dsh に描画を教える：img2img-studio 導入とマルチチャンネル画像生成
img2img-studio スキルで何が描けるか、導入と設定パネルの構成、MiniMax フォールバックチェーンと ChatGPT Web アカウント枠の使い方——プラグイン作者本人による 295 秒の実録を 12 ステップのスクリーンショットでたどります。
最終更新: 2026-10-04
dsh は画像を描けるのか？——答えは Yes です。img2img-studio という Agent Skill を組み込めば、API チャンネルと ChatGPT Web アカウントの両経路で生成できます。本ページはプラグイン作者本人の 295 秒デモを 12 ステップのスクリーンショットで追った実録（作者自身は「dsh の中で Codex の画像生成体験を再現した」と位置づけています）：スキルと設定パネルを導入し、MiniMax フォールバックカードを読み、無料 Web 枠を整え、チャット内で生成・塗り修正・ポスターのリテイクまで進みます。各フレームは書き出し前に、元録画の透かし・焼き込み字幕・タスクバーに対して一枚ずつ検証済みです。
本ページは「描く」系です。dsh に画像を「見る」側（描写・抽出・認識）を求めるなら、それは兄弟スキルの仕事で、画像認識ガイドがステップごとに解説します。 dsh 画像認識ガイド
TL；DR
- ▸img2img-studio は GitHub ユーザー Dogwind221 の MIT Agent Skill（★5）：L1 画像認識 → Step0 ルーティングゲート（チャンネル/スタイル/要件の具体化）→ マルチベンダー生成。必須要件は Node.js 18+ のみで、コアスクリプトはサードパーティ依存ゼロです。
- ▸チャンネルは順にフォールバック：まず ChatGPT Web アカウントが描き（無料枠も含む）、codex-cli は自分のサブスクを利用し、その後に API チャンネル——デフォルトは DashScope、MiniMax・Z.AI・豆包・OpenAI 互換エンドポイントがその後に控えます。枠切れ系エラーはリトライせず、次のチャンネルへ即切り替えです。
- ▸無料枠も本筋の供給経路：パネルはアカウントごとにプラン等級（Free/Plus/5x/20x）と 24 時間ローリングの台帳を追跡します。動画のアカウント 1 は「残枠 3・使用 0 枚」；投稿者本人の見積もりでは無料 Web 生成はおよそ毎日 5 枚——本人の計算で、現時点の数値です。
- ▸編集もチャット内で完結：参照画像を貼り（JSON 添付チップが同行）、頼めば描き、インペイントエディタで丸印を付けて、デモポスターをリテイク——以下の全スクリーンショットは作者の実録にディープリンクされています。
12 ステップの手順
導入：作者の GitHub から dsh へ
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導入前に作者の GitHub を知る
動画は GitHub の Dogwind221 のプロフィールから始まります——Bilibili チャンネル Dogwindi の背後のアカウントです（同一人物の二つの名前；スキルのリポジトリは img2img-studio で、「dsh-image-studio」というリポジトリは存在しません）。ここで知るべきリポジトリは二つ：img2img-studio（★5・MIT・TypeScript、2026-10-04 の API 確認で pushed 2026-09-17）と、テキスト専用モデルに視覚を与える兄弟リポジトリ dsh-vision-skill（★1）です。現行のリポジトリ説明は多くの要約より長く：「図生図工作室 Agent Skill」として L1 画像認識、Step0 ルーティングゲート、マルチベンダー生成、EC 画像セット、zine スタイル含むフォトアートをカバーしています。
プラグイン作者の GitHub プロフィール——本ガイドで使う二つのリポジトリは一つのアカウント下に。1:00 の場面を見る - 2
スキルを導入：ドラッグか skills フォルダへのコピー
実録が示す実測ルート：リポジトリを dsh のファイルキャッシュダイアログへドラッグし、その場で導入します。README（下に一字引用）は手動の等価手順を示します——フォルダを Agent の skills ディレクトリへコピーするだけ。必須要件は Node.js 18+ のみで、生成スクリプト自体はサードパーティ依存ゼロです。
$Copy-Item -Recurse -Force "img2img-studio" "$env:USERPROFILE\.agents\skills\"
リポジトリを dsh にドラッグすればファイルキャッシュダイアログが引き取る——ターミナルなしでも導入できます。0:24 の場面を見る - 3
同梱プラグインを追加：パネルとエディタを手に入れる
スキル本体はターミナルだけで動きますが、本ガイドで使う設定パネルとインペイントエディタはリポジトリ同梱の dsh-img2img-config プラグインが担います——README の言葉では「一つのパッケージに二つの顔」。チャットにピン留めされたリリースノート（このフレーム）が clone と組込みの手順を長文で記し、README の正確なコマンドは下にあります。
$$plugin = "$env:USERPROFILE\.agents\skills\img2img-studio\plugins\dsh-img2img-config"$node "$plugin\scripts\build.mjs"$dev_install_package "$plugin"
作者自身の導入手順がチャットにピン留めされています：clone、同梱プラグインのビルド、profile への組込み。4:24 の場面を見る
設定：画像認識・画像生成パネル
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「設定 → 識図と画像生成」を見つける
実録で使われる dsh webui（127.0.0.1:3080、ローカルビルド）では、設定を開くと二段構成のモーダルが現れます：画像認識（dsh.vision.skill）が見る係、画像生成モジュール（img2img.studio）が描く係。このフレームはモーダル上部の二つの Enabled 状態を捉えています——ステップ 3 のオプションプラグインの「二つの顔」が両方登録された証です。
設定 → 識図と画像生成：識図スキルと生図モジュールがそれぞれ状態セグメントを持ちます。1:46 の場面を見る - 5
MiniMax カードを読む：フォールバック階級・モデルチェーン・Base URL
ヒーローフレームは丁寧に読む価値があります。作者の MiniMax 海螺（Hailuo）カードには紫の「三級·兜底（最終フォールバック）」バッジが付きます——チェーンの最後の砦で、残高不足になると自動停止——加えて「Key 未設定」のインライン表示も。モデルチェーンは 8 枚のチップをつなぎます：image-01、qwen-image-3.0-pro、qwen-image-3.0、wan2.7-image-pro、gpt-image-2、glm-image、doubao-seedream-5.0-260120、Qwen3.8-Max。チップは × クリックで削除、入力して Enter で追加。Base URL は api.minimaxi.com/v1 を指し、「+ チャンネルを追加」でカードを増やせます。
一行の最後尾、借金のときは最初に止まる——一枚のカードにフォールバック哲学が凝縮。2:30 の場面を見る - 6
残高を確認して保存——パネルが .env を書く
パネルの締めは二つのボタン：「残高をすべて確認（欠損時は自動停止）」と「設定を保存」。保存は形式ではありません。README によれば、パネルは GEN_PROVIDER_ORDER・各プロバイダの Key・IMG_CHATGPT_WEB_ACCOUNTS をスキルの scripts/.env へ、画像認識設定を画像認識スキル自身の .env へ直接書き戻します——どちらのスキルも単独で動けます。
残高を全部確認してから保存——順序と Key はスキルの .env ファイルに書き戻されます。3:56 の場面を見る - 7
ChatGPT Web アカウントで無料枠を整える
もう一つの供給経路は API Key を一切必要としません。ChatGPT Web 画像生成セクションはアカウントごとにプラン等級を表示——Free・Plus・5x・20x——実録のアカウント 1 は「無料 Free・残枠 3・使用 0 枚」、24 時間ローリングで数えます。認証情報を入れると等級を自動検出でき、「1 枚を記録」で手動記帳も可能。無料アカウントの枠が尽きると、チェーンは自動で次のチャンネルへ切り替わります。
無料段・残枠 3・使用ゼロ——チェーン全体が最初に使い切るよう設計された無料の分。2:56 の場面を見る
生成と編集：画像生成・インペイント・ポスターリテイク
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dsh に画像を渡す：貼り付けと JSON チップ
生成は会話から始まります。入力欄に参照画像を貼ると、メッセージには画像と JSON 添付チップが同乗します——まさに img2img リクエストに必要な入力です。README の上級Tips：DSH 0.1.5+ のメッセージは正規化された読み取り専用コピーのパスを内包するので、大半の参照画像はそのまま使え、フル画質を狙うならローカルのオリジナルを指します。
一貼り・一チップ——あとは ChatGPT と同じ要領で、画像を「言葉」にします。1:34 の場面を見る - 9
最初の一枚——モーダルに受領書が残る
「最初の画像を生成しました」モーダルは完了した生成の記録を残します——チャンネルチェーンが実際に描いた証です。ターミナル派には README のクイックスタートは 2 つのコマンド（下記）：設定済みプロバイダを漏れなく一覧し、プロンプト・サイズ・出力ディレクトリを添えて生成します。
$node "$env:USERPROFILE\.agents\skills\img2img-studio\scripts\generate_image.mjs" --list-providers$node "$env:USERPROFILE\.agents\skills\img2img-studio\scripts\generate_image.mjs" --prompt "红色苹果白底产品图" --size 1:1 --output-dir out
「最初の画像を生成しました」——モーダルが記録を残すので、どのチャンネルが担当したかも追跡できます。2:50 の場面を見る - 10
インペイントエディタでその場で直す
入力欄の上に同梱エディタのストリップがあります：マーク・切り抜き・塗り消し・リサイズ。実録はそのブラシをポスターに使い、直したい領域を塗りながらプロパティツールバーを操作します。編集結果は入力欄へ書き戻され、次のリクエストは印付きの画像を自動的に連れて行きます。
先に塗って、後から頼む——印付きの画像は編集リクエストに自動で同行します。1:16 の場面を見る - 11
ポスターをチャットからリテイク
動画の実測課題：作者の「小白如何用其他 agent 安装 DeepSeek Harness（初心者が他エージェントで dsh を導入する方法）」ポスターに再びメスが入ります——リクエストメッセージは引用チップと目標のポスターカードを同じ一通に並べます。README によれば、エディタが生んだマーク/マスク付きリクエストは専用ワークフロー（リサイズ・背景除去・消去・部分編集）で着地します。
実測のモルモットは作者自身の「dsh 導入」ポスター——これ以上ない実験台です。3:12 の場面を見る - 12
作者が伝えたい二つのこと
締めのスライド「两件你应该知道的事（知っておくべき二つのこと）」：一つに、動画で示される dsh のバージョンサイクルは公式サイトの現在の表示と同期していません——実際のリリースを正とすること。二つに、スキルのツールフロー文書は基礎修正の当日にコミットされること。どちらも投稿者本人の語りです——プラグイン作者自身の手になる、飾らない締めくくりです。
作者はバージョンペースと文書の約束で締めくくり——導入前に聞く価値のある二言です。4:50 の場面を見る
よくある質問
画像生成スキルを導入する前に確認したい質問。
この dsh 画像生成プラグインはどの生成サービスに対応していますか？
README（2026-10-04 に GitHub API で再確認）によれば：ChatGPT Web アカウントが image 2.5 で最優先、codex-cli は自分のサブスクを利用し、API チャンネルは DashScope qwen-image（デフォルト）・OpenAI 互換エンドポイント（gpt-image-2）・Z.AI GLM-Image・豆包 Seedream・MiniMax 海螺 image-01・ローカル chatgpt-web 類サービスをカバー。動画のパネルの MiniMax カードには image-01 から Qwen3.8-Max まで 8 枚のモデルチップが並んでいます。
自分の API Key は必要ですか？
必ずしも必要ありません。ChatGPT Web モードはアカウント枠で動き Key 不要；DashScope は画像認識スキルの Key を再利用するゼロ設定で始められます（自分で DASHSCOPE_API_KEY を置いても同じ）。専用 API チャンネルにはそれぞれの認証情報が要ります：MINIMAX_API_KEY・ZAI_API_KEY・豆包の ARK_API_KEY・OpenAI 互換の IMG_API_KEY。パネルは未設定の Key をインラインで表示し、残高確認でどのチャンネルが実際に生きているか分かります。
無料枠はどのくらいありますか？
無料で使えるのは Web チャンネルです。実録のアカウント 1 は無料 Free プラン・24 時間ローリング・残枠 3・使用 0 枚；投稿者の補足では無料 Web 生成は毎日約 5 枚、週末にはおまけもあるといいます——本人の見積もりで、現時点の数値です。README はより保守的：無料プランにローカル上限はなく、サーバーが拒み始めたら自動で次のチャンネルへ（枠切れ系エラーはリトライせず、--skip-exhausted で使い切った有料アカウントもスキップできます）。
コレクションの他の dsh 描画プラグインと何が違いますか？
違いは形態と供給経路です。img2img-studio は Agent Skill——markdown ワークフローとゼロ依存スクリプト——で、同梱プラグインは設定パネルとエディタを補うだけで、従来型の web プラグインパッケージではありません。供給は「API チャンネル + ChatGPT Web アカウントプール」の二経路。/collections/image-generation カタログには別の選択肢が並びます：dsh-image-gen の対話型生成、vox-director の動画生成、ComfyUI ローカルパイプライン。あちらで比較し、こちらで導入してください。
中国語プロンプトや画像内の中国語テキストは対応していますか？
対応しています。README のクイックスタートの例自体が中国語プロンプト（「红色苹果白底产品图」＝白背景に赤いリンゴの製品図）です；API チャンネルのうち Z.AI GLM-Image は中国語テキストの描画が特に強いと README が明記します（ただしこのチャンネルは参照画像非対応）。ChatGPT Web モードも DashScope も中国語プロンプトを受け付けます；生成前のルーティングゲート一式があなたの言語で対話します。
生成した画像は商用利用できますか？
スキルのコードは MIT ですが、README に二つの注意があります。第一に、フォトアートの zine-gathered スタイルは Zeejay0 の個人非商用ライセンスのスタイル作品に由来し、そのスタイルの商用利用には原作者の許諾が必要です。第二に、各プロバイダの規約がその生成物を規定します：ChatGPT Web アカウントでの自動生成はあなた自身のアカウントを使うため OpenAI の利用規約に注意し、API プロバイダの生成画像を販売する前に商用条項を確認してください。
モデルがテキスト専用でも描けますか？
描けます。兄弟スキルと併用すれば。dsh-vision-skill は条件依存であって必須ではありません：read_image を持つマルチモーダルモデルは参照画像をネイティブに見て、テキスト専用モデルだけが画像認識スキルのマルチモデルフォールバックチェーンを通ります。二つのスキルを同じ skills ディレクトリに置けば、生成スクリプトは画像認識の Key を再利用します——README が示すゼロ設定の道です。「Key を設定済みでテキストからの生成専用」の場合だけ両方不要です。
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ガイドを読むソースとクレジット
全 12 フレームはプラグイン作者本人の画面録画から取得し、各図は ？t= 秒指定で元動画の該当瞬間へディープリンクします。画面はプラグイン作者本人の録画であり、Bilibili チャンネル名（Dogwindi）と GitHub アカウント（Dogwind221）の二重のクレジットを表記します——動画とリポジトリが同一人物であることを相互に裏付けています。リポジトリの事実は 2026-10-04 に GitHub API で再確認しました。