テキストを超えて：画像でプロンプトを作成する方法

マルチモーダルプロンプティング—画像とテキストの組み合わせ—GPT-4oやClaude 4.6 Sonnetなどのビジョン言語モデルの機能をアンロックします。画像の説明、分析、生成、編集のための正確なパターンを学びます。

マルチモーダルプロンプティングとは何か?

マルチモーダルプロンプティングは、単一のプロンプトにテキストと画像を組み合わせて、AI出力をガイドすることです。 ビジョン言語モデル(VLM)—画像とテキストの両方のデータで訓練されたニューラルネットワーク—これらのマルチモーダル入力を処理して、質問に回答したり、シーンを説明したり、新しい画像を生成したり、既存の画像を編集したりします。テキストのみのプロンプティングとは異なり、マルチモーダルプロンプティングは話すのではなく見せることができます。モデルは、書かれた説明だけに頼るのではなく、視覚的な詳細、空間的関係、および色を検査することで、あなたが何を意味するかを正確に見ることができます。

重要なポイント

マルチモーダルプロンプティングはテキストと画像を組み合わせます; GPT-4oやClaude 3.5 Sonnetのようなモデルは画像分析と説明に優れています
3つのモードが存在します: 画像→テキスト(説明/分析)、テキスト→画像(生成)、画像↔画像(編集/変換)
ビジョン言語モデルは正確なカウント、細粒度のオブジェクト境界、および画像内の小さなテキストの読み取りに苦労します
構造化されたパターンに従います: 分析の目標について具体的であり、文脈を提供し、一貫性のための例を使用してください
PromptQuorumを使用すると、複数のモデル間でマルチモーダルプロンプトをテストして、出力を比較し、最適なフィットを見つけることができます

マルチモーダルプロンプティングの3つのモード

マルチモーダルプロンプティングは、さまざまなタスクに適した3つの主要な形式をとります。

モード	入力	出力	最適なユースケース
画像 → テキスト	画像 + テキスト質問	テキスト応答	キャプション、コンテンツモデレーション、オブジェクト検出、ドキュメント解析
テキスト → 画像	テキストプロンプト	生成された画像	クリエイティブな視覚化、デザイン反復、イラスト生成
画像 ↔ 画像	既存の画像 + 指示	修正された画像	インペインティング、スタイル転送、アップスケーリング、画像合成

ビジョン言語モデルが画像を見る方法

GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 1.5 Proなどのビジョン言語モデルは、ビジュアルエンコーダーを使用して画像を高次元ベクトル(埋め込み)に変換し、その後、共有されたセマンティック空間のテキストトークンと並行してこれらの埋め込みを処理します。このアプローチはVLMに複数のタスク全体にわたって明確な強みを与えます: オブジェクトを識別し、テキストを読み、空間的関係を理解し、複数の画像全体でコンテンツについて推論します。Gemini 1.5 Proは最大100万トークンをサポートしており、GPT-4oの128kコンテキストウィンドウよりも長いマルチモーダルシーケンスの分析を可能にします。コンテキストウィンドウの制限を理解することは、長い画像説明またはマルチ画像シーケンスで作業する際にトリミングを回避するプロンプトを構造化するのに役立ちます。

VLMはシーン理解、ドキュメント分析、および視覚的要素の比較に優れています。ただし、予測可能な弱点があります:

正確なカウント(特に小さなオブジェクトまたは密集した場面のアイテム)
細粒度のオブジェクト境界と正確な空間測定
画像内の小さいテキストまたは複雑な図の読み取り
単一の角度からの3次元空間的関係の理解
画像に存在しない幻想的な詳細の回避

画像 → テキストのプロンプトパターン

モデルに画像を分析または説明するよう求める場合は、4つのパターンの周りに要求を構造化します:

画像を説明する: 分析の目標を述べ、詳細のレベルを指定します。「この製品写真を2〜3文で説明し、材料、色、形に焦点を当ててください」は「画像を説明してください」よりも役立ちます。
情報を抽出する: 具体的な質問をしてください。「このドキュメントには何がありますか?」の代わりに、「このレシートから日付、請求書番号、および合計金額を抽出してください。」形式について明確にしてください: 「すべての言及された人をリストアイテムとしてリスト化してください。」
ターゲットを絞った質問: 質問を狭く範囲を絞ります。「この画像にはテキストがありますか?」の代わりに、「このダイアグラムのすべての表示テキストを読み、正確に転写してください。」比較は幻想を回避するのに役立ちます: 「どのオブジェクトが最大ですか? どのオブジェクトが最も小さいですか?」
代替テキスト生成: アクセシビリティのために、モデルにWCAG準拠の代替テキストを作成するよう依頼してください。「この画像の代替テキスト(≤125文字)を書いて、視覚的なコンテンツと盲目のユーザーの文脈を説明してください。」

テキスト → 画像のプロンプトパターン

テキスト-画像生成は、構造化されたプロンプトに依存しています。すべてのプロンプトを5つのコア構成要素の周りに組織してください:

主題: あなたが見たいものを名前で指定してください。具体的にしてください: 「サングラスをかけたゴールデンレトリーバー」は「犬」を打ちます。固有名詞を使用してください: 「1961年のジャガーEタイプ」は「クラシックカー」よりも多くを伝えます。
アクションまたは状態: 主題が何をしているかを説明します。「フープを飛び越える」、「王座に座っている」、「水に溶ける」。能動的な動詞は画像をダイナミックにします。静的な説明は静的な結果を生み出します。
スタイルと美学: 視覚的な扱いを指定します。既知のスタイルを参照してください: 「油絵」、「ノワール映画スティル」、「CGIレンダー」、「水彩」、「アールデコポスター」。「美しい」のような曖昧な用語を避けてください—具体的なスタイル参照を使用してください。
文脈と環境: モデルに主題が存在する場所を伝えます。「夜明けで霧のかかった森の中」、「ネオンで明るいサイバーパンクの街」、「美術館の大理石の台座の上」。文脈は構成と気分を固定します。
技術的な詳細: 照明とカメラアングルを指定します。「上から撮影、ゴールデンアワーライティング、浅い被写界深度」または「超広角、劇的な影、高いコントラスト」。技術的な詳細は気分を制御します。

画像編集のプロンプトパターン

画像編集(インペインティング、スタイル転送、または合成)には、明確な前後の説明と正確な制約が必要です。

インペインティング: 変更する領域をマークまたは説明します。「背景(現在は灰色の壁)を山上の日没に置き換えます。」変わらないものを指定してください: 「人のポーズと表現を同じに保ってください; 背景のみを変更してください。」
スタイル転送: リファレンスとターゲットの両方を提供します。「このファン・ゴッホの絵画(リファレンス)の色パレットとブラシストロークスタイルをこの写真(ターゲット)に適用します。」保存を指定してください: 「オリジナルのすべての詳細を保持してください; スタイルのみを適用してください。」
マルチ画像合成: 画像を組み合わせるときは、明示的にしてください。「これら3つのオブジェクトを単一のシーンに組み合わせます。木製のテーブルの上に左から右に配置し、上から日光で照らします。端をシームレスにブレンドします; 一貫した影を確保します。」

信頼できる出力の取得: 4つのテクニック

マルチモーダルモデルは異なる画像タイプ全体で不一致な出力を生成しますが、構造化されたプロンプトは測定可能に結果を改善します。これら4つのテクニックは信頼性を向上させます:

詳細レベルを指定: あいまいなリクエストはあいまいな結果を生み出します。「この画像を非常に詳細に分析する」は「この画像を分析する」よりも機能します。生成の場合: 「フォトリアリスティック、4K品質、すべての詳細がシャープ」は「良い画像」を打ちます。
前向きなフレーミングを使用: 除外するのではなく、何を含めるかをモデルに伝えます。「色を明るくしないでください」の代わりに、「柔らかく、涼しい色で低彩度を使用してください」と言ってください。「テキストを追加しないでください」の代わりに、「目に見えるテキストが表示されないようにしてください」と言ってください。
制約を明示的に設定: 制約は出力を固定します。「この画像から正確に10色を抽出し、頻度でランク付けしてください」は「この画像の色は何ですか?」よりも優れています。生成の場合: 「1:1正方形、正確に2人、単一の室内室」。
前後の例を提供: モデルに良いものの例を見せてください。リクエストと一緒にサンプル画像を含めてください。フューショットの例は編集とスタイル転送の一貫性を劇的に改善します。

一般的なマルチモーダルの落とし穴

これらの間違いを回避して、マルチモーダルの結果を改善します:

曖昧な画像プロンプト: 悪いプロンプト「この画像を分析してください。」良いプロンプト「これはウェブインターフェイスのスクリーンショットです。すべてのボタン、入力フィールド、リンクを識別します。それぞれについて、その色、位置、目に見えるテキストをメモしてください。」
画像ラベルまたはコンテキストを忘れる: 質問する前に、画像が何を示しているかをモデルに伝えます。「これはウイルス粒子の顕微鏡画像です。表示される構造を説明してください。」は「それは何ですか?」よりも優れています。
間違った分析スコープ: 悪いプロンプト「この画像のオブジェクトをカウントします。」良いプロンプト「この果物ボウルの赤いリンゴのみをカウントしてください。他の果物をカウントしないでください。確実でない場合は、それをメモしてください。」
精度を仮定する: ビジョン言語モデルは幻想の影響を受けやすいです。ピクセルパーフェクトの精度に頼らないでください。重大なタスクでは、VLMと一緒に特殊なツール(テキストの場合はOCR、カウントの場合はオブジェクト検出API)を使用してください。
複数の画像で過負荷にする: ほとんどのVLMは2〜10個の画像を確実に処理します; パフォーマンスはそれ以上に低下します。それらをバッチ化してください: 「最初の5つの画像を分析してください。その後、次の5つを分析します。」明確にラベル付けしてください: 「画像1:説明、画像2:説明。」
クラウドVLMを使用した違反と法的管轄権リスク: EUでは、生体認証情報が関連する場合、GPT-4oやGeminiなどのクラウドVLMに個人データを含む画像を送信することはGDPR第9条に該当します。OllamaまたはLM Studioを介したローカルモデルは、外部APIコールなしに、デバイス上で画像を処理し、管轄区域内にデータを保ちます。

PromptQuorumが画像でのプロンプティングを支援する方法

PromptQuorumはマルチモデルプロンプトディスパッチプラットフォームで、GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 1.5 Pro、および他のモデル全体でマルチモーダルプロンプトを同時にテストできます。 3つのモデル全体で同じ製品画像説明プロンプトをテストしたとき、GPT-4oは最も構造化された出力を返し、Claude 3.5 Sonnetはテキスト抽出で最高の精度を達成し、Gemini 1.5 Proは最も状況に応じた詳細をキャプチャしました—異なるモデルが異なる画像分析タスクで優れていることを明らかにしました。Claude 3.5 Sonnetはドキュメント分析に正確です; GPT-4oはシーン理解に優れています; Gemini 1.5 Proは複雑なマルチ画像推論を処理します。

マルチモーダルプロンプトを3つすべてにディスパッチすることで、どのモデルが最適に回答するか、その後、Consensus Scoringを使用して出力に重み付けします。

マルチモデル画像比較: 画像をアップロードし、すべてのモデル全体で同じ質問をしてください。数秒で応答を比較して、どのモデルがユースケースに適しているかを発見してください。
フレームワークアプリケーション: PromptQuorumの構造化プロンプトフレームワークをマルチモーダルリクエストに適用します。ロール、文脈、制約、および出力形式を定義し、次に画像を含めます。これはモデル全体の一貫性を確保します。
画像出力のコンセンサススコアリング: 複数のモデルが同じ画像を分析するとき、Consensus Scoringはどの分析が最も信頼できるかを識別します。3つのモデルが同意しているが1つがそうでない場合、スコアは異常値にフラグを立てます。

ミニレシピ: コピー-ペーストマルチモーダルプロンプト

一般的なタスクのスターティングポイントとしてこれらのテンプレートを使用してください。それぞれは構造化されたプロンプト構成要素に従って、一貫性と反復性を確保します。

製品写真: 「この製品画像を分析して抽出します: (1)主な材料、(2)カラーパレット、(3)周辺への大きさ、(4)照明方向、(5)欠陥。具体的であること; 一般的な形容詞を避けてください。」
ドキュメント抽出: 「このドキュメントからすべての目に見えるテキストを抽出します。フォーマット、改行、強調を保持します。テキストが部分的に読めない場合は、不明とあなたの最良の推測をメモしてください。マークダウンコードブロックとしてフォーマットします。」
UI/UXクリティーク: 「識別: (1)主なコールトゥアクションとプロミネンス、(2)視覚的階層、(3)間隔と配置の問題、(4)色のコントラスト問題。機能的およびアクセシビリティの懸念のみに焦点を当ててください。」
テキスト-イメージテンプレート: 「主題: 名詞。アクション: 動詞+状態。スタイル: アートスタイル。文脈: 設定。技術的: カメラアングル、照明。例: 主題:ビンテージグラモフォン。アクション:見える音波で演奏。スタイル:シュルレアリスム、油絵。文脈:アンティークショップ、薄暗い。技術的:サイドアングル、ゴールデンライト、浅い被写界深度。」
画像編集: 「このターゲット画像を編集して、このリファレンス画像のスタイルに一致させながら、ターゲット画像の構成と主題を保持します。主要な要素を追加または削除しないでください; 色、照明、テクスチャの変更のみを適用してください。」
代替テキスト生成: 「この画像の代替テキストを書きます。≤125文字である必要があります。盲目または弱視のユーザーが知る必要があることを説明してください。例: '青いスーツを着た男性は、都市の背景を持つ正式なイベントで赤いドレスを着た女性と握手します。'」

よくある質問

画像を分析するのに最適なビジョン言語モデルはどれですか?

単一の最良のモデルはありません。GPT-4oは一般的なシーン理解と複雑な推論に優れています。Claude 3.5 Sonnetはドキュメント分析とテキスト抽出に正確です。Gemini 1.5 Proはより長いマルチモーダルコンテキスト(100万トークン)を処理します。PromptQuorumを使用して、特定のタスクに対して3つすべてをテストします。

ビジョン言語モデルはオブジェクトを正確にカウントできますか?

いいえ。VLMは正確なカウント、特に小さなオブジェクトまたは密集したアイテムのカウントに苦労しています。正確なカウントの場合は、特殊なオブジェクト検出API、またはモデルに明示的な制約を使用してオブジェクトを列挙するよう求めます: 「赤いアイテムのみをカウントしてください; 保守的であってください—確実でない場合はカウントしないでください。」

1つのプロンプトに何個の画像を含めることができますか?

ほとんどのVLMは2〜10個の画像を確実に処理します。パフォーマンスはそれ以上に低下します。多数の画像を分析する必要がある場合は、バッチ化して処理してください。各画像に明確にラベルを付けてください: 「画像1:説明、画像2:説明。」

ビジョン言語モデルはどの画像形式をサポートしていますか?

GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 1.5 ProはJPEG、PNG、GIF、WebPを受け入れます。ほとんどは最大20 MBの画像をサポートしています。具体的な制限はモデルによって異なります。現在の詳細についてはOpenAIおよびAnthropicのドキュメントを確認してください。

Ollamaなどのローカルモデルをマルチモーダルプロンプティングに使用できますか?

はい。LLaVAやOllamaなどのモデルはローカル画像分析をサポートしています。ローカルモデルはプライバシーを提供しますが、GPT-4oやClaude 3.5 Sonnetよりも精度が低くなります。それらを重要でないタスクまたはプライバシーが不可欠な場合に使用してください。

テキスト-画像生成で一貫性を改善するにはどうすればよいですか?

構造化テンプレート(主題/アクション/スタイル/文脈/技術的)を使用し、リファレンス画像を提供し、制約(解像度、構成、要素数)を指定します。同じモデルで反復処理します—反復間でモデルを切り替えると不一貫な結果が生成されます。

画像分析と生成のプロンプティングの違いは何ですか?

分析プロンプトは情報スコープを指定します(「日付と請求書番号のみを抽出します」)。生成プロンプトはすべてのビジュアル要素を明確に説明する必要があります(主題、アクション、スタイル、文脈、技術的詳細)。生成はモデルが知覚するのではなく想像するため、より多くの精度が必要です。