VigoZhao/AI-Visual-Prompt-Cookbook

Plug-and-play JSON style prompts for Nano Banana Pro, GPT Image & Midjourney. Copy one style.json, get a consistent look. New styles every week.

概要

AI Visual Prompt Cookbook は、テキストから画像を生成するための ビジュアルスタイルプロンプト のコミュニティ管理ライブラリです。各スタイルは、独自のフォルダに単一の style.json ファイルとして格納され、以下を含みます：

{SUBJECT} や {ASPECT_RATIO} のようなプレースホルダーを持つ プロンプトテンプレート
必須のプレースホルダーを定義する 環境変数 のリスト
具体的な値を示すオプションの サンプルケース
モデルが保持・回避すべきことを指示する「忠実度アンカー」および ネガティブプロンプト

このアイデアは、洗練された再現可能なビジュアル指示を、LLMベースの画像モデル（ChatGPT-4-Vision、Gemini-3-Pro Imageなど）に簡単に組み込めるようにすることです。ユーザーはJSONをコピーし、自分の値を入力し、チャットに貼り付けるだけで、モデルが完全な画像プロンプトを返します。

このリポジトリには、169の既製スタイル（例：「Everyday Riso」、「Chromatic Gesture Characters」、「Velocity Type Sport」）が、プレビュー画像と短いコピー可能なプロンプトとともに同梱されています。スタイルはビジュアルテーマ（写真＋落書き、ZINE＋コラージュ、タイプポスター、旅行、エディトリアル、プロダクト）でグループ化されています。オンラインギャラリーとディスカッションスペースにより、ユーザーは結果を公開したり、新しいスタイルをリクエストしたりできます。

誰が使うか

対象	利点
クリエイティブ専門家（グラフィックデザイナー、アートディレクター）	毎回長いテキストプロンプトを手作りすることなく、一貫したモックアップやムードボードを迅速に生成できます。
プロンプトエンジニア / AIアーティスト	構造化されたJSON形式により、プロジェクト間でのビジュアルシステムのバージョン管理、共有、反復が容易になります。
マルチモーダルパイプラインを構築する開発者	`style.json` をプログラムで読み込み、変数を埋め、最終プロンプトを画像生成APIに送信できます。
教育者 / 学生	ビジュアルスタイルを再利用可能なコンポーネントに分解する方法の具体的な例を提供します。

はじめに（クイックウォークスルー）

スタイルを選ぶ – 特集ギャラリーまたは全カタログを閲覧し、フォルダを開きます（例：styles/mono-noir-type-portrait-poster-style/）。
JSONをコピーする – style.json（または docs/copy-prompts/ にある短いコピー用プロンプト）を取得します。
値を入力する – examples[*].values セクションを編集するか、environment_variables にリストされている変数に独自の値を提供します。
マルチモーダルLLMに貼り付ける – 完全なJSONをChatGPT-4-Vision、Gemini-3-Pro Image、または長い構造化プロンプトを受け付ける他のモデルに送信します。
生成画像を受け取る – モデルが入力済みテンプレートを解釈し、説明されたビジュアルシステムに一致する画像を出力します。

READMEには、テンプレート、変数値、最終的な組み立て済みプロンプト、生成画像のプレビューを示す完全な例が含まれています。

リポジトリ構造

AI-Visual-Prompt-Cookbook/
│
├─ styles/                     # ビジュアルスタイルごとのフォルダ
│   ├─ <style-slug>/
│   │   ├─ style.json          # マシンリーダブルなプロンプト定義
│   │   ├─ preview-16x9.jpg    # 横向きの例
│   │   └─ preview-9x16.jpg    # 縦向きの例
│   └─ …
│
├─ docs/
│   ├─ CATALOG.md             # 説明付きの全169スタイルのリスト
│   └─ copy-prompts/          # 人間が読める、貼り付け可能なプロンプト
│
├─ assets/                     # ヒーロー画像、サムネイルなど
│
├─ scripts/validate-style-json.py   # JSONスキーマ用の簡単なバリデータ
│
└─ README.md (このファイル)

各 style.json はスキーマのバージョン2.2に従います：

{
  "schema_version": "2.2",
  "prompt_template": "Create a {ASPECT_RATIO} …",
  "environment_variables": ["ASPECT_RATIO", "SUBJECT", "MAIN_TEXT", …],
  "examples": [{"case_name": "demo", "values": {"SUBJECT": "…"}}],
  "style_fidelity_anchors": "…",
  "negative_prompt": "no watermarks, no logos, …"
}

AIエコシステムへの適合

プロンプトエンジニアリング – 多くの場合構造化されていない画像プロンプト作成を、再現可能でバージョン管理されたデータ形式に変換します。
マルチモーダルLLM – 長いJSON文字列を入力として画像を生成できる任意のモデル（OpenAIのGPT-4-Vision、Google Gemini-3-Pro Imageなど）で動作します。
クリエイティブパイプライン – スクリプト化可能：プログラムがスタイルを読み取り、データベースやUIから変数を埋め、画像生成APIを呼び出し、結果を保存することで、スタイライズされたアセットのバッチ生産が可能になります。
オープンソースコミュニティ – プルリクエストで新しいスタイルが追加され、リポジトリにはJSONスキーマの一貫性を保つための検証スクリプトが含まれています。

代替案を検討すべき場合

プロンプトレベルのスタイルガイダンスではなく、ピクセルレベルの制御（カスタムディフュージョンのファインチューニングなど）が必要な場合。
テキストプロンプトを受け付けない非LLM画像生成器（言語モデルのない純粋なディフュージョンパイプラインなど）を使用する場合。
プロンプト構築用のグラフィカルUIを好む場合; このリポジトリはテキスト中心です。

TL;DR

AI Visual Prompt Cookbook は、テキストから画像を生成するための169のJSONベースのビジュアルスタイルテンプレートのキュレーションコレクションです。style.json をコピーし、いくつかの変数を埋め、マルチモーダルLLMに貼り付けると、事前定義されたビジュアルシステムに従った一貫性のある高品質な画像が得られます。デザイナー、プロンプトエンジニア、再現可能で共有可能な画像生成プロンプトを求めるすべての人に最適です。