n8n NSFW AI画像生成ワークフロー：キャラクターシリーズを作って保存

n8nのNSFW画像生成では、場面一覧を成人向け文生図モデルへつなぎ、1枚が完成したら次へ進む前に保存します。セルフホストのSpicyAPIコミュニティノードは見積もり、送信、待機、取得を扱います。n8n CloudはHTTP Requestの内蔵ノードテンプレートを使います。このパッケージは今、Cloud直接導入用の検証済みではありません。

最初の架空成人シリーズはZ-Image Spicy、1024×1536、プロンプト拡張なしにします。1枚$0.01235なので6成功要求の画像生成費は$0.07410です。項目ごとの上限、手動初回、実ファイルのプロジェクト保存を使います。n8nとファイル保存の料金は別です。

以下は1架空成人の夜のポートレート集です。人物説明と6場面を用意すると、n8nが準備と納品を反復します。文章の人物設定は揃いますが、文生図だけで同じ顔を保証しません。n8nは内容方針も変えず、制限APIへノードを加えても無検閲にはしません。

現プラグインソース、カタログ、n8n文書から作る設定チュートリアルです。新しい6枚の実測報告でなく提案です。公開図解は構成を説明し、モデル性能の証明画像ではありません。

作るもの

流れは次です。

Manual Trigger → Build scene list → Split Out → Build prompts → Loop Over Items → SpicyAPI Generate → Google Drive Upload → ループへ戻る。

1場面ずつ実行します。生成が終わり画像を取得し、Driveが保存してから次が始まります。LoopのDone出力が完成シリーズの終点です。

集では順番が重要です。4が失敗しても1〜3は保存済みにし、4を復旧して残りを続け、全体をやり直しません。場面情報がある間に分かる名前も付けます。

SpicyAPIノード自体も複数入力を処理できます。ループを加えるのは結果保存後に進むためで、複数プロンプト送信だけには不要です。大きい複数項目処理は後で便利でも、実行、タスク、取得ファイルを学ぶ時は1枚ずつが分かりやすくなります。

初版にAI Agent、フロントエンド、Telegram、プロンプトを書くLLMは不要です。実問題を解くとき足します。今は人物編集場所、場面変更場所、結果フォルダーが1つずつ明確です。

テンプレート前に画像モデルを選ぶ

成人キャラクターではモデルが先です。便利なフォームや洗練されたデモでも目的を拒むことがあります。一般n8n例には独自のNSFW禁止リストもあり、そのまま取り込むと残ります。

本ガイドで関係する文生図は次です。

2つのSpicyは成人向け無制限と掲載されます。提供範囲で、新たな全要求の受理率ではありません。目的タスクを選び、実際の創作説明で小試用後に広げます。

Proは大きい納品面に便利で、名前は顔保持の証拠ではありません。1024×1536なら通常Spicyも受け付けます。高い名前でずれが直ると思わず具体的な要件で払います。

同じAPIとして設定をコピーしません。SpicyとProはwidth、height、Turboはaspect_ratioで文章上限1,000文字。Spicyには強制文字上限がありません。文章のみで、画像追加だけではない参照能力は増えません。

初集は拡張なしにします。意図した人物と場面を自分で書くため、追加変換で文の効果を分かりにくくしません。通常SpicyとTurboは拡張で各$0.0133、$0.016へ変わり、Proは1価格です。

初回は通常Spicy、明示1024×1536、初期の拡張なしにします。一定枠と簡単な計算になり、保存絵を開いてから横長、大寸法、強い保持用編集が必要か決めます。

ノードを導入しアカウントへ接続する

パッケージ、キー、Cloud HTTPは公式n8nガイドを開き、次の場面や参照の設定へ進みます。

直接経路はコミュニティパッケージを許すセルフホストが必要です。SettingsのCommunity Nodesで@spicyapi/n8n-nodes-spicyapiを導入します。公開版は0.1.1です。管理者が禁止なら有効化か導入を依頼し、選択欄で検索を繰り返しても増えません。

公開済みはn8n検証済みではありません。Cloudは検証済みを許し、このパッケージは該当しません。Cloudは後のHTTPへ進みます。n8n導入文書の区別で、画像APIの制限ではありません。

導入後SpicyAPIノードのcredentialを作ります。キー画面からAPI Key欄へ入れ、Base URLは初期のhttps://api.spicyapi.aiにします。保存して接続テストします。キーはcredentialで、プロンプト、Edit Fields、共有出力に入れません。

テスト成功は到達を示し、生成済み、全入力でモデル利用可能、大バッチ残高を意味しません。試用前に残高を見て手動が動くまで定期トリガーを無効にします。

モデル一覧が出なければ文章でなくcredentialと接続から始めます。一覧要求は設定問題です。IDモードで正確な公開識別子も入れられますが、無効キーや規則は回避できません。

例はalibaba/z-image-spicy/text-to-imageです。ページ名は製品説明、完全なIDは正確な生成タスク選択です。短いWeb slugに置き換えません。

まず1枚生成して保存する

6場面前にManual TriggerからSpicyAPI1ノードへつなぎます。Resource Image、Operation Generate、Z-Image Spicyか上のIDを選びます。文生図なのでMedia Inputsは空です。

完全な開始プロンプトです。

Maraという架空の34歳女性のエディトリアル写真。肩までの黒い巻き毛、茶色の目、柔らかい角張った顔、小さな金ペンダント。細い肩ひもの不透明な深緑サテンのイブニングドレス。夕暮れの高いアパート窓の隣に立ち、片手をカーテンへ軽く置き、静かな自信でカメラを見る。腰から上、暖かい室内光と冷たい青の夜光、自然な肌と布のしわ、控えめな恋愛の雰囲気。ほかの人なし。

特定成人と1瞬間、カメラ位置、必要な服、室内と窓の光を示し、静止画に複雑な物語全体を再構築させません。

Model Parametersは幅1024、高1536、拡張false、seed未設定。Additional Parametersは空の{}です。見える文章と設定を上書きできるため、忘れた値で違うものが送られます。

Max Cost per Item (USD)は0.015にします。現$0.01235より高く、初期$2より低い上限です。Wait for CompletionとDownload Outputを有効、binary名はdata、Max Wait Timeは初期で、期限を使い永遠には待ちません。

1回実行します。作成前に見積もりを取り上限を確認し、成功して出力が用意できればbinaryへ取得します。Binary表示のdataを開くか取得します。

タスク成功、binaryが開く、説明にある程度従うの3つを揃えます。違う服は創作、credential失敗は設定、成功して未保存は納品問題です。元画像が目的地へ届いていないだけで再生成に払うのを防ぎます。

実用サイズで見ます。プロフィールは小顔、章は姿勢と部屋が重要です。ペンダントが邪魔なら集前に簡単にし、表情が無表情なら品質形容詞を12個足すより視線や姿勢を変えます。

Generate後にGoogle Driveを追加しResource File、Operation Upload、Input Data Field Name data、credentialとフォルダーを選び、成功出力で送ります。Driveから開きます。初回保存をバッチ前に終え、6生成後に同じ欠ファイルを6回調べません。

1人物と違う6場面を準備する

外見と写真スタイルを2つの再利用欄にし、場面を別に変えます。LLMに毎回作らせるより固定と可変が見え、制御できます。

Manual Trigger後にEdit Fieldsを置きBuild scene listとし、Manual Mappingで作ります。

characterBaseは「Maraは架空の34歳女性。肩までの黒巻き毛、茶目、柔らかな角張った顔、小金ペンダント、細い肩ひもの不透明深緑サテンドレス」。styleBaseは「エディトリアル写真、自然な肌、現実的な布のしわ、控えめな恋愛、成人1人だけ」とします。

笑う、座る、窓、青光は場面の選択です。基礎に全部入れると後の暖かい立ち姿と矛盾します。基礎は誰、場面は何が見えるかを説明します。

scenesのArray値へ次を貼ります。

[
  {"sceneId":"01","scene":"Waist-up beside an apartment window at dusk, hand on the curtain, cool evening light and warm interior light, looking toward the camera."},
  {"sceneId":"02","scene":"Seated sideways on a velvet armchair in the same apartment, relaxed shoulders, hands resting separately, warm floor-lamp light, medium portrait."},
  {"sceneId":"03","scene":"Standing in the apartment doorway, one hand on the doorframe, softly playful expression, three-quarter portrait, warm light behind her."},
  {"sceneId":"04","scene":"Close portrait beside the window, curls tucked behind one ear, pendant visible, steady direct gaze, soft side light."},
  {"sceneId":"05","scene":"Standing on a quiet balcony at blue hour, dress moving slightly in the breeze, looking back toward the apartment, medium portrait."},
  {"sceneId":"06","scene":"Seated on the armchair near the window, looking down with a small smile, hands resting in her lap, gentle mixed evening light, waist-up portrait."}
]

部屋、服、人物を保ち、距離、姿勢、注意の方向を変える小シリーズです。すべてを変えず物語やプロフィールに十分な変化を出します。

公開例は服を着たままです。許される服と雰囲気を自分の架空成人企画へ調整できます。視覚的に具体化します。成人分類だけでは近い親密な顔、夜のファッション、くつろぐ部屋のどれか分かりません。

難しい全身6ポーズから始めません。広い構図は配置を増やし顔差も見にくくします。4の近景は部屋を小さくして特徴を比較するため有用です。

図解：再利用する人物説明の外見を近景で確認します。

場面を分けて最終プロンプトを作る

Build scene list後にSplit Out、対象scenes、Include All Other Fields、Destination Field Nameをsceneにします。6項目になり、各seriesId、characterBase、styleBaseと個別sceneが残ります。Split Out文書の設定です。

続ける前に出力を見ます。1はscene.sceneIdが01、2は02。全6を含む1項目なら分割欄、人物が消えたらIncludeが誤りです。ここでの修正は生成費なしです。

Edit FieldsをBuild promptsにし、入力を残します。StringのsceneIdはExpressionで{{ $json.scene.sceneId }}、promptは{{ $json.characterBase + '. ' + $json.styleBase + '. ' + $json.scene.scene }}。Edit Fields文書に操作があります。

普通の3文章を結ぶ式で、LLMに言い換えさせません。全6を見て人物と画風が同一で場面末尾だけ違うことを確認します。

式が文字のままでなく評価されることを確認します。プレビューは括弧と$jsonでなく全文、undefinedなら欄名が違います。characterBase、styleBase、sceneの正確な綴りが必要です。

後で表を使うなら同じ構造にします。行のseriesId、sceneId、場面へ固定人物と画風を付けます。初6枚に表は不要でも安定IDで後の移行が簡単です。

高度に見せるためAI Agentを挟みません。料金、遅延、別段階の拒否が増えます。画像が成人依頼を受けても文章モデルが書かない場合、拒否は生成前です。自分の準備プロンプトを直接送ります。

次の場面前に各画像を保存する

Build prompts後にLoop Over Items、Batch 1。Loop→Generate→Drive Upload→Loopへ戻し、Doneは終点。Resetは無効で有限6項目です。Loop文書を参照します。

固定試用文を{{ $json.prompt }}へ替え、モデル、寸法、上限、取得を維持します。1項目ずつ、各回1つの完全な場面プロンプトが見えるはずです。

Uploadからの戻りが重要です。Generateから戻ると保存前に次が始まり、Doneからつなぐと各場面を飛ばします。1場面が生成、そのファイルが保存、終わって戻るとグラフをたどります。

Driveはdata、File Nameは{{ $('Build prompts').item.json.seriesId + '-' + $('Build prompts').item.json.sceneId + '-' + $binary.data.fileName }}です。実拡張子を保ちシリーズと場面を付け、初回フォルダーを使います。Drive Upload文書に欄があります。

Build promptsへ戻る理由は、生成出力がタスクとbinaryで、独自の場面欄をJSONへ自動コピーしないためです。item linkingで前のseriesIdとsceneIdを得ます。Generate後の$json.sceneIdは現JSONがタスクなので空かもしれません。

1画像例はdataだけを送ります。別タスクの追加素材はdata_1、data_2などです。dataに設定した1Uploadは追加全部を送らないので、タスク変更時に最初が全応答と思いません。

配列を01だけにして再実行し、名前とフォルダーから開けることを確認後、全6を戻します。新ループと名前式へ6有料要求を依存させる前の確認です。

最終フォルダーは匿名6枚でなく分かる順序にします。API URLと実行プレビューは生成中に便利でも恒久的な企画フォルダーではありません。

図解：ループが次へ進む前に今の画像を保存します。

シリーズの実予算を設定する

費用は成功した課金要求数×該当単価です。リストだけにある場面は課金せず、不満な画像の成功した置換生成は課金します。

6場面、拡張なしの例です。

全採用の主張ではありません。18作り6残せば18成功画像へ払います。取得の確実さは完成タスクの無駄を防いでも、不採用を無料にはしません。

Max Costは作成前に各項目の見積もりを確認します。6場面全体の予算ではありません。 初期$2は例よりずっと高く、ゼロは制限無効で無料ではありません。

6項目×$0.015は$0.09です。項目追加、再ループ、タスク変更、追加実行なしという条件で6送信の上限になります。現基本の期待費は$0.07410です。

Proは$0.019が超えるので$0.015で作成前停止します。意図して上げ、例えば$0.025なら許し、6上限合計$0.15。黙った費用変更でなく選択と許可支出を変えます。

価格変更の競合も再見積もりと上限再確認をプラグインが行います。この経路で別quoteノードは不要です。後のHTTPは別実装で同機能全部を想定しません。

定期前に回数を掛けます。毎日通常6枚、30日で$2.223、各3案は$6.669、頻度倍なら倍です。n8n、サーバー、保存、任意LLMは別です。

必要候補数が分かるまで手動にします。完成6場面を毎日再現するのは定期生成注文です。新企画か未生成だけを入力し、理由のない反復で安い要求を高くしません。

タイムアウトは再生成の許可ではない

待機と生成は別です。Max Wait Timeはノードの待ち時間で、外部タスクを取消しません。後で成功して課金されることがあります。

04がタイムアウトなら全6で再実行せず、失敗実行の出力やエラーから作成IDを探して先に取得します。全エラーに専用taskId JSON欄がないのでメッセージも読みます。

小復旧はManual Trigger→SpicyAPI Resource Task、Operation Get→保存です。既存IDを入れ、実行中ならWait for Completionを有効にします。Task Getは初期で待ちません。Downloadとdataを維持します。

別復旧の名前は既知シリーズと場面から、4なら{{ 'mara-evening-v1-04-' + $binary.data.fileName }}。ないBuild promptsへ戻る旧式をコピーせず、dataと同フォルダーを選びます。

実状態を見ます。実行中は時間、成功は保存、失敗や期限切れは示された原因を先に直します。内容拒否はネットワーク待機切れでなく、長待ちや密な再送では解けません。

失敗と期限切れは通常holdを解放します。ページに別記がなければ内容拒否も通常未課金です。赤ノードだけでなくタスクの精算と費用を見ます。待機停止と生成失敗は同じ課金結果ではありません。

04を保存したら01〜04を除いて05、06を実行します。04が本当に失敗し新生成が必要なら、入力を直した後の残りへ04を残します。短くしてもIDは同じで名前が位置を示します。

1項目ループは後の失敗前に完成分を保存します。n8n停止で外部タスクは消せてもらえませんが、後の復元量を減らします。

再試行が重複を防げる範囲を理解する

作成に内部idempotency keyを加えます。同実行、ノードのrun、itemで同入力なら、返事を失っても同作成を回収し、無条件の重複を避けます。

永久に「この文章は生成済み」と検査しません。新実行は別範囲、後のループも別run index、文章や設定変更も別要求です。見慣れた場面でも新有料タスクになり得ます。

送信不明なら既存回収、完成画像の保存失敗なら保存再試行か既存取得、保存済みで姿勢が違うなら場面を変え意図した置換にします。3問題へ3対応です。

自動再試行は控えめにします。一時通信には役立ち、創作選択ではありません。無効寸法、誤binary、非互換は次も誤りです。先に直します。同範囲のノード再試行と人の新実行も違います。

定期で手動復旧が面倒なら小状態表を使います。seriesId、sceneId、状態、task ID、保存リンク。readyだけ生成し、保存後savedにします。届いたかの推測でなく既存IDを再試行できます。

初試用に不要なら加えません。6手動は配列編集で管理でき、無人定期や複数編集で価値が出ます。書類を増やすのでなく完成場面を新注文にしないためです。

一時リンクでなくファイルを保つ

署名付き出力リンクは約20分です。そのリンクのアクセス期間で、タスクと保存素材が同時に消える約束ではありません。素材が残る間に既存タスクから現アクセスを得て保存します。

表のURLを翌日開けないだけで再生成しません。まず再取得し、定期では一時APIでなく恒久Driveリンクを保存します。

Downloadありなら次へbinary、なしなら記録とURLだけでDrive用dataはありません。URL文字列はファイルではありません。見つからなければDownloadとbinary名を見ます。

後のフロントエンドにも重要です。Leon van Zylのno-codeチュートリアルの書き起こしはn8n成功後、返すbinaryと期待が違い画面が失敗した例を示します。生成を疑う前に受け側を調べます。

Driveはbinary、Webは恒久保存URL、ローカル書き込みはn8nサーバーで、自分のラップトップとは限りません。目的地を選び、追加前に保存1枚を開きます。

生成後の保存失敗はIDを保ち、Drive認証、権限、dataを直して再試行します。確認が不明でも既にあるなら複製を避けます。タスクの冪等性は全下流Uploadまで重複防止しません。

n8n CloudでHTTPテンプレートを使う

未検証パッケージなしで内蔵ノードを使えます。公式リポジトリの例を取得して取り込み、全機能再構築でなく1画像から始めます。

Settings、見積もり、予算検査、作成、Wait付き状態ループ、最後の取得があります。SettingsはTurboと比率から始まり、対応欄を保って架空成人の試用文へ替えます。

HTTP Bearer Authを作りGetQuote、CreateTask、GetTaskで選びます。キーはcredentialです。DownloadImageは署名URLを取り、保存要求へSpicyAPI認証を付けません。

生HTTPはdatawrapperで、式はdata.taskIdやdata.outputを使います。コミュニティはwrapperなしです。そのまま式をコピーすると有効応答が空に見えます。

取得応答はFile扱いです。HTTP文書のResponse Format Fileと出力欄を使い、実binaryをDriveへ指定します。初素材のみで自動全取得ではありません。

Turboから通常SpicyならIDだけでなく入力も替え、aspect_ratioでなく幅高を使います。quoteとcreate両方を同画像へ変えます。Settings.modelだけ変更は正しい移行ではありません。

初Cloudは実行1枚です。keyは実行とitem indexで、コミュニティの入力とloop runを含むものとは違います。未変更例をループにして同再試行と思いません。Cloudバッチには別の場面IDと一致quote/createが必要です。

無人pollingは停止点を定めます。例は終端まで待ち続け、Max Wait Timeはありません。定期前に適切な実行timeoutを置きます。停止もAPI取消ではなく、新生成前にGetTaskで回収します。

価格競合は解決し再quoteします。プラグインは自動ですがHTTPは全詳細同一ではありません。Cloudの出発点には使え、ここでの6場面はセルフホストが簡単です。

間違った変更へ払わずシリーズを改善する

保存6枚を並べ、同じ夜、服、成人を違う角度で語るか見て、特定弱コマだけ替えます。1枚のため良い場面も再実行しません。

顔がずれたら場面間の変化を小さくし、髪、顔構造、ペンダントを保ち、1場面だけの化粧や年齢表現を除きます。角度も顔を変え、文章の一致は入力制御で顔ロックではありません。

厳密保持なら形容詞段落を足すのを止めます。文専用は採用顔を参照できません。実参照や編集へ移します。保持ガイドが別処理を説明します。文生図で外見とシリーズを決め、採用顔保持が主要なら編集です。

図解：識別特徴と服を保って姿勢、角度、場所を変えます。

雰囲気が平凡なら視線、光方向、距離、布の1特徴を変えます。「もっとNSFW」では画像を指定しません。バルコニーの振り返りと直接目線の近景は同成人企画でも別構図です。

姿勢が混乱したら身体指示を簡単にします。2は多小道具でなく手を別々に休ませ、成功後1相互作用を足します。自動化は準備集を一定に送っても描ける瞬間の指示は必要です。

重要部が切れるなら精細化前に構図か寸法を変えます。通常上半身は収まっても全身には明示距離が必要かもしれません。Proは画素増で、視野や構図を自動で直しません。

制御比較には採用seed、文章、寸法を残します。同設定の変動を安定させても場面や寸法変更は別問題です。Spicyのseedゼロはrandom、固定非ゼロも全場面の同顔保証ではありません。

技術成功と有用性を分けます。料金は全成功課金候補、完成集は残した絵だけ。6完成に12候補なら12を予算にし、弱い場面指示を改善します。

定期化前の質問

n8n自体がNSFW生成モデル？

違います。入力、API、保存先をつなぎ、能力と内容範囲は画像タスクが決めます。任意の文章agentやテンプレートも前段で独自制限を加えます。

スクリプトを書かずにできる？

セルフホストは視覚ノード、短配列、2小式で、モデル、認証、ループ選択は必要です。Cloud HTTPはJSONと応答への注意が増え、導入回避で全設定回避ではありません。

無料テンプレートなら画像も無料？

違います。取り込みと画像支払いは別で、例は有料要求、n8n費用も追加です。単価×成功候補が有用な数字です。

生成後の公開も自動化する？

新集は保存で終えて先に審査します。目的地と創作要件が決まってから後納品を足せます。6場面を確実に保存するだけで有用で、公開は別の要件を持つ操作です。

手動1生成と成功1保存から始め、上限と保存後ループで6へ広げます。失敗時は新注文前に既存を取得します。理解できる入力、予測可能な要求費、後で見つかるファイルのある成人キャラクター向けn8nになります。