リッチ黒

リッチブラックの再現に挑戦しました。
といっても、うちの中古ポンコツモニタでは違いはわかりません。スポイトで拾うと色がついている程度です。


※素人の講釈を聞きたい好事家の皆様は以下もお読みください。


元のイラストをGPT-images2.0で生成したあと、GPT-Pythonコードインタプリタでやってます。
チャットで「Pythonコードインタープリタで処理して」と指示すると、パソコンやスマホにPythonが導入されて
いなくても処理してくれるすぐれものです。LLM導入されていなくてもChatGPTのモデルと連携して処理が
できるので、そういう意味でコートインタープリタは、ローカル処理よりも強い部分もあります。

Pythonコードインタプリタで画像の色味をいじる利点は、画像生成のおかしなノイズ混入がないことです。
ただ、もともと生成由来のノイズ(AI生成の証跡?)が入っているので、ノイズリダクションを適宜かけたりしています。
※ノイズリダクションをかけても証跡はきえないと思われます。あくまで人が認知しづらくするだけです。

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GPT 処理プロンプト例 :

添付画像を確認し、画像全体の配色・明暗・黒の面積・被写体・背景・雰囲気を見たうえで、最も相性のよい「リッチブラック風」の調整案を複数作成してください。

画像生成は使わず、Pythonコードインタプリタで画像処理してください。

目的は、元画像の構図や質感を壊さず、黒をより深く、美しく、印象的に見せることです。

処理方針
・黒〜暗部にだけ、ごく薄い色味を加える
・白〜明部は原則ニュートラルに保つ
・黒ベタ・白ベタ相当の平坦部は、輪郭を壊さない範囲でノイズリダクションし、ムラのない面にする
・暗部のディテールは必要以上に潰さない
・「色付きの黒」と一目で分かるほど強く着色しない

まず添付画像を分析し、この画像に合うリッチブラックの方向性を4案選んでください。

候補例
・青みのあるCool Black
・ほぼ無彩色のNeutral Black
・赤茶寄りのWarm Black
・紫寄りのViolet Black
・青緑寄りのGreen Black
・焦茶寄りのBrown Black

ただし、この候補に固定せず、添付画像により適した黒があれば独自に選んでください。

4案は性格が明確に異なるようにし、
「なぜこの画像にはこの黒が合うのか」
を各案について短く説明してください。

その後、4案をそれぞれ独立したPNGとして出力し、比較用画像も1枚作成してください。

最後に、
・最も自然
・最も黒が美しい
・最も作品性が高い
の3観点で評価してください。

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黒
https://www.chichi-pui.com/events/user-events/cee50901-0693-4aff-beb1-fe57be8befe2/