NovelAI Image Manager の使い方を、インストールから振り分けの実行、学習ループまで順を追って説明します。本アプリは「メタデータで自動仕分けし、人の目で微調整する」ことを基本にした、ローカル完結の画像整理ツールです。
1. インストールと起動
インストーラーはありません。ダウンロードした ZIP を展開し、実行ファイルを起動するだけで使えます。
- ダウンロードした ZIP を右クリック →「すべて展開」で、書き込みできる任意のフォルダに展開します。
- 展開先の NovelAIImageManager.exe をダブルクリックして起動します。
- 起動には .NET 10 Desktop Runtime（x64）が必要です。入っていない場合は、Microsoft の配布ページから「.NET Desktop Runtime 10.0」をインストールしてください。
settings.json）は、実行フォルダではなく %AppData%NovelAIImageManager に保存されるため、アプリを別フォルダへ移動しても引き継がれます。
2. 準備するもの
スキャンを始める前に、次の 3 つを指定します。DB は任意ですが、指定するとキャラクターの同定精度が大きく向上します。
- 画像フォルダ … 整理したい NovelAI の PNG が入ったフォルダ。
- Tag Manager DB（任意・自動読込） … NovelAI Tag Manager の
*.naitags.db。キャラクター容姿辞書として読み取り専用で使用します。NovelAI Tag Manager を使ったことがあれば、そのとき最後に開いていた DB を起動時に自動で読み込みますので、通常は手動で指定する必要はありません。別の DB を使いたいときだけ、手動で選び直してください。 - 振り分け先ルート … 整理後のファイルを書き出すルートフォルダ。
%AppData%NovelAITagManager）に記録しています。NovelAI Image Manager は起動時にこれを読み取り、その DB（無ければ既定の default.naitags.db）を自動で選択します。前回このアプリで DB を手動指定していた場合は、その指定が優先されます。自動検出されると、画面下部のステータスに「NovelAI Tag Manager の DB を自動検出しました」と表示されます。
3. 画面の見方
画面は、上部のツールバー（各フォルダ／DB の選択、スキャンや学習などの操作ボタン、一致率の表示）、中央のサムネイル一覧、右側（または下部）の詳細パネルで構成されます。詳細パネルには、選択した画像のメインキャラクター・キャラ候補・確信度、モデル・シード・サンプラーなどのメタデータ、プロンプトが表示されます。各サムネイルには判定バッジ（緑＝自動／橙＝要確認）が付きます。画面いちばん下のステータスバーには、処理結果のメッセージと現在のバージョン番号が表示されます。
詳細パネル
- メイン
- アロナ（確信度 0.95）
- 作品
- Blue Archive
- モデル
- NAI Diffusion V4.5
- シード
- 2085952156
- サンプラー
- k_euler_ancestral
→ Blue Archive/アロナ/2026-07/
橙＝要確認（手動判断へ）
4. スキャンする
画像フォルダと DB、振り分け先ルートを指定したら 「スキャン」を実行します。各画像のメタデータ抽出とキャラクター判定が行われ、サムネイルと判定結果が一覧に並びます。メタデータの読み取りとサムネイルの生成はバックグラウンドで行われるため、大量の画像でも操作を続けられます。
Unknown として扱われます。
5. 画像を大きく見る（等倍ビューア）
サムネイルだけでは判断しきれないときは、サムネイルをダブルクリックしてください。画面いっぱいの枠なしウィンドウが開き、画像が原寸で中央に表示されます。細部を確かめたらすぐ閉じて、選別作業に戻れます。
-
開く
サムネイルをダブルクリックします。ビューアは、メインウィンドウが表示されているディスプレイに開きます。
-
表示サイズ
ディスプレイに収まる画像は等倍（画像 1 ピクセル＝画面 1 ピクセル）で表示します。収まらない大きな画像だけ、縦横比を保ったまま画面いっぱいに縮小します。拡大はしません。
-
閉じる
画像の上でも背景でも、どこかを 1 回クリックすれば閉じます。キーボードなら Esc／Enter／Space でも閉じられます。
-
画面下部の表示
ファイル名と画像のピクセルサイズ（例:
1216×832）、および「クリックで閉じる」が表示されます。
画面中央に表示
6. 判定結果を確認する
サムネイルを選ぶと、詳細パネルにキャラクター候補と確信度が表示されます。判定は次の順で行われます。
-
① 構造化キャラプロンプト
V4/V4.5 の
v4_promptにキャラごとのブロックがあれば、それぞれを 1 キャラとして扱います。人数や画面内の位置も取得します。 -
② 既知キャラタグ
Danbooru 形式のキャラクタータグ（
character_name_(source)形式）に完全一致すれば、高い確信度で確定します。この辞書は Tag Manager DB から自動生成されます。 -
③ 見た目タグの辞書照合
オリジナルキャラクターなどタグで表現される場合は、辞書の「名前⇔特徴タグ集合」と IDF 重み付きで照合し、最も近いキャラクターを推定します。しきい値未満は
Unknownです。
複数キャラが写る画像では、中心度・記述順・強調などからメイン（主役）キャラクターが選ばれ、詳細パネルに表示されます。僅差・低スコアの場合は「要確認」として残ります。
7. 訂正して確定する
判定が誤っていたり、Unknown のままだったりする画像は、正しいキャラクターに訂正してから 「確定して記録」します。確定した内容は decision-log.jsonl に追記され、次の学習の教師データになります。
- 訂正したい画像を選び、詳細パネルの「キャラを確定して学習」に正しいキャラクター名を入力します。
- 「確定して記録」で、その判断を確定ログに保存します。
- 正しく判定できている画像も確定しておくと、精度の測定と学習に役立ちます。
このとき作品名も、確定したキャラクター名で辞書を引き直します。キャラクター名だけを差し替えると、誤判定側の作品名が残って
別作品正しいキャラ というちぐはぐな行き先になってしまうためです。辞書に無い名前を入力した場合、作品名は Unknown になります。確定した画像は、「学習を反映」で再解析したあとも人の判断を優先し続けます。
✗ 訂正前の自動判定 … Blue Archive/ミカ/2026-08/
✗ キャラ名だけ差し替えた場合 … 別作品/アロナ/2026-08/（作品名が残る）
✓ Ver. 1.1 の動作 … Blue Archive/アロナ/2026-08/（作品名も引き直す）
8. 学習を反映する
確定判断がある程度たまったら 「学習を反映」を実行します。同じキャラクターに確定された画像群から共通タグを集計してキャラクターの署名（特徴タグ集合）を育て、辞書へマージして再解析します。これにより、DB だけでは同定できなかったオリジナルキャラクターも、徐々に自動で判定できるようになります。
9. 自動化を最適化する
「自動化を最適化」では、目標精度を指定して確定ログを分析し、その精度を満たす最小の確信度しきい値を探索します。しきい値以上の画像は「自動対象（緑）」、それ未満は「要確認（橙）」に振り分けられ、ツールバーに現在の自動化率が表示されます。
- 自動対象のみ実行 … 高確信の画像だけを自動で振り分け、要確認の画像は手動判断に残します。
- 段階的に自動化 … 確定を積むほど精度が安定し、目標精度を保ったまま自動化率を上げていけます。
10. メイン判別の重みを最適化する
複数キャラ画像で「どれをメインにするか」の判断は、中心度・記述順・強調・タグ量などの重み付き合算で決まります。「重みを最適化」を実行すると、複数キャラを含む確定事例から、あなたが選んだメインを最も多く当てられる重みを学習し、以後のメイン判別に反映します。
11. フォルダテンプレート
振り分け先の階層は、トークンを使ったテンプレートで自由に定義できます。既定は {Work}{Character}{yyyy}-{MM}{OriginalName}.{Ext} です。
| {Work} | 作品名（例：Blue Archive／オリジナル）。未確定は Unknown。 |
|---|---|
| {Character} | キャラクター名。未確定は Unknown。 |
| {Model} | 使用モデル（V4.5／V4／V3 など）。 |
| {Seed} / {Sampler} | シード値／サンプラー名。 |
| {yyyy} / {MM} / {dd} | 年／月／日（既定はファイル更新日時）。 |
| {OriginalName} / {Ext} | 元のファイル名／拡張子。 |
📁 Blue Archive/
└ アロナ/ └ 2026-07/ … s-2085952156.png
└ ミカ/ └ 2026-07/ … s-1331448891.png
📁 オリジナル/
└ 刻乃/ └ 2026-07/ … s-3065999481.png
（同定できなかった画像は、既定では元フォルダに残ります）
{Work}{Character}{yyyy}-{MM}{OriginalName}.{Ext} で振り分けた例。_ に置き換えられ、各セグメントは 120 字までに切り詰められます。空になったトークンのセグメントは畳まれます。
12. Unknown を元フォルダに残す
ツールバーの 「Unknown は元フォルダに残す」（既定は ON）は、キャラクターを同定できなかった画像を振り分けの対象から外す設定です。ON のあいだ、これらの画像は移動もコピーもされず、元のフォルダに置かれたままになります。
- 対象になる画像 … キャラクター名が空、または
Unknownと判定された画像。NovelAI 以外のツールで作った画像や、メタデータが失われた画像もここに含まれます。 - ON にしていると … 判定できた画像だけが整理され、判定できなかった画像は手元に残ります。
UnknownUnknownという大きな置き場ができません。 - OFF にすると … 従来どおり、同定できなかった画像もテンプレートに従って
Unknownのフォルダへ振り分けます。 - 「自動対象のみ実行」との関係 … 2 つの設定は両方を満たすものだけが実行対象になります（AND 条件）。
プレビューを実行すると、ステータスに Unknown 据え置き 12 件 のように、振り分けずに残した枚数が表示されます。この設定は保存され、次回の起動でも引き継がれます。
13. プレビュー・実行・元に戻す
振り分けは、必ずプレビュー（ドライラン）で確認してから実行します。
- プレビュー … 「どのファイルがどこへ行くか」を相対パスで一覧表示します。実ファイルはまだ動きません。
- 実行 … 確認ダイアログののち、コピーまたは移動を実行します。同名衝突は
name (2).pngのように連番を付け、上書きしません。移動元と移動先が同じものはスキップされます。 - 元に戻す … 直前の実行をジャーナルから逆順に取り消します（移動は元へ戻し、コピーは複製を削除）。
14. データの保存場所
学習データ（次の 4 ファイル）の保存先は、NovelAI Tag Manager の DB（*.naitags.db）を設定しているかどうかで切り替わります。
- decision-log.jsonl … あなたの確定判断のログ（学習の教師データ）。
- learned-characters.json … 学習で育てたキャラクター署名。
- automation-tuning.json … 自動化ゲートのしきい値設定。
- main-weights.json … メイン判別の最適化された重み。
-
DB を設定している場合
その DB と同じフォルダ内に作られる
NovelAIImageManager.learningフォルダへ保存します。キャラクター辞書（DB）と学習データを一緒に持ち運べるため、別の PC でも同じ整理精度を再現できます。 -
DB を設定していない場合
従来どおり
%AppData%NovelAIImageManagerに保存します。
📁 MyTags/（DB を置いているフォルダ）
├ syow_excel_all.naitags.db
└ NovelAIImageManager.learning/
├ decision-log.jsonl
├ learned-characters.json
├ automation-tuning.json
└ main-weights.json
settings.json）は、DB の設定有無にかかわらず常に %AppData%NovelAIImageManager に保存されます。「Unknown は元フォルダに残す」などの画面上の設定は、こちらに記録されます。
15. 困ったときは
-
サムネイルが真っ白／出てこない
生成直後でまだ書き込みが終わっていない PNG が原因のことがあります。Ver. 1.1 では、ファイルの終端まで書けているかを先に確かめ、書き終わるまで少し待って読み直すようにしました。それでも読めなかった画像はカードに「サムネイル読込失敗」と理由が表示されます。ツールバーの 「サムネイル再読込」で、失敗した画像だけを再試行できます（ボタンは失敗があるときだけ有効になります）。
-
移動・元に戻したあと、古い画像が表示される
Ver. 1.1 で、ファイルパス単位の画像キャッシュを使わない方式に変更したため発生しなくなりました。表示が更新されない場合は、もう一度「スキャン」してください。
-
起動しても何も表示されない
すでに起動しているウィンドウがある可能性があります。二重起動はできない仕様で、2 つ目を起動すると起動済みのウィンドウが前面に出ます（最小化していれば元に戻ります）。タスクバーをご確認ください。
-
訂正したのに振り分け先が変わらない
キャラクター名を入力しただけでは反映されません。「確定して記録」まで実行してから、もう一度「プレビュー」してください。なお、辞書に無いキャラクター名を確定した場合、作品名は
Unknownになります。 -
同定できなかった画像が振り分けられない
「Unknown は元フォルダに残す」が ON（既定）のためです。まとめて一箇所に集めたい場合は、このチェックを外してから実行してください（「12. Unknown を元フォルダに残す」）。
16. 制限事項と注意点
本アプリはメタデータに基づく整理に機能を絞っています。現時点では次の点にご注意ください。
- フォルダの走査はトップ階層のみです（サブフォルダは再帰しません）。
- メタデータが完全に失われた画像は、キャラクターを同定できず
Unknownのまま残ります（既定では元フォルダに据え置かれます）。 - Tag Manager DB のエントリに不備があるキャラクターは、単体では同定できないことがあります（学習ループで補正できます）。
- 等倍ビューアは 1 枚ずつの表示です。前後の画像への送りや、拡大・回転には対応していません。
- 同じ利用者が同時に 2 つ起動することはできません（ユーザーを切り替えれば、利用者ごとに 1 つずつ起動できます）。
- フォルダ監視による常駐自動整理、SQLite 索引による高速検索・重複検出は、今後の拡張予定です。
17. バージョン情報
本ガイドは Ver. 1.1.17 に対応しています。NovelAI Image Manager は、姉妹アプリ NovelAI Tag Manager のキャラクター辞書（DB）と連携し、その DB を起動時に自動で読み込んで動作します。あわせてご利用ください。