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金大哥
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分类: 内容与媒体无需 API Key

image-creator

使用Google Gemini、OpenAI GPT Image或ZhipuAI GLM-Image的图像生成模型来生成和编辑图片。根据诸如“生成一张图片”、“制作插图”、“编辑此图片”等指示自动使用。还支持生成和分割贴纸表，例如“制作一些贴纸”、“生成并分割多个图标”。可以从Gemini（Nano Banana）、OpenAI（gpt-image-1.5）和GLM-Image（ZhipuAI）这三个提供商中选择。

person作者: jakexiaohubgithub
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Image Creator - AI画像生成スキル

Google Gemini、OpenAI GPT Image、または ZhipuAI GLM-Image を使用して画像を生成・編集するスキル。

Step 0: ユースケース判定（最初に実行）

重要: 画像生成を依頼されたら、技術的な詳細（プロバイダー等）を聞く前に、まず「何を作りたいか」を確認する。

最初の質問（AskUserQuestion）

| 選択肢 | 説明 | 次のステップ | |--------|------|-------------| | YouTubeサムネイル・ブログヘッダー | 目を引くサムネイル画像 | → Step 1A (リッチ画像) | | 説明図・図解・比較図 | 概念を視覚的に説明する画像 | → Step 1A (リッチ画像) | | アイコン・ステッカー（透過背景） | 背景なしの単体オブジェクト | → Step 1B (シンプル画像) | | 一般的なイラスト・写真 | 自由形式の画像生成 | → Step 1B (シンプル画像) | | テキスト入り画像（文字精度重視） | 正確なテキスト描画が必要 | → Step 1C (GLM-Image) |

ツール選択の判断基準

ユースケース判定
├─ サムネイル・ヘッダー・説明図 → generate_rich.py（テンプレート使用）
├─ 透過アイコン → generate_openai.py --background transparent
├─ 参照画像スタイルコピー → generate.py --reference
├─ テキスト描画重視 → generate_zhipu.py
└─ その他シンプル画像 → generate.py or generate_openai.py

AskUserQuestion 実装例

Step 0: 最初の質問

{
  "questions": [{
    "question": "どのような画像を作成しますか？",
    "header": "画像タイプ",
    "options": [
      {"label": "YouTubeサムネイル・ヘッダー", "description": "目を引くサムネイルやブログヘッダー画像"},
      {"label": "説明図・図解・比較図", "description": "概念を視覚的に説明する画像"},
      {"label": "アイコン・ステッカー（透過）", "description": "背景なしの単体オブジェクト"},
      {"label": "テキスト入り画像", "description": "正確なテキスト描画が必要な画像"}
    ],
    "multiSelect": false
  }]
}

Step 1A: サムネイルのスタイル確認

{
  "questions": [
    {
      "question": "サムネイルのスタイルはどれがいいですか？",
      "header": "スタイル",
      "options": [
        {"label": "アニメ風（推奨）", "description": "目を引くアニメ調のデザイン"},
        {"label": "ビジネス風", "description": "フォーマルで信頼感のあるデザイン"},
        {"label": "写真風", "description": "リアリスティックな写真調"}
      ],
      "multiSelect": false
    },
    {
      "question": "キャラクターを入れますか？",
      "header": "キャラ",
      "options": [
        {"label": "入れる", "description": "キャラクターを含めたデザイン"},
        {"label": "入れない", "description": "テキストと背景のみ"}
      ],
      "multiSelect": false
    }
  ]
}

Step 1B: シンプル画像の詳細確認

{
  "questions": [{
    "question": "画像の特殊な要件はありますか？",
    "header": "要件",
    "options": [
      {"label": "透過背景が必要（推奨: OpenAI）", "description": "背景なしのPNG画像が必要"},
      {"label": "参照画像のスタイルをコピー", "description": "既存画像のスタイルを維持"},
      {"label": "複数枚同時生成", "description": "同じプロンプトで複数枚生成"},
      {"label": "特になし", "description": "通常の画像生成"}
    ],
    "multiSelect": true
  }]
}

Step 1A: リッチ画像（サムネイル・説明図）

generate_rich.py を使用。10のテンプレートモードから最適なものを選択。

追加で確認する項目（AskUserQuestion）

サムネイル（thumbnail）の場合:

| 項目 | 選択肢 | 説明 | |------|--------|------| | スタイル | アニメ風 / ビジネス風 / 写真風 | 全体の雰囲気 | | 雰囲気（アニメ風の場合） | 驚き(wow) / インパクト / ポップ / 明るい | 細分化 | | キャラクター | あり / なし | キャラを含めるか | | キャラプリセット（ありの場合） | idol / vtuber / business / tech / teacher | プリセット選択 |

説明図（illustration）の場合:

| 項目 | 選択肢 | 説明 | |------|--------|------| | タイプ | 図解(graphrec) / 比較(comparison) / プロセス(process) / カスタム | 説明図のスタイル |

モード自動判定表

| ユースケース | スタイル | モード | コマンド例 | |-------------|---------|--------|-----------| | YouTubeサムネ（楽しい系） | アニメ風・驚き | anime-wow | --mode anime-wow | | YouTubeサムネ（技術系） | アニメ風・明るい | anime-bright | --mode anime-bright | | YouTubeサムネ（エンタメ） | アニメ風・ポップ | anime-pop | --mode anime-pop | | YouTubeサムネ（インパクト） | アニメ風・強い | anime-impact | --mode anime-impact | | ビジネスプレゼン | ビジネス風 | formal-default | --mode formal-default | | 写真風サムネ | 写真風 | real-default | --mode real-default | | 説明図・図解 | - | graphrec | --pattern illustration --mode graphrec | | 比較・対比図 | - | comparison | --pattern illustration --mode comparison | | プロセス・手順図 | - | process | --pattern illustration --mode process |

Step 1B: シンプル画像（アイコン・イラスト）

generate.py または generate_openai.py を使用。

追加で確認する項目（AskUserQuestion）

| 項目 | 選択肢 | 推奨ツール | |------|--------|-----------| | 透過背景が必要 | はい | generate_openai.py -b transparent | | 参照画像のスタイルをコピー | はい | generate.py -r <参照画像> | | 複数枚同時生成 | はい | generate_openai.py -n <枚数> | | 上記いずれでもない | - | generate.py（デフォルト） |

プロバイダー自動選択表

| 条件 | プロバイダー | ツール | 理由 | |------|-------------|--------|------| | 透過背景必須 | OpenAI | generate_openai.py | ネイティブ透過サポート | | 参照画像あり | Gemini | generate.py | スタイルコピーに強い | | 複数枚同時生成 | OpenAI | generate_openai.py | -n オプション対応 | | 日本語プロンプト | Gemini | generate.py | 日本語理解に強い | | デフォルト | Gemini | generate.py | バランスが良い |

Step 1C: テキスト入り画像（GLM-Image）

generate_zhipu.py を使用。テキスト描画精度91.16%。

推奨ユースケース

  • バナー・看板のテキスト
  • タイトルカード・ロゴ風画像
  • 日本語・中国語のテキスト描画
  • 低コスト大量生成（$0.015/枚）

追加で確認する項目（AskUserQuestion）

| 項目 | 選択肢 | 説明 | |------|--------|------| | アスペクト比 | 正方形 / 横長 / 縦長 / ワイド | サイズ選択 | | 品質 | HD / Standard | 品質 vs 速度のトレードオフ |

Step 2: 詳細オプション確認（必要に応じて）

Step 0〜1 でツールが決まった後、追加で詳細を確認する場合に参照。

確認項目

共通（常に確認）: | 項目 | 選択肢 | 説明 | |------|--------|------| | プロバイダー | gemini / openai / glm-image | 使用するAIプロバイダー | | モデル | Gemini: pro/flash、OpenAI: 1.5/1/mini、GLM-Image: glm-image | 詳細は下記参照 | | 参照画像 | あり / なし | スタイルをコピーする元画像があるか | | 背景除去 | Vision API / マゼンタ除去 / OpenAI透過 / 不要 | 方法は下記参照 |

複数画像生成の場合のみ追加で確認: | 項目 | 選択肢 | 説明 | |------|--------|------| | 生成方式 | シート→split / 並列生成 | シート→split推奨（効率的） |

プロバイダー別の特徴

| プロバイダー | 強み | APIキー環境変数 | |-------------|------|----------------| | Gemini | 日本語プロンプト、参照画像のスタイルコピー | GEMINI_API_KEY | | OpenAI | 高品質、ネイティブ透過背景対応、複数枚同時生成 | OPENAI_API_KEY | | GLM-Image | テキスト描画精度91.16%、日本語・中国語プロンプト、低コスト | GLM_API_KEY or ZAI_API_KEY |

モデル比較

Gemini (Nano Banana): | モデル | ID | ブランド名 | 特徴 | |-------|-----|-----------|------| | NB2 | gemini-3.1-flash-image-preview | Nano Banana 2 | 推奨 Pro品質+Flash速度、参照画像10枚、thinking制御（Preview） | | Flash | gemini-2.5-flash-image | Nano Banana | 高速、コスト効率、最安定（GA） | | Pro | gemini-3-pro-image-preview | Nano Banana Pro | 最高品質、キャラクター一貫性（Preview） |

OpenAI: | モデル | ID | 特徴 | |-------|-----|------| | GPT Image 1.5 | gpt-image-1.5 | 最新・最高品質（推奨） | | GPT Image 1 | gpt-image-1 | 標準モデル | | GPT Image Mini | gpt-image-1-mini | 軽量・高速・低コスト |

GLM-Image (ZhipuAI): | モデル | ID | 特徴 | |-------|-----|------| | GLM-Image | glm-image | 16Bパラメータ、テキスト描画精度91.16%、$0.015/枚 |

背景除去方法の選び方

| 方法 | 適したケース | プロバイダー | |------|-------------|-------------| | OpenAI透過 | OpenAI使用時は--background transparentで直接透過生成 | OpenAI専用 | | Vision API | 実写画像、写真風、複雑な背景、グラデーション背景 | Gemini | | マゼンタ除去 | イラスト、シンプルな図形、線画、フラットデザイン | Gemini |

推奨設定

| ケース | プロバイダー | モデル | 背景除去 | |--------|-------------|--------|----------| | 汎用・高品質画像生成 | Gemini | nb2 | 不要 or Vision API | | 透過アイコン・ステッカー | OpenAI | 1.5 | --background transparent | | 参照画像のスタイルコピー | Gemini | nb2 / pro | Vision API | | シンプルなイラスト | Gemini | flash | マゼンタ除去 | | 高品質イラスト | Gemini / OpenAI | nb2 / 1.5 | 不要 or transparent | | プロトタイプ・テスト | OpenAI | mini | 不要 | | テキスト入り画像 | GLM-Image | glm-image | 不要 | | 日本語/中国語重視 | GLM-Image | glm-image | 不要 | | 低コスト大量生成 | GLM-Image | glm-image | 不要 |

ツール一覧

| ツール | 説明 | |-------|------| | generate.py | Gemini画像生成 | | generate_rich.py | パターン/モード対応リッチ画像生成（Gemini） | | generate_openai.py | OpenAI画像生成 | | generate_zhipu.py | GLM-Image画像生成（ZhipuAI） | | remove-bg-magenta.py | マゼンタ背景除去（1px収縮含む） | | remove-bg-vision.py | Vision API背景除去 | | erode.py | 透過画像エッジ収縮 | | split_transparent.py | 透過画像を個別オブジェクトに分割 |

前提条件

  1. uv: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh でインストール
  2. Gemini使用時: 環境変数 GEMINI_API_KEY を設定
  3. OpenAI使用時: 環境変数 OPENAI_API_KEY を設定
  4. GLM-Image使用時: 環境変数 GLM_API_KEY または ZAI_API_KEY を設定（https://z.ai で取得）
  5. Vision API: macOS 14.0 (Sonoma) 以降が必要

1. generate.py - Gemini画像生成

uv run --with google-genai --with pillow scripts/generate.py "プロンプト" [オプション]

オプション

| オプション | 説明 | デフォルト | |-----------|------|-----------| | -o, --output | 出力ファイルパス | generated_image.png | | -a, --aspect-ratio | アスペクト比 (1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 1:4, 4:1) | 1:1 | | -m, --model | モデル (nb2, flash, pro) | nb2 | | --magenta-bg | マゼンタ背景で生成 | なし | | -r, --reference | 参照画像のパス | なし | | --no-fallback | Pro失敗時のFlashフォールバックを無効化 | なし |

耐障害性

  • リトライ: 503/429/408エラー時、最大2回の指数バックオフリトライ（10秒→20秒）。504は即座にフォールバック
  • フォールバックチェーン: Pro→NB2→Flash、NB2→Flash の自動フォールバック（--no-fallbackで無効化可能）
  • モデル別タイムアウト: NB2/Pro=300秒、Flash=600秒

Note: NB2 (gemini-3.1-flash-image-preview) と Pro (gemini-3-pro-image-preview) はPreview段階のモデルであり、サーバー過負荷による503/504エラーが発生することがあります。フォールバックチェーンにより、上位モデルが応答しない場合は自動的に下位モデルで生成されます。最高の安定性が必要な場合はFlashモデル（GA）を直接指定してください。

例

# シンプルな生成
uv run --with google-genai --with pillow scripts/generate.py "かわいい猫のイラスト"

# 参照画像のスタイルをコピー
uv run --with google-genai --with pillow scripts/generate.py "Same exact style as this image. Object: coffee cup. NO text." -r reference.png -o coffee.png

# マゼンタ背景で生成（後で透過処理用）
uv run --with google-genai --with pillow scripts/generate.py "シンプルな星のアイコン" --magenta-bg -o star.png

1.5. generate_rich.py - パターン/モード対応リッチ画像生成

10のテンプレートモードでサムネイルや説明画像を簡単に生成。Gemini API専用。

uv run --with google-genai --with pillow --with requests \
  scripts/generate_rich.py --prompt "入力" --output output.png [オプション]

パターン/モード判定表

| パターン | モード | 用途 | |---------|-------|------| | thumbnail | anime-wow | アニメ風・驚き表現のサムネイル | | | anime-impact | アニメ風・インパクト重視 | | | anime-pop | アニメ風・ポップで明るい | | | anime-bright | アニメ風・鮮やかで清潔感 | | | formal-default | ビジネス・フォーマル向け | | | real-default | 写真風リアリスティック | | illustration | comparison | 比較・対比の説明画像 | | | graphrec | 図解・グラフィックレコーディング風 | | | process | プロセス・フロー図 | | | custom | カスタムプロンプト自由形式 |

オプション

| オプション | 説明 | デフォルト | |-----------|------|-----------| | --prompt, -p | 入力テキストまたはJSON | 必須 | | --output, -o | 出力ファイルパス | generated_rich.png | | --pattern | thumbnail / illustration | thumbnail | | --mode | 上記モード名 | anime-wow | | --aspect, -a | アスペクト比 (16:9, 1:1, 9:16, 4:3, 3:4, 21:9) | モードに応じて自動 | | --model, -m | pro / flash | pro | | --character-preset, -c | キャラクタープリセット（下記参照） | なし | | --ref-image | 参照画像のパス | なし | | --ref-search | SerpAPIで参照画像検索（SERPAPI_KEY必要） | なし | | --ref-instruction | 参照画像への追加指示 | なし | | --list-modes | パターン/モード一覧表示 | - | | --list-presets | キャラクタープリセット一覧表示 | - |

キャラクタープリセット

character を JSON で明示しない場合に適用されるプリセット。

| プリセット | 説明 | |-----------|------| | default | 汎用キャラクター | | idol | アイドル風キャラクター（衣装・アクセサリ・エネルギッシュ） | | vtuber | VTuber風キャラクター（カラフル髪・配信セットアップ） | | business | ビジネス・フォーマル風キャラクター | | tech | テック・エンジニア風キャラクター | | teacher | 講師・解説者風キャラクター | | mascot | マスコット風キャラクター（デフォルメ・丸み・ブランドキャラ風） | | cool | クール系キャラクター（鋭い目つき・ダークカラー・ミステリアス） |

入力形式

JSON入力（テンプレート変数を個別指定）:

--prompt '{"title": "Claude Code完全攻略", "subtitle": "初心者向けガイド"}'

テキスト入力（自動的にtitle/contentに割り当て）:

--prompt "プログラミング入門ガイド"

例

# anime-wow モードでサムネイル
uv run --with google-genai --with pillow --with requests \
  scripts/generate_rich.py \
  --output /tmp/wow.png \
  --prompt '{"title": "Claude Code完全攻略"}' \
  --pattern thumbnail --mode anime-wow

# graphrec モードで図解
uv run --with google-genai --with pillow --with requests \
  scripts/generate_rich.py \
  --output /tmp/graphrec.png \
  --prompt '{"content": "AI駆動開発の3つの原則", "title": "AI開発入門"}' \
  --pattern illustration --mode graphrec

# フォーマル・ビジネス向け
uv run --with google-genai --with pillow --with requests \
  scripts/generate_rich.py \
  --output /tmp/formal.png \
  --prompt '{"title": "Q4業績レポート", "subtitle": "2026年度"}' \
  --mode formal-default

# テキスト直接指定（自動テンプレート適用）
uv run --with google-genai --with pillow --with requests \
  scripts/generate_rich.py \
  --output /tmp/simple.png \
  --prompt "プログラミング入門ガイド"

# 利用可能なモード一覧
uv run --with google-genai --with pillow --with requests \
  scripts/generate_rich.py --list-modes

# アイドルプリセットでサムネイル
uv run --with google-genai --with pillow --with requests \
  scripts/generate_rich.py \
  --output /tmp/idol.png \
  --prompt '{"title": "RUNA", "subtitle": "〜Next Melody〜"}' \
  --mode anime-wow --character-preset idol

# キャラクタープリセット一覧
uv run --with google-genai --with pillow --with requests \
  scripts/generate_rich.py --list-presets

2. generate_openai.py - OpenAI画像生成

uv run --with openai --with pillow scripts/generate_openai.py "プロンプト" [オプション]

オプション

| オプション | 説明 | デフォルト | |-----------|------|-----------| | -o, --output | 出力ファイルパス | generated_image.png | | -s, --size | サイズ (1024x1024, 1536x1024, 1024x1536, auto) | 1024x1024 | | -m, --model | モデル (gpt-image-1, gpt-image-1-mini, gpt-image-1.5) | gpt-image-1.5 | | -q, --quality | 品質 (low, medium, high) | medium | | -b, --background | 背景 (transparent, opaque, auto) | auto | | -f, --format | 出力形式 (png, jpeg, webp) | png | | -r, --reference | 編集する画像のパス | なし | | -n, --number | 生成枚数 (1-10) | 1 |

例

# シンプルな生成
uv run --with openai --with pillow scripts/generate_openai.py "かわいい猫のイラスト"

# 透過背景で生成（背景除去不要）
uv run --with openai --with pillow scripts/generate_openai.py "シンプルな星のアイコン" -b transparent -o star.png

# 高品質・横長で生成
uv run --with openai --with pillow scripts/generate_openai.py "夕焼けの風景" -s 1536x1024 -q high -o sunset.png

# 複数枚同時生成
uv run --with openai --with pillow scripts/generate_openai.py "かわいい動物のアイコン" -n 5 -b transparent -o animals.png

# 画像編集
uv run --with openai --with pillow scripts/generate_openai.py "背景を夜空に変更" -r input.png -o edited.png

3. generate_zhipu.py - GLM-Image画像生成（ZhipuAI）

uv run --with requests --with pillow scripts/generate_zhipu.py "プロンプト" [オプション]

オプション

| オプション | 説明 | デフォルト | |-----------|------|-----------| | -o, --output | 出力ファイルパス | generated_image.png | | -s, --size | 画像サイズ（推奨7種） | 1280x1280 | | -q, --quality | 品質 (hd, standard) | hd |

推奨サイズ

| サイズ | アスペクト比 | |--------|-------------| | 1280x1280 | 正方形 | | 1568x1056 | 横長 | | 1056x1568 | 縦長 | | 1472x1088 | 横長 | | 1088x1472 | 縦長 | | 1728x960 | ワイド | | 960x1728 | トール |

例

# シンプルな生成
uv run --with requests --with pillow scripts/generate_zhipu.py "かわいい猫のイラスト"

# 横長サイズで技術図解
uv run --with requests --with pillow scripts/generate_zhipu.py "技術文書の図解" -s 1568x1056 -o diagram.png

# 高速生成（standard品質）
uv run --with requests --with pillow scripts/generate_zhipu.py "ロゴデザイン" -q standard -o logo.png

4. remove-bg-magenta.py - マゼンタ背景除去

マゼンタ/ピンク背景を色ベースで透過にする。

uv run --with pillow --with numpy --with scipy scripts/remove-bg-magenta.py 入力画像 [-o 出力画像]

仕組み

  • R>180, G<100, B>100 の色を透過
  • 1px収縮でエッジのピンク残りを除去

5. remove-bg-vision.py - Vision API背景除去

macOS Vision APIで背景を自動検出して透過にする。

python3 scripts/remove-bg-vision.py 入力画像 [-o 出力画像]

Note: このスクリプトは内部でremove-bg.swiftを呼び出すため、追加依存なしで動作。

特徴

  • 前景を自動検出
  • 参照画像のスタイル（背景含む）を維持した画像に最適
  • macOS 14.0以降が必要

6. erode.py - エッジ収縮

透過画像のエッジを任意のピクセル数だけ収縮する。

uv run --with pillow --with numpy --with scipy scripts/erode.py 入力画像 [-o 出力画像] [-i 収縮量]

| オプション | 説明 | デフォルト | |-----------|------|-----------| | -o, --output | 出力画像パス | 入力を上書き | | -i, --iterations | 収縮量（ピクセル数） | 1 |

7. split_transparent.py - 透過画像分割

透過PNGを個別オブジェクトに分割（ステッカーシート用）。

uv run --with opencv-python --with numpy scripts/split_transparent.py 入力画像 [出力ディレクトリ]

仕組み

  • アルファチャンネル（透明部分）で境界を検出
  • 連結成分ごとに切り出し
  • 左上→右下の順で番号付け

ワークフロー例

OpenAI: 透過アイコン生成（推奨・最も簡単）

# 1ステップで透過PNG生成
uv run --with openai --with pillow scripts/generate_openai.py "シンプルな星のアイコン" -b transparent -o star.png

OpenAI: 複数アイコン同時生成

# 5枚同時に透過PNG生成
uv run --with openai --with pillow scripts/generate_openai.py "かわいい動物のアイコン、1つの動物" -n 5 -b transparent -o animal.png
# → animal_01.png, animal_02.png, ... が生成される

GLM-Image: テキスト入り画像生成

# テキスト描画精度91.16%で文字入りの画像を生成
uv run --with requests --with pillow scripts/generate_zhipu.py "「祝・開店」と書かれた和風バナー" -o banner.png

# 高速生成（standard品質）
uv run --with requests --with pillow scripts/generate_zhipu.py "技術ブログのヘッダー画像" -s 1728x960 -q standard -o header.png

Gemini: 透過ステッカー生成（単純なオブジェクト）

# 1. マゼンタ背景で生成
uv run --with google-genai --with pillow scripts/generate.py "シンプルな星のアイコン" --magenta-bg -o star.png

# 2. マゼンタ除去
uv run --with pillow --with numpy --with scipy scripts/remove-bg-magenta.py star.png

Gemini: 参照画像スタイルコピー + 透過

# 1. 参照画像のスタイルで生成（スタイル維持のためマゼンタ指定なし）
uv run --with google-genai --with pillow scripts/generate.py "Same exact style as this image. Object: coffee cup. NO text." -r reference.png -o coffee.png

# 2. Vision APIで背景除去
python3 scripts/remove-bg-vision.py coffee.png

Gemini: ステッカーシート生成 → 分割

# 1. マゼンタ背景で複数ステッカー生成
uv run --with google-genai --with pillow scripts/generate.py \
  "Multiple separate kawaii stickers with LARGE gaps: coffee cup, donut, cat, star. Arranged in 2x2 grid, well separated." \
  --magenta-bg -o sheet.png

# 2. 背景透過
uv run --with pillow --with numpy --with scipy scripts/remove-bg-magenta.py sheet.png

# 3. 個別分割
uv run --with opencv-python --with numpy scripts/split_transparent.py sheet.png ./stickers/

プロンプトのコツ:

  • LARGE gaps between them - 間隔を広く
  • well separated - 重ならないように
  • Arranged in XxY grid - グリッド配置指定

ファイル構成

image-creator/
├── SKILL.md                   # このドキュメント
├── config/
│   └── rich_patterns.json     # リッチ画像テンプレート設定（9モード）
└── scripts/
    ├── generate.py            # Gemini画像生成
    ├── generate_rich.py       # パターン/モード対応リッチ画像生成
    ├── template_engine.py     # Mustache風テンプレートエンジン
    ├── generate_openai.py     # OpenAI画像生成
    ├── generate_zhipu.py      # GLM-Image画像生成（ZhipuAI）
    ├── remove-bg-magenta.py   # マゼンタ背景除去（1px収縮含む）
    ├── remove-bg-vision.py    # Vision API背景除去
    ├── remove-bg.swift        # Vision API実装（Swift）
    ├── erode.py               # エッジ収縮（単体）
    └── split_transparent.py   # 透過画像分割