ChatGPT写真編集コマンド大全：22本のphoto editing promptsを場面別にそのままコピーして使う
写真編集の仕事を長くやっていると、ある法則に気づきます。プロンプトは長ければ良いというものではなく、指示が具体的で構造が明快であるほど出力が安定するということです。多くの人がChatGPTでphoto editing promptsを何度か試して「効果はいまいち」と感じますが、それは多くの場合モデルの性能が悪いのではなく、指示の中で説明すべきことがきちんと説明されていないからです。何を保持するか、何を変えるか、どの程度まで変えるか——この3つのうち1つでも抜けると、出てくる画像はブレやすくなります。
この記事では4つの場面に分けて、そのまま使えるchatgpt code for photo editing、つまりよく言われるchatgpt photo editing promptsを22本整理しました。それぞれ完全な英語原文を付け、重要な項目には日本語訳と使用上のメモを添えています。
ポートレート精緻化系
ポートレートの編集で最も失敗しやすいのは「顔を変えてしまう」ことです——顔立ちが崩れる、あるいは肌をなめらかにしすぎてプラスチックのような顔になってしまう。以下のいくつかは、アイデンティティの固定と程度の制限を加えています。
1. "Retouch this portrait: smooth skin texture naturally, remove blemishes and under-eye shadows, keep pores visible, do not alter facial structure or proportions."（このポートレートを精緻化：肌の質感を自然になめらかにする。シミやクマを除去する。毛穴の質感は残す。顔の構造やプロポーションは変えない）——ポイントは「do not alter facial structure」という一文です。これがないと、モデルが顔の形まで一緒に調整してしまう確率があります。
2. "Whiten teeth slightly and remove stray flyaway hairs, keep everything else unchanged."（歯を軽く白くし、後れ毛を除去する。それ以外は変えない）
3. "Adjust lighting to soft golden-hour side light, keep the subject's pose and expression exactly as is."（光を柔らかいゴールデンアワーのサイドライトに調整する。被写体のポーズと表情は完全にそのまま）——この指示は古い写真の修復にも実際に有効です。ゴールデンアワーの光によるポートレート修復もこの考え方で、まず光を直してから質感を語ります。
4. "Fix red-eye and reduce shine on forehead and nose, keep skin tone natural, avoid over-smoothing."（赤目を修正し、額と鼻筋のテカリを軽減する。肌の色は自然に保ち、なめらかにしすぎない）
この種の精緻化画像の判断基準はシンプルです。拡大して毛穴と髪の毛が残っているかを見ることです。プロンプト全文を見る
背景差し替え系
background change prompt for chatgptのようなニーズには2種類あります。単色背景に変える場合とシーンに変える場合で、処理のロジックはまったく違います。これについては別の記事で詳しく解説していますので、ここでは汎用的な指示だけ紹介します。
5. "Replace the background with a solid light gray studio backdrop, keep the subject's edges clean, no color spill on hair or clothing."（純粋な薄いグレーのスタジオ背景に置き換える。被写体のエッジはクリーンに保ち、髪や服に背景色が映り込まないようにする）
6. "Change the background to a blurred outdoor park scene at dusk, keep the subject's lighting direction consistent with the new background."（黄昏時の屋外公園のぼかした背景に変更する。被写体の光の方向は新しい背景と一致させる）——光の方向が一致しないことは、背景差し替えで最もよくあるボロが出るポイントです。明記しておけば何度もやり直す手間を省けます。
7. "Remove the person on the left side of the frame and fill the background naturally, keep the rest of the composition unchanged."（画面左側の人物を除去し、背景を自然に補完する。それ以外の構図は変えない）画面の余白部分の要素除去の実例を参考にしてください。
画質修復系
古い写真や低解像度画像の修復については、次の記事「写真を鮮明にするプロンプト」で専門に展開しますので、ここでは最もよく使うものをいくつか紹介します。
8. "Restore this old photo: remove scratches and creases, correct faded colors to natural tones, do not add any new details that weren't in the original."（この古い写真を修復：傷や折り目を除去する。色あせを自然な色調に補正する。元の画像になかった新しいディテールは追加しない）——最後の半文が重要です。モデルが存在しない顔立ちや質感を「勝手に補完」するのを防ぎます。
9. "Upscale this image to sharper detail, reduce noise and grain, keep the original composition and color grading."（この画像をよりシャープなディテールにアップスケールする。ノイズと粒状感を低減する。元の構図と色調は保つ）
10. "Sharpen the edges of the subject only, leave the background soft, simulate a shallow depth of field look."（被写体のエッジだけをシャープにする。背景は柔らかいまま。浅い被写界深度の見た目をシミュレートする）エッジのシャープさを調整した精緻化の実例もこの考え方で、被写体と背景を分けて処理し、画像全体を一括でシャープ化するわけではありません。
スタイル変換系
11. "Convert this photo into a vintage film photography style, warm tones, slight grain, keep the subject recognizable."（この写真をヴィンテージフィルム写真風に変換する。暖色系、軽い粒状感、被写体は判別可能に保つ）
12. "Turn this into a black-and-white editorial photography style, high contrast, keep facial details sharp."（これをモノクロの報道写真風に変換する。高コントラスト、顔のディテールはシャープに保つ）
13. "Apply a soft watercolor illustration style to the background only, keep the subject photorealistic."（背景のみに柔らかい水彩イラスト風のスタイルを適用する。被写体は写実的なまま）——半写実・半イラストの組み合わせ処理は、画像全体を一律にスタイル変換するより奥行きが出ます。この考え方は分割画面の対比実例でも使われています。
14. "Colorize this black-and-white photo with historically plausible colors, keep skin tones natural, avoid oversaturation."（このモノクロ写真に、時代考証的に自然な色で着色する。肌の色は自然に保ち、彩度を上げすぎない）
15. "Simulate a polaroid photo effect: slight blur at edges, warm white border, soft light leak in one corner."（ポラロイド写真の効果をシミュレートする：エッジに軽いぼかし、暖かい白いフレーム、片隅に柔らかい光漏れ）ポラロイド風については別の記事「フレームとポラロイドのプロンプト」でさらに多くのバリエーションを展開しています。
16. "Change only the outfit color to deep red, keep the pose, background, and lighting exactly the same."（服の色だけを深い赤に変える。ポーズ・背景・光は完全にそのまま）部分的な差し替え系の指示では「1箇所だけ変えて、他は固定」という文型を覚えておくと、意図しない変更を大幅に減らせます。
組み合わせ・バッチ処理系
17. "Apply the same edit (background removed, color-corrected) to all four photos, keep each subject's individual pose."（同じ編集内容（背景除去、色補正）を4枚の写真すべてに適用する。各被写体それぞれのポーズは保つ）——一括処理の際は「ロジックは統一するが内容はそれぞれ独立」と明記し、モデルが4枚を1枚に混ぜてしまうのを防ぎます。
一括処理の前に、まず1枚あたりの修復基準を決めておきます。プロンプト全文を見る
18. "Generate a 2x2 grid of this portrait with four different lighting setups: front light, side light, back light, and soft window light."（同じポートレートで4種類のライティング設定の2×2グリッドを生成：順光・サイド光・逆光・柔らかい窓明かり）4分割の比較は、ライティング設定をテストする最も手軽な方法で、1つずつ個別に試す必要がありません。
19. "Combine these two photos: keep the person from photo one, place them into the background of photo two, match the lighting."（この2枚の写真を合成する：1枚目の人物を保持し、2枚目の背景に配置する。光を一致させる）
20. "Create a side-by-side comparison of the original and the edited version, labeled 'before' and 'after'."（元画像と編集後のバージョンを並べた比較画像を作成する。「before」「after」とラベルを付ける）
21. "Remove the object in the bottom right corner completely, reconstruct the background as if it was never there."（右下の物体を完全に除去し、まるで最初から存在しなかったかのように背景を再構築する）
22. "Apply subtle color grading to match a specific mood: teal shadows, warm highlights, keep skin tones true to life."（特定のムードに合わせた繊細なカラーグレーディングを適用する：影はティール寄り、ハイライトは暖色寄り。肌の色はリアルに保つ）カラーグレーディングとフィルターの違いは、前者はカラーカーブだけを調整し、質感やシャープさは変えない点です。この手法は仕上がりの質感の向上において、フィルターをかけるより明らかに効果的です。
使う前に整理しておきたい3つのこと
ここまで多くの指示を紹介してきましたが、振り返ると共通点が1つあります。使える指示はすべて同じことをしています——「何を変えるか、何を変えないか、どの程度まで変えるか」という3つの層をきちんと説明することです。この構造は当サイトの別の記事プロンプト万能公式でさらに詳しく分解していますが、原理は同じです。
もう一つ付け加えると、これらの指示はChatGPT専用ではなく、Nano Bananaのような画像モデルにも同様に使えます。結局のところ根底にあるのは「指示を理解して部分的に編集する」というロジックで、サイト内の素材画像の大部分も同じような構造のプロンプトで生成されています。すぐに効果を試したい場合は、ポートレート精緻化カテゴリーやEC商品カテゴリーで対応する完全な実例を見てみるか、トップページの生成入口から直接試すこともできます。
ネガティブプロンプトが足りないと感じたら、別の記事ネガティブプロンプトガイドで「何を望まないか」の書き方を専門に解説しています。この記事とは補完関係にあるので、あわせて読むことをおすすめします。
ちなみにデザイン部門での経験を一つ。クライアントから「編集結果が違う」というフィードバックをもらったとき、10回のうち8回は美的センスの相違ではなく、要望そのものに「何を保持するか」が明記されていなかったことが原因です。このリストは本質的に、この情報を補完するためのテンプレートであり、その場で考えるより流用する方が速いのです。