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Microsoft公式?! GPT-image-1ツール🎨 Visionary Labの活用方法
2025-04-23 にでてきた GPT-image-1 と、Microsoft 公式 OSS アクセラレータ Visionary Lab を組み合わせたローカル検証レポートです。
https://github.com/Azure-Samples/visionary-lab
なぜ Visionary Lab なのか
- プロ向けワークフローを丸ごと提供：プロンプト洗練、品質管理、メタデータ付与、アセット整理まで含むテンプレート
- GUI／API を両立：Next.js 製 UI と FastAPI 製バックエンドを同梱し、Notebook での API 実験もサポート
- OSS ライセンス（MIT）：自由にフォークして独自フローへ拡張可能
前提
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前提
- GPT-image-1 のアーキテクチャと API 仕様は既存記事を参照
- Azure サブスクリプションと 限定アクセス申請を済ませていること
必要リソースと前提
| 種別 | 必要なもの | 補足 |
|---|---|---|
| Azure OpenAI | GPT-image-1 & GPT-4.1 デプロイ | GPT-image-1 は限定アクセス申請が必須 |
| ストレージ | Blob コンテナ | CORS 設定を有効化 |
| ローカル環境 | Python 3.12+ / Node 19+ / Git | README 準拠 |
ポイント：パフォーマンス重視なら uv パッケージマネージャを使うと依存解決が 10〜100 倍速くなります。
クイックスタート（READMEを一部抜粋）
- リポジトリを取得
git clone https://github.com/Azure-Samples/visionary-lab.git
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環境変数を設定
AOAI_RESOURCE,AOAI_API_KEYなどを .env に記入（テンプレあり） - バックエンド起動（uv 使用）
uv run fastapi dev # http://localhost:8000
- フロントエンド起動
cd frontend && npm install --legacy-peer-deps
npm run dev # http://localhost:3000
next.config.js に Blob ドメインを remotePatterns で登録。
デプロイしてみた
UI/UXが非常によくできていると感じました。
またプロンプトを入れた後、Enhance your prompt with AIというボタンでより良いプロンプトにアップデートしてくれるのは嬉しい。
各種設定が直観的で非常にわかりやすい
生成された画像にProducts & Brands、Tags、Description、Feedbackが自動で生成される
Visionary Lab ワークフロー
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Prompt Builder
- GPT-4.1 が入力テキストを自動リライトし、構図やカメラ設定を補完します
- Show JSON から送信ペイロードを確認できるので、API 学習にも便利です。
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Image Generation / Editing
- バックエンドは
POST /images/generationsエンドポイントをコールします。 - GPT-image-1 は 1024 × 1024／1536 × 1024／1024 × 1536 の 3 解像度をサポート。
- バックエンドは
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Quality Check & Metadata
- 出力画像は AI で自動タグ付けされ、C2PA 署名も自動付与されます。
- モデレーションに抵触すると即エラーが返り、UI で確認可能です。
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Asset Library
- 生成物は Azure Blob Storage にバージョン管理され、プロジェクト単位で整理できます。
まとめ
Visionary Lab は 「画像生成 → 品質管理 → 資産管理」 の一連パイプラインを OSS で提供し、GPT-image-1 の実力をフルに引き出せます。限定アクセス申請さえ通れば、ローカル PC でも数十分で環境構築が可能です。プロンプト最適化から C2PA 署名 まで自動化したい開発者は、まずは README の手順通りに動かしてみることを強くおすすめします！
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