スキル image-outpainting
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image-outpainting

低リスク ⚙️ 外部コマンド🌐 ネットワークアクセス

AIパワード・アウトペインティングで画像を拡張

こちらからも入手できます: agentspace-so,runcomfy-com

画像を元のキャンバスを超えて拡張したい、またはアスペクト比を変更したいですか?このスキルはRunComfyのAIモデルを使用して、被写体のアイデンティティとスタイルを保ちながら画像を拡張します。

対応: Claude Codex Code(CC)
📊 70 十分
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Claudeでアップロード

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オンにして利用開始

テストする

「image-outpainting」を使用しています。 レンガの壁の前に立っている人物の正方形1:1写真

期待される結果:

同じ人物とレンガの壁が写った16:9ワイドスクリーン画像。左右にマッチするレンガのテクスチャと一貫した照明で拡張されています

「image-outpainting」を使用しています。 頭と肩のみが写ったポートレート写真

期待される結果:

上半身、腕、周囲の環境が表示されるように拡張されたポートレート。一貫した服装スタイルと背景が保たれています

「image-outpainting」を使用しています。 上部に空がある建物のランドスケープ写真

期待される結果:

建物が両側に拡張され、マッチする空と建築要素が追加された、よりワイドなランドスケープ

セキュリティ監査

低リスク
v1 • 5/30/2026

This skill is a legitimate image outpainting wrapper for the RunComfy CLI. Static findings flagged 51 bash command examples and 23 hardcoded URLs, but all are documented CLI usage patterns. The skill uses restricted tool access (Bash(runcomfy *)), passes input via JSON flag (no shell injection), and only connects to whitelisted runcomfy.net endpoints. No malicious intent detected.

1
スキャンされたファイル
194
解析された行数
4
検出結果
1
総監査数
中リスクの問題 (1)
Bash Command Examples in Documentation
The skill contains multiple bash command examples (runcomfy run) in markdown documentation. These are documented usage patterns, not actual command execution. The skill restricts tool access to Bash(runcomfy *) only.
低リスクの問題 (1)
Hardcoded URLs to External Documentation
The skill contains hardcoded URLs to runcomfy.com documentation. These are legitimate links to the service provider and expected for a CLI wrapper skill.

リスク要因

⚙️ 外部コマンド (3)
🌐 ネットワークアクセス (3)
監査者: claude

品質スコア

38
アーキテクチャ
100
保守性
87
コンテンツ
50
コミュニティ
83
セキュリティ
83
仕様準拠

作れるもの

ソーシャルメディアコンテンツ作成

正方形の商品写真を、Reels用の9:16形式やYouTubeサムネイル用の16:9形式に変換します。元の被写体はそのまま保持します。

ポートレート写真のアンクロップ

元の写真がトリミングされすぎていた場合に、被写体の体や背景をより広く表示します。

バナー・ヒーロー画像作成

ポートレート写真を、マッチする背景でキャンバスを拡張してワイドなバナーやヒーロー画像に変換します。

これらのプロンプトを試す

シンプルなアスペクト比変更
左右にマッチする環境を追加して、キャンバスを16:9のアスペクト比に拡張してください。既存の背景スタイル、照明、カラーパレットを継続してください。元の被写体は入力画像のまま正確に保持してください。
ポートレートのアンクロップ
被写体の上半身と腕全体が表示されるよう、キャンバスを下方に拡張してください。既存の服装スタイル、照明、背景を継続してください。顔と現在見えている領域は入力画像のまま正確に保持してください。
参照スタイル・アウトペイント
キャンバスを全方向に拡張してください。[reference-image]のスタイルを使用して新しい領域を埋めてください。元画像の照明、テクスチャ、カラーパレットに合わせてください。
マルチステップ大規模拡張
キャンバスを[direction]方向に約30-40%拡張してください。背景と環境の継続に焦点を当ててください。元のコンテンツはすべて入力画像のまま正確に保持してください。

ベストプラクティス

  • 出力キャンバスサイズを固定するために、aspect_ratioパラメータを明示的に設定してください
  • プロンプトで保存指示の表現を使用してください:「元の被写体は入力画像のまま正確に保持してください」
  • 大きな拡張の場合は、品質低下を避けるために1パス30-50%で複数パスを連鎖させてください

回避

  • 1回のパスで両側を50%以上拡張しようとしないでください
  • 保存指示の表現を省略しないでください - Nano Bananaが元のコンテンツを微妙に再生成する可能性があります
  • キャンバス内のマスク駆動編集にこのスキルを使用しないでください - 代わりにimage-inpaintingを使用してください

よくある質問

画像アウトペインティングとは何ですか?
画像アウトペインティングは、画像を元のキャンバス境界を超えて拡張し、新しい領域を元のスタイルや文脈にマッチするAI生成コンテンツで埋める技術です。
このスキルはどのモデルを使用しますか?
このスキルはタスクに応じて、Nano Banana 2 Edit(デフォルト)、GPT Image 2 Edit(参照マッチング用)、またはFLUX Kontext Pro(最大保持用)にルーティングされます。
任意のアスペクト比に変更できますか?
はい、一般的な比率としては16:9、21:9、9:16、4:3などに対応しています。最良の結果を得るには、aspect_ratioパラメータを明示的に設定してください。
出力に目立つ継ぎ目があるのはなぜですか?
シンプルなプロンプトでは拡張境界に継ぎ目が生じる場合があります。より良い継ぎ目処理のために、参照画像、FLUX Kontext Pro、またはComfyUIアウトペインティングワークフローを使用してください。
画像データはどこかに送信されますか?
画像はRunComfyのmodel-api.runcomfy.netエンドポイントにのみ送信されます。テレメトリや第三者への共有は行われません。
画像を大幅に拡張するにはどうすればよいですか?
1パス30-50%で複数のアウトペイントパスを連鎖させてください。各結果を次のパスの入力として使用することで、品質低下を防ぎます。

開発者の詳細

作成者

doany-ai

ライセンス

MIT

参照

main

ファイル構成

📄 SKILL.md