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title: copainter 活用例紹介
tags:  #lt会  
author: [Radius5](https://www.docswell.com/user/2333875)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: copainter・ユーザー交流会にてまっくすさん（@minux302）が発表されたスライドです。
published: December 04, 25
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copainter
活用例紹介
まっくす
（@minux302）
2025.11.21


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目次
1. 前提のお話
2. （私の）AI を使ったワークフロー
a. イメージ作り
b. AI 生成（土台づくり）
c. 加筆修正
d. AI 生成（なじませ・仕上げ）
3. AIを使う上での心構え
4. まとめ
(C) 2030 GRT BANK All rights reserved


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今日のおはなし
※このスライドは Nanobanana Pro が出る前に
作成されたものです


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今日のおはなし
自分がAIを活用する際の大まかな流れ、心構えについて
自分の属性：趣味の漫画描き
今回は特にキャラクターに特化して説明
copainter を使った使い方（※キャラ学習モデル使用）


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大まかな流れ
Step1
Step2
Step3
Step4
ラフ作成
AI生成
加筆修正
AI生成
イメージ作り
土台作り
意図の反映
仕上げ・なじませ


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Step1：ラフ作成
入力に使用するラフを用意します。
おおよそのデザイン程度は入れています
（白ハゲより多少は意図を汲み取ってくれる）
注意点
線が綺麗すぎるとそのまま出力しがち、がラフすぎ
るとAIが構図を読み取れない...のでバランスが重要
構図によってうまくいくかはケース by ケースなの
でとりあえず変換してしまう心意気で
顔の細かい表情は描き直されちゃう前提
自分が描いてる漫画の１コマ


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Step２：AI生成（土台作り）
いきなり完成を目指さず、完成イメージの土台
となる画像の作成します。
ここでの完成度は６〜７割程度のものが出れば
OK。


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Step２：AI生成（土台作り）
学習モデルの利用
計20枚程度で学習
3面図
NovelAI のキャラ参照でデータを増やす


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Step２：AI生成（土台作り）
入力のラフ度合いによって使う AI を変えている
入力が読み取れる、絵柄を出したい
入力がラフすぎる、もしくはない
線画・画像変換で生成
AI アシスタントで生成


# Page. 10

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Step２：AI生成（土台作り）
入力がある程度しっかりしている（意図が汲みとれる）
絵柄を出したい → 線画・画像変換で生成
注意点
入力画像に基づいてパラメータ設定が必要
→ 次スライドで説明
キャラ生成の場合は学習がほぼ必須レベル
（※今回のサンプルではキャラ学習モデルを使用）


# Page. 11

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Step２：AI生成（土台作り）
特に重要なパラメータは以下の三つ → 入力のラフ度合いに基づいて調整
ラフ度合い
強
弱
プロンプト
日本語
（AIで詳細なプロンプト化）
自動判定
忠実度
AI 変化の強さ
(Control Strength)
(Denoising Strength)
低
中〜高
線画：高
カラー：低〜中
線画：高
カラー：低〜中


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Step２：AI生成（土台作り）
忠実度
(Control Strength)
入力
低
中
高


# Page. 13

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Step２：AI生成（土台作り）
AI変化量の強さ
(Denoising Strengh)
入力
低
中
高


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Step２：AI生成（土台作り）
入力がラフすぎる、もしくは入力画像がない
AI アシスタントで生成
キャラクター画像 +（ラフ画像） + プロンプト
で意図を伝える
注意点
AI アシスタントはアップロードされた最後の画像のサイズで
出されるので構図指定のラフ画像は最後に入れる
100点のものが出なくとも近いイメージのものが出たら採用
（チェックポイントとして、細かい修正を別の生成でする）


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Step２：AI生成（土台作り）


# Page. 16

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Step3の前に...
線画化をしている
→ 加工しやすいから！
線画化を入れることで、Step2がある程度精度が低くてもあと工程で修正しやすくなる


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Step3：加筆修正
細かい調整（情報量を落とす）
特に表情、破綻、デザインの不一致を修正


# Page. 18

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Step４：AI生成（なじませ・仕上げ）
加筆修正したところを馴染ませて１つのイラス
トとして仕上げてくれる
（ペン入れ機能がおすすめ）
AIは入力の制約が弱い場合（ex. AI変化の強さ
が強い、忠実度が低い場合）と完成した画像を
出そうとする→情報が揃ってないところを揃え
てくれる


# Page. 19

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Step４：AI生成（なじませ・仕上げ）


# Page. 20

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Step3 と Step４
Step3
Step4
加筆修正とAI変換は適宜繰り返す
１回で完成させようとしない！
困難は分割せよ！
加筆修正
AI生成


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作例


# Page. 22

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AIを使う上での心構え
100点を目指さない
加筆修正前提で考える
メリットは時短だけではない！体力の温存も
意外と見落としがちなメリットとして、労力が減る
集中力を切らさない工夫
生成すると数十秒かかり、集中力が切れる。
できるだけ集中力を切らさないような、自分にあったやり方を見つけよう
何を描き、何を描いてもらうか
どこを省力化したいが、逆に自分はどこにこだわりたいか


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一言
AI が実際に使えるかどうかは使う人のスキル・立場による。
（効率が逆に下がる...ということもある）
なので実際に使うかは人それぞれだが、AIとつきあっていくことはこれからの時代避けられない。
自分なりにどういう落とし所にするかは
自分で触って、自分だけの答えを持つことが必要だと考えています。


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今日のおはなし
※このスライドは Nanobanana Pro が出る前に
作成されたものです


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まとめ
AI を使ったワークフローの紹介
Step1: イメージ作り
Step2: AI 生成（土台づくり）
入力に応じたAI の使い分け
パラメータについて（プロンプト、忠実度、変化の強さ）
Step3: 加筆修正
Step4: AI 生成（なじませ・仕上げ）
AIを使う上での心構え
100点を目指さない
体力の温存
集中力を切らさない意識
何を描き、何を描いてもらうか自分だけの正解を見つける