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Stable Diffusionは画像をランダムに生成するため、毎回異なる顔になりやすいという特徴があります。
しかし、以下の方法を使えば、同じ顔を安定して再現し、ポーズや表情を変えても統一感を持たせることが可能です。
本記事では、LoRA・ControlNet・シード固定・顔認識ツールを活用した4つの方法を詳しく解説します。
👉 関連記事：Stable Diffusionの基本ガイド
目次
1. LoRA（Low-Rank Adaptation）を使う【高精度】
LoRAは、特定の顔をAIに学習させ、安定した結果を得る方法です。
特に、キャラクターや有名人の顔を一貫して生成したい場合に最適です。
必要なもの
✅ Google Colab（無料で使えるが、Pro版推奨）
✅ LoRA学習用スクリプト（GitHubリンク）
✅ 顔写真データセット（20〜100枚推奨）
手順
- LoRAスクリプトをGoogle Colabで開く
- 学習用の顔画像をアップロード（さまざまな角度・表情を含める）
- 学習パラメータを設定（エポック数・学習率）
- 学習を実行し、LoRAファイル（
.safetensors）を生成 - Stable Diffusion WebUIでLoRAを適用（
lora:<model_name>）
LoRAのメリット・デメリット
| いいね | ライン |
|---|---|
| 高い精度で同じ顔を再現できる | 学習に時間がかかる（数時間） |
| 少ないデータで効果的な学習が可能 | VRAM 8GB以上が推奨 |
| 服装や背景を自由に変更可能 | 微調整がやや難しい |
💡結論：LoRAは「安定したキャラの再現」に最適！
2. ControlNet + Face IDを活用【ポーズを変えたい場合】
ControlNetは、既存の顔の特徴を維持しながら、ポーズや表情を変えるのに適した手法です。
必要なもの
✅ Stable Diffusion WebUI（AUTOMATIC1111版）
✅ ControlNet拡張機能（GitHubリンク）
✅ 参照する顔画像
手順
- ControlNetをインストールし、WebUIを起動
- 「顔特徴保持（Face ID）」または「OpenPose」を選択
- 参照画像（元となる顔）をアップロード
- 「プロンプト」に
same person, detailed faceを追加 - 同じ顔でポーズや服装を変えた画像を生成
ControlNetのメリット・デメリット
| いいね | ライン |
|---|---|
| 自分を向いて維持しつつ、ポーズや服を変えられる | 設定がやや複雑 |
| 顔の特徴をしっかり保てる | 完全に一致するとは限らない |
| LoRAよりも簡単に使える | 細かい修正が難しい |
💡結論：ポーズや表情を変えながら同じ見た目を維持したいならControlNet！
3. シード値（Seed）を固定する【最も手軽】
シード値とは、Stable Diffusionが画像を生成する際の「乱数の初期値」です。
同じシードを使うことで、ある程度同じ顔を再現できます。
手順
- 気に入った顔の画像を1枚生成する
- その画像の「シード値」を確認（WebUIの「PNG Info」タブで表示）
- 新しいプロンプトを入力し、シード値を同じにする
- 画像を生成すると、元の顔に近いものが出やすい
シード固定のメリット・デメリット
| いいね | ライン |
|---|---|
| 手軽に試せる（追加のツール不要） | 服や表情が変わると、顔の特徴がズレることがある |
| VRAMが低下してもOK | 100%同じ顔にはならない |
| 新しいポーズや構図でも再現しやすい | 細かい微調整ができない |
💡結論：「まず頑張れる」ならシード固定が最も簡単！
4. 顔認識ツール（DeepFace）を使う【細かい微調整
DeepFaceなどのAI顔認識ツールを使うと、Stable Diffusionで生成した顔を自動で分析し、類似度の高いものを選別できます。
必要なもの
✅ DeepFace（Pythonライブラリ）
✅ 複数の生成画像（顔の微調整用）
手順
- Stable Diffusionで複数の画像を生成
- DeepFaceを使って顔の類似度を分析
- 類似度が高い画像を選び、さらに微調整
- 最も安定した顔をLoRAやControlNetで学習
顔認識ツールのメリット・野球
| いいね | ライン |
|---|---|
| 類似度を自動的に識別できる | Python環境が必要 |
| 微調整しながら最適な顔ができる | やや手間がかかる |
💡結論：AI顔認識が使えれば、より精度の高い微調整が可能！
まとめ：Stable Diffusionで「同じ顔」を作る方法の比較
| 方法 | おすすめ用途 | 達成 | メモリ |
|---|---|---|---|
| ローラ | 特定のキャラクターや有名人を一貫して生成 | ⭐⭐⭐ | 8GB以上 |
| コントロールネット | 同じ顔でポーズや服装を変えたい | ⭐⭐⭐ | 6GB以上 |
| シード固定 | 最も手軽に試したい場合 | ⭐ | 4GB以上 |
| 顔認識ツール（DeepFace） | 顔の微調整を細かく行いたい | ⭐⭐⭐⭐ | 6GB以上 |
👉 関連記事：Stable Diffusionの応用テクニック
結論：用途に応じた手法を選べば、Stable Diffusionで「同じ顔」を安定して再現可能！
