年をとった自分、若かった自分

使う前に知っておくこと

変わるのは年齢だけです

同じ人、同じ表情、同じ服、同じ背景で、年齢だけが違います。変わるのは肌の質感、たるみの度合い、髪の色です。 骨格はそのまま——目の形と間隔、鼻の形、顔の輪郭は元の写真と一致するはずです。 同じ人かどうかを判断するときも、そこを見るのがいちばん確実です。

写真の修復はしないので、折り目やカビの跡は残ります。色をつけることもしません。 白黒の原本は白黒のままです（指示でそう決めてあります）。

ふたつの年齢欄が何を決めているか

写真のときの年齢は差を計算するためのもので、何かを照合するためではありません。 30歳から70歳にするのと60歳から70歳にするのとでは必要な変化がまったく違うので、ここを間違えると編集の強さ全体が狂います。

見たい年齢が方向と強さを決めます。差が大きいほど編集は激しくなり、同じ人に見えなくなりやすくなります。 最初は小さめの差（たとえば今40歳、見たいのは55歳）で、この写真をモデルがきちんと掴めているか確かめてから広げてください。

指定できる下限は16歳です。これは意図的な制限で、大人の顔を子どもにするのは悪用が容易すぎるため、コード側で塞いでいます。

性別欄が結果を変える理由

男性と女性では顔の老け方の道筋が違い、あご、眉のあたり、ひげの記述も変わります。 間違えても壊れはしませんが、結果が意図しない方向に変化します。迷う場合は「指定しない」のままで。 中立的な言い回しになり、そのほうが安定して変化も控えめになります。

向いている写真

正面かそれに近い角度、顔が画面の4分の1以上を占めていること、光が均一なこと、写っている人がひとりであること、 目と口が隠れていないこと。横顔は成功率がぐっと下がります。老化はほぼ正面から判断されるからです—— ほうれい線、目の下のたるみ、あごのライン。

鮮明さを判断するとき、ファイルサイズと画素数は無視してください。どちらの数字も当てになりません。 顔が画面いっぱいになるまで拡大して、目尻、口角、小鼻の脇を見てください。そこがぼやけていれば、 そのぼやけがモデルの見ているものです。小さい画像をアップロード前に拡大しても意味はありません。 拡大は何も生み出さないからです。うまくいかない例は失敗例に、 条件の全体は使い方にあります。

既知の不具合：表情がずれる

年齢を変える途中で、モデルがときどき表情まで変えてしまい、厳しい顔がうっすら笑って目を細めた顔になることがあります。 指示には最初から「表情は原本と一致させる」と書いてありますし、より厳しい書き方（目を細めない、原本が笑っていないなら笑わせない）を 試しても、同じ乱数シードでは同じ結果でした。

問題は文言ではありません。現在の忠実度設定でモデルがそうするというだけです。遭遇したらもう一度実行してください。 毎回シードが変わります。隠さずここに書いているのは、使い続ければいずれ出会うからです。 比較画像は作例のページにあります。

どれくらい時間がかかるか

1枚およそ40秒です。その大半は計算ではありません。写真と指示をモデルが読める形に変換するだけで20秒近くかかります。 しばらく空いたあとの1枚目は目に見えて遅くなります。モデルがビデオメモリから追い出されているからです。 ふたつのツールはGPUと待ち行列を共有しているので、混んでいるときは待ちが出ます。

あなたの写真はどうなるか

生成はすべて自宅の部屋にあるGPUで行われ、外部のAI APIは一切通しません。アップロードした写真も結果も7日後に削除され、 学習の工程があなたのファイルを読むことはありません。アカウントは不要で、毎日の無料枠があります。

他人の写真をアップロードする前に、その人に確認してください。他人の顔を年齢シミュレーションにかけて共有すると 人格権を侵害しうるうえ、自動の内容チェックでは「写っている人が知っているかどうか」までは判定できません。

もっと詳しく

費用、商用利用、結果が本人に見えないときどうするかはよくある質問にあります。 処理の振り分け表、原本への忠実度をどこまで緩めるか、子どもから大人への変換で顔と画面の比率を測る理由は 仕組みをどうぞ。