Iterative Generation（反復生成）は、1回の生成の出力を次の生成の入力または参照として使い、各段階が前の結果の上に積み重なり改善される洗練の連鎖を作るワークフローアプローチである。単一の試行で完璧な結果を期待するのではなく、AI生成を段階的な洗練プロセスとして扱う。

このアプローチは、最終結果への道筋が最初から明確でない複雑な創造的目標に特に有効である。初期出力を生成し評価し、それを修正した生成の参照または出発点として使うことで、クリエイターは方向を探索し、予想外の可能性を発見し、成功した結果に段階的に絞り込める。反復生成ワークフローは、テキストプロンプトと画像から画像への技法、インペインティング、バリエーション生成を組み合わせ、成功した要素を保ちつつ特定の側面を洗練することが多い。

反復生成を意図的なワークフロー戦略として理解することで、クリエイターはAIツールに適切な期待と作業方法で臨める。最初の試行の失敗を失敗と見なすのではなく、反復ワークフローはそれを洗練プロセスに必要な段階として位置づけ、体系的な探索と創造的目標に向けた段階的改善を促す。