なぜSomakeでは画像が3枚までに制限されているのですか？

現在は、応答時間の短縮とUIの安定性を最大限に高めるため、インターフェース上の制限を3枚に設定しています。モデル自体はさらに多くの画像を処理できるため、法人向けのカスタムリクエストにも対応可能です。

画像に手動でマスクをかける必要はありますか？

いいえ、手動でのマッピングやマスク作業は不要です。モデルはプロンプトの構文（例：「@Image1を@Image2の中に配置」など）を使用して、境界線や文脈を自動的に検出します。

はい、Somakeを通じてKling Omniで生成された画像は、当社の標準利用規約に従って商用目的でご利用いただけます。

特定の構文を使用しない場合、モデルは入力画像を、操作対象としての具体的なオブジェクトではなく、全体的なスタイルの影響として扱ってしまう可能性があります。

SomakeでKling Image O3を体験しよう。「Reference Attention」機能でキャラクターの顔や姿をそのまま維持。ネイティブ4Kの高解像度と絵コンテ理論に基づいたプロ品質の画像が簡単に作れます。

サンプル

モデル

設定

アスペクト比

生成枚数

解像度

Kling Image Omniファミリーは、テキストと画像処理を一つの知能に統合しました。物理的なオブジェクトの不変性を理解し、「Omni（全方位）」レベルの忠実度を実現します。

現在のバージョン：Kling Image O3。過去のバージョンは左側のバージョン選択ドロップダウンからご利用いただけます。

Kling Image O3は、物語の一貫性を保つためのプロフェッショナルな標準ツールです。マルチリファレンス・タグ機能とネイティブ4K出力を導入し、業界の課題であったキャラクターの連続性の問題を解決しました。

ぼやけた画像をアップスケールするのはもう終わりにしましょう。O3は推論プロセスから直接、ネイティブ4K解像度を生成します。

これにより、肌の毛穴、生地の織り目、サビといった微細な質感が、物理的に正確な光の散乱とともに描写される「生の写真」品質を実現。そのまま商用印刷にも使えるクオリティです。

このモデルの際立った能力は「深い意味理解」にあります。手動でマスクを描いたり、編集エリアを丸で囲んだりする必要はなく、Kling O3はあなたの指示を自然に解釈します。

最大10枚のソース画像（Somakeでは現在3枚の入力に最適化されています）の視覚的ロジックを分析し、複雑な編集を実行します。

O3は「顔がランダムに変わってしまう」問題を解消しました。「Reference Attention（参照アテンション）」メカニズムを使用することで、異なるシード値の間でも特定のアイデンティティ（顔、製品、服装など）を「固定」できます。

モデルは参照画像を固定された俳優のように扱い、カフェで笑っていても、雨の中を走っていても、同一人物であることを保証します。

Kling O3で生成された画像は、画像から動画を生成するワークフローにおいて最適な「ゴールデン・フレーム（キーフレーム）」となります。ここでキーフレームを生成しておくことで、後でアニメーション化する際の安定性を最大化できます。

製品画像をアップロードするだけで、無限のマーケティング用素材を生成できます。O3の物理演算エンジンにより、反射や影が、新しい環境に置かれた製品とリアルに相互作用します。

一貫性のあるコミックや映画の絵コンテを作成できます。@タグ構文を使用すれば、アイデンティティを崩すことなく、同じキャラクターを連続したシナリオに登場させることができます。

構文： @Image1、@Image2、@Image3を使用して、アップロードした参照画像を指名します。

基本構造： [対象となる参照画像] + [アクション] + [環境] + [ライティング] + [スタイル]

プロンプトの例：

@Image1の女性を@Image2のレザーソファーに座らせてください。彼女には@Image3のコーヒーカップを持たせてください。映画のようなライティングとフォトリアルな質感を維持してください。

ベストプラクティス：

バージョン	リリース	主なアップデート
Kling Image O3	2026年2月	ネイティブ4K、マルチリファレンス・タグ（@）、シリーズモード
Kling Image O1	2024年12月	Omniアーキテクチャ初登場、基本的な一貫性機能