Stable Diffusion プロンプトジェネレーター
キーワードの自動重み付け、ネガティブプロンプト、Booru形式タグに対応したSDXLプロンプトを生成します。
シンプルなアイデアから、重み付けされたSD構文へ
見たいものを説明すれば、このStable Diffusionプロンプトジェネレーターがエンジニアリングを引き受けます。並び順を整えたタグ、(keyword:1.2)という強調の重み、そして重み付けされた品質プレフィックス。そのすべてが、ブラウザ内で数秒で組み上がります。
アイデアを入力
『雨のサイバーパンクな路地』から本格的なシーンのブリーフまで、平易な言葉でコンセプトを入力します。母国語で書いても、最適化された英語の出力が得られます。
Magic Enhanceが構文を構築
ワンクリックで、アイデアをSDに適したトークンの並びへと再構成し、(masterpiece, best quality, highly detailed:1.2)のような重み付けされた品質ブロックを先頭に置き、そのショットを決定づける要素に強調の重みを適用します。
SDインターフェースにコピー
結果をAUTOMATIC1111、ComfyUI、Forgeにそのまま貼り付けます。変更が必要ですか?Edit モードに切り替えれば、タグを手作業で書き直す代わりに、平易な指示でプロンプトを調整できます。
モデルを意識したプロンプトエンジニアリングが、Stable Diffusionに何をもたらすか
Stable Diffusionはプロンプトをトークンの並びとして読み取り、あらゆるトークンがデノイジングの間、注意を奪い合います。プレーンなテキストボックスに『detailed castle, dramatic lighting』と入力すると、サンプラーは両方のフレーズを同等に扱います。当社のStable Diffusionプロンプトジェネレーターは、アイデアを重み付けされた構文へと再構成し、(dramatic lighting:1.2)のような強調を適用することで、あなたが重視する部分が実際に拡散プロセスを導くようにします。SDのチェックポイントが学習時に想定していたとおり、被写体からスタイルへとタグを並べ、最も重要なトークンを前に置き、注意を薄めてしまう埋め草の言葉を削ぎ落とします。
チェックポイントごとに異なる方言を使い分けるのではなく、ジェネレーターは、SD 1.5、SDXL、Booruで学習されたアニメモデルのいずれもが確実に解釈できる、実績ある一つの構造を生成します。重み付けされた品質プレフィックス(masterpiece, best quality, highly detailed:1.2)に続いて、一文の被写体記述、そしてシーンの視覚的な細部、すなわちライティング、質感、雰囲気を捉えた、しっかりと重み付けされたカンマ区切りの美的タグが10個並びます。この形式は実行のたびに一貫しているため、重みをどこで締めるか、スタイルタグをどこで差し替えるか、トリガーワードをどこに入れるかが常に正確に分かります。アイデアではなく画像から始める場合は、当社のリバース画像プロンプトファインダーが、まず元画像から視覚的な細部を抽出します。
生成したものはすべて、AUTOMATIC1111、ComfyUI、Forgeにコピー&ペーストしてすぐ使えます。この3つのインタープリタはいずれも同じ(keyword:weight)という強調の慣習に従うからです。構造化された出力はLoRAのトリガーワードのためのきれいな挿入位置を残すので、トークンの並びを崩すことなくカスタムのスタイルローダーを差し込めます。さらに、しっかり重み付けされたプロンプトはガイダンスの圧力を必要としないため、色が飛んでコントラストが潰れるほどガイダンスを上げなくても、通常5から8という中程度のCFGスケール値で実行できます。アイデアは一度入力すれば、あとはタグを書き直す代わりに、シードを試すことにGPUの時間を使えます。
- 自動の(keyword:1.2)強調の重み付け
- すべてのプロンプトに重み付けされた品質プレフィックス
- アニメチェックポイント向けのBooruタグの積み重ね
- AUTOMATIC1111、ComfyUI、Forgeにそのまま貼り付け可能
重み付けされたSDプロンプトで成り立つ6つのワークフロー
チェックポイントをいじる人から制作チームまで、入力したアイデアを重み付けされたStable Diffusion構文へと日々変えているのは、次のような人たちです。
アニメアーティスト
アニメチェックポイント向けに調整されたBooruスタイルのタグの積み重ねを生成します。レンダリングを鋭くまとまりのある細部へと導く、重み付けされた品質プレフィックス付きです。
コンセプトアーティスト
1行のブリーフを重み付けされたSDXLプロンプトに変え、レンダリングのたびにタグを書き直す代わりに、シードを試して反復できます。
ComfyUIノードビルダー
構造化され、あらかじめ重み付けされたプロンプトテキストをCLIP Text Encodeノードに流し込めます。複雑なワークフローグラフ全体で強調の重みを手作業で調整する必要はありません。
ゲームアセットクリエイター
スプライト、環境、キャラクターシート向けに一貫したプロンプトテンプレートを作成します。重み付けされたスタイルブロックは固定したまま、被写体だけを差し替えられます。
LoRAトレーナー
カスタムLoRAモデル向けに、並び順の揃ったテストプロンプトを作成します。トリガーワードを、基本となる被写体やスタイルのタグからきれいに切り分けられます。
SD初心者
何か月もの試行錯誤を省けます。生成された出力を一つひとつ研究すれば、経験豊富なプロンプト作成者がどうトークンを重み付けし、タグの積み重ねを並べているのかが分かります。
入力したアイデアと、手作業で組んだタグの積み重ねの比較
Stable Diffusionでは、プロンプトの質がレンダリングの質を決めます。ここでは、専用に作られたStable Diffusionプロンプトジェネレーターが、自分でタグを書く場合や、モデルを問わない汎用のプロンプトツールに頼る場合と、どう比較されるのかを見ていきます。
| 機能 | ImaginPrompt | 手作業でのタグ記述 | 汎用プロンプトツール |
|---|---|---|---|
| トークンの重み付け構文 | ✅ (keyword:1.2)の強調を自動で適用 | ⚠️ 手作業での試行錯誤による調整 | ❌ 通常はプレーンテキストのみ |
| 品質タグのプレフィックス | ✅ すべてのプロンプトの先頭に(masterpiece, best quality:1.2) | ⚠️ 作業の途中で忘れがち | ❌ SDの品質タグが一切ない |
| 一貫したプロンプト構造 | ✅ 実行のたびに同じ重み付けタグの積み重ね | ⚠️ 作業のたびに構造がずれる | ❌ 並び順のない自由形式のテキスト |
| Booruタグの慣習 | ✅ アニメチェックポイントに対応 | ⚠️ タグリストの暗記が必要 | ❌ チェックポイントを意識していない |
| 使えるプロンプト1つあたりの時間 | ✅ シンプルなアイデアから数秒 | ⚠️ 手作業の微調整に数分 | ⚠️ 速いがSD向けの修正が必要 |
| LoRAトリガーの余地 | ✅ きれいな挿入位置を確保 | ✅ 完全な手動制御 | ⚠️ トリガーが構造を崩すことがある |
手書きのタグは完全な制御を与えてくれますが、時間と専門知識を要します。汎用ツールは時間を節約できますが、SDの構文を無視します。このジェネレーターは両方を兼ね備えています。重み付けされ、一貫した構造のプロンプトが数秒で得られ、しかもすべてのトークンはあなたが編集できるままです。
よりシャープなStable Diffusionレンダリングのためのテクニック
💡 重みは0.8から1.4の範囲に保つ
1.5を超える値は構図を歪め、色を飛ばします。(keyword:1.4)にしても要素が現れないなら、重みをさらに上げるのではなく、言い換えるか、プロンプトのより前へ移動させましょう。
💡 タグの積み重ねをチェックポイントに合わせる
生成された重み付けタグの積み重ねは、SD 1.5やBooruで学習されたアニメモデルではそのまま機能します。より完全な文章も扱えるSDXLでは、Edit モードを使って一部のタグをフレーズへとゆるめられます。形式の不一致は、濁った、ブリーフから外れたレンダリングのよくある原因です。
💡 強いプロンプトには中程度のCFGを合わせる
しっかり重み付けされたプロンプトは、ガイダンスをあまり必要としません。SDXLではCFG 6から7あたりから始めましょう。10を超えて上げているようなら、たいていは調整すべきなのはスケールではなくプロンプトです。
💡 LoRAトリガーは被写体ブロックの後に置く
トリガーワードは被写体の記述の直後、重み付けされたスタイルタグの前に挿入します。こうすると、LoRAが被写体を導きつつ、その後に続く美的キーワードと競合しなくなります。
よくある質問
(word:1.2)という重み付け構文は、実際に何をするのですか?+
デノイジングの間、そのトークンの注意の重みを倍増させ、モデルにそれを優先させます。1.2という値は20パーセント強く強調し、0.8は弱めます。当社のジェネレーターは、シーンを決定づける要素にこれらの重みを自動で適用するため、手作業で調整する必要はめったにありません。
ジェネレーターはネガティブプロンプトも書いてくれますか?+
いいえ。各結果は、重み付けされた品質ブロック(masterpiece, best quality, highly detailed:1.2)を先頭に置いた、最適化されたポジティブプロンプト1つです。このブロックだけでも、チェックポイントを多くの低品質な出力から遠ざけます。指が増える、ウォーターマークの文字が入るといった頑固なアーティファクトには、再利用できるネガティブリストをAUTOMATIC1111やComfyUIに保存しておき、レンダリングのたびに組み合わせてください。
タグ形式と自然言語、どちらのプロンプトを使うべきですか?+
タグ形式のほうが無難な既定です。SD 1.5とほとんどのアニメモデルはタグのようなキャプションで学習されており、SDXLは重み付けされたカンマ区切りのタグを、完全な文章と同じくらい確実に解釈します。だからこそ、ジェネレーターはどのリクエストにも一貫した一つの構造を生成します。重み付けされた品質プレフィックス、一文の被写体記述、そして重み付けされた美的タグが10個です。SDXLのレンダリングで流れるような文章を好むなら、Edit モードを使ってタグをフレーズへとゆるめてください。
生成されたプロンプトにLoRAのトリガーワードを追加できますか?+
はい。出力はプレーンテキストなので、LoRAのドキュメントが推奨する場所、たいていは被写体記述の直後に、トリガーワードを挿入できます。ジェネレーターは被写体とスタイルのブロックを予測しやすい並びで保つため、トリガーは既存の強調の重みを乱すことなくきれいに収まります。
これらのプロンプトはAUTOMATIC1111、ComfyUI、Forgeで使えますか?+
はい。3つのインターフェースはいずれも同じ(keyword:weight)の強調構文に対応しているため、生成されたプロンプトはプロンプト欄にそのまま貼り付けられます。ComfyUIのユーザーは、変換なしで、サンプラーに接続されたポジティブのCLIP Text Encodeノードにテキストを入れられます。
Stable Diffusionプロンプトジェネレーターは費用がかかりますか?+
すべてのユーザーが毎日無料のクレジットを受け取り、ダウンロードもインストールも不要で、すべてがブラウザ内で動作します。この枠は通常のプロンプト作成の作業をまかないます。ご自身のGPUの時間を使うのは、ローカルのStable Diffusion環境で結果をレンダリングするときだけです。
CFGスケールはプロンプトとどう関係しますか?+
CFGスケールは、サンプラーがどれだけ厳密にプロンプトに従うかを制御します。重み付けされ、並びの整ったプロンプトは中程度の値、SDXLでおよそ5から8で持ちこたえ、自然な色とコントラストを保ちます。弱いプロンプトは、従わせるためにガイダンスを上げざるを得ず、高いCFGは、どんなネガティブプロンプトでも完全には直せない過度な彩度を招きます。
技術的なことを書く必要がありますか、それとも画像を説明するだけでいいですか?+
画像を説明するだけで大丈夫です。被写体、シーン、雰囲気を、自然に感じるどんな言い回しでもいいので平易な言葉で入力してください。技術的な層、つまりトークンの並び、強調の重み、品質タグはジェネレーターが引き受けます。アイデアの中の具体的な名詞や的確な形容詞は、はっきりと狙いの定まったタグの積み重ねを生み出します。