はじめに
Stable Diffusionは高品質な画像を生成できる人気の生成AIツールです。特に、複数人を含む画像を生成するにはコツが必要です。本記事では、Stable Diffusionを使って思い通りの複数人物画像を作成するためのプロンプト設計や設定の工夫を、初心者向けにわかりやすく解説します。
1. 複数人画像生成の難しさと理由
Stable Diffusionは1人の人物を高精度で生成できますが、複数人になると以下のような問題が発生しやすくなります：
- 顔やポーズが重なる
- 指の数が異常になる
- 人物の数が増減する
- 背景と人物の整合性が崩れる
これは、モデルが「文脈」を理解するのが得意であっても、「位置」や「関係性」を明確に指定しないと混乱しやすいためです。
2. 複数人画像生成に有効なプロンプトの構成
複数人画像を生成する際は、次のようにプロンプトを構成するのが効果的です。
2.1 構造的プロンプト例（英語）
A photo of two young women standing side by side, smiling, in a sunny park. One has long black hair, the other has short blonde hair. High resolution, natural lighting.
2.2 コツと工夫
- 「関係性」を明確にする（e.g., “standing side by side”）
- 「違い」をはっきりと描写（e.g., “black hair” vs “blonde hair”）
- 「距離感」を設定（e.g., “in the distance”, “close up”, “medium shot”）
3. ネガティブプロンプトの活用
複数人画像では、ネガティブプロンプトが非常に重要です。余計な要素や破綻を防ぎます。
ネガティブプロンプト例：
blurry, lowres, extra fingers, bad hands, bad anatomy, duplicated face, deformed face, mutated hands, missing arms
ポイント
- 指や顔の破綻対策を重点的に
- “multiple faces”の重複を防ぐ記述も効果的
4. LoRAやControlNetの活用
より精度を高めたい場合は、以下の技術を組み合わせましょう。
4.1 LoRA（Low-Rank Adaptation）
- 特定キャラや衣装、ポーズを学習させた軽量モデル
- 複数人の特定キャラ再現に向いている
4.2 ControlNet
- ポーズ制御や構図指定に特化
- OpenPoseやDepthモードを使えば人物配置が自在に
flowchart LR
A[プロンプト入力] --> B[Stable Diffusion生成]
B --> C{破綻あり？}
C -- Yes --> D[ネガティブプロンプト調整]
C -- No --> E[完成画像]
D --> B
5. 実践Tipsまとめ
| テクニック | 説明 |
|---|---|
| 人数・ポーズを明確に記述 | 誤認識を防止 |
| 違いをしっかり描写 | AIに「区別」させる |
| ネガティブプロンプトを活用 | 破綻対策に不可欠 |
| ControlNetの導入 | ポーズや構図を自在に制御 |
| LoRAで個性を追加 | 一人ひとりの特徴を細かく表現 |
6. おすすめのツールとリソース
まとめ
複数人の画像生成には工夫が必要ですが、Stable Diffusionは正しい使い方をすれば驚くほど高品質な画像を出力できます。プロンプト設計、ネガティブプロンプト、ControlNetやLoRAなどの補助ツールを使いこなすことで、あなたも理想の複数人物画像を作成できます。
まずは少人数から始め、徐々に精度を高めていきましょう！
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