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アニメ卒業アルバム卒業AIポートレートジェネレーター

1枚の写真から、顔の特徴がわかる、学校カラーに合わせた、卒業帽と2026年のタッセル付きのアニメ卒業ポートレートを作成します。

Anime Graduation Portrait GeneratorAi Image EditorNano Banana V2
ツール
AI Image Generator ↗

まずこのテンプレートをオンラインで実行し、同じ設定をワークフローで再利用できます。

Powered by
Nano Banana 2 ↗

ポートレート、商品写真、クリエイティブ編集向けの画像モデルです。

テンプレート設定
入力
プロンプト + 任意の参照画像
出力
生成された画像結果
API
モデルページの料金、バッチ利用、レスポンス形式
(必須)
0/5000
アイデア:
アスペクト比
auto
1:1
16:9
9:16
4:3
3:4
API Key を作成

アニメ卒業アルバム卒業AIポートレートジェネレーターとは?

Anime Yearbook Graduation AI Portrait Generator は、顔・髪・服装の認識しやすい特徴を保ちながら、1枚のポートレートを洗練されたセルシェーディングの卒業アルバム風画像に変換します。

完成イメージ

すっきりした2Dセルシェーディング、衣装に合わせた卒業帽、2026年のタッセル、そして明るい学校の雰囲気で、卒業アルバムらしい仕上がりになります。

おすすめ用途

卒業生、生徒、アニメポートレートのファン、卒業アルバム編集者、お祝いアカウント

生成形式

Nano Banana 2 (nano_banana_v2) は、1K、2:3、参考画像1枚を使って、1枚の参照写真を完成されたAI画像に変換します。

入力とクリエイティブ方向

デモされた構図を支えるソース素材から始め、プロジェクトに必要な細部だけを調整してください。

推奨入力

顔の特徴がはっきり見え、髪が見えていて、服の色が均一に照らされた、正面向きの頭から肩までのポートレートをアップロードしてください。

ビジュアル方向の定義

すっきりした2Dセルシェーディング、衣装に合わせた卒業帽、2026年のタッセル、そして明るい学校の雰囲気で、卒業アルバムらしい仕上がりになります。

クリエイティブコントロール

卒業年、学校カラー、帽子の詳細、背景、表情、イラストの配色を変更しながら、人物のアイデンティティは保ちます。

モデル、プロンプト、設定

このプリセットは、実行可能な英語プロンプトと、Nano Banana 2でサポートされるフィールドを使用します。

モデル

Nano Banana 2 (nano_banana_v2)

出力設定

1K、2:3、参考画像1枚

デフォルト英語プロンプト

参考写真の人物を、洗練された2Dセルシェーディングのアニメ卒業アルバム風卒業生に変換してください。顔、髪型、表情、服の色はそのまま保ちます。衣装に合わせた卒業帽を追加し、2026年のタッセルをはっきり読めるようにしてください。明るい学校の卒業アルバム背景、クリーンな線画、バランスの取れた陰影、親しみやすいポートレート構図を使用してください。

この結果を作る方法

1つの明確なソースを使用し、最初の実行ではプリセット設定をそのまま維持し、生成結果をデモされた構図と比較してください。

01

元素材を準備する

顔の特徴がはっきり見え、髪が見えていて、服の色が均一に照らされた、正面向きの頭から肩までのポートレートをアップロードしてください。

02

プリセットで生成

1K、2:3、参考画像1枚、および付属の英語プロンプトで Nano Banana 2 を実行します。

03

確認して調整

プロンプトを変更する前に、最初の結果を確認してください。顔の似具合、帽子の位置、タッセルの文字、髪の縁、目の左右対称性、服の色、背景に紛れ込んだ人物がないかを確認します。

品質チェックと最適な活用シーン

まずモデルに影響されやすい詳細を確認し、その後、完成したアセットを想定するチャネルやキャンペーンに合わせて調整します。

品質チェックリスト

顔の似具合、帽子の位置、タッセルの文字、髪の縁、目の左右対称性、服の色、背景に紛れ込んだ人物がないかを確認します。

卒業発表

完成した画像を卒業発表のメインビジュアルとして使用します。

アニメプロフィールポートレート

特徴的な印象を保ちながら、服装、背景、構図をアニメプロフィールポートレート向けに調整します。

デジタル卒業アルバムアート

デジタル卒業アルバムアートとして公開する前に、アイデンティティ、構図、細かな出力結果を確認してください。

よくある質問

入力、カスタマイズ、出力制限、API 再利用に関する実践的な回答。

/ 01

どのソース素材を使うべきですか?

顔の特徴がはっきり見え、髪が見えていて、服の色が均一に照らされた、正面向きの頭から肩までのポートレートをアップロードしてください。

/ 02

どの詳細をカスタマイズできますか?

卒業年、学校カラー、帽子の詳細、背景、表情、イラストの配色を変更しながら、人物のアイデンティティは保ちます。

/ 03

主な出力上の制限は何ですか?

アイデンティティ、解剖学、タイポグラフィ、反射、複数パネル間の一貫性は、生成ごとに変動することがあります。顔の似具合、帽子の位置、タッセルの文字、髪の縁、目の左右対称性、服の色、背景に紛れ込んだ人物がないかを確認してください。

/ 04

このテンプレートはどのモデルと設定を使用していますか?

Nano Banana 2 (nano_banana_v2) with 1K, 2:3, 1 reference image.

/ 05

API経由でプリセットを再利用できますか?

はい。上記に表示されている対応済みの nano_banana_v2 フィールドと一緒に、含まれているプロンプトを送信し、必要なクリエイティブ面の詳細だけを変更してください。

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