【実験】画像用自動モザイク処理ツール開発（Google Jules他）
Added 2025-10-30 11:00:00 +0000 UTC# 1.はじめに
この記事では、Google Jules（及びGemini CLI）を用いて、バイブコーディングを試します。その開発テーマとして、「画像用自動モザイク処理ツール」を選択しています。
※技術的な要素が強い記事となります。
バイブコーディングとは、AIエージェントに自然言語での指示（正確にはプロンプトの発行）をして、アプリ開発や改修、調査や動作確認などを行って貰う事を言います。
これにより、利用者自身が求めるアプリを、オーダーメイド開発して貰えるようになります。
そして、そのAIエージェントとして、Google Jules（及びGemini CLI）は無料プランが用意されています。
その点から使いやすいので、そちらでの開発を試みてみます。
■【AIコーディングエージェント】Google Julesとは？料金・使い方・他のツールとの比較を紹介 | WEEL
https://weel.co.jp/media/innovator/google-jules/#index_id0
■Gemini CLI : オープンソース AI エージェント | Google Cloud 公式ブログ
https://cloud.google.com/blog/ja/topics/developers-practitioners/introducing-gemini-cli/
# 2.前提条件
## 【コーディングエージェント】
■Jules - An Asynchronous Coding Agent
https://jules.google/
■google-gemini/gemini-cli: An open-source AI agent that brings the power of Gemini directly into your terminal.
https://github.com/google-gemini/gemini-cli
←両方ともGoogle社のAIエージェントです。現在（2025/10/19時点）では、Gemini 2.5 Proのモデルがベースです。
## 【画像生成AI】
■CorePom MIX2 - Mixed stuff [by COREPOM]
https://civitai.com/models/1778592?modelVersionId=2053104
## 【画像生成用LoRA】
■Hentai Comic Random Generator (START STORY) (1Page to 3Page) Pony / IL XL | エロ漫画ランダムジェネレーター（ストーリ序盤 ）1ページ～3ページ - FComic1To3Page_ILv2.0 [by suteakasuteakasuteka434]
https://civitai.com/models/592460/hentai-comic-random-generator-start-story-1page-to-3page-pony-il-xl-or-13
■Hentai Comic Random Generator (LastPage) (FinalPage) / Pony IL XL | エロ漫画ランダムジェネレーター（最終ページ） - FComic_lastPage_IL_V2 [by suteakasuteakasuteka434]
https://civitai.com/models/594918/hentai-comic-random-generator-lastpage-finalpage-pony-il-xl-or
■Hentai Comic Random Generator (HARD CORE) 2025 Version | ハードコア エロ漫画 ランダムジェネレーター 2025年β版 - FCHC2025_IL_V1 [by suteakasuteakasuteka434]
https://civitai.com/models/1987955/hentai-comic-random-generator-hard-core-2025-version-or-2025b
■JAV HARD Irrumatio DeepThroat Generator Pony / IL XL | ハード イラマチオ アダルトビデオ ジェネレーター - JAV_MIAA572_IL_V1 [by suteakasuteakasuteka434]
https://civitai.com/models/728512/jav-hard-irrumatio-deepthroat-generator-pony-il-xl-or
■XXX Gangbang/Group Sex Generator (Evil Angel) PONY / IL XL | 輪姦ジェネレーター (Evil Angelエロ動画) - XXX_GangBang_IL_V1 [by suteakasuteakasuteka434]
https://civitai.com/models/654360/xxx-gangbanggroup-sex-generator-evil-angel-pony-il-xl-or-evil-angel
# 3.生成例
■本サンプルアプリのダウンロードリンク（Misskey.io）
https://media.misskeyusercontent.jp/io/fe793e4b-dcde-4458-938b-9c797b1466c2
※2025/10/25現在配置中。
※READMEとLICENCEのファイルも上記の圧縮ファイルに含めています。
※サンプル画像は含まれますが、全年齢対象の生成画像（Qwen-Image製）及びそれを自動加工した画像のみです。この記事の最後にその画像を載せておきます。
``````md:README.md
# CensorAI
CensorAIは、イラストレーターやコンテンツクリエイター向けの、高機能なバッチ検閲ツールです。UltralyticsのYOLOセグメンテーションモデルを利用して、画像内の特定のオブジェクト（人物など）を自動で検出し、モザイク、ぼかし、黒塗りなどの検閲処理を適用します。
コマンドラインインターフェース（CLI）と、ファイルのドラッグ＆ドロップ（D&D）操作の両方に対応しており、大量の画像を一括で効率的に処理できます。
※注意：本ツールでの処理結果は必ずしも意図するものになるとは限りません。その結果は必ず確認するようにしてください。
## ✨ 主な機能
* **高精度なオブジェクト検出**: YOLOセグメンテーションモデルにより、ピクセル単位で正確な領域を検出。
* **多彩な検閲方法**: モザイク、ぼかし、黒/白塗り、黒/白バーなど、豊富な検閲タイプを選択可能。
* **バッチ処理**: ファイルやフォルダを `input` フォルダに配置し、`.bat`ファイルを実行するだけで中の画像を再帰的に一括処理。
* **柔軟なD&D操作**: ファイルやフォルダを`.bat`ファイルにD&Dすることでも処理可能。
* **高度なカスタマイズ**: 検出領域の拡大・縮小、信頼度の閾値、対象ラベルの指定など、CLIオプションや設定ファイルで細かく調整可能。
* **カスタムモデル対応**: カスタムのYOLOセグメンテーションモデルも使用可能。
* **ファイル名連番機能**: 出力先に同名ファイルが存在する場合、`_1`, `_2`のように自動で連番を付与し、上書きを防止します。
## 🚀 使用方法
### 1. ドラッグ＆ドロップ (D&D)
最も簡単な使用方法です。
CensorAIでは、Windows向けに実行用のバッチスクリプトが2種類用意されています。
| 実行ファイル | 主な用途 | 使用する設定ファイル | 想定ユーザー |
| :------------ | :-------- | :------------------- | :------------ |
| `run.bat` | 標準設定での実行 | `config.yaml` | システム管理者・共通環境 |
| `run-user.bat` | 個人設定での実行 | `config-user.yaml` | 一般ユーザー・個別環境 |
基本的には、`run-user.bat`を使用します。
* **単一の画像ファイル**: 処理したい画像ファイル (`.jpg`, `.jpeg`, `.png`, `.bmp`, `.webp`) を `run-user.bat` ファイル上にドラッグ＆ドロップします。処理後の画像は、元の画像と同じフォルダに `CEN_` という接頭辞付きで保存されます。
* **フォルダ**: 処理したい画像がまとまっているフォルダを `run-user.bat` ファイル上にドラッグ＆ドロップします。`output`フォルダ内に実行日時を示すタイムスタンプ付きのフォルダ（例: `20251018_153002`）が作成され、その中に処理後の画像が元のフォルダ構造を維持したまま保存されます。
* **バッチファイルのみ実行**: `run-user.bat` をダブルクリックすると、デフォルトで `input` フォルダ内のすべての画像が処理され、`output` フォルダ内のタイムスタンプ付きフォルダに保存されます。
### 2. コマンドライン (CLI)
より詳細な設定を行いたい場合は、コマンドプロンプトやPowerShellからCLIとして使用します。
#### ⚙️ オプション詳細
| オプション | 短縮名 | 機能 | デフォルト値 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| `--help` | `-h` | ヘルプを表示します。 | - |
| `input_paths` | | 処理対象の画像ファイルまたはフォルダのパス。複数指定可能。 | `input` |
| `--output-dir`| `-o` | 出力先フォルダを指定します。 | `output` |
| `--models` | `-m` | `models`フォルダ内の検出モデルファイル名。`,`区切り。`.pt`は省略可。 | `yolo11n-seg` |
| `--cascade` | `-ca` | カスケード モードを有効にします。前のモデルで何も見つからなかった場合にのみ、次のモデルで処理します。 | オフ |
| `--no-meta` | `-n` | メタデータ(Exif)をコピーしません。 | コピーする |
| `--save-preview`| `-sp`| 検出領域を可視化したプレビュー画像を保存します。
フォルダ処理時、かつ、回転検出(`--rotation-detection`)が有効な場合は、`PRE_`で始まるフォルダの中に、`PRE_000D_`のように角度を示す接頭辞付きのファイル名でプレビューが保存されます。 | 保存しない |
| `--save-masks` | `-sm`| 検出領域のマスク画像(白黒)を保存します。
フォルダ処理時は、`MSK_`で始まるフォルダに出力されます。 | 保存しない |
| `--use-manual-masks`| `-umm`| `masks`フォルダ内の手動マスクを使用して検閲します。
詳細は後述の「手動マスクによる領域指定」を参照。 | オフ |
| `--no-recursive`| `-nr` | サブフォルダを再帰的に処理しません。 | 再帰処理する |
| `--censor-type`| `-ct` | 検閲の種類 (`mosaic`, `blur`, `black`, `white`, `blackbar`, `whitebar`)。 | `mosaic` |
| `--color-alpha`| `-cla` | `black`, `white`, `blackbar`, `whitebar` 時の色の不透明度(0.0-1.0)。 | `1.0` |
| `--mosaic-size`| `-ms` | モザイクのサイズ。大きいほど粗くなります。 | `ceil(長辺/100)` |
| `--blur-strength`| `-bl` | ぼかしの強度。奇数を推奨。 | `51` |
| `--bar-size` | `-bs` | バーのサイズ(px)。指定するとratio設定を上書きします。 | `ceil(領域長辺/bar-size-ratio)`|
| `--bar-interval`| `-bi` | バーの間隔(px)。指定するとratio設定を上書きします。 | `floor(領域長辺/bar-interval-ratio)`|
| `--bar-size-ratio` | `-bsr` | 領域の長辺に対するバーのサイズの比率の分母。 | `10` |
| `--bar-interval-ratio` | `-bir` | 領域の長辺に対するバーの間隔の比率の分母。 | `30` |
| `--separate-overlapping-regions` | `-sor` | 重複する検出領域を分離したままにします（デフォルト：重複領域をマージします）。 | 重複領域をマージ |
| `--bar-direction`| `-bd` | バーの方向 (`auto`, `vertical`, `horizontal`)。 | `auto` |
| `--expand-margin`| `-em`| 検出領域の余白(px)。正で拡大、負で縮小。 | `0` |
| `--expand-margin-v`|`-emv` | 垂直方向の余白。`--expand-margin`を上書き。 | `expand-margin`値|
| `--expand-margin-h`|`-emh` | 水平方向の余白。`--expand-margin`を上書き。 | `expand-margin`値|
| `--retina-masks`| `-rm` | 高解像度のセグメンテーションマスクを使用します。 | オフ |
| `--confidence` | `-c` | 検出の信頼度しきい値 (0.01-1.00)。 | `0.3` |
| `--iou-threshold`| `-iou`| NMSのIOU閾値 (0.0-1.0)。 | `0.45` |
| `--rotation-detection` | `-rd` | 画像を90度ずつ回転させながら検出を行うモード。
`union`: 全角度の検出結果を合成します。
`first`: 最初に検出があった角度の結果のみ使用します。 | `null` |
| `--target-labels`| `-tl` | 検閲対象のラベル名。`,`区切り。未指定時は全て。| `person` |
| `--batch-size` | `-b` | バッチ処理サイズ。 | `1` |
| `--device` | `-d` | 処理デバイス (`auto`, `cpu`, `cuda`など)。 | `auto` |
```cmd
REM 基本的な使用
run-user.bat input.jpg
REM フォルダを再帰的に処理
run-user.bat path/to/your/folder
REM 複数のファイルやフォルダを一度に指定
run-user.bat image1.png image2.webp path/to/folder
REM ぼかし検閲を適用し、強度を25に設定
run-user.bat my_illustration.png -ct blur -bl 25
REM 検出領域を15px拡大
run-user.bat my_illustration.png --expand-margin 15
REM 縦横別々に領域を拡大
run-user.bat my_illustration.png --expand-margin-v 30 --expand-margin-h 10
REM 複数オプションの組み合わせ
run-user.bat "C:\Users\User\Desktop\My Works" -ct blackbar -em 10 -c 0.4 --save-preview
```
### 3. 設定ファイル (`config-user.yaml`)
頻繁に使用するオプションは `config-user.yaml` ファイルに記述しておくことで、毎回CLIで指定する手間を省けます。CLIでオプションを指定した場合、`config-user.yaml`の設定よりCLIが優先されます。
```yaml
# 例: デフォルトの検閲タイプを「ぼかし」に、信頼度を0.5に設定
censor_type: 'blur'
confidence: 0.5
target_labels: ['person', 'face']
```
### 🎭 手動マスクによる領域指定
YOLOモデルによる自動検出だけでは不十分な場合や、検出結果を細かく修正したい場合のために、手動で作成したマスク画像を使って検閲領域を指定する機能です。
#### ワークフロー
1. **初回実行とマスク生成**:
まず、`--save-masks` (`-sm`) オプションを付けてCensorAIを実行し、検閲対象のマスク画像を生成します。`MSK_` というプレフィックスが付いたフォルダ（またはファイル）が出力されます。
```cmd
REM マスク画像を保存しながら検閲処理を実行
run-user.bat path/to/your/folder --save-masks
```
2. **マスク画像の編集**:
出力されたマスク画像（例: `MSK_.../image.png`）を、PhotoshopやGIMPなどの画像編集ソフトで開きます。
* **検閲したい領域を「白」** で塗りつぶします。
* **検閲しない領域を「黒」** で塗りつぶします。
* グレースケール画像として保存します。
3. **マスク画像の配置**:
編集したマスク画像を `masks` フォルダに配置します。このとき、**元の`input`フォルダと同じ階層構造を維持**してください。
**例:**
* 入力画像: `C:\CensorAI\input\projectA\character1.png`
* マスク画像: `C:\CensorAI\masks\projectA\character1.png`
ファイル名は、元の画像と完全に同じにするか、`MSK_`プレフィックスを付けたまま（例: `MSK_character1.png`）でも構いません。
4. **手動マスクを指定して再実行**:
最後に、`--use-manual-masks` (`-umm`) オプションを付けてCensorAIを再度実行します。`masks`フォルダ内に対応するマスク画像が見つかった場合、YOLOモデルによる検出はスキップされ、そのマスク画像が検閲領域として使用されます。
```cmd
REM 手動マスクを使用して検閲処理を実行
run-user.bat path/to/your/folder --use-manual-masks
```
## 🧠 モデルの管理とダウンロード
CensorAIは、`models` フォルダでモデルを一元管理します。Hugging FaceやCivitaiなどで配布されているカスタムのYOLOセグメンテーションモデルも使用可能です。
1. YOLOセグメンテーションモデル (`.pt`ファイル) をダウンロードします。
* **初期設定**では、標準の [yolo11n-seg.pt](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.3.0/yolo11n-seg.pt) が対象です。
2. ダウンロードしたモデルを、このプロジェクトの `models` フォルダに配置します。
3. 設定ファイルのmodelsオプション又はCLIでの `--models` オプションで、使いたいモデルのファイル名を指定します（`.pt`の拡張子は省略可能です）。
```yaml
# REM my_custom_model.pt を使用して指定ラベルの検出領域を検出
models: ['my_custom_model']
target_labels: ['特定のラベル名1', '特定のラベル名2']
```
```cmd
REM my_custom_model.pt を使用して指定ラベルの検出領域を検出
run-user.bat input.jpg --models my_custom_model --target-labels 特定のラベル名1,特定のラベル名2
```
* **Hugging Face**: [Models compatible with the ultralytics library – Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=ultralytics)
* **Civitai**: Civitaiで "YOLO" や "detection" などのキーワードで検索してみてください。
* （例1）[Anime NSFW Detection / ADetailer All-in-One](https://civitai.com/models/1313556?modelVersionId=2266294)
* （例2）[Cock and Ball Detection 2D edition (ADetailer)](https://civitai.com/models/310687/cock-and-ball-detection-2d-edition-adetailer)
## 🔧 トラブルシューティング
* **`python` コマンドが認識されない**
* Pythonが正しくインストールされているか、また、環境変数 `PATH` にPythonの実行ファイルへのパスが追加されているか確認してください。
* Windowsの場合、Pythonのインストーラーで「Add Python to PATH」にチェックを入れるのを忘れていないか確認してください。
* **GPUが認識されない / CUDAエラー**
* お使いのPCにNVIDIA製のGPUが搭載されており、CUDAドライバが正しくインストールされているか確認してください。
* PyTorchがGPU版として正しくインストールされているか確認してください。
* 問題が解決しない場合は、`--device cpu` オプションを指定して、CPUで処理を実行してみてください（処理速度は低下します）。
* **モデルのダウンロードに失敗する**
* インターネット接続を確認してください。
* ファイアウォールやプロキシが原因で `github.com`他対象サイト へのアクセスがブロックされていないか確認してください。
* **検出精度が悪い**
* オプション（検出モデルファイル `models` や信頼度 `confidence` など）を調整してください。調整しても悪いままの場合は、全面的又は部分的に手動での対応をしてください。
## 🧪 テスト (Testing)
このプロジェクトには、`pytest`を使用したテストスイートが含まれています。テストを実行することで、アプリケーションの主要な機能が正しく動作することを確認できます。
1. **テスト用の依存関係をインストールします**:
```bash
pip install -r requirements_test.txt
```
2. **テストスイートを実行します**:
プロジェクトのルートディレクトリで、以下のコマンドを実行してください。
```bash
PYTHONPATH=. pytest tests/
```
これにより、ユニットテスト、インテグレーションテスト、E2Eテストを含むすべてのテストが実行されます。
## 📜 ライセンスについて
CensorAI自体のソースコードおよびスクリプトは、本プロジェクトのライセンス内容（参照：[LICENSE](LICENSE)）に準じます。
ただし、内部で使用する前提の **Ultralytics YOLOv11** モデルは **別ライセンス（AGPL-3.0）** に基づいて配布されています。
そのため、以下の点にご注意ください。
* Ultralytics YOLOモデルの使用は [AGPL-3.0 License](https://www.gnu.org/licenses/agpl-3.0.html) に従う必要があります。
* 商用利用や組み込み配布を行う場合は、Ultralytics社の有償ライセンス契約が必要となる場合があります。
* 詳細は Ultralytics公式のライセンスページをご確認ください：
👉 [https://ultralytics.com/license](https://ultralytics.com/license)
また、カスタムモデルのライセンスは、そのモデルの取得元で確認が必要です。
---
``````
## 適用例1（run-user_example1.bat, config-user_example1.yaml）：
- 適用例1：複数カスタムモデル回転検出（検出結果合算）
* 指定モデルごとに回転検出を行い、その検出結果全てに対して検閲処理をする。
* 回転検出は、対象画像を90度ずつ回転して、各角度で検閲対象の検出を試みる事を指す。
* マスク画像及び各角度のプレビュー画像も出力する。
* 使用モデル1：Anime NSFW Detection / ADetailer All-in-One
https://civitai.com/models/1313556?modelVersionId=2266294
* 使用モデル2：Cock and Ball Detection 2D edition (ADetailer)
https://civitai.com/models/310687/cock-and-ball-detection-2d-edition-adetailer
↓ モザイク部分は自動対応。黒海苔部分は未検出で手動対応。
- P1
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```
- P8
```
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- P9
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- P10
```
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```
- P11
```
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5boys, multiple boys, solo focus, from above,
after anal, lying, looking back, surrounded by penises,
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demon horns, curled horns, black horns, grey hair, short hair, messy hair, hair between eyes, eyelashes, blue eyes, big eyes, black choker, collar, cowbell, black leotard, strapless, highleg, leotard aside, demon wings, bat wings, leather, black gloves, latex gloves, elbow gloves, black footwear, latex boots,
red carpet, dark background, humid
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```
## 適用例2（run-user_example2.bat, config-user_example2.yaml）：
- 複数カスタムモデル回転検出（先行モデル検出結果優先）
* 指定モデルごとに回転検出を行うが、前のモデルで検出があった画像に対しては、以降のモデルでの検出を行わない。
* 回転検出は、対象画像を90度ずつ回転して、各角度で検閲対象の検出を試みる事を指す。
* マスク画像及び各角度のプレビュー画像も出力する。
* 使用モデル1：Anime NSFW Detection / ADetailer All-in-One
https://civitai.com/models/1313556?modelVersionId=2266294
* 使用モデル2：Cock and Ball Detection 2D edition (ADetailer)
https://civitai.com/models/310687/cock-and-ball-detection-2d-edition-adetailer
## 適用例3（run-user_example3.bat, config-user_example3.yaml）：
- 適用例3：マスク画像での領域指定
* 検出結果に対して修正が必要な場合は、出力されたマスク画像を修正し、修正後マスク画像をmasksフォルダに配置して実行する。
↓
# 4.解説
各AIエージェントのセットアップ手順は、Google検索すれば多くヒットするのと、Gemini 2.5 Flashに解説して貰う事もできるようなので省略します。
■Google Gemini
https://gemini.google.com/app?hl=ja
その上で、大まかには次の手順で作業を行いました。ただし、要件定義書というよりは、Google Jules向けのプロンプトとしての書式（GitHub Issue風）で書いて貰っています。
■【実験】ローカルLLMとのRPチャット用のUI開発（Gemini CLI）
https://www.fanbox.cc/@rarabeat/posts/10438091
また、Gemini 2.5 Flashで素案を作成し、Claude Sonnet 4.5にブラッシュアップして貰っています。
■Claude
https://claude.ai/new
```
-----
## 💻 開発指示用プロンプト案（GitHub Issue向け）
**タイトル:**
```
【Feature】CensorAI: YOLOv8セグメンテーションを用いたCLI/D&D対応のバッチ検閲アプリ実装
```
### 🎯 目的 (Goal)
イラストレーター向けに、画像ファイルまたはフォルダをバッチ処理し、Ultralytics YOLOv8セグメンテーションモデルで検出された特定のラベルを持つ領域に対し、CLIオプションに基づいて検閲処理（モザイク、ぼかし、黒塗りなど）を適用するPython製Windowsアプリケーション「CensorAI」を開発する。
### 🛠 技術スタック (Tech Stack)
1. **フレームワーク**: Python 3.10+
2. **AIモデル**: Ultralytics YOLOv8 **セグメンテーションモデル** (初期実装は標準の`yolov8n-seg.pt`を使用)
3. **インターフェース**: **CLI (コマンドラインインターフェース)** を中心とし、Windowsの**`.bat`ファイルを用いたD&D操作**に対応させる。
4. **画像処理**: OpenCV (`cv2`) および PIL/Pillow
5. **設定管理**: 設定用YAMLファイル（または類似形式）
### 📝 要件 (Requirements)
#### 1. 起動と入力処理
* **起動方法**: `.bat`ファイルをダブルクリック、または画像ファイル/フォルダを`.bat`ファイルにドラッグ＆ドロップ（D&D）して起動する。
* **入力パス**: 画像ファイル、または画像を含むフォルダ（再帰的に処理）。
* **対象拡張子**: `.jpg`, `.jpeg`, `.png`, `.bmp`, `.gif`, `.webp`。
* **デフォルト入力**: `.bat`ファイル単独起動の場合、ルートディレクトリの`input`フォルダを処理対象とする。
#### 2. 出力処理
* **ファイル命名規則**: 出力ファイル名およびフォルダ名の先頭に`CEN_`を付加。同一ファイル名の場合は自動的に連番を付加。
* **未検出時の扱い**: モザイク対象が検出されなかった画像ファイルも、処理済みとして出力する。
* **D&D時の出力先**:
* **ファイルD&D時**: 元画像と同じフォルダに出力。
* **フォルダD&D時**: 元フォルダの親フォルダ内に、元のフォルダ構成を維持しつつ出力。
#### 3. 設定ファイル
* 全オプションのデフォルト値は、外部の**設定YAMLファイル**（例: `config.yaml`）で変更可能とする。CLIオプションはYAMLファイルの設定を上書きするものとする。
### ⚙️ 起動オプション (CLI Arguments)
CLI引数の詳細な仕様は以下の通りとする。
| オプション | 短縮名 | 機能 | デフォルト値 | 備考 |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| `--help` | `-h` | ヘルプの表示。 | - | - |
| `--output-dir` | `-o` | 出力先のフォルダを指定。 | `output` | D&D時のファイル処理では、元画像と同じフォルダに出力される。 |
| `--models` | `-m` | 検出用モデル。`,`区切りで複数指定可能。複数指定時は全モデルの検出結果をマージ。 | `yolov8n-seg.pt` | 独自のカスタムモデルにも対応できるように実装。 |
| `--no-meta` | `-n` | メタデータ（Exifなど）をコピーしない。 | コピーする | - |
| `--save-preview` | `-sp` | プレビュー画像（枠と点数付き。YOLOv8のpredictで出力されるもの）を保存。`PRE_`付加。モデルごとに別ファイル出力。メインの出力ファイルと同じフォルダに保存。 | 保存しない | - |
| `--save-masks` | `-sm` | マスク画像（白黒、モザイク範囲数分）を保存。`MSK_`付加。メインの出力ファイルと同じフォルダに保存。 | 保存しない | - |
| `--censor-type` | `-ct` | 検閲の種類 (`mosaic`, `blur`, `black`, `white`, `blackbar`, `whitebar`)。 | `mosaic` | - |
| `--mosaic-size` | `-ms` | モザイクのサイズ。 (`mosaic`時のみ)。数が大きいほどサイズ大。 | `ceil(画像縦横で長い方 ÷ 10)` | ceil()で切り上げ |
| `--blur-strength` | `-bl` | ぼかしの強度 (`blur`時のみ)。数が大きいほど強い。 | `15` | 奇数値を推奨 |
| `--bar-size` | `-bs` | バーのサイズ。 (`*bar`時のみ)。数が大きいほどサイズ大。 | `ceil(モザイク範囲縦横で長い方 ÷ 5)` | ceil()で切り上げ |
| `--bar-interval` | `-bi` | バーの描写間隔。 (`*bar`時のみ)。数が大きいほど間隔大。 | `floor(モザイク範囲縦横で長い方 ÷ 5)` | floor()で切り捨て |
| `--bar-direction` | `-bd` | バーの描写方向 (`auto`, `vertical`, `horizontal`)。 (`*bar`時のみ)。 | `auto` | `auto`の場合、各検出領域ごとに短い方向に対してバーを描画（縦長なら横バー、横長なら縦バー）。各領域で方向が異なってもOK。 |
| `--expand-margin` | `-em` | 検出領域の余白（マージン）をピクセル単位で指定。全方向に同じ値を適用。 | `0` | 正の値で拡大、負の値で縮小。画像境界でクリップ。 |
| `--expand-margin-v` | `-emv` | 垂直方向（上下）の余白。`--expand-margin`を上書き。 | `--expand-margin`の値 | - |
| `--expand-margin-h` | `-emh` | 水平方向（左右）の余白。`--expand-margin`を上書き。 | `--expand-margin`の値 | - |
| `--retina-masks` | `-rm` | 高解像度セグメンテーションマスクを使用する。 | オフ | - |
| `--confidence` | `-c` | 信頼度スコアしきい値 (0.01-1.00)。複数モデル使用時も一律に適用。 | `0.3` | - |
| `--iou-threshold` | `-iou` | NMS (Non-Maximum Suppression) のIOU閾値 (0.0-1.0)。重複検出の統合に使用。 | `0.45` | YOLOv8デフォルト値 |
| `--target-labels` | `-tl` | 検閲対象とするラベル名。`,`区切りで複数指定可能。未指定時は全ラベルが対象。 | `person` | 例: `person,face` |
| `--recursive` | `-r` | フォルダ処理時に再帰的にサブフォルダも処理する。 | オン | - |
| `--batch-size` | `-b` | バッチ処理のサイズ。大きいほど高速だがメモリ消費増。 | `1` | - |
| `--device` | `-d` | 処理デバイス (`auto`, `cpu`, `cuda`, `cuda:0`, `cuda:1` など)。 | `auto` | `auto`の場合、CUDA利用可能ならGPU、なければCPU。 |
### 📌 期待する成果物 (Deliverables)
* GitHubリポジトリ内に、`requirements.txt`を含む動作可能なPythonプロジェクト一式。
* `config.yaml`（または類似名）による設定ファイルの初期実装。
* `censorai.py`のようなメイン実行ファイルと、それを呼び出す簡単な`.bat`ファイル。
* READMEファイルに、以下の内容を記述すること:
* 基本的な使用方法（D&D、CLI、YAML設定変更）
* 各オプションの詳細説明
* 使用例（コマンド例）:
* 基本的な使用: `censorai.py input.jpg`
* 領域拡大: `censorai.py input.jpg --expand-margin 20`
* 縦横別の拡大: `censorai.py input.jpg --expand-margin-v 30 --expand-margin-h 10`
* 複数オプション併用: `censorai.py input.jpg -ct blur -bl 25 -em 15`
* モデルのダウンロード方法
* Hugging Faceからのダウンロード方法
* Civitaiからのダウンロード方法
* トラブルシューティング
### 📚 実装上の注意事項
1. **マスク領域とバウンディングボックス**: セグメンテーションモデルのマスク領域（ピクセル単位の正確な領域）に対して検閲処理を適用する。
2. **複数モデルのマージロジック**: 検出結果は全モデルを統合し、重複領域はIOU閾値に基づいてNMSで処理する。
3. **領域の拡大・縮小処理**:
- `--expand-margin`で指定された余白を検出領域に適用する。
- 拡大後の領域が画像境界を超える場合は、画像境界でクリップする。
- 縮小時は最小サイズ（1×1px）を確保し、領域が消失しないようにする。
- セグメンテーションマスクも拡大・縮小に追従させる（OpenCVの`cv2.dilate()`/`cv2.erode()`を使用した膨張・収縮処理）。
- 処理順序: 検出 → マージ → 拡大/縮小 → 検閲処理適用
4. **エラーハンドリング**: 画像読み込みエラー、モデルロードエラー、出力エラーなどを適切にログ出力する。
5. **進捗表示**: バッチ処理時は進捗バー（tqdmなど）を表示する。
6. **パフォーマンス**: 大量の画像処理を想定し、メモリ効率とCPU/GPU利用を最適化する。
```
このプロンプト発行から、開発作業が30分程度続き、動くものは作って貰えました。
ただし、使用していく中でバグ含めての改善点が見つかった為、それを随時修正依頼しています。
その結果が、生成例で記載されているものになります。
もしもこの記事を読んでGoogle Julesを試されたいと思われましたら、このサンプルアプリの改修をGoogle Julesに依頼してみるのも面白いかもしれません。
そのようなお試しサンプルとしての利用も想定してはいます。（ただし、その操作の結果は自己責任でお願いします）
# 5.おわりに
コーディングは多くの人にとって「目的」を達成する為の「手段」です。そして、この「手段」こそが現在の生成AIが得意とする所です。
例えば、翻訳は文章理解の手段であり、イラスト制作は感情喚起の手段であり、そして、コーディングは自動化の手段です。
しかし、手段が民主化された時、開発者や制作者の価値はどこに残るのでしょうか。
答えは明確です。「何を作るか」を決める力と、「なぜそれを作るのか」を語れる思想にこそ、価値が集約されていきます。
AIが5秒で生成できるコードと、人間が1時間かけて書くコードに、日々違いが見つからなくなっていっています。
差が生まれるのは、そのコードが解決しようとしている問題の質と、その問題を見つけた洞察力の深さです。
翻訳者は単語を変換する人ではなく、文化的文脈を橋渡しする人になりました。イラストレーターは絵を描く人ではなく、視覚言語でストーリーを紡ぐ人になりました。同様に、エンジニアは単にコードを書く人ではなく、技術で世界をどう変えるかをデザインする人になっていくのです。
では、具体的に何を磨くべきか。
一つ目は、問題を再定義する力です。クライアントが「Webサイトを作ってほしい」と言った時、本当に必要なのはWebサイトではなく、顧客との接点かもしれません。ユーザーが「この処理を自動化したい」と言った時、本当の課題はワークフロー全体の非効率性かもしれません。
表層的な要求の奥にある本質的な課題を見抜き、より良い問いに変換できる人が、AIと協働する時代のクリエイターです。
二つ目は、制約の中で適切な解を生む力です。AIは理想の解を出しますが、現実世界には予算、時間、技術的負債、組織の慣性など、無数の制約が存在します。これらの制約を所与のものとして受け入れるのではなく、創造性を引き出す触媒として扱えるかどうか。
限られたリソースの中で「これで十分に価値がある」と言える解を見つける判断力は、人間にしか持ち得ません。
三つ目は、未来を想像する力です。今日動くアプリと、3年後も保守できるアプリは違います。今日売れるアプリと、文化として残るアプリも違います。技術的な選択の一つ一つが、どんな未来につながるのかを想像し、責任を持てる人が求められています。
AIは過去のデータから学習しますが、まだ存在しない未来を描くのは、人間の想像力の領域です。
そして最後に、あなた自身の「Why」を持つ事です。
なぜあなたは技術を使うのか。何を実現したいのか。誰を幸せにしたいのか。
この問いへの答えが明確であればあるほど、AIはあなたにとって強力な相棒になります。
なぜなら、AIはあなたの意図を増幅するツールだからです。明確な意図を持たない人にとって、AIは単なる便利な道具で終わります。
しかし、強い意図を持つ人にとって、AIは自分のビジョンを現実にする魔法の杖になるのです。
手段が誰にでも使えるようになった今、私たちは問われています。
あなたは何者で、何を成し遂げたいのか、と。
その答えこそが、AIに代替されない、あなただけのクリエイティビティの源泉です。
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（おわり）
