image

We need to translate the given text from English to Japanese, preserving the name "gpt-image-2" and other technical terms. The instruction says to translate only the text inside <text>, and not include the name unless it appears in the source text. The name "gpt-image-2" appears in the source text, so we keep it as is. Also preserve "RunComfy", "Flux 2 / Nano Banana Pro / Seedream", "runcomfy run openai/gpt-image-2/text-to-image", "/edit", "CLI", "gpt image 2", "gpt-image-2", "ChatGPT Images 2", "image 2". Translate the rest naturally into Japanese. The text: "Generate and edit images with OpenAI GPT Image 2 (ChatGPT Images 2.0) on RunComfy. Documents GPT Image 2's strengths (embedded text, logos, multilingual typography, instruction precision), its 3 fixed sizes, edit-with-preservation language, and when to route to a sibling (Flux

RunComfy上でOpenAI GPT Image 2（ChatGPT Images 2.0）を使用して画像の生成と編集を行います。GPT Image 2の強み（埋め込みテキスト、ロゴ、多言語タイポグラフィ、指示の正確さ）、3つの固定サイズ、保存を考慮した編集用言語、および代替（Flux 2 / Nano Banana Pro / Seedream）にルーティングすべき場合について説明します。

RunComfy上でOpenAI GPT Image 2（ChatGPT Images 2.0）を使用して画像の生成と編集を行います。GPT Image 2の強み（埋め込みテキスト、ロゴ、多言語タイポグラフィ、指示の正確さ）、3つの固定サイズ、保存を維持する編集用言語、および代わりに兄弟機能（Flux 2 / Nano Banana Pro / Seedream）にルーティングするタイミング

Edit images with OpenAI GPT Image 2 (the `/edit` endpoint of ChatGPT Images 2.0) on RunComfy — bundled with the model's documented prompting patterns so the skill gets sharper output than naive prompting against the same model. Documents GPT Image Edit's strengths (preservation language, multilingual in-image text editing, multi-reference up to 10 images, layout / typography precision), the schema, and when to route to Nano Banana Edit / Flux Kontext / GPT Image 2 t2i instead. Calls...

We need to translate the given English text into Japanese, preserving the name "gpt-image-edit" as instructed. The text is a description of an agent skill. We must not include the name unless it appears in the source text. The source text does not contain "gpt-image-edit" explicitly, but the instruction says "Name to preserve: gpt-image-edit" and "Do not include the name unless it appears in the source text." Since it doesn't appear, we don't include it. We translate the entire text inside <text> tags. We must preserve product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. So "OpenAI GPT Image 2", "/edit endpoint", "ChatGPT Images 2.0", "RunComfy", "Nano Banana Edit", "Flux Kontext", "GPT Image 2 t2i" are preserved as is. Also "GPT Image Edit" appears in the text, so we keep that. The text ends with "Calls..." so we translate that as well. Translation: Open

Edit images with OpenAI GPT Image 2 (the `/edit` endpoint of ChatGPT Images 2.0) on RunComfy — bundled with the model's documented prompting patterns so the skill gets sharper output than naive prompting against the same model. Documents GPT Image Edit's strengths (preservation language, multilingual in-image text editing, multi-reference up to 10 images, layout / typography precision), the schema, and when to route to Nano Banana Edit / Flux Kontext / GPT Image 2 t2i instead. Calls...

We need to translate the given English text into Japanese, preserving the name "higgsfield-soul-id" and other technical terms. The text describes a skill for training a Soul Character. We must not add any extra commentary or labels. The translation should be natural Japanese while keeping product names, protocol names, URLs, numbers, and technical terms as-is. The name "higgsfield-soul-id" appears in the text as part of a command example. Also note "Higgsfield" is a product name, so keep it. "Soul Character" might be translated as "ソウルキャラクター" or keep as "Soul Character"? The instruction says preserve product names, so "Higgsfield" and "Soul" likely should remain. But "Soul Character" could be translated as "ソウルキャラクター" but the original uses "Soul Character" as a term. I'll keep "Soul Character" as is. Similarly, "reference_id", "text2image_soul_v2" are technical terms. The