論文の概要: SCHEMA for Gemini 3 Pro Image: A Structured Methodology for Controlled AI Image Generation on Google's Native Multimodal Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.18903v1
• Date: Sat, 21 Feb 2026 16:51:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-24 17:42:02.384935
• Title: SCHEMA for Gemini 3 Pro Image: A Structured Methodology for Controlled AI Image Generation on Google's Native Multimodal Model
• Title（参考訳）: SCHEMA for Gemini 3 Pro Image: Googleのネイティブマルチモーダルモデルを用いた制御AI画像生成のための構造化手法
• Authors: Luca Cazzaniga,
• Abstract要約: SCHEMAは、850の検証済みAPI予測を含む、システマティックなプロフェッショナルプラクティスに基づいて構築された、エンジニアリングされたフレームワークである。 SchEMAは、探索的(約5%)から指示的(約95%)まで実践者のコントロールを拡大する 主要な発見は、621個の構造化プロンプトにまたがる91%の強制コンプライアンス率と94%の禁制コンプライアンス率である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents SCHEMA (Structured Components for Harmonized Engineered Modular Architecture), a structured prompt engineering methodology specifically developed for Google Gemini 3 Pro Image. Unlike generic prompt guidelines or model-agnostic tips, SCHEMA is an engineered framework built on systematic professional practice encompassing 850 verified API predictions within an estimated corpus of approximately 4,800 generated images, spanning six professional domains: real estate photography, commercial product photography, editorial content, storyboards, commercial campaigns, and information design. The methodology introduces a three-tier progressive system (BASE, MEDIO, AVANZATO) that scales practitioner control from exploratory (approximately 5%) to directive (approximately 95%), a modular label architecture with 7 core and 5 optional structured components, a decision tree with explicit routing rules to alternative tools, and systematically documented model limitations with corresponding workarounds. Key findings include an observed 91% Mandatory compliance rate and 94% Prohibitions compliance rate across 621 structured prompts, a comparative batch consistency test demonstrating substantially higher inter-generation coherence for structured prompts, independent practitioner validation (n=40), and a dedicated Information Design validation demonstrating >95% first-generation compliance for spatial and typographical control across approximately 300 publicly verifiable infographics. Previously published on Zenodo (doi:10.5281/zenodo.18721380).
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Google Gemini 3 Pro Image向けに開発された構造化プロンプトエンジニアリング手法であるSCHEMA(Structured Components for Harmonized Engineered Modular Architecture)について述べる。 一般的なプロンプトガイドラインやモデルに依存しないヒントとは異なり、SCHEMAは、850の検証済みAPI予測をおよそ4,800の生成された画像で推定したコーパス内に含む、システマティックなプロのプラクティスに基づいて構築されたフレームワークである。 この方法論では、3層プログレッシブシステム(BASE, MEDIO, AVANZATO)を導入し、探索的(約5%)からディレクティブ(約95%)まで実践者のコントロールをスケールし、7コアと5つのオプション構成されたコンポーネントを備えたモジュールラベルアーキテクチャ、代替ツールへの明確なルーティングルールを備えた決定ツリー、および対応する回避策によるモデル制限を体系的に文書化する。 主な発見は、621個の構造化プロンプトにまたがる91%の強制コンプライアンス率と94%の禁制コンプライアンス率、構造化プロンプトの世代間コヒーレンスを著しく向上させる比較バッチ一貫性試験、独立した実践者検証(n=40)、および約300個の公判インフォグラフィックにまたがる空間的およびタイポグラフィー制御に対する95%の第一世代コンプライアンスを実証する専用情報デザイン検証である。 以前は禅道(道位10.5281/禅道18721380)に掲載されていた。

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