Stable Diffusionで同じ顔を再現する方法

「あのキャラの顔、また出したい…！でも毎回違う顔ばかり」
そんな悩みを抱えるあなたへ、手軽〜上級まで網羅した“同じ顔再現”の完全ガイドです。

この記事でわかること

1. Stable Diffusionで“同じ顔”を再現できない理由
2. 段階別に使える3つの再現手法
3. ControlNetを使った顔再現の精度UPテクニック
4. 最新技術「IP‑Adapter FaceID」で高精度再現も可能に
5. 目的／レベル別に最適手法を選ぶ判断チャート
6. よくあるQ&A（Seed／ControlNet／LoRAなど）

1. なぜStable Diffusionは“同じ顔”が出ないのか？

Stable Diffusionは乱数とプロンプトの組み合わせで生成するため、以下の要素が毎回変動しやすく、同じ顔になりにくく設計されています。

• Seed（乱数の起点）の違い
• プロンプトやモデル、samplerの些細な差
• 解像度やステップ数等の設定差

→ “同じ顔”を狙うには、これらすべてを制御する必要があるという前提が鍵です。

2. 段階別に使い分け！“同じ顔”再現の3つの方法

【初級】Seed固定による完全再現

Seed（種）を固定することで、「まったく同じ画像」を再生成できます。

やり方（AUTOMATIC1111＋WebUIでの例）

1. 「txt2img」または「img2img」タブを開く
2. 以前出力した画像のSeedを「PNG Info」で確認
3. 同じプロンプト、モデル、sampler、解像度、ステップ数など環境を完全合わせる
4. Seed欄に数値入力し、「Generate」を実行

注意：1項目でも違うと顔が変わる！完全一致を目指すなら“完全コピー環境”が前提です。

向いているユーザー

• テスト目的（パラメータ比較）
• 宣伝素材など完全に同じ画像を再現したい
• 技術検証や学習素材の生成

【中級】ControlNet（Reference-only）で顔だけ固定

ControlNetの「Reference‑only」を使えば、顔の印象だけを固定しつつ、背景や服装、構図を変更できる方法です。

顔を維持したまま編集する方法は、こちらの記事も参考になります。

Stable Diffusion img2imgで「顔はそのまま」にする方法10選！

手順

1. ControlNet拡張を有効化
2. “Enable”／“Reference-only”にチェック
3. 顔のアップ写真（高画質PNG推奨）を読み込む
4. 再現したい顔でGenerate

精度を上げるコツ

• 顔の占有率を高く（アップ画像優先）
• 高解像度＆高画質画像を使う
• 複数の参照画像で試作して最適な1枚を選ぶ

向いているユーザー

• 漫画やキャラビジュアルの一貫性を保ちたい
• 表情や服だけ変えたいイラストシリーズ制作

【上級〜応用】LoRA・img2img・Inpaint・IP‑Adapterで高精度再現

① LoRAで“その顔”を学習させる

• 3〜10枚程度の顔画像を使い、学習後モデル化
• kogya_ssなどで学習、出力時にLoRAをオンに使用
• 自由なプロンプトでも再現率◎、学習環境が必要

LoRAの導入・学習手順はこちらの記事で詳しく解説しています。

Stable Diffusion LoRAの使い方を5ステップで徹底解説！

② img2imgで自然な顔調整

• 元画像をBaseに、denoising＝0.4〜0.6で微調整
• 表情や雰囲気を保って変化させるのに向いている

③ Inpaintで部分再描画

• 顔のみマスクし、他部分を再描画
• 髪型や服、アクセを自然に変更する用途に有用

④ 【追加】IP‑Adapter FaceIDを使った高度技術

• 顔写真からベクトル情報を抽出し、どのプロンプトでもその顔を再出力
• LoRAの学習なし・制約が大幅に減り始めていて今後主流に

# diffusersライブラリでFaceIDを使用する例
from ip_adapter import apply_faceid_adapter
result = apply_faceid_adapter(input_img, face_embedding)

向いているユーザー

• イラストシリーズやキャラ固定が重要
• 完全再現精度が求められるプロ用途も可

3. 比較チャート：どの手法を選ぶべき？

以下の比較表を参考に、自分の用途に合った方法を選びましょう。

架橋手法	再現性	自由度	難易度	おすすめ用途
Seed固定	◎	×	★★☆☆	完全再現が必要な用途
ControlNet	○	○	★★★☆	顔だけ再現、服や背景は変えたい場合
LoRA（+img2img/Inpaint）	◎	◎	★★★★	キャラ作品・シリーズ制作
IP‑Adapter FaceID	◎〜◎◎	◎	★★★★	自由度高く顔再現を維持したい人向け

各手法の詳細や実践例をさらに知りたい方は、こちらの記事もおすすめ。

【完全版】Stable Diffusion 同じキャラを再現する5つの方法

4. “同じ顔”を求める5つの実用ユースケース

1. キャラクターシリーズ制作：服装や背景を変えた絵を複数作る
2. 人物画像の統一性を保ちたいブログ／投稿
3. 教材や宣材の検証用途：顔を同じにして実験素材を用意
4. VTuberキャラ素材：顔一致はファン認識に不可欠
5. SNS投稿用テンプレートにする際の本体固定

5. よくあるQ&A

Q1. Seedで完全再現できるのに画像が違う！何が足りないの？

→ モデル／sampler／VAE／解像度など、すべて一致させる必要あり。

1項目でも違うと結果変動します。

Q2. ControlNetで顔が出ない理由は？

→ 顔小さすぎ／解像度低い／参照画像の顔比率が小さい場合に認識しづらい。

IMGではアップ中心で。

Q3. LoRAは1枚でOK？顔学習枚数はどれくらい？

→ 最低3枚角度違いが必要。5〜10枚あると学習が安定しやすいです。

6. まとめ｜あなたに合った“同じ顔”再現法を選ぼう

「Stable Diffusionで同じ顔を使いたい」というテーマは、用途によって最適な手法が異なります。
初心者はSeed固定、中級者はControlNet、そしてプロやシリーズ制作ならLoRA／FaceIDなど上級技術へ。

ぜひこの記事を活用して、あなたの制作に合った“同じ顔”固定の手法を見つけてください。

関連リンク・参考記事

・【Stable Diffusion Web UI】ControlNetの使い方まとめ＋Cannyの紹介

・Stable DiffusionのAUTOMATIC1111とは？概要や導入方法を徹底解説