img2imgの使い方|Denoising・inpaint【初心者向け】
Stable Diffusion の img2img の使い方を初心者向けに解説。Denoising strength の目安、Resize mode の違い、inpaint で顔や手・服の色だけ直す方法、ラフや写真からイラストにする手順、ComfyUI での繋ぎ方、元画像の権利の注意点までプロンプト例付き。
img2img とは
「stable diffusion img2img」は、すでにある画像を出発点にして、プロンプトの方向へ少しずつ描き直す機能です。txt2img はノイズから始めます。img2img は、元画像の形をどのくらい残すかを Denoising strength で決めます。0 に近いと元のまま、1 に近いと別の絵です。
このページの数字は目安です。モデルの配布ページに推奨値があればそれを優先してください。バージョンによって表示名や仕様が違うことがあります。最新の仕様は公式ドキュメントで確認してください。
最初の一枚は、Denoising strength だけを変えるための基準です。プロンプトを長くする前に、元画像と、0.4 の一枚と、0.6 の一枚を同じシードで残します。三枚の差が、その画像で強さがどのくらい効くかの物差しになります。物差しが無い状態で服の語を五個足すと、強さのせいなのか語のせいなのかが残りません。人物が写る画像では、完成図の人数を adult で書きます。ラフに人数が描いてあっても、プロンプト側の人数を省くと、清書の段階で人数が増減します。背景だけの画像では、人数の行を入れません。入れた行は、空の風景の端に人を足します。
人物を描くときは adult を残します。元画像は、自分で撮影したもの、自分で作ったもの、使用が許されたものだけです。顔を他人と入れ替える使い方は書きません。姿勢を線で固定するなら ControlNetの使い方、服のタグは 服装プロンプト一覧、サンプラーは Stable Diffusionのサンプラー、ライセンスは Stable Diffusionの商用利用 です。
txt2img: プロンプトだけから始める
img2img: 画像 + プロンプト + Denoising strength基本の手順
WebUI と Forge では、img2img のタブに画像を置き、最終的に欲しい絵をプロンプトに書き、Denoising strength を決めてから生成します。プロンプトは「変えたい部分」だけにしないでください。残したい服や背景も、最終形として書きます。書かないと、元画像の平均に戻ります。
タブの名前は、版によって img2img のままのことも、別の表記のこともあります。生成ボタンの前に、今の欄が txt2img ではなく、画像を受け取る側かを確認します。画像を置いたつもりが、プレビューだけで latent に渡っていないことがあります。渡っていれば、Denoising を 0.2 に下げたときに元画像に近い絵が戻ります。戻らないときは、手順の 1 に戻って、画像の欄が空でないかを見てください。寸法は、元画像の縦横に近い値から始めます。最初から二倍の辺へ広げると、Resize mode の差と Denoising の差が同時に出ます。拡大は、形が三枚安定してから Hires. fix か、inpaint の Only masked に分けます。
Features が Resize mode として説明している名前は三つです。Just resize は、縦横を無視して目標の寸法へ引き伸ばします。Crop and resize は、縦横比を保ったまま目標を埋め、はみ出した部分を切ります。Resize and fill は、縦横比を保ったまま画像全体が収まるようにし、余白を元画像の端で埋めます。潜在空間で拡大する処理は、同じ wiki では Hires. fix のアップスケーラーとして説明されています。img2img の Resize mode に似た名前が出る版もあります。表示名は画面で確認してください。
1. 自分に権利がある画像を置く
2. 最終的な絵をプロンプトに書く
3. Resize mode を、引き伸ばしたくないなら Crop and resize か Resize and fill
4. Denoising strength を目安の範囲から一つ
5. seed を固定して、強さだけを 0.05 ずつ動かすステップ数は 20 から 30 を目安にします。CFG は、多くの SDXL 系で 5 から 7、A1111 の初期値として 7 が入っている画面があります。どちらも目安です。
Steps: 28
CFG: 7
Denoising strength: 0.45
Resize mode: Crop and resizeDenoising strength の目安
表は目安です。同じ 0.4 でも、モデルと元画像で結果は違います。比較はシードを固定し、この数字だけを動かします。
0.05 刻みで動かすのは、0.4 の前後だけにします。0.2 から 0.8 までを一度に七枚出すと、どの枚が境目だったかが残りません。境目は、服の色は変わったが顔の輪郭は残っている、という一枚です。その数字をメモして、次の日の起点にします。境目より上では、顔を残す目的を諦めて、inpaint に切り替えてください。全体の強さで顔を守ろうとすると、服の色も戻ります。蒸留されたモデルや、ステップ数が極端に少ないモデルでは、同じ 0.4 でも変化が大きく見えることがあります。カードが denoise や strength の推奨を書いているときは、表よりカードを先にします。
| 強さの目安 | 残り方 | 向いていること |
|---|---|---|
| 0.15–0.30 | ほぼ元のまま | ノイズを少し整える、ごく薄い修正 |
| 0.30–0.50 | 形は残り、色や細部が動く | 服の色、時間帯、軽い清書 |
| 0.50–0.70 | 構図は残り、中身が変わる | 画風の変更。顔は別人になりやすい |
| 0.70–0.85 | 元はヒント程度 | ラフから別の絵。形は保証されない |
| 1.0 付近 | txt2img に近い | 元の形を残す目的には使わない |
0.3 から 0.5 は、軽い変更の起点としてよく使われます。服の色だけを変えるときも、この範囲から始めてください。顔を残したいときは、画像全体の強さを上げず、次の節の inpaint に移ります。
プロンプトの書き方
プロンプトは、完成図を書きます。ラフの線を「消して」とは書きません。清書された服装と背景を書きます。画風を変えるときは 画風プロンプト の語を一つだけ足します。
六つの作例は、目的が違います。ラフの清書、写真の塗り、時間帯、服の色、画風、細部です。一つの元画像に六つを連続で掛けないでください。元画像をコピーして、目的ごとにファイルを分けます。分けないと、夕方にした枚の上に画風を掛け、さらに色を変えて、どの段階の強さが残っているのかが消えます。服の色を変える作例は、閉じた服から閉じた服です。布の領域を減らす指示は書きません。写真をアニメ寄りにする作例は、自分の写真か、写っている成人の同意がある写真だけです。他人の顔を別の顔にする手順は、この六つの中にありません。自然文は、画像を一緒に渡せるチャット向けです。渡す画像の権利は、タグの作例と同じです。
ラフから清書
1 adult woman, adult, white blouse, cardigan, long skirt,
standing, full body, clean line, flat color, simple backgroundネガティブ:
bad anatomy, bad hands, extra fingers, missing fingers, extra arms, extra legs, fused bodies, blurry, lowres, text, watermark, signature, child, kid, toddler, baby, loli, shota, teen, underage, baby face,
revealing clothesDenoising の目安は 0.55 から 0.7 です。線を残すなら、この範囲の下側から始めます。
自分の写真を、成人の肖像のアニメ寄りにする
1 adult woman, adult, white blouse, cardigan,
upper body, looking at viewer, anime style, simple backgroundネガティブ:
bad anatomy, bad hands, extra fingers, missing fingers, extra arms, extra legs, fused bodies, blurry, lowres, text, watermark, signature, child, kid, toddler, baby, loli, shota, teen, underage, baby face,
revealing clothes写真は自分のもの、または写っている成人の同意があるものだけです。Denoising の目安は 0.45 から 0.6 です。
昼の背景を夕方にする(人物の服は維持)
1 adult woman, adult, white blouse, long skirt,
standing, full body, city street, sunset, warm lightネガティブ:
bad anatomy, bad hands, extra fingers, missing fingers, extra arms, extra legs, fused bodies, blurry, lowres, text, watermark, signature, child, kid, toddler, baby, loli, shota, teen, underage, baby face空だけを変えるなら、空を inpaint した方が服は安定します。全体でやるときの目安は 0.35 から 0.5 です。
服の色だけを変える
1 adult woman, adult, navy blouse, beige cardigan, long skirt, loafers,
full body, standing, simple background, soft daylightネガティブ:
bad anatomy, bad hands, extra fingers, missing fingers, extra arms, extra legs, fused bodies, blurry, lowres, text, watermark, signature, child, kid, toddler, baby, loli, shota, teen, underage, baby face,
revealing clothes, extra clothes着ていた色の語は消します。目安は 0.3 から 0.5 です。閉じた服から、閉じた服へ変えます。
画風だけを変える
1 adult man, adult, oxford shirt, trousers,
upper body, simple background, watercolorネガティブ:
bad anatomy, bad hands, extra fingers, missing fingers, extra arms, extra legs, fused bodies, blurry, lowres, text, watermark, signature, child, kid, toddler, baby, loli, shota, teen, underage, baby face写真と水彩を同時に残すと、半分ずつになります。目安は 0.5 から 0.65 です。
細部を整える
1 adult woman, adult, white blouse, long skirt,
full body, standing, simple background, soft daylightネガティブ:
bad anatomy, bad hands, extra fingers, missing fingers, extra arms, extra legs, fused bodies, blurry, lowres, text, watermark, signature, child, kid, toddler, baby, loli, shota, teen, underage, baby face形を動かしたくないときの目安は 0.15 から 0.3 です。解像度そのものを上げる処理は、Hires. fix の節がサンプラーのページにあります。
自然文で同じ清書を頼むときは、完成図だけを書きます。
Redraw this sketch as a finished illustration of 1 adult woman
in a white blouse, a cardigan, and a long skirt.
Keep the standing pose. Plain background.
Negative: bad anatomy, bad hands, extra fingers, missing fingers, extra arms, extra legs, fused bodies, blurry, lowres, text, watermark, signature, child, kid, toddler, baby, loli, shota, teen, underage, baby face, revealing clothesinpaint で部分修正
inpaint は、マスクした部分だけを描き直します。Features は、img2img のタブでマスクを描く、と説明しています。Inpaint area は二つです。Whole picture は、画像全体を目標の解像度へ合わせてから塗ります。Only masked は、マスクの領域だけを拡大して塗り、元の画像へ貼り戻します。大きい絵の一部だけを直すときは Only masked です。
マスクは、直したい輪郭より一回り内側から描き始めます。外側まで塗ると、隣の服や背景まで書き換わります。一度に顔と手と服をマスクしないでください。三箇所を同じ生成で塗ると、どのマスクが崩したのかが残りません。顔が終わってから手、手が終わってから服の色、とファイルを分けます。色を残したい布は Masked content を original から試し、形ごと替えたい領域は fill を試します。これは初期値の違いであって、最終の絵を保証する設定ではありません。縁のぼかしを上げすぎると、マスクの外の色がにじみます。にじんだら、ぼかしを初期値へ戻してから、マスクの形を描き直します。
Masked content は、塗る前にマスクの下へ何を置くかです。Features の表の列は、fill、original、latent noise、latent nothing です。最終絵そのものではなく、処理の途中の初期値です。元の色を残して服の色だけを動かすなら original から試し、まったく別の形にしたいなら fill や latent noise を試します。どれが正しい初期値、という単一の答えは wiki にはありません。
マスクの縁をぼかす数値がある画面が多いです。項目名は版で違います。最初は画面の初期値のまま、境界が目立つときだけ少し上げます。
Masking mode は、Inpaint masked がマスクの下を塗り、Inpaint not masked がマスクの外を塗ります。直したい側と逆になっていないかを見てください。
Features は、img2img のタブに Color Sketch という塗りの道具がある、とも書いています。版によって Inpaint sketch のような名前のタブがあることがあります。表示名は画面で確認してください。
顔のまわりだけ
1 adult woman, adult, looking at viewer, white blouse,
soft daylight, simple backgroundネガティブ:
bad anatomy, bad hands, extra fingers, missing fingers, extra arms, extra legs, fused bodies, blurry, lowres, text, watermark, signature, child, kid, toddler, baby, loli, shota, teen, underage, baby face顔を残すなら、Denoising の目安は 0.25 から 0.4、Inpaint area は Only masked です。高くすると別人になります。
手だけ
1 adult woman, adult, hands at sides, white blouse, long skirtネガティブ:
bad anatomy, bad hands, extra fingers, missing fingers, extra arms, extra legs, fused bodies, blurry, lowres, text, watermark, signature, child, kid, toddler, baby, loli, shota, teen, underage, baby face手のタグは 手・指のプロンプト一覧 です。マスクは手首までにして、服の領域へ広げすぎないでください。
服の色の領域だけ
1 adult woman, adult, navy blouse, long skirt, simple backgroundネガティブ:
bad anatomy, bad hands, extra fingers, missing fingers, extra arms, extra legs, fused bodies, blurry, lowres, text, watermark, signature, child, kid, toddler, baby, loli, shota, teen, underage, baby face,
revealing clothesマスクは布の上だけです。肌の領域まで塗ると、服の形が変わります。
ComfyUI での img2img
ComfyUI では、Load Image の画像を VAE Encode に入れ、その LATENT を KSampler の latent_image に繋ぎます。KSampler の denoise を 1.0 未満にすると、元の潜在表現が残ります。1.0 のままだと、txt2img に近い動きになります。ノード名は版で違うことがあります。最新の繋ぎは公式ドキュメントで確認してください。
空の latent を KSampler に残したまま Load Image だけを置いても、画像は使われません。線が latent_image に届いているかを、ノードのプレビューで見てから生成します。VAE は、チェックポイントと同じ系統のものを Encode と Decode の両方に使います。Encode だけ別の VAE にすると、色が戻ったときに別の絵になります。positive と negative の CLIP Text Encode は、WebUI の二つの欄と同じ役割です。片方を空にすると、入れないものの指定が消えます。denoise を動かす日は、sampler と steps と cfg を固定します。四つの欄を同時に動かすと、WebUI で Denoising だけを動かした比較になりません。
Load Image
-> VAE Encode
-> KSampler latent_image
KSampler denoise: 0.45
MODEL は Load Checkpoint から
positive / negative は CLIP Text Encode から1 adult woman, adult, white blouse, long skirt,
full body, simple background, soft daylightネガティブ:
bad anatomy, bad hands, extra fingers, missing fingers, extra arms, extra legs, fused bodies, blurry, lowres, text, watermark, signature, child, kid, toddler, baby, loli, shota, teen, underage, baby facedenoise の目安は、WebUI の Denoising strength と同じ考え方です。0.3 から 0.5 を軽い変更の起点にします。
ControlNet との使い分け
img2img は、元画像の画素をノイズの出発点にします。Denoising を上げると、ポーズも服も一緒に動きます。ControlNet は、線や骨格だけを条件にして、画素そのものは txt2img に近い自由度を残します。ポーズを固定して服を全部変えたいときは ControlNet、色や清書のように画素を残したいときは img2img です。両方を使うときは、img2img の強さと ControlNet の Weight を同じ日に動かさないでください。手順は ControlNetの使い方 です。
選び方は、残したい情報の種類です。色と顔の画素を残すなら img2img。関節の位置だけを残して服を書き換えるなら ControlNet。両方残したいときは、先に ControlNet だけでポーズが三枚安定してから、img2img の denoise を 0.3 付近で一枚だけ足します。最初から両方を 0.8 にすると、線も画素も中途半端に勝ち、顔が平均の位置で止まります。参照画像の権利は、どちらの機能でも同じです。線画を抽出しても、元画像の権利が無ければ公開用には使いません。
残したいのが色と顔: img2img、Denoising 0.3–0.5
残したいのがポーズだけ: ControlNet、プロンプトに最終の服
両方: 片方の数字を固定してから、もう片方を 0.05 だけ動かすうまくいかないとき
何も変わらないときは、Denoising が低すぎるか、プロンプトが元画像と同じ語だけです。0.05 だけ上げ、変えたい名詞を一つ足します。
崩れた枚を、さらに高い Denoising で「直そう」としないでください。崩れた構図が次の出発点になり、顔の位置が平均から外れます。戻す先は、崩れる前の枚です。その枚の seed と、一つ下の Denoising をメモしてから再生成します。縦横の変形は、強さを上げても直りません。Resize mode を変えて、同じ seed で一枚だけ出します。顔が別人で、服の色は目的どおり、という割れ方は、全体の成功ではありません。服の色が良かった枚を保存し、顔は別の inpaint で 0.3 付近からやり直します。一枚の中で全部を直そうとすると、良かった色まで戻ります。
崩れるときは、強さが高すぎます。0.1 下げて、シードは固定したまま再生成します。顔が別人になるときも、全体の強さを上げず、顔を Only masked で 0.25 から 0.4 に戻します。
縦横が伸びるときは、Just resize のままです。Crop and resize か Resize and fill に変えて、引き伸ばしと切り取りのどちらが許容かを選びます。元画像と目標の縦横比が違うほど、Just resize の変形は目立ちます。
変わらない: Denoising を 0.05 上げる。プロンプトに最終形があるか
崩れる: 0.1 下げる。seed は固定
顔が別人: 全体を下げ、顔だけ inpaint
縦横が違う: Resize mode を Crop and resize か Resize and fill元画像の権利の注意
元画像に権利が無いと、Denoising を下げても、出力に元の表現が残ります。自分で撮影・作成したもの、許可のあるものだけを置いてください。他人の顔を別の顔に置き換える使い方は、このページでは扱いません。公開するときは、モデルのライセンスも Stable Diffusionの商用利用 で確認します。
許可のメモは、画像ファイルの横に残します。誰が撮影したか、人の顔が写っているならその人の同意があるか、生成に使った日、です。メモが無い画像は、Denoising が低くても公開用のフォルダへ移しません。ラフが自分の手描きでも、下絵に他人の作品をトレスしている場合は、その下絵を置いたことと同じです。置き場を分けるのは、手順の一部です。権利の判断そのものは、このページではしません。迷う画像は、生成の前に外してください。
Denoising を 0.2 まで下げた枚は、元画像に近いほど、元の権利が出力に残ります。近いから安全、にはなりません。権利がある画像だけを、低い強さで整える、という向きで使ってください。高い強さで元を消そうとしても、構図や顔の特徴が残ることがあります。消したい相手が他人の作品なら、強さを上げる前に、その画像を欄から外します。外したあとの生成は、txt2img としてプロンプトだけで始める方が、手順が残ります。img2img の欄に空のまま生成しないでください。空だと、直前の画像が残っている版があります。欄が空かを、生成の直前にもう一度見ます。
置いてよい画像
自分が撮影した写真
自分が描いたラフ
書面か画面で許可された素材
置かない画像
他人の作品
許可のない人物写真
既存のキャラクターの絵よくある質問
Q. Denoising strength はいくつから始めますか
A. 軽い変更は 0.3 から 0.5 が目安です。形をほとんど残すなら 0.15 から 0.3、画風を変えるなら 0.5 から 0.7 を試します。モデルカードに推奨があればそちらを優先してください。
Q. プロンプトは差分だけ書けばよいですか
A. 完成図を書いてください。残したい服や背景を省くと、元画像の平均に戻るか、その部分が別の物になります。
Q. 顔だけを直すにはどうしますか
A. inpaint で顔のまわりだけをマスクし、Inpaint area は Only masked、Denoising は 0.25 から 0.4 を目安にします。全体の強さを上げると別人になります。
Q. Resize mode の違いは何ですか
A. Features にあるのは Just resize、Crop and resize、Resize and fill です。引き伸ばし、切り取り、余白の埋め方の違いです。潜在空間の拡大は Hires. fix 側の説明にあります。
Q. 他人の写真を使ってよいですか
A. 許可があるものだけです。他人の顔を入れ替える手順は、このページにはありません。
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壁ドンの英語プロンプト。kabedon と hand on wall の書き方、する側・される側の指定、身長差や一人称視点(POV)の構図、手と壁が崩れないコツを大人キャラのコピペ例で解説。
お姫様抱っこプロンプト|英語呪文と崩れ対策【コピペOK】
お姫様抱っこのAIプロンプトを英語タグでコピペ。princess carry の基本形、身長差・BL・結婚式・ファンタジーの作例、腕や脚が崩れるときのネガティブと直し方を Stable Diffusion・NovelAI・ChatGPT 向けに解説。
恋人繋ぎプロンプト|手をつなぐ英語呪文【コピペOK】
恋人繋ぎ(恋人つなぎ)・手をつなぐAIプロンプトを英語タグでコピペ。holding hands と interlocked fingers の違い、並んで歩く・主観視点(POV)・身長差の作例、指が増える・手が溶けるときのネガティブと直し方を解説。
ツインテールプロンプト|種類・位置・長さの英語【コピペOK】
ツインテールのAIプロンプトを英語タグでコピペ。高い・低い位置、長い・短い、三つ編み・縦ロール・ツーサイドアップなどの種類一覧、リボンやシュシュの髪飾り、髪が溶けるときの直し方を Stable Diffusion・NovelAI 向けに解説。
ぽっちゃりプロンプト|ふくよか体型の英語呪文【コピペOK】
ぽっちゃり・ふくよか体型のAIプロンプトを英語タグでコピペ。plump・chubby・plus-size の強さの違い、丸顔や服のシルエットで表す書き方、男性・女性・ファッション・日常シーンの作例と、細く戻るときの直し方を解説。
メイド服プロンプト|種類別の英語呪文【コピペOK】
メイド服のAIプロンプトを英語タグでコピペ。クラシック・ヴィクトリアン・和風・ゴシック・メイドカフェ風の種類一覧、カチューシャやエプロンなどパーツ別タグ、執事との二人構図、崩れ対策を Stable Diffusion・NovelAI・ChatGPT 向けに解説。
高身長プロンプト|背が高い大人キャラの英語呪文【コピペOK】
高身長・背が高い・長身キャラのAIプロンプトを英語でコピペ。tall と tall stature の違い、全身構図と比較対象で背の高さを見せるコツ、男女別・服装別の作例、脚だけ伸びるときの直し方を Stable Diffusion・NovelAI・Midjourney 向けに解説。
品質タグ一覧|モデル別の書き方と順番【コピペOK】
品質タグ(masterpiece, best quality など)の一覧とモデル別の書き方。Stable Diffusion・SDXL・Illustrious・Pony・NovelAI の推奨タグ、前に置くか後ろに置くか、ネガティブ側の品質タグ、入れすぎで崩れるときの直し方をコピペ例で解説。
ネックレス・アクセサリープロンプト|英語一覧【コピペOK】
ネックレス・イヤリング・指輪・ブレスレット・髪飾りのAIプロンプトを英語でコピペ。種類・素材・モチーフ別の一覧、小さなアクセサリーを描き込ませる構図、アクセサリーを消すネガティブを Stable Diffusion・NovelAI・Midjourney 向けに解説。
スーツ・白衣プロンプト|仕事服の英語呪文【コピペOK】
スーツ・白衣のAIプロンプトを英語でコピペ。ビジネススーツ(男性・女性)、スリーピース、パンツスーツ、医師・研究者の白衣、スクラブの作例と、ネクタイや襟が崩れるときの直し方を Stable Diffusion・NovelAI・ChatGPT 向けに解説。
画風プロンプト一覧|絵柄・塗りの英語呪文【コピペOK】
画風・絵柄のAIプロンプトを英語でコピペ。アニメ塗り・厚塗り・水彩・油絵・線画・ドット絵・浮世絵などの一覧と、同じキャラで画風だけを変えるテンプレ、効かないときの直し方を Stable Diffusion・NovelAI・ChatGPT 向けに解説。
ロングヘアプロンプト|ストレート・黒髪【コピペOK】
ロングヘア・ストレートヘアのAIプロンプトを英語でコピペ。long hair / very long hair の長さの違い、黒髪ロング、姫カット、ウェーブ、まとめ髪へのアレンジ、髪が途切れる・溶けるときの直し方を Stable Diffusion・NovelAI・ChatGPT 向けに解説。
編み込み・三つ編みプロンプト|英語呪文一覧【コピペOK】
編み込み・三つ編みのAIプロンプトを英語でコピペ。single braid・twin braids・side braid・french braid・crown braid の違い、前髪の編み込みやお団子・ポニーテールのアレンジ、三つ編みが前に垂れる・消えるときの直し方を Stable Diffusion・NovelAI 向けに解説。
前髪プロンプト一覧|ぱっつん・分け目の英語呪文【コピペOK】
前髪のAIプロンプトを英語でコピペ。ぱっつん(blunt bangs)、流し前髪、センター分け、M字バング、シースルー、片目隠れ、おでこ出しまでの一覧と、男性・女性・リアル写真風の作例、前髪が目にかかるときの直し方を NovelAI・Stable Diffusion 向けに解説。
着物プロンプト|白無垢・浴衣・袴の英語呪文【コピペOK】
着物・和服のAIプロンプトを英語でコピペ。振袖・浴衣・袴・白無垢・羽織袴の種類一覧、帯や帯結び・髪飾り・履物のタグ、正月や夏祭り・神前式の作例、帯が消える・洋服に寄るときの直し方を Stable Diffusion・NovelAI・ChatGPT 向けに解説。
ファンタジー衣装プロンプト|騎士・魔法使いの呪文【コピペOK】
ファンタジー衣装のAIプロンプトを英語でコピペ。騎士の鎧・魔法使いのローブ・エルフや王族の衣装を職業別・種族別に一覧化し、パーツの組み合わせ方と、現代服に寄る・鎧が崩れるときの直し方を Stable Diffusion・NovelAI・ChatGPT 向けに解説。
構図・アングルのプロンプト一覧|正面・斜め・全身【コピペOK】
構図・カメラアングルのAIプロンプトを英語でコピペ。全身・上半身・アップのショットサイズ、正面・斜め・横顔・後ろ姿の向き、目線、上から/下からの高さを一覧化し、組み合わせテンプレと「全身にならない・見切れる」直し方を Stable Diffusion・NovelAI・Midjourney 向けに解説。
AI年賀状プロンプト2027|未年の羊イラスト【コピペOK】
2027年(未年)の年賀状イラストをAIで作るためのプロンプト集。和風・水彩・切り絵・ドット絵など作風別のコピペ例を Stable Diffusion と ChatGPT・Gemini の自然文で紹介し、羊がヤギになる・文字が崩れるときの直し方とはがきサイズの注意点も解説。
ドレスプロンプト|種類・色・丈の英語呪文一覧【コピペOK】
ドレスのAIプロンプトを英語でコピペ。イブニングドレス・カクテルドレス・ウェディングドレス・ボールガウンなどの種類一覧と、丈・袖・素材・色の指定、パーティーや結婚式の作例、形が崩れる・普段着に寄るときの直し方を Stable Diffusion・NovelAI・ChatGPT 向けに解説。
目・瞳のプロンプト一覧|色・形・ハイライト【コピペOK】
目・瞳のAIプロンプトを英語でコピペ。目の色・オッドアイ・グラデーション、つり目・たれ目・ジト目などの形、瞳孔やハイライト・まつげの指定を一覧化し、瞳が崩れる・色が変わるときの直し方を Stable Diffusion・NovelAI・ChatGPT 向けに解説。
男性キャラのプロンプト一覧|体型・髪型・服装【コピペOK】
男性キャラのAIプロンプトを英語でコピペ。細身・筋肉質・長身などの体型、顔立ちと年齢感、短髪・ウルフカットなどの髪型、スーツ・私服の服装、男性らしいポーズを一覧化し、女性っぽくなるときの直し方を Stable Diffusion・NovelAI・ChatGPT 向けに解説。
手・指のプロンプト一覧|崩れ対策とポーズ【コピペOK】
手・指のAIプロンプトを英語でコピペ。指が多い・溶けるなどの崩れを防ぐネガティブと構図のコツ、腰に手・頬杖・ポケット・手を振る・ピース・指さし・物を持つなどの手のポーズを一覧化し、Stable Diffusion・NovelAI・ChatGPT 向けに解説。
光・照明のプロンプト一覧|逆光・影の呪文【コピペOK】
光・照明のAIプロンプトを英語でコピペ。逆光・リムライト・サイド光などの光の向き、柔らかい光と硬い光、夕焼け・木漏れ日・ネオンなどの光源、影の付け方と消し方を一覧化し、Stable Diffusion・NovelAI・Midjourney・ChatGPT 向けに解説。
クリスマスのプロンプト一覧|衣装・背景【コピペOK】
クリスマスのAIプロンプトを英語でコピペ。サンタ衣装・冬コーデ、ツリーやイルミネーションの背景、プレゼントなどの小物、クリスマスカードやSNSアイコン向けの構図を一覧化し、ChatGPT・Geminiで自分の写真をクリスマス風にする指示文も解説。
目線・視線のプロンプト一覧|カメラ目線【コピペOK】
目線・視線のAIプロンプトを英語でコピペ。カメラ目線(looking at viewer)、目をそらす、上目遣い、見下ろす、横目、相手を見るなどの指定例と、カメラ目線にならない・しすぎるときの直し方を Stable Diffusion・NovelAI・ChatGPT 向けに解説。
デフォルメ・ちびキャラのプロンプト|頭身指定【コピペOK】
デフォルメ・ちびキャラのAIプロンプトを英語でコピペ。chibi・super deformed の使い方、2頭身・3頭身から8頭身までの頭身指定、ミニキャラのステッカー・アイコン化、崩れるときのネガティブを Stable Diffusion・NovelAI・ChatGPT 向けに解説。
肌の質感プロンプト|リアルな肌・色白【コピペOK】
肌の質感を整えるAIプロンプトを英語でコピペ。リアルな毛穴や自然な肌、のっぺり・プラスチック肌の直し方、色白・健康的な肌色の指定、アニメ塗りの肌、光の当て方まで Stable Diffusion・Midjourney・ChatGPT 向けに解説。
AIイラストの呪文一覧|カテゴリ別プロンプト【コピペOK】
AIイラストの呪文(プロンプト)をカテゴリ別に一覧化。品質・画風・構図・目線・表情・ポーズ・髪型・服装・体型・背景・光の基本タグと、そのままコピペできる例文、詳しい解説ページへのリンクを Stable Diffusion・NovelAI・ChatGPT 向けにまとめました。
LoRAの使い方|書き方・強さ・ComfyUI【コピペOK】
Stable Diffusion の LoRA の使い方を解説。WebUI・Forge での LoRA タグ(lora:名前:強さ)の書き方とトリガーワードの位置、強さの目安、ComfyUI の Load LoRA の繋ぎ方、複数 LoRA の併用、効かない・崩れるときの直し方までコピペ例付きで紹介。
ControlNetの使い方|OpenPose・Canny【初心者向け】
ControlNet の使い方を初心者向けに解説。OpenPose・Canny・Depth・Lineart・Tile の違いと目的別の選び方、Forge・WebUI と ComfyUI での設定手順、強さと開始・終了ステップの目安、ポーズ指定や線画の色塗りに使えるプロンプト例、反映されないときの対処まで。
Stable Diffusionモデル一覧|アニメ・リアル別の選び方
Stable Diffusion の主要モデルを一覧で整理。SD1.5・SDXL・SD3.5・FLUX の系統の違いと、アニメ向け(Animagine・Illustrious 系)・写真風の代表モデル、モデルごとの品質タグとプロンプトの書き方、入れ方、ライセンス確認のポイントまで解説。
NovelAIの呪文の書き方|強調・順番【コピペOK】
NovelAI の呪文(プロンプト)の書き方を解説。品質・人物・髪・服・構図・背景の順番、{}・[] と数値強調 1.5::タグ:: の使い方、キャラクタープロンプトで2人を描き分けるコツ、除外したい要素(Undesired Content)のテンプレまでコピペ例付き。
ハーフアップのプロンプト|英語・お団子【コピペOK】
ハーフアップの AI プロンプトを英語タグでコピペ。基本の half updo から、お団子・編み込み・リボン・ワンサイドアップ・ツーサイドアップ、ロング・ボブ・男性の書き分け、ポニーテールになるときの直し方まで Stable Diffusion・NovelAI・ChatGPT 向けに解説。
服装プロンプト一覧|英語の服・衣装の呪文【コピペOK】
服装の AI プロンプトを英語タグで一覧化。トップス・アウター・ボトムス・ワンピース・靴・帽子の呼び方から、素材・柄・色の指定、私服・オフィス・フォーマルのコーデ例、色が混ざる・服が変わるときの直し方まで Stable Diffusion・NovelAI・ChatGPT 向けに解説。
Stable Diffusionの商用利用|ライセンス別の確認点
Stable Diffusion は商用利用できるのかを、SD1.5・SDXL・SD3.5・FLUX のライセンス別に整理。年間売上の条件、派生モデルや LoRA の確認方法、img2img の元画像の権利、著作権の考え方、Midjourney との違い、販売前のチェックリストまで解説。
プロンプトの記号の意味|括弧・BREAK・重み一覧
AI画像生成プロンプトの記号の意味を一覧で解説。丸括弧・角括弧・波括弧による強調と弱め、数値の重み付け、BREAK・AND・縦線・コロンの使い方、エスケープ、Stable Diffusion・ComfyUI・NovelAI・Midjourney での書き方の違いまでコピペ例付き。
Stable Diffusionのサンプラー|CFG・ステップ数の目安
Stable Diffusion のサンプラー(Sampling method)の違いと選び方を解説。Euler a・DPM++ 2M などの特徴、Schedule type、ステップ数と CFG スケールの目安、seed 値の固定、Hires. fix の設定、ComfyUI の KSampler での指定まで、モデル別の設定例付き。
プロンプトを試してみましょう
このガイドで学んだテクニックを、実際のプロンプトで試してみてください。