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キャスト — キャラクターを登録して使い回す

画像から AI が描写を作り、新規実行の制約欄にワンクリックで挿入できる機能です。同じキャラを毎回手で書き起こす必要がなくなり、衣装違いや作品シリーズで使い回せます。

01 できること

• 画像からキャラ描写を自動生成 — Vision モデル（gemma4 系など）で画像を解析し、「顔・体格」「衣装」の 2 段落で描写を起こします。
• Magic Pen で名前候補生成 — 描写文をもとに AI が日本語の姓+名候補を 3 つ提案。
• 手入力でも登録可能 — 画像なしで直接タイピング。
• 衣装バリエーション — 同じキャラの「水着」「制服」等を親キャラにぶら下げて管理。
• シリーズでグルーピング — 作品シリーズ単位でまとめる（任意）。
• 新規実行に挿入 — チェックでキャラを選んで # 登場人物 セクションとして自動マージ。

ヘッダの キャスト からキャスト画面を開きます。一覧 → カードクリックで個別の詳細・編集へ。

02 登録の流れ（画像から）

1. キャスト画面で + 新規登録。
2. 「画像から登録」タブのまま画像をアップロード（jpeg/png/webp、10MB まで。ドラッグ&ドロップ可）。
3. クロップ矩形で範囲を調整（背景を除く等。しなくても可）。
4. Vision モデルを選択（事前に pull した Vision 対応モデルから）。
5. ロールを選択（ジャンル感を反映）。
6. 必要なら「ポーズや姿勢も抽出する」にチェック（既定 OFF。OFF だと静的描写だけが出て登場人物に使いやすい）。
7. ▶ 画像を解析 → 完了を待つ。気に入らなければ編集可。
8. 名前を手入力、または ✨ Magic Pen で候補から選択。
9. シリーズを選択（任意）して 保存。

03 Magic Pen（命名候補生成）

• 入力は描写テキストのみ — 画像は再送しません（重いため）。
• モデル切替 — ボタン横の ⚙️ から命名用モデルを選べます。gemma4:e4b のような軽量モデルにすると 3〜5 秒で 3 候補。
• 候補と一緒に「⏱ 秒数 · モデル名」が出るので、どのモデルでどれだけかかったか分かります。
• 使える場所は 登録モーダル と キャスト詳細画面（未命名キャラ）の 2 箇所。

04 手入力で登録

画像をアップしたくない / 既存のキャラを取り込みたいとき: + 新規登録 → 「手入力で登録」タブ → 顔・体格 / 衣装 / 名前 / シリーズを直接入力して保存。

05 衣装バリエーション

同じキャラの違う衣装（水着・制服・冬服 等）は親キャラに紐づけた子レコードとして保存します。親キャラの詳細画面 → + 衣装バリエーション追加 → バリエーション名（例「水着衣装」）と衣装を入力。顔・体格は空欄なら「親と同じ」前提です。

06 新規実行に挿入する

1. 新規実行画面で、制約欄の下の + キャストから挿入。
2. シリーズフィルタと検索でキャラを探す。
3. カードのチェックで親キャラを選択、チップで衣装バリエーションを選択。
4. 挿入プレビューを確認して 制約欄に追加。

選択ルール: 子（衣装）を ON にすると親も自動 ON、親を OFF にすると子も全 OFF。挿入される ## キャラ名 の並び順はチェック順です（LLM が「一番上 = メインキャラ」と読む傾向があるため）。挿入される形式の例:

# 登場人物

## 神楽坂 梅花
鋭く意志的な目が印象的な少女。長い黒髪を背中まで伸ばし、白磁のような肌。

### 衣装
紺のセーラー服に深紅のリボン、プリーツスカートに白いハイソックス。

07 シリーズ管理

キャスト画面の シリーズ管理 (N) ボタンで折りたたみパネルが開きます。新規追加（名前のみ）・名前変更・削除ができます。シリーズを削除しても、所属していたキャラは「未所属」に戻るだけで残ります。

08 Vision モデルについて

モデル選択肢には Ollama に pull されている全モデルがそのまま並びます（Inkubus 側で Vision 判定はしません）。Vision 非対応モデルを選ぶと Ollama 側でエラーになるので、Vision 対応モデルを事前に pull しておいてください。

ollama pull gemma4:e4b
ollama pull llava:7b
ollama pull qwen2.5-vl:7b

どれが Vision 対応かは Ollama 公式ライブラリ の各モデルページ（Vision タグの有無）で確認できます。

09 制限

• 1 画像 = 1 人を想定（集合写真は未対応）。
• 「顔・体格」「衣装」の自動分離はモデルの遵守度に依存。失敗時は raw 出力が出るので手で分けてください。
• 画像は base64 化されるため 10MB 上限。重い画像は事前に縮小推奨。
• 検閲は入っていません（ローカル LLM の前提）。出力品質・適法性はモデルとユーザーの責任です。

キャスト解析中は小説生成バッチが走らない（逆も同様）ルールがあります。詳しくは ジョブの排他制御 を参照。