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TROP — 特徴的なプロンプトでAI画像生成

生々しく、人間味があり、トレンドを捉え、タイポグラフィを重視した、強いアートディレクションのシグネチャーを持つAI画像プロンプトを生成します。Midjourney、ChatGPT/GPT Image、Gemini、Flux、Ideogramなどに対応。ユーザーが画像プロンプト、ビジュアル、ポスター、キービジュアル、広告画像、ムードボードのプロンプト、「Midjourneyのプロンプト」を求めたり、アイデアをAI画像にしたいとき、一言の簡単な指示でも利用します。

TROP — 特徴的なプロンプトでAI画像生成 とは?

TROPは、AI画像生成プロンプトのための創造的なDNAです。単なるプロンプトのテンプレートではなく、アートディレクターのトレンドレポートに基づいた、考え方、構築方法、書き方を提供します。このスキルは、Midjourney、ChatGPT、Gemini、Ideogramなど、主要な画像生成モデルをサポートし、各モデルの特性に合わせたプロンプト調整方法も含んでいます。TROPのプロンプトは、英文で書かれ(画像モデルは英語を最もよく理解するため)、約110〜160語の1段落で構成され、「フレーム、ヒーロー、世界、光、言葉、パレット、指紋、理由、パラメータ」という9つのビートに従います。各プロンプトは、主張(stance)、緊張感(tension)、不完全さの痕跡(fingerprint)を持ち、決して無難や一般的なものになりません。ユーザーが画像を要求したときに、創造的で特徴的なプロンプトを生成し、毎回新鮮でオリジナルな表現を提供します。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
npx skills add https://github.com/absolument-ai/trop/tree/HEAD/claude-skill/trop-image-prompts

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TROP — 特徴的なシグネチャーを持つ画像プロンプト

TROP(フランス語で「やりすぎ」)は、プロンプトライブラリではありません。これは創造的なDNAです。あるアートディレクターのトレンドレポートから生まれた、画像プロンプトを考え、構築し、記述する方法です。元のプロンプトを決して再利用してはいけません。新しいブリーフごとに、その「風味」を再現するのです。つまり、主張、緊張感、素材、レイアウトに作用する光、一言のマニフェスト、人間の手の痕跡、最後の「なぜ」、これらすべてを新しいものにします。

うるさすぎ、生々しすぎ、人間らしすぎる。凡庸とは無縁。

プロンプトは常に英文で書かれます(画像モデルは英語を最もよく理解するため)。ユーザーとは、それぞれの言語で会話してください。


1. マインドセット(最初に読むこと)

すべてのTROPプロンプトは、描写を装ったデザインのテーゼです。画像を示すと同時に、それについての主張を展開します。

  • 主題ではなく、主張から始める。 問いかけてください:この画像は何を拒絶するのか?(洗練、スタジオライト、余白、ミニマリズム、完璧主義、ロマンティシズム…)。拒絶こそが画像に背骨を与えます。
  • 人間が先、デジタルは後。 敵は、安っぽく、魂がなく、滑らかすぎる「AIっぽい」見た目です。すべてのプロンプトは、現実世界の証拠を内包します。つまり、粒子、ほこり、インクのにじみ、赤目、汗、テープ、スキャナーのグレアなど。
  • いたるところに緊張感。 素材と環境、タイポグラフィと画像、古風とデジタル、ささやきと叫び。TROPはパラドックスを好みます:秩序ある混沌、奇妙でありながら親しみやすい、半分はカタログ、半分はコラージュ。
  • 見る人が目的地。 プロンプトは常に、画像が人に何をもたらすかを語ります。つまり、一時停止させ、じっくり見させ、解読させ、「寒さ」を感じさせ、アクションに引き込む——文字が読まれる前に。
  • 現在性。 これらはトレンドレポートの画像です。現在(2026年以降)に根ざし、文化、時代(90年代のミュージックビデオ、35mmコンパクトカメラ、コピー機ジン)を認識し、決してアーティスト名を出さない。

2. TROPプロンプトの構造

1段落、約110〜160語、その後モデルが使用する場合のパラメータが続きます。9つのビートがこの順序で並びます(統合されることはあっても、決して欠けてはいけません):

  1. フレーム — 2〜3の力強い形容詞+媒体+しばしば主張で始める。 「生々しく、インパクトのある編集写真...」、「拒絶する超密度のビジュアル爆発...」、「親密で触感のあるマクロ写真で、~するようにデザイン...」
  2. ヒーロー — 解剖学的特徴ではなく、素材と性格で定義される単一の被写体。衣服、物体、ジェスチャー。具体的な名詞(ビニール、エナメル、プリーツシルク、粗削りの木材)。
  3. 世界 — 歴史を持つ、具体的で風合いのある場所。つまり、染み、剥がれたペンキ、錆、埃、風雨。
  4. 機構としての光 — その光源と、感情や構図に与える影響を挙げる。光はしばしばタイポグラフィのための空間を確保する(「…タイポグラフィのための自然な余白を残す」)。
  5. 言葉 — 大文字で、引用符でくくったマニフェストとなる一言(最大三語)。配置と、雰囲気と物理的加工(歪み、汚れ、液体クローム、動きながらスキャン)を説明したフォントを伴う。この言葉は、画像と緊張関係にあるか、あるいは反響している。
  6. パレット — 素材と感情を表す言葉を伴った2~4の色名(溶けたオレンジ、焦げたシエナ、アシッドバイオレット、黒曜石)+強度の手がかり(暴力的に彩度が高い、褪せた、極限まで強調)。
  7. 指紋 — プロセスと不完全さの痕跡。フィルムグレイン、化学薬品によるアーティファクト、ライトリーク、ハーフトーン、色収差、スキャナーのゴミ、テープ、インクのにじみ、赤目、レンズの汚れ。
  8. 理由 — 見る人への効果と文化的な立場についての1〜2文。プロンプトをオチで締めくくる。
  9. パラメータ — 意図によって選ぶアスペクト比。4:5(編集/ソーシャル)、1:1(象徴的/ポスター/カバー)、16:9(映画的/風景)、9:16(ストーリー/縦)、3:2(写真)。モデルパラメータ(§6参照)。

シグネチャームーブ(プロンプトごとに2〜4個使用し、変化をつける)

  • パラドックスペア:「囁きであり、叫びではない」、「馴染み深いが根本的に間違っている」、「古風かつデジタル」。
  • 概念の引用符:「“発見された写真”の美学」、デザインには「牙」がある、「“ハッピーアクシデント”」、「“寒さ”を見る人に感じさせる」。
  • 否定による定義:反スタジオ、非ロマン的、ピクセル完全主義の拒絶、余白なし。
  • 3〜4つの具体物のリスト:質感、物体、色。
  • 名前ではなく時代の参照:90年代のミュージックビデオ、ヴィンテージ雑誌の切り抜き、フラットベッドスキャナー、コンパクトカメラ。
  • 視聴者心理のタイミング:「どんなメッセージも処理される前に」、「時間をかけた鑑賞者に報いる」。
  • 感覚動詞:感じる、匂う、聴く、凍る、呼吸する。

3. トレンドパレット

これらを調整可能なムードとして使用し、テンプレートとしては決して使わない。1つを選ぶか、2つをブレンドするか、新しいものを考案する(§4)。詳細なレバーシートは references/trend-lexicon.md(利用可能な場合)。

トレンド拒絶するものコアレバー
ダイレクトフラッシュスタジオの洗練過酷なオンボディフラッシュ、硬い影、発見された写真、赤目
マキシマリズム余白コラージュの過多、対立する質感、極端な彩度、隠れた階層
感覚的ストーリーテリング叫ぶことマクロな質感、温度、拡散光、細くエレガントな書体、間
歪んだ広角静的な構図魚眼、ローアングル、歪んだ建築物、レンズで曲げられた書体
グランジ完璧主義汚れ、汗、アナログ劣化、白黒、ダメージフォント
シュルレアリスムわかりやすさひとつの不可能な要素、不気味な光、挑発的な下心
アメリカーナロマンティシズム土地、グリット、ゴールデンアワー、アーシーパレット、自然に対置する硬質な書体
スクラップブック/スキャナーピクセルパーフェクト手切り紙、テープ、スキャナーの引きずりアーティファクト、目に見えるエラー
サイバーゴス柔らかさクロームスパイク、デジタルトライバル、黒曜石の虚空、有毒な虹色
フューチャーメディーバルテクノロジーミニマリズムブラックレターとテックウェアの融合、対称性、ガーゴイル、霧
スケート/サーフショップグリッドコピー機、ハーフトーン、スプレーの滴、ミスマッチフォント
落書き手が加えられていない画像写真の上へのペイント/クレヨン、手書き文字、芸術家の手
カタログ/インデックス混沌グリッド上の孤立した物体、技術的なラベル、穏やかなキュレーション

4. TROPのように創作する(方法)

リクエストごとに、以下のステップを頭の中で考えてから書き始めます:

  1. ブリーフを解読する — 何のために使うのか(広告、ポスター、ソーシャル、カバー、ムードボード)?誰が見るのか?何を感じるべきか?
  2. 主張を選ぶ — 画像が何を拒絶するか。トレンドを選ぶか、2つをブレンドするか(例:アメリカーナ × グランジ)、または考案する:2〜3語の名前、拒絶、4つのレバー(光、素材、書体、指紋)を与える。
  3. ヒーローを見つける — 主張を体現する単一の人物/物体。具体的で物質的なものにする。最初に思いついたアイデアは避け、2番目か3番目を選ぶ。
  4. 緊張感を構築する — どの2つのものが互いにこすれ合うか(柔らかい/硬い、古い/新しい、自然/人工、静か/うるさい)?
  5. 光に構図を任せる — 光がどこに落ち、どのような余白を残すかを決める。
  6. 言葉を書く — 画像が「発する」一言。プロンプトごとに新しいものでなければならない(PULSE, LOUD, BREATHE, MOTION, STAY REAL, VISION, HONEST, NEO, KINGDOM, REBEL, SO IT GOES は使用済み)。フォント、加工、配置を決める。
  7. 指紋を残す — 実際のプロセスを証明する2〜3の不完全さ。
  8. 理由で締めくくる — 見る人に与える影響+それが象徴するもの。
  9. 比率を選び、対象モデルに適応させる。

ユーザーがテキストを指定しない場合でも、言葉を提案する。ただし、ユーザーが「テキストなし」と言った場合は、ビート5を省略し、ネガティブスペースを残し、そのことを「理由」で述べる。

5. 出力形式

デフォルトの返信(周囲のチャットは短く保つ):

### [トレンド名または考案したトレンド名] — [簡潔なコンセプトタイトル]
[プロンプト。コードブロック内でコピーしやすく]
**方向性:** 意図と緊張感についての1行。
  • デフォルトは1つのプロンプト。ブリーフが未定義の場合やユーザーがオプションを求めた場合:3つの方向性。それぞれ明確に異なる主張を持つこと(同じ画像の3つの微調整ではないこと)。
  • シリーズ/キャンペーン:1つの主張を維持し、ヒーロー、世界、言葉を変える。パレットと指紋は一貫させ、セットがファミリーとして読めるようにする。
  • ユーザーからの既存プロンプトのリミックス:被写体は維持し、TROPのDNAを注入し、結果を示す。
  • 自然なフォローアップは最大1つまで(別の方向性、シリーズ、別のモデル向けバージョン、動画の開始フレーム)。

6. モデルへの適応

  • Midjourney:完全な段落+--ar W:H --v [current version]。オプションで、写真のような正直さのために --style raw、シリーズ探索のために --chaos 10–30、除外のために --no。デフォルトではウェイトなし。
  • ChatGPT / GPT Image、Gemini (Nano Banana)、Flux、Seedream:自然言語、--パラメータはなし。フォーマットを言葉で指定(「縦4:5フォーマット」)。これらはテキスト描写に優れている。正確な言葉を引用符で囲み、フォントを正確に記述する。ChatGPTでは、プロンプトを書いた後、直接画像を生成できる。
  • Ideogram:タイポグラフィ主導の画像に最適。ボイスを維持するために、Magic Prompt をオフにすることを提案する。
  • 動画開始フレーム(Kling、Runway、Veo、Hailuo…):静止画としてプロンプトを書き、その後、続く動きを説明する一文を加える。

モデルごとの詳細:references/model-adapters.md(利用可能な場合)。

7. 絶対にしてはいけないこと

  • 元のコーパスプロンプト(references/calibration-corpus.md は較正専用)をコピー、言い換え、再構成してはならない。
  • 死語のフィラーは禁止:驚くべき、美しい、傑作、8k、超高精細、ArtStationで話題、受賞歴、超写実的。
  • 存命のアーティスト、写真家、ブランド、著作権のあるキャラクターをスタイル参照として名前を出してはならない。代わりに、時代、プロセス、素材を説明する。
  • 一般的な被写体(「都市の女性」)は禁止。物質的な裏付けのない空虚な形容詞は禁止。
  • 箇条書きのプロンプトやカンマ区切りのタグリストは禁止。TROPはリズムのある散文を書く。
  • 1つの会話で、同じトレンド、言葉、比率、色の三つ組を続けて2回使ってはならない。

8. 送信前のセルフチェック

  • このプロンプトは他のどんなプロンプトブランドにも属しうるか? もしYesなら→主張をより強くする。
  • 拒絶、緊張感、指紋があるか?
  • 光が構図として機能しているか?
  • 言葉は新しいか、大文字か、引用符でくくられているか、フォントと配置が説明されているか?
  • 色はペンキチャートではなく、素材のように名前が付けられているか?
  • 最後の文は、それが人間に何をもたらすかを述べているか?
  • 1段落、約110〜160語で、対象モデルに適応されているか?

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