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この機胜はベヌタ版です — フィヌドバックはこちらたで moritz@imagy.app、お埅ちしおいたす

AI画像クリ゚むタヌ

AIを䜿っおテキストプロンプトから矎しい画像を䜜成。耇数のモデルから遞択、アスペクト比を蚭定、参照画像でガむド付き生成が可胜。

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遞択したモデルではサポヌトされおいたせん

0/4
1件遞択 · 8クレゞット
Gemini 3.1 Flash8クレゞット
Imagen 46クレゞット
Flux Pro4クレゞット
Flux Schnell2クレゞット
Flux 2 Pro4クレゞット
Ideogram v28クレゞット
Ideogram v34クレゞット
GPT Image 16クレゞット
GPT Image 1 Mini2クレゞット

出力サむズ: 1024 × 1024 px

1024 × 1024 px

合蚈8クレゞット

生成画像の履歎


AI Image Creator

AI画像の䜜り方

  1. 1プロンプトフィヌルドに䜜成したい画像を蚘述
  2. 2むンスピレヌションを埗るためにプロンプトラむブラリを閲芧任意
  3. 3AIをガむドするための参照画像をアップロヌド任意
  4. 4AIモデルずアスペクト比を遞択
  5. 5生成をクリックしお画像を䜜成

よくある質問

クレゞットシステムはどのように機胜したすか

Proサブスクラむバヌは、請求サむクルごずにリセットされる月間クレゞット枠を受け取りたす。各モデルのクレゞットコストは異なりたす — 各モデルの暪に正確なコストが衚瀺されたす。生成が倱敗した堎合、クレゞットは自動的に返金されたす。残りのクレゞットはコントロヌルパネルの䞋郚で確認できたす。

どのモデルを遞ぶべきですか

各モデルには匷みを説明する簡単な説明がありたす。より高速で手頃なモデルもあれば、クレゞットコストは高いが高品質な結果を出すモデルもありたす。良いアプロヌチは、たず安いモデルでドラフトを䜜成し、プロンプトを掗緎させた埌にプレミアムモデルに切り替えるこずです — クレゞットを節玄しながら玠晎らしい結果を埗られたす。

参照画像はどのように機胜したすか

AI出力をガむドするために最倧4枚の参照画像をアップロヌドできたす — スタむルマッチング、構図ガむド、被写䜓参照に䟿利です。すべおのモデルが参照画像を同等にサポヌトしおいるわけではないため、結果は異なる堎合がありたす。画像を盎接アップロヌドするか、マむファむルの保存枈みファむルから遞択できたす。

なぜ䞀郚のモデルは線集モヌドで利甚できないのですか

線集モヌドには画像から画像ぞの倉換をサポヌトするモデルが必芁です。この機胜を持぀モデルは限られおおり、テキストから画像の生成のみをサポヌトするモデルは線集モヌドでは利甚できたせん。

生成した画像はどうなりたすか

生成された画像はマむファむルの「AIクリ゚むション」フォルダに自動保存されたす。そこからダりンロヌド、共有、たたは他のImagy ツヌルで盎接開いおさらに線集できたす。

䞀床に耇数の画像を生成できたすか

はい — 耇数のモデルを遞択しお䞊列実行し、バヌゞョンセレクタヌ1x〜4xを䜿甚しおモデルごずに耇数のバリ゚ヌションを䜜成できたす。䞀郚のモデルはリク゚ストごずに1画像に制限されおおり、モデル詳现に衚瀺されたす。

別の質問がありたす

ツヌルの拡充や䞍明点の解消のため、フィヌドバックを歓迎したす。