Stable Diffusionで手や指をくずれないように生成するプロンプトまとめ

Stable Diffusionを使って画像を生成していると、多くのユーザーが直面する問題が「手や指が崩れてしまう」というもの。これに悩んでいる方は多いと思います。

手や指の崩れは、画像生成AIの弱点の一つとして知られていますが、対策やプロンプトの工夫によって改善することが可能です。

この記事では、Stable Diffusionで手や指を崩さず綺麗に生成するための具体的な方法を紹介します。

手や指が崩れる原因とは？

Stable Diffusionなどの画像生成AIは、非常に複雑な形状や細部を正確に描くのが苦手です。特に「手や指」は人間にとっても難しいパーツであり、複雑な関節や指の位置が多くの変数を伴うため、生成AIでも正確に描けないことが多くあります。

手や指が崩れるシーンは、特にキャラクターのポーズが動的で複雑な場合によく起こります。画像全体は綺麗に見えても、手元を見ると指が不自然に多かったり、形が歪んでいたりすることがあります。これは学習しているイラスト自体に手の描写が少ないということで起こっているとも言われています。

ネガティブプロンプトの役割
ネガティブプロンプトは、生成したくない要素を指定するための重要な機能です。詳しくは後述しますが、一般的に手や指が崩れるのを防ぐためには、以下のようなネガティブプロンプトを活用すると効果的です。

おすすめモデル
手や指の描写が強いとされるモデルには、以下のものがあります。

美少女キャラクターの描写に強く、手や指の生成が安定していると評判のモデルです。

口元にピースサインをするポーズに特化した画像生成が可能です。

ControlNetとDepth map libraryの活用
手や指のポーズや形を精密にコントロールするには、ControlNetの拡張機能「Depth map library and poser」が有効です。

このツールを使用すると、特定のポーズや手の形状を強調して指示することが可能です。

Embeddingはテキストや画像の特徴を数値ベクトルとして表現し、その情報をモデルに与えることで、特定の属性や質感を強化したり、改善したりする技術です。手や指の描写を改善するために以下のEmbeddingを使用します。

Embeddingを用いることで、細かい部分まで制御することが可能ですが、効果が十分に出ない場合もあるため、上記で紹介した他の対策と併用することをおすすめします。

以下のプロンプトを使用することで綺麗な手を生成できるようになります。いくつか使用しながら生成してみましょう。

以下のプロンプトをいくつか使用しながら生成してみましょう。

上記のプロンプトを複数使用していき、理想に近い画像生成をしてみてください。

指定しても綺麗な指が生成できない場合は、プロンプトの書き方を「(プロンプト:1〜2)」という書き方に変えてみましょう。この「1〜2」の数値は、このプロンプトの「重さ」を意味し、数値が2に近づくほどそのプロンプトが強調された画像が生成されます。

例えば、detailed fingersを使用してもう少し笑わせたい場合は「detailed fingers:1.3」など徐々に数字を「2」に近づけて行きましょう。