はじめに
Stable Diffusionで美少女キャラを生成していて、
こんな経験はないでしょうか。
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可愛いはずなのに、毎回別人になる
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顔だけが安定しない
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全身を出すと急に崩れる
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たまに良い1枚は出るが、再現できない
プロンプトを工夫しているのに、
なぜか安定しない。
実はこれ、
センスや語彙の問題ではありません。
美少女生成がうまくいかないときの「よくある勘違い」
顔が崩れると、多くの人はこう考えます。
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可愛い指定が足りない
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タグが少ない
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LoRAを使っていない
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モデルが合っていない
もちろん影響はあります。
しかし、その前に もっと根本的な問題があります。
それは、
キャラクターの基準が決まる前に、完成形を要求している
という状態です。
Stable Diffusionで顔が崩れる本当の原因
Stable Diffusionは、
「キャラクターを作るAI」ではありません。
条件から毎回“それっぽい平均像”を組み立てる仕組みです。
そのため、
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基準がない
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要求が多すぎる
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結果だけを指定する
この状態になると、
毎回違う顔になっても不思議ではありません。
全身構図で顔が崩れやすい理由
全身構図になると、AIの優先順位はこうなります。
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ポーズ
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体のバランス
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服
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背景
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顔
つまり、顔は最後です。
そのため、
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全身は成立している
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でも顔だけ微妙
という現象が頻発します。
これは失敗ではなく、
Stable Diffusionの正常な挙動です。
失敗例に共通するプロンプトの特徴
よくある失敗例では、次のような傾向があります。
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「cute」「beautiful」など結果語が多い
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顔・体・服・雰囲気を同時に指定
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全身構図なのに顔を守る指定がない
この状態では、AIはこう判断します。
全体を成立させるため、
顔は多少犠牲にしてもいい
結果として、
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別人が混ざる
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顔が不安定になる
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再現できない
という状態になります。
「引きすぎ」もまた失敗になる
では、
「全部削ればいいのか」というと、そうではありません。
基準が何もない状態では、
AIは毎回 違う平均的な人物を作ります。
安定させるために必要なのは、
派手な指定ではなく、守るべき基準点
です。
安定生成の第一歩は「基準点」を作ること
安定している状態とは、
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全身構図が崩れない
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顔と体の印象が揃っている
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連続生成しても同一人物に見える
この状態です。
ここでは、
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可愛い
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表情
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雰囲気
といった 印象語は使いません。
この段階は、
キャラクターデザインで言えば
線画や素体を作っている段階です。
ネガティブプロンプトが効く理由
「bad face」「deformed face」などを入れると、
逆に安定した経験はないでしょうか。
これは偶然ではありません。
ネガティブプロンプトは、
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失敗を避ける
ではなく、 -
優先順位を指定する
役割を持ちます。
全身構図では後回しにされがちな顔に対して、
ここは壊すな
と明示することで、
顔の安定度が上がります。
安定の正しい判断基準
ここで重要なのは、
1枚の出来で判断しないことです。
正しい成功判定は、
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3〜5枚生成
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すべて同一人物に見える
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顔が破綻していない
この状態です。
「1枚だけ可愛い」は成功ではありません。
それは たまたま当たっただけです。
安定しない原因は「順番」
ここまで整理すると、
安定しない原因はシンプルです。
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モデルではない
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LoRAでもない
順番を飛ばしているだけ。
基準点がないまま、
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可愛い
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表情
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雰囲気
を足すと、
AIは毎回ゼロから作り直します。
ここから先について
ここまでで、
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なぜ顔が崩れるのか
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なぜ全身だと不安定になるのか
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なぜ可愛い指定で壊れるのか
は、構造として理解できたはずです。
ただし、
実際の生成では必ず迷う場面が出ます。
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今は進んでいいのか
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戻るべきか
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これは成功なのか偶然なのか
この判断は、
文章だけではどうしても伝えきれません。
安定して可愛さを積み上げるために
Stable Diffusionは、確率的に画像を生成します。
そのため、
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同じプロンプト
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同じモデル
-
同じ設定
でも、毎回100％同じ結果にはなりません。
重要なのは、
壊れたときに、どこに戻ればいいかが分かること
です。
まとめ
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顔が崩れるのは、指定不足ではない
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全身構図では顔が後回しになる
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可愛さは結果として積み上げるもの
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安定の鍵は「順番」と「基準点」
Stable Diffusionは、
当たりを引く遊びではありません。
理由が分かり、
戻る場所が分かり、
次にやることが分かる。
その状態になって初めて、
キャラクターは安定して育っていきます。
▶ 関連記事・次のステップ
※ この考え方を
実際の段階設計として整理した記事があります。
-
可愛さを壊さずに積み上げる順番
-
同一キャラを安定して量産する考え方
-
失敗時に戻るべき正しい地点
について、
具体的な判断基準としてまとめています。
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