Stable Diffusionでお気に入りのキャラクターを生成したのに、次回同じキャラクターを再現しようとすると顔や構図が変わってしまうことがあります。せっかく理想的な画像ができたのに、再現できないのはとても残念ですよね。この問題はシード値を理解して設定することで解決できます。この記事では、Stable Diffusionでキャラクターを固定するための具体的な方法を解説します。シード値の設定から効率的な画像生成のコツまで、初心者にもわかりやすく説明していきます。
シード値とは何か
Stable Diffusionで画像を生成する際、背後では「シード値」と呼ばれる数値が使われています。シード値とは、画像生成の元になるランダムな数値のことで、この値によって最終的に生成される画像が決まります。
植物の種（シード）が植物の成長を決めるように、シード値は生成される画像の基本となります。同じシード値を使えば、同じような画像が生成されるというわけです。
シード値がキャラクター固定に重要な理由
シード値は画像生成の「スタート地点」を決める役割を果たしています。同じシード値を使用すると、基本的な構図やキャラクターの特徴が維持されます。そのため、お気に入りのキャラクターを再現したい場合、シード値を固定することが非常に重要です。
シード値を固定せずにランダムな値で生成すると、毎回全く異なる画像になってしまいます。特定のキャラクターの特徴を維持したまま、表情や服装だけを変えたい場合には、シード値の固定が必須なのです。
シード値の基本的な仕組み
Stable Diffusionの画像生成プロセスでは、最初にノイズ（ランダムなパターン）が生成され、そこから徐々に画像が形作られていきます。このノイズのパターンを決めるのがシード値です。
シード値は正の整数で表され、初期設定では「-1」となっています。この「-1」は「シード値をランダムに設定する」という意味です。特定の値を入力することで、シード値を固定できます。
ランダム生成とシード固定の違い
ランダム生成（シード値が-1）では、毎回異なるシード値が自動的に割り振られ、結果として全く異なる画像が生成されます。これは新しいアイデアを探索するのに適しています。
一方、シード値を固定すると、基本的な構図やキャラクターの特徴を維持したまま、プロンプトの微調整によって細部を変更できます。これにより、同じキャラクターの異なるポーズや表情を持つ画像を効率的に生成できるのです。
キャラクターを固定するための基本手順
キャラクターを固定するには、まず良いシード値を見つけることから始めます。良いシード値とは、あなたが気に入ったキャラクターや構図を生成したときのシード値のことです。
シード値を見つけて保存する方法
Stable Diffusionで画像を生成すると、生成された画像の下部にパラメーター情報が表示されます。この中に「Seed」という項目があり、これがその画像のシード値です。
気に入った画像が生成されたら、このシード値をメモしておくか、後述するリサイクルボタンを使って自動的に設定することができます。
また、過去に生成した画像のシード値を確認したい場合は、Stable Diffusion Web UIの「PNG Info」タブを使います。画像をアップロードすると、その画像のパラメーター情報が表示され、シード値を確認できます。
Web UIでのシード値設定方法
Stable Diffusion Web UIでシード値を設定するには、「txt2img」または「img2img」タブの設定項目の中にある「Seed」の欄に値を入力します。
初期状態ではシード値は「-1」となっていますが、ここに特定の数値を入力することで、シード値を固定できます。シード値を再びランダムにしたい場合は、シード値の横にある「サイコロボタン」をクリックすると「-1」に戻ります。
リサイクルボタンを使った簡単設定
直前に生成した画像のシード値を簡単に設定する方法として、「リサイクルボタン」（循環矢印ボタン）があります。このボタンをクリックすると、直前に生成した画像のシード値が自動的に入力欄に反映されます。
これを使えば、気に入った画像のシード値を手動でメモする必要がなく、すぐに同じシード値で新しい画像を生成できます。
同じシード値なのに画像が変わる原因と対策
シード値を固定しても、場合によっては期待通りの結果が得られないことがあります。その主な原因と対策を見ていきましょう。
プロンプトの変更による影響
シード値を固定していても、プロンプト（AIに与える指示）を大きく変更すると、生成される画像も大きく変わることがあります。例えば、髪型を「ポニーテール」から「ツインテール」に変更するだけでも、キャラクターの印象が変わることがあります。
対策としては、プロンプトの変更は最小限にとどめ、一度に大きく変更しないことが重要です。また、キャラクターの本質的な特徴を表すキーワードは変更せず、変えたい部分だけを慎重に修正するとよいでしょう。
モデルの違いによる変化
同じシード値とプロンプトを使用しても、使用するモデル（Checkpoint）が異なると、生成される画像も異なります。各モデルは独自の特性を持っているため、モデルを変更すると全く異なる結果になることがあります。
対策としては、キャラクターを固定したい場合は、同じモデルを使い続けることが重要です。モデルを変更する必要がある場合は、新たにシード値を探す必要があるかもしれません。
画像サイズ変更の影響
画像のサイズ（縦横比）を変更すると、同じシード値でも構図が変わることがあります。これは、サイズの変更によってノイズパターンの配置が変わるためです。
対策としては、キャラクターを固定したい場合は、画像サイズも同じに保つことが重要です。サイズを変更する必要がある場合は、img2imgを使って元の画像をベースに新しいサイズで再生成する方法が効果的です。
キャラクター固定のためのプロンプト設定
シード値と並んで重要なのが、プロンプトの設定です。適切なプロンプトを使うことで、キャラクターの特徴をより明確に指定できます。
具体的なプロンプトの書き方
キャラクターを固定するためのプロンプトは、できるだけ具体的に書くことが重要です。例えば、単に「女の子」と書くよりも、「長い黒髪、青い目、白い肌の女の子」のように具体的に書いた方が、キャラクターの特徴が明確になります。
また、重要な特徴には重みづけを行うことも効果的です。例えば、「(blue eyes:1.2)」のように書くと、「青い目」という特徴が強調されます。
ネガティブプロンプトの効果的な使い方
ネガティブプロンプト（生成したくない要素を指定する機能）も、キャラクター固定に役立ちます。例えば、「bad anatomy, bad hands, extra fingers」などを指定すると、解剖学的におかしな体や手、余分な指などが生成されにくくなります。
キャラクターの特徴を維持するためには、「different face, multiple faces」などを指定して、顔が変わったり複数の顔が生成されたりするのを防ぐことも効果的です。
プロンプトの一貫性を保つコツ
キャラクターを固定するためには、プロンプトの一貫性を保つことが重要です。基本となるプロンプトを作成し、変更したい部分だけを慎重に修正するようにしましょう。
また、プロンプトをテキストファイルなどに保存しておくと、後で同じキャラクターを生成する際に便利です。特に複雑なプロンプトの場合、手動で入力し直すと誤りが生じやすいため、保存しておくことをお勧めします。
ポーズだけを変更する方法
キャラクターの特徴を維持したまま、ポーズだけを変更したい場合もあるでしょう。ここでは、その方法を紹介します。
シード値を固定したままポーズを変える
シード値を固定したまま、プロンプトの中でポーズに関する部分だけを変更することで、同じキャラクターの異なるポーズを生成できます。例えば、「standing」（立っている）を「sitting」（座っている）に変更するだけで、ポーズが変わります。
ただし、プロンプトだけでポーズを完全にコントロールするのは難しいことがあります。より正確にポーズを指定したい場合は、後述するControlNetを使用する方法が効果的です。
ポーズ指定のプロンプト例
ポーズを指定するプロンプトの例をいくつか紹介します。
(1girl:1.2), long hair, blue eyes, standing, arms behind back, smileこのプロンプトでは、「standing」（立っている）、「arms behind back」（腕を後ろに）、「smile」（笑顔）というポーズと表情を指定しています。
別のポーズにしたい場合は、これらの部分を変更します。例えば：
(1girl:1.2), long hair, blue eyes, sitting, hands on lap, serious faceこのように変更すると、同じキャラクターが「sitting」（座っている）、「hands on lap」（手を膝の上に）、「serious face」（真面目な表情）というポーズと表情で生成されます。
ControlNetを使ったポーズ制御
より正確にポーズを制御したい場合は、ControlNetという拡張機能を使用する方法があります。特にOpenPose機能を使うと、人物の骨格情報を基にポーズを生成できます。
ControlNetを使用するには、まずStable Diffusion Web UIの拡張機能タブからControlNetをインストールします。次に、Hugging FaceからOpenPoseモデルデータをダウンロードします。
OpenPoseを使用するには、まずポーズのスケルトン画像を用意します。これは「PoseMy.Art」などのツールで作成するか、Civitaiなどからダウンロードできます。
次に、ControlNetの設定で「Enable」をONにし、「Preprocessor」を「none」、「Model」を「control_openpose」に設定します。そして、用意したスケルトン画像をアップロードし、通常通りプロンプトを入力して画像を生成します。
これにより、指定したポーズのキャラクターが生成されます。シード値を固定しておけば、キャラクターの特徴を維持したまま、様々なポーズの画像を生成できます。
表情や服装を変えながらキャラクターを維持する
キャラクターの基本的な特徴を維持したまま、表情や服装だけを変更したい場合もあるでしょう。ここでは、その方法を紹介します。
表情変更のプロンプト調整法
表情を変更するには、プロンプトの中で表情に関する部分だけを変更します。例えば、「smile」（笑顔）を「crying」（泣いている）や「angry」（怒っている）に変更するだけで、表情が変わります。
より細かく表情を指定したい場合は、「slight smile」（少し笑顔）、「eyes closed」（目を閉じている）、「open mouth」（口を開けている）など、具体的な表現を使うとよいでしょう。
服装だけを変える効果的な方法
服装を変更するには、プロンプトの中で服装に関する部分だけを変更します。例えば、「white dress」（白いドレス）を「black suit」（黒いスーツ）に変更するだけで、服装が変わります。
服装の詳細を指定したい場合は、「red sweater with blue stripes」（青いストライプの入った赤いセーター）のように、色や模様も含めて具体的に記述するとよいでしょう。
背景変更のテクニック
背景を変更するには、プロンプトの中で背景に関する部分だけを変更します。例えば、「in a forest」（森の中）を「on a beach」（ビーチで）に変更するだけで、背景が変わります。
より詳細な背景を指定したい場合は、「in a futuristic city with tall buildings and flying cars」（高層ビルと空飛ぶ車のある未来都市で）のように、具体的に記述するとよいでしょう。
また、背景をぼかしたい場合は、「blurry background」（ぼやけた背景）というプロンプトを追加すると効果的です。
LoRAを活用したキャラクター固定
LoRA（Low-Rank Adaptation）は、少量の画像からキャラクターの特徴を学習させる技術です。これを活用することで、より安定したキャラクター固定が可能になります。
LoRAの基本的な使い方
LoRAを使用するには、まずLoRAモデルを用意する必要があります。一般的には、特定のキャラクターに関連する画像を数枚準備し、これを基に学習を行います。
学習済みのLoRAモデルを利用する場合は、Civitaiなどのサイトからダウンロードできます。ダウンロードしたLoRAモデルは、Stable Diffusion Web UIの「models/Lora」フォルダに配置します。
LoRAモデルの適用方法
LoRAモデルを適用するには、プロンプトに特定の形式でLoRAの名前を追加します。例えば、「」のように記述します。
この「:1」の部分は、LoRAの影響度を表しています。数値が大きいほどLoRAの影響が強くなり、キャラクターの特徴がより強く反映されます。
LoRAの影響度調整のコツ
LoRAの影響度は、キャラクターの特徴をどの程度強く反映させるかを調整するための重要なパラメーターです。一般的には、0.5〜1.0の範囲で調整することが多いですが、LoRAモデルによって最適な値は異なります。
影響度が高すぎると、プロンプトの他の要素が反映されにくくなることがあります。逆に、影響度が低すぎると、キャラクターの特徴が十分に反映されないことがあります。
最適な影響度を見つけるには、まず0.7程度から始めて、結果を見ながら調整していくとよいでしょう。また、複数のLoRAを組み合わせる場合は、それぞれの影響度のバランスも重要です。
効率的なシードガチャの方法
「シードガチャ」とは、様々なシード値で画像を生成し、気に入ったシード値を見つける方法です。ここでは、効率的なシードガチャの方法を紹介します。
バッチ設定を使った複数画像生成
Stable Diffusion Web UIでは、「Batch count」と「Batch size」の設定を使って、一度に複数の画像を生成できます。
「Batch size」は一度に生成する画像の数で、「Batch count」は生成を繰り返す回数です。例えば、「Batch size」を4、「Batch count」を3に設定すると、合計12枚の画像が生成されます。
これを使えば、一度に多くのシード値で画像を生成でき、効率的にお気に入りのシード値を見つけることができます。
良いシード値の見分け方
良いシード値とは、あなたの目的に合った画像を生成するシード値のことです。キャラクター固定の場合、以下のような点に注目するとよいでしょう。
- 顔の造形が自然で魅力的か
- ポーズが自然で魅力的か
- 手や指の描写が正確か
- 全体的な構図がバランス良く見えるか
これらの点を満たすシード値を見つけたら、それを保存しておくことをお勧めします。
お気に入りシード値の管理方法
お気に入りのシード値は、テキストファイルなどに保存しておくとよいでしょう。シード値だけでなく、使用したプロンプト、モデル、画像サイズなども一緒に記録しておくと、後で再現する際に便利です。
また、Stable Diffusion Web UIの「PNG Info」機能を使えば、生成した画像にパラメーター情報を埋め込むことができます。これにより、画像ファイル自体がパラメーター情報を持つようになり、後で確認する際に便利です。
さらに、Web UIの「X/Y/Z plot」機能を使えば、シード値やプロンプトを系統的に変更しながら複数の画像を生成できます。これを使えば、様々なシード値の効果を比較しやすくなります。
以下の表は、シードガチャを効率的に行うための設定例です。
| 設定項目 | 推奨値 | 効果 |
|---|---|---|
| Batch size | 4〜8 | 一度に生成する画像数 |
| Batch count | 2〜4 | 生成を繰り返す回数 |
| CFG Scale | 7〜9 | プロンプトの影響度 |
| Sampling steps | 20〜30 | 生成の精度 |
これらの設定を調整しながら、効率的にシードガチャを行ってみてください。
まとめ：キャラクター固定の実践ポイント
Stable Diffusionでキャラクターを固定するには、シード値の固定が基本となります。同じシード値を使うことで、基本的な構図やキャラクターの特徴を維持できます。また、プロンプトを工夫することで、表情や服装、ポーズなどを変更しながらも、キャラクターの本質的な特徴を保つことができます。さらに、ControlNetやLoRAなどの拡張機能を活用することで、より高度なキャラクター固定が可能になります。これらの技術を組み合わせることで、あなたのイメージ通りのキャラクターを安定して生成できるようになるでしょう。
