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。
サンプラーとは
「stable diffusion sampling method」は、ノイズをどの手順で絵にしていくかです。プロンプトが題材、サンプラーが手順、ステップ数がその回数、CFG がそのプロンプトへどれだけ寄せるか、です。一つずつ変えないと、良い絵の理由が残りません。
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。
比較用のプロンプトは、成人一人か、人物のいない風景のどちらかに固定します。服はブラウスとカーディガン、またはジャケットとシャツのように閉じた一組です。サンプラーを変える日に服も変えると、手順の差が服の差に隠れます。良い組み合わせが見つかっても、その枚の sampler、schedule、steps、cfg、seed を画像の横に書いてから次へ進みます。書かないと、翌日には初期値の 7 と、ランダムな seed に戻って、同じ絵を探せなくなります。カードが別の数字を書いているモデルでは、このページの目安よりカードの一行を先にメモしてください。
系統の違いは Stable Diffusionモデル一覧、タグの順番は Stable Diffusionプロンプト、画像から直す強さは img2imgの使い方 です。括弧の倍率は プロンプトの記号の意味、品質の語は 品質タグ一覧、Illustrious のタグは Illustriousプロンプト です。
比べるときのルール
seed を固定する
動かす項目は一つ
プロンプトは固定する主なサンプラーの違い
違いは、速いか遅いかの計測ではなく、ステップを足したときに絵が落ち着きやすいかどうかです。祖先系(ancestral)の Euler a は、ステップを足しても同じ絵に収束しにくい、と扱われます。DPM++ 2M は、ステップを足すと変化が小さくなりやすい系統です。これは性質の説明であり、どのサンプラーが常に美しい、という順位ではありません。
| 名前 | 性質の目安 | 試し方 |
|---|---|---|
| Euler | 単純な手順。変化がなだらかなことが多い | 最初の一枚の起点 |
| Euler a | 祖先系。ステップを足しても収束しにくい | 枚数を変えると比較が崩れる |
| DPM++ 2M | ステップを足すと落ち着きやすいことが多い | 本番の候補 |
| DPM++ SDE | 祖先の要素が混ざる系統 | 2M と比較するときだけ |
| DPM++ 2M SDE | 2M と SDE の名前を両方持つ | Schedule とセットで見る |
| DDIM | 古い系統。再現の比較に残ることがある | カードが名指しするとき |
| UniPC | 別実装の手順 | カードが名指しするとき |
| LCM | 少ないステップ向けの系統 | カードが LCM と書くモデルだけ |
蒸留されたモデル、turbo、LCM と書かれたモデルは、カードが低い CFG と少ないステップを指定していることが多いです。通常の 20 から 30 ステップを、そのカードに書かずに当てはめないでください。FLUX は、モデルカードの推奨に従います。FLUX.1 [dev] のカードの実行例には、guidance_scale 3.5 と 50 ステップが書かれています。これは例であり、すべての FLUX の最適値ではありません。
名前が似ているサンプラーを、同じ日に四つ並べないでください。Euler と Euler a の二枚、次の日に DPM++ 2M と DPM++ 2M SDE の二枚、のように対で見ます。SDE が付く名前は、祖先の要素が混ざることがあり、ステップを変えると絵が動きやすい、というところまでを性質として覚えます。速度の順位や、メモリの消費はこの表に書きません。環境で変わる数字を、性質の説明に混ぜると、カードの推奨と取り違えます。UniPC や LCM は、カードが名前を書いているときだけ候補にします。名前を知っているだけでは、通常の 28 ステップの代替にはなりません。
Schedule type
Automatic1111 の 1.9.0 では、Sampling method と Schedule type が分かれて選べるようになりました。以前の名前にあった Karras や Exponential は、サンプラー側とスケジュール側に分割されています。1.9.0 のリリースには、SGM Uniform の追加も書かれています。Normal や Simple は、後の版や別の UI の一覧に並ぶことがあります。表示名は画面で確認してください。
Automatic は、そのサンプラーの既定のスケジュールを使う選択として説明されています。比較のあいだは、Automatic のままにするか、名前を一つに固定するか、どちらかに揃えます。両方を同時に動かさないでください。
Karras に変えた日は、Sampling method を固定します。逆に、サンプラーを Euler a から DPM++ 2M へ変える日は、Schedule type を触りません。二軸を同時に動かすと、旧名の「DPM++ 2M Karras」へ戻したつもりが、別の組み合わせになります。Forge や他の UI では、欄の見出しが Sampling method と Schedule type のままとは限りません。見出しが一つに戻っている版では、名前の末尾に Karras や Exponential が残っていることがあります。その場合は、末尾をスケジュール、前半をサンプラーとしてメモし、画面の表示名をそのまま記録します。翻訳した名前で保存すると、次に開いたときに欄へ戻せません。
WebUI 1.9 以降の分け方の例
Sampling method: DPM++ 2M
Schedule type: Karras
旧名の DPM++ 2M Karras は、この二つに分かれるComfyUI の KSampler では、sampler_name と scheduler が別の欄です。名前の対応は UI ごとに違います。
KSampler
seed: 固定した数字
steps: 28
cfg: 7
sampler_name: euler
scheduler: normal
denoise: 1.0denoise が 1.0 のときは txt2img に近い動きです。img2img では 1 未満にします。
ステップ数の目安
多くのチェックポイントでは、20 から 30 ステップが最初の範囲です。目安であり、最適な値ではありません。Animagine XL 4.0 のモデルカードは、Sampling Steps を 25 から 28、推奨 28、と書いています。カードがあるモデルは、その数字を起点にしてください。
20 と 28 と 32 の三枚で十分です。10 から 50 までを五刻みで並べても、祖先系では枚ごとに別の絵になり、ステップの「足りなさ」は読めません。収束しやすい名前で三枚見て、28 と 32 がほとんど同じなら、そのプロンプトでは 28 で止めます。まだ形が荒いなら、ステップを足す前にサンプラーを DPM++ 2M へ変えて、同じ 28 で一枚だけ出します。荒さが手順の種類のせいなら、枚数を増やしても同じ方向には揃いません。カードが 4 ステップや 8 ステップと書いているモデルは、28 を試す対象から外します。そのカードの数字の前後を、二枚だけ比べてください。
ステップを 40 や 50 に上げても、祖先系の Euler a では絵が別物の方向へ動き続けます。落ち着かせたい比較では、先に DPM++ 2M へ変えてから、ステップを 20、28、32 の三枚で見ます。
最初の範囲: 20–30
カードに 28 とあれば 28 を起点
Euler a で枚数が変わると比較にならない少ないステップ専用と書かれたモデルに 28 を当てると、カードの想定と違います。カードのステップ数を読んでから、その前後を二枚だけ比べます。
CFG スケールの目安
CFG は、プロンプトへ寄せる強さです。高いと色が焼け、指定した語以外が消えます。低いと、プロンプトが平均の絵に戻ります。A1111 の画面では、初期値として 7 が入っていることが多いです。多くの SDXL 系では 5 から 7 が最初の範囲、という扱いが実用上の目安です。Animagine XL 4.0 のカードは、CFG Scale を 4 から 7、推奨 5、と書いています。
焼ける、の見え方は、指定した色が周囲の服や背景へ染み、影が単一の色に寄ることです。その枚の CFG を採用しない、という判断で足ります。数値を 0.5 刻みで下げるより、まず 1 下げた一枚を見ます。プロンプト側の (word:1.4) を同じ日に外すと、CFG の差が括弧の差と混ざります。括弧は固定し、CFG だけを動かしてください。ガイダンスの名前が cfg ではなく guidance の画面では、欄のラベルをメモに残します。FLUX の例の 3.5 や 0.0 を、SDXL の欄へ貼らないでください。系統が違うと、同じ数字が別の強さになります。
A1111 の初期値としてよく見る数字: 7
SDXL 系の最初の範囲の目安: 5–7
Animagine XL 4.0 のカード: 4–7、推奨 5蒸留や LCM や turbo と書かれたモデルは、カードが 1 や 2 に近い CFG を指定していることがあります。7 のまま生成しないでください。FLUX.1 [dev] のカードの例は guidance_scale 3.5 です。FLUX.1 [schnell] のカードの例は guidance_scale 0.0 です。系統が違うので、数字をコピーしあわないでください。
1 adult woman, adult, white blouse, cardigan, long skirt,
upper 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 faceこのプロンプトを固定し、CFG だけを 5、6、7 で三枚並べます。色が焼ける枚の CFG は、次から使いません。
seed 値と比較のしかた
seed は、ノイズの初期値です。同じプロンプト、同じサンプラー、同じステップ、同じ CFG、同じ seed なら、同じ環境では近い絵に戻ります。環境や版が変わると、完全な一致にはならないことがあります。
固定した数字は、プロンプトのファイルの一行目に書きます。画像のメタデータだけに頼ると、別のソフトで保存したときに seed が落ちることがあります。比較の四手順は、戻すことを含みます。サンプラーを変えた二枚を見たあとは、勝った方を残して、CFG の三枚に進む前にプロンプトが同じかを確認します。プロンプトを一語でも直していたら、その三枚は CFG の比較になりません。-1 のまま「ランダムで良いのが出るまで」を繰り返すと、手順の比較になりません。良い絵が出た瞬間に、その枚の seed をコピーして、次の一項目だけを動かす材料にしてください。
多くの画面では、-1 が毎回変わる指定です。比較するときは、気に入った枚の数字をコピーして固定します。表示は版で違います。
比較の手順
1. 良い枚の seed を固定する
2. Sampling method だけを変えて二枚
3. 戻して、CFG だけを変えて三枚
4. 戻して、steps だけを変えて三枚四項目を同時に変えた枚は、採用しても理由が残りません。メモは画像の横に、sampler、schedule、steps、cfg、seed の五行で残します。
Hires. fix・VAE
Hires. fix は、Features が、低い解像度で構図を作ってから拡大し、img2img に近い二度目の描画で細部を足す、と説明しています。欄の名前は、Upscale by(Scale by)、Hires steps、Denoising です。倍率の目安は 1.5 から始め、Denoising は軽い変更として 0.3 から 0.5 です。Hires steps は、一段目と同じか、それより少なめから試します。顔が崩れるときは Denoising を下げます。これは目安です。
一段目の顔が決まっていない状態で Hires. fix をオンにすると、崩れた顔を拡大してから二度目の描画が走ります。先に Hires をオフにして、seed を固定した一段目を一枚残してください。その枚が安定してから、倍率 1.5 と Denoising 0.4 を一枚だけ足します。アップスケーラーの種類を同じ日に変えないでください。Latent と付いた名前と、画素のアップスケーラーは、拡大の仕方が違います。VAE を疑うのは、サンプラーも CFG も Hires も固定したまま、色だけが全体に薄い、または全体に飽和しているときです。顔の形が悪いだけのときに VAE を入れ替えると、原因がもう一つ増えます。カードが VAE のファイル名を書いているときだけ、その名前へ合わせます。
Hires. fix
Upscale by: 1.5
Hires steps: 16
Denoising: 0.4潜在空間で拡大する選択肢は、アップスケーラーの一覧に Latent と付いた名前で並びます。画素のアップスケーラーとは、拡大の仕方が違います。Denoising を 0 に近づけると、拡大そのものの見た目が残り、細部はほとんど足されません。
VAE は、潜在表現を画像の画素へ戻す部品です。チェックポイントに内蔵されていることも、別ファイルを指定することもあります。色が極端に薄い、または極端に飽和するときは、モデルカードが名指しする VAE と、今選んでいる VAE が違っていないかを見ます。カードが無言なら、内蔵のままにして、サンプラーを先に比較してください。速度やメモリの数字は、環境で変わるので書きません。
モデル別の設定例
下はメモ用です。カードに数字がある行だけ、その数字を使います。それ以外は目安です。
メモは、モデル名を最初の行にします。SD 1.5 の目安を、SDXL のチェックポイントへ貼らないでください。Animagine XL 4.0 の 5 と 28 と Euler a は、そのカードの Optimal Settings です。別のアニメ系へコピーする前に、その配布ページに推奨の行があるかを見ます。行が無ければ、SDXL の写真寄りの目安ではなく、アニメ寄りの比較として Euler a の 28 を一枚、DPM++ 2M の 28 を一枚、同じ seed で出します。下絵の 20 ステップは、構図を見るためです。仕上げの Hires を、下絵の seed が気に入る前に掛けないでください。ComfyUI の欄は、WebUI の五つの値を対応させるメモであって、同じ画素になる保証ではありません。人物なしの風景は、人数の行を消したあとに、同じ sampler と cfg で一枚だけ出して、人物用の設定が風景で破綻しないかを見ます。
SD 1.5 のアニメ寄り(目安)
Sampling method: Euler a
Schedule type: Automatic
Steps: 28
CFG: 71 adult woman, adult, anime style, black hair, white blouse, cardigan,
upper 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 faceSDXL のアニメ寄り(Animagine XL 4.0 のカード)
カードは、CFG 4 から 7 で推奨 5、ステップ 25 から 28 で推奨 28、Preferred Sampler は Euler Ancestral(Euler a)と書いています。出典は Animagine XL 4.0 のモデルカードの Optimal Settings です。Illustrious 系は、この数字を流用せず、Illustriousプロンプト と、その配布ページの推奨を見てください。
Sampling method: Euler a
Steps: 28
CFG: 5
出典: Animagine XL 4.0 のモデルカード、Optimal Settings1 adult woman, adult, white blouse, long skirt,
upper 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 faceSDXL の写真寄り(目安)
Sampling method: DPM++ 2M
Schedule type: Karras
Steps: 30
CFG: 61 adult man, adult, business attire, suit jacket, white dress shirt,
upper body, plain gray background, soft daylight, photorealistic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下絵
Steps: 20
CFG: 6
Hires. fix: オフ仕上げ
Steps: 28
CFG: 6
Hires. fix: Upscale by 1.5, Denoising 0.4, Hires steps 16ComfyUI の KSampler(txt2img の例)
seed: 12345
steps: 28
cfg: 6
sampler_name: dpmpp_2m
scheduler: karras
denoise: 1.0欄の名前は版で違います。scheduler の karras は、WebUI の Karras に対応することが多いですが、完全に同じ結果にはなりません。
人物なしの風景で同じ設定を見るときは、人数の行を消します。
landscape, hills, river, soft daylight, clear sky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,
text, watermarkうまくいかないとき
ざらつくときは、ステップが少なすぎるか、祖先系のまま枚数だけを増やしています。DPM++ 2M で 28 を一枚試し、まだざらつくなら Hires. fix の Denoising を 0.35 まで下げます。
直す順番は、seed の固定、サンプラー、CFG、ステップ、Hires、VAE です。後ろの項目を、前が動いたまま触らないでください。色が焼けて、しかも毎回違うときは、CFG と seed の両方が動いています。先に seed を固定し、焼けが残るなら CFG を 1 下げます。顔が崩れて、しかも Hires がオンなら、Hires をオフにした一段目へ戻ります。一段目の顔がすでに崩れているなら、Hires の Denoising を下げても一段目は直りません。プロンプトの人数と服を短くして、一段目を取り直してください。チェックの四行は、生成ボタンの前に画面と突き合わせます。
取り直した一段目は、成人の人数と、閉じた服と、単純な背景だけにします。品質の語を四つ重ねた状態で顔を直そうとすると、どの語が顔を焼いたのかが残りません。品質の語は、顔が三枚安定してから 品質タグ一覧 に戻って二つまで足します。二つで色が焼けるなら、CFG を先に 1 下げて、品質の語は増やしません。同じ失敗を、別のサンプラーで繰り返さないでください。失敗の枚の設定メモを残し、次の枚ではそのメモの一項目だけを変えます。メモが無い失敗は、比較の材料になりません。材料が無いときは、このページの下絵の設定へ戻して、人物か風景のどちらか一方で一枚だけ出します。
色が焼けるときは、CFG を 1 下げます。プロンプトの重みを同じ日に上げないでください。両方を上げると、どちらが焼いたのかが残りません。
毎回絵が変わるときは、seed が -1 のままです。数字を固定し、サンプラーが Euler a なら、ステップ数も固定します。Euler a はステップを変えると別の絵になります。
顔が崩れるときは、Hires. fix の Denoising を下げるか、一度オフにして一段目の顔を確定します。CFG を 8 より上に上げたまま Hires を掛けると、崩れが拡大されることがあります。7 前後へ戻してから、倍率だけを 1.5 にします。
ざらつく: DPM++ 2M、steps 28 を一枚
色が焼ける: CFG を 1 下げる
毎回変わる: seed を固定。Euler a なら steps も固定
顔が崩れる: Hires の Denoising を下げるよくある質問
Q. サンプラーはどれを選べばよいですか
A. カードが名指ししていればその名前です。無言なら、Euler a で下絵、DPM++ 2M で落ち着かせる比較、が目安です。順位ではありません。
Q. Schedule type は何ですか
A. Automatic1111 1.9.0 以降、Sampling method と分かれた欄です。Karras や Exponential は、以前はサンプラー名の一部でした。Automatic は既定のスケジュールです。
Q. ステップ数と CFG の目安はいくつですか
A. 多くのモデルでステップ 20 から 30、CFG は 7 が A1111 の初期値、SDXL 系は 5 から 7 が最初の範囲です。Animagine XL 4.0 のカードは CFG 5、ステップ 28、Euler a です。カードがあればそちらを優先してください。
Q. seed を固定すると何が揃いますか
A. 同じ環境で、他の項目を一つだけ変えた比較ができます。-1 のままだと毎回ノイズが変わり、サンプラーの差が読めません。
Q. Hires. fix で顔が崩れるときはどうしますか
A. Denoising を 0.3 から 0.5 の下側へ下げます。それでも崩れるときは、一度オフにして一段目を確定してから、倍率 1.5 だけを試してください。
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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。
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。
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。