『麻雀の手牌、国士無双聴牌』の画像を生成してみたいと思います。
まずはお試しで。
GPT Images 2.0
麻雀の手牌、国士無双聴牌
手牌の数が足りません。2牌だけ違いました。「白」は仕方ないかなと思います。
Gemini3+Nano Banana 2
麻雀の手牌、国士無双聴牌
手牌が1枚多いです。3牌違いました。
ここでMyGemを使ってプロンプトを作ります。それを元にいろいろなモデルで生成します。
Cinematic close-up shot of a Mahjong player’s hands on a green felt table. The hand reveals a “Thirteen Orphans” (Kokushi Musou) ready-hand (Tenpai), waiting for the final tile. 13 beautifully crafted Japanese Mahjong tiles are perfectly lined up, showing: 1 Character, 9 Character, 1 Bamboo, 9 Bamboo, 1 Dot, 9 Dot, East, South, West, North, White, Green, and Red dragons. One tile is slightly tilted as the player is about to draw the potential winning tile. Soft, warm overhead lighting reflects off the smooth surface of the urea resin tiles. Subtle cigarette smoke drifting in the background, out-of-focus vintage scoring sticks (tenbou) nearby. Hyper-realistic texture of human skin, fingerprints, and the weave of the table cloth, 8k resolution, photorealistic, dramatic lighting.
Stable Diffusion online
お話にならないほどレベルが違いました。
ここからSeaArtに移動します。
GPT Image 2
おしい!! 索子だけ違いました。プロンプトでは、1 Bamboo, 9 Bambooとなっているのに・・・。
Nano Banana Pro Image
牌が2枚多いです。4つの牌が違います。
Qwen Image 2.0 Pro
ご覧の通りです。
Nano Banana 2
牌が4つ違います。「白」は許容範囲です。卓や人物など牌以外の部分はとても良いです。
この流れからすると・・・
最後に一番成功の可能性の高いもので生成してみます。
ChatGPT Images 2.0
大こけしました。
国士無双聴牌
役の中で最も画像生成が難しいであろう国士無双にチャレンジしましたが、未完成に終わりました。
優勝はありませんでしたが、SeaArt GPT Image 2 が準優勝といったところです。
こうしてみると、GPT Image系とNano Banana系の最新モデルが別格であることが改めてわかりました。
・図柄
・手牌の数
・国士無双という役
・卓の上の牌、人物や手の配置
・「白」の生成
今回のテーマは、ハードルが高かったでしょうか。モデルが進化したら、また試してみようと思います。
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