はじめに
「小説をコピペしたら漫画になって返ってくるサービス、AWSで作れないかな？」
そんな軽い妄想から始まったアーキテクチャ検討です。
技術的に本気で作るとGPU代で破産しますが、
“妄想アーキテクチャ”として楽しんでいただければ幸いです。
全体像：小説 → 漫画の自動生成パイプライン
ざっくり流れはこんな感じです。
- 小説テキストをアップロード
- LLMでシーン分割・キャラ抽出
- コマ割りを自動生成
- 画像生成モデルでキャラ・背景を生成
- 吹き出しとセリフを合成して漫画ページ化
- S3 + CloudFront で配信
アーキテクチャ案A：王道サーバーレス構成（Step Functions中心）
- API Gateway：小説の受付
- Lambda：前処理
- Step Functions：全体のワークフロー管理
- Bedrock：シーン分割・キャラ抽出・コマ割り生成
- Bedrock Image / Stable Diffusion：画像生成
- DynamoDB：シーン・キャラ・コマ情報
- S3 + CloudFront：漫画ページの配信
処理フロー（文章版アーキ図）
[User]
↓
[API Gateway] → [Lambda（前処理）] → [S3（テキスト）]
↓
[Step Functions]
├─(1) テキスト解析（Bedrock）
├─(2) コマ割り生成（Bedrock）
├─(3) 画像生成（Bedrock Image / SD）
└─(4) ページ合成（Lambda）
↓
[S3（完成漫画）] → [CloudFront] → [User]
アーキテクチャ案B：イベント駆動構成（EventBridge + SQS）
よりスケールさせたい場合はこちら。
- EventBridge：イベントルーティング
- SQS：画像生成キュー
- Lambda：各処理を疎結合に
- DynamoDB：状態管理
- S3：成果物保存
特徴
- 大量の小説を同時処理しても破綻しにくい
- 画像生成を水平スケールしやすい
- “疎結合アーキテクチャ”を語りたいときに便利
アーキテクチャ案C：GPU前提のコンテナ構成（Batch / Fargate）
画像生成の品質を上げたい場合はこれ。
- AWS Batch（GPU）：Stable Diffusionの高速生成
- Fargate：軽い処理
- S3：画像保存
- DynamoDB：メタ情報
- API Gateway + Lambda：API層
特徴
- キャラの一貫性を保つためのLoRA学習が可能
- “本気のAI画像生成基盤”感が出る
- コストは跳ね上がる
テキスト解析の中身（小説 → 構造化データ）
Bedrockに投げて、以下を抽出します。
- シーン分割
- キャラ一覧（見た目・性格）
- セリフ候補
- 感情タグ
- コマ割りのヒントになる情報
DynamoDBにはこんな感じで保存します。
Scenes
sceneId
summary
emotion
characters
Characters
charId
name
traits
promptSeed
コマ割り生成（漫画の“文法”をLLMにやらせる）
Bedrockに「このシーンを漫画にしてください」と投げると、
- コマ数
- コマごとの内容
- キャラの配置
- セリフ
- カメラワーク（アップ・俯瞰など）
をJSONで返すようにします。
例（イメージ）：
{
"page": 1,
"panels": [
{ "index": 1, "desc": "主人公が驚く", "speech": "えっ…!?" },
{ "index": 2, "desc": "謎の人物が登場", "speech": "待っていたぞ" }
]
}
画像生成（キャラ・背景）
Bedrock Image
または Stable Diffusion（SageMaker / Batch）
ページ合成（吹き出し + コマ配置）
LambdaでCanvas的に合成します。
-コマ枠を描画
-画像を配置
-吹き出しを描画
-セリフを配置
-完成した漫画の配信
S3：ページ画像
CloudFront：高速配信
API Gateway：進捗確認API
ユーザーは「生成開始」→「数十秒待つ」→「漫画が読める」という流れ。
まとめ
- 小説 → 漫画の自動生成はAWSで“意外といけそう”
- Step Functions中心のサーバーレス構成が王道
- GPU構成を混ぜるとリアリティが出る
- 技術 × 妄想 × AWS の組み合わせはやっぱり楽しい