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Stable Diffusionは、AIを活用した高品質な画像生成ツールとして、多くのクリエイターやデザイナーに利用されています。
特に、キャラクターや人物の正面向きの画像を生成する際には、適切なプロンプトの設定が重要です。
本記事では、最新の技術やプロンプト設定方法を交え、正面向きの画像生成のポイントを詳しく解説します。
目次
1. 正面向きの画像生成に適したプロンプト
正面向きの画像を生成するためには、以下のキーワードをプロンプトに組み込むと効果的です。
- frontal face：正面の顔
- front face：前面の顔bocek.co.jp+2note.com+2highreso.jp+2
- front view：前面図ai-illust-kouryaku.com+1highreso.jp+1
これらのキーワードを使用することで、モデルは被写体を正面から描写しやすくなります。
例えば、以下のようなプロンプトが考えられます。
- プロンプト例：
1girl, black hair, gradient hair, frontal face, wallpaper - ネガティブプロンプト：
(worst quality, low quality:1.4), (zombie, sketch, comic), nsfw
このプロンプトでは、黒髪でグラデーションの髪色を持つ少女が正面を向いている画像を生成することを意図しています。
ネガティブプロンプトには、低品質な要素や不要な要素を排除するキーワードを含めています。
さらに、カメラのアングルや構図を指定することで、画像の印象を大きく変えることができます。
以下のキーワードをプロンプトに追加して、さまざまな視点や構図を試してみてください。
- from above：上からの視点
- from below：下からの視点
- from side：横からの視点
- from behind：後ろからの視点
- dynamic angle：動的なアングル
これらのプロンプトを活用して、Stable Diffusionで多彩な視点や構図の画像を生成してみてください。
2. 最新バージョン「Stable Diffusion 3」の新機能
2024年にリリースされたStable Diffusion 3では、プロンプトの柔軟性が大幅に向上しています。
特に、10,000文字以上の長文プロンプトに対応しており、詳細な指示が可能となりました。
これにより、被写体の顔の向きや表情、背景の細部に至るまで、より具体的な指定が可能です。note.com
さらに、3つのテキストエンコーダーを組み合わせることで、高品質な画像生成が実現されています。
これにより、プロンプトの解釈精度が向上し、ユーザーの意図に沿った画像を生成しやすくなっています。
3. 照明効果の調整による印象の変化
画像の印象を大きく左右する要素の一つに照明効果があります。
Stable Diffusionでは、照明に関するプロンプトを追加することで、画像の雰囲気や質感を調整することが可能です。
- diffused light：拡散光highreso.jp
- direct light：直射光highreso.jp
- reflected light：反射光highreso.jp
- warm light：暖かい光highreso.jp
- cool light：冷たい光highreso.jp
これらの照明プロンプトを組み合わせることで、被写体の質感や雰囲気を自在にコントロールできます。
例えば、「frontal face, warm light」というプロンプトを使用すると、正面からの暖かい光に照らされた被写体の画像が生成されます。
4. LoRAモデルの活用による光源の調整
Stable Diffusionには、LoRA（Low-Rank Adaptation）モデルを活用することで、光源の位置や強度を調整することが可能です。
例えば、「Light Control – Back Front – Backlight Slider」というLoRAモデルを使用すると、ポジティブプロンプトで前面、ネガティブプロンプトで背面からの光源を調整できます。
- 前面からの光源：ポジティブプロンプトに指定
- 背面からの光源：ネガティブプロンプトに指定
このように、LoRAモデルを活用することで、より細やかな光の表現が可能となり、画像のリアリティや美しさを高めることができます。
5. プロンプトの具体例と生成結果
Stable Diffusionで正面向きの画像を生成する際の具体的なプロンプト例を紹介します。
基本的なプロンプト例
プロンプト（基本）
plaintextコードをコピーする1girl, black hair, straight bangs, large eyes, frontal face, front view, looking at viewer, highly detailed, soft lighting, sharp focus
ネガティブプロンプト
plaintextコードをコピーする(worst quality, low quality, blurry, deformed, asymmetric, extra limbs, extra eyes)
➡ このプロンプトでは、正面を向いた少女の画像が生成されやすくなります。
「looking at viewer」を加えることで、視線が正面を向きやすくなり、「sharp focus」により、輪郭がはっきりとした画像を作れます。
高品質なリアル系画像向けプロンプト
プロンプト（リアル系）
plaintextコードをコピーするportrait photo of a woman, high resolution, frontal face, direct eye contact, DSLR, bokeh background, 8k ultra realistic
ネガティブプロンプト
plaintextコードをコピーする(deformed, low resolution, unrealistic face, asymmetry)
➡ このプロンプトでは、写真のようなリアルな人物画像を生成できます。
「bokeh background」を加えると、背景がボケて被写体が際立つ効果を得られます。
6. Stable Diffusionで正面向きの顔を生成する際のコツ3選
1. サンプラーの選択
サンプラー（画像生成アルゴリズム）の違いで、正面向きの精度が変わります。
- Euler a や DPM++ 2M Karras がおすすめ。
- ステップ数は30〜50 を目安に調整。
2. 解像度の最適化
- 512×512px以上 で生成すると、アップスケール後も画質を保ちやすい。
- Hires.fix（1.5x〜2.5x） を適用すると、正面のディテールがより鮮明になる。
3. LoRAモデルの活用
LoRAモデルを使うと、より意図した正面向きの顔が作りやすくなります。
- 「Face Front View LoRA」 → 正面顔を強調
- 「Expression Control LoRA」 → 目線や表情を自然に調整
➡ LoRAモデルの詳細はこちら
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7. より自然な正面向き画像を作るための２つの追加テクニック
① ControlNetを活用する
Stable DiffusionのControlNetを使うことで、ポーズを正確にコントロール可能。
- 「OpenPose」 モデルを使うと、正面向きのポーズが保持されやすい。
- 「Depth Map」 を活用すると、奥行きのある正面画像が作りやすい。
➡ ControlNetの導入・設定方法はこちら
🔗 ControlNetの解説記事
② Prompt Blending（プロンプトブレンディング）を試す
Stable Diffusionでは、「AND」や「BREAK」などの記号を使い、複数の要素をブレンドできます。
例：
plaintextコードをコピーする1girl, frontal face AND 3D render, high detail
➡ このようにすると、正面向きのキャラを3Dレンダリング風にできる。
まとめ：Stable Diffusionで正面向き画像を作るポイント
✅ プロンプトに「frontal face」「front view」「looking at viewer」を入れると効果的！
✅ Euler a や DPM++ 2M Karras などのサンプラーを活用し、最適なステップ数を調整。
✅ Hires.fixやLoRAモデルを使用すると、より高品質な画像が作れる。
✅ ControlNetを使えば、ポーズを自由に指定できるので、正確な正面向き画像が可能に！
✅ 外部ツール（CivitAI、ControlNet）やアップスケール機能を活用して、さらにクオリティアップ！
📌 参考リンク（外部リソース）
これらのテクニックを活用すれば、Stable Diffusionで思い通りの正面向き画像が作れるようになります！
ぜひ試してみてください
