【完全版】Stable Diffusionで顔を固定する方法5選｜同じ顔を出すコツ

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「Stable Diffusionで同じキャラクターの顔を出したいのに、毎回少しずつ違ってしまう…」
そんな経験、ありませんか？

生成AIの魅力の一つは、キャラクターや人物のビジュアルを自由に作れること。

ですが、同じプロンプトでも微妙に顔が変わってしまうのは、多くのユーザーにとって悩みの種です。

顔を安定させるには、シード値の活用やLoRA、ControlNet、img2imgといったテクニックを理解して使うことが重要です。

この記事では、初心者でもできる5つの顔固定テクニックを詳しく解説します。

これを読めば、あなたも「顔ブレしない」理想のキャラクターを安定して生み出せるようになります！

なぜStable Diffusionで顔が変わってしまうのか？

Stable Diffusionは画像生成のたびにランダムなノイズ（初期値）から生成を行うため、同じプロンプトでも少しずつ結果が変わる仕様になっています。

これが「顔が毎回違う」原因のひとつです。

さらに次のような要素も影響します。

初心者の方は、まず【Stable Diffusionが動かない！初心者向けエラー対処ガイド】を参考に、正しく動作しているかもチェックしておきましょう。

生成のランダム性を制御する一番の基本は「シード値を固定」することです。

これにより、同じプロンプト・同じ条件であれば再現性の高い画像が出力されます。

同じ顔を出すには、「hair color」「eye shape」「face angle」など具体的な特徴をプロンプトで明示しましょう。

例

a young woman, blue eyes, short black hair, looking straight, soft smile

また、【Stable Diffusion色指定のコツ】も参照すると、カラーの安定化にも役立ちます。

LoRA（Low-Rank Adaptation）は、特定のキャラクターやスタイルを追加学習したミニモデル。

「特定の顔を再現する」ために非常に効果的です。

たとえば【Stable Diffusionモデル13選｜用途別おすすめと選び方ガイド】にも、LoRA活用に適したベースモデル情報があります。

ControlNetは、画像の構図・骨格・線画などをベースに制御する拡張機能です。

参考までに、【完全版：Stable Diffusion ReActorの使い方ガイド】でも画像を元にした処理技術を詳しく解説しています。

img2imgは、既存画像をベースに“似た雰囲気”の画像を生成する機能です。

LoRAやControlNetと組み合わせることで、顔だけは同じでバリエーション豊かな画像生成が可能になります。