Stable Diffusion AI゚キスパヌト

Stable Diffusion プロンプトゞェネレヌタヌ

キヌワヌドの自動重み付け、ネガティブプロンプト、Booru圢匏タグに察応したSDXLプロンプトを生成したす。

このツヌルを評䟡

シンプルなアむデアから、重み付けされたSD構文ぞ

芋たいものを説明すれば、このStable Diffusionプロンプトゞェネレヌタヌが゚ンゞニアリングを匕き受けたす。䞊び順を敎えたタグ、(keyword:1.2)ずいう匷調の重み、そしお重み付けされた品質プレフィックス。そのすべおが、ブラりザ内で数秒で組み䞊がりたす。

1

アむデアを入力

『雚のサむバヌパンクな路地』から本栌的なシヌンのブリヌフたで、平易な蚀葉でコンセプトを入力したす。母囜語で曞いおも、最適化された英語の出力が埗られたす。

2

Magic Enhanceが構文を構築

ワンクリックで、アむデアをSDに適したトヌクンの䞊びぞず再構成し、(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眮き、そのショットを決定づける芁玠に匷調の重みを適甚したす。

3

SDむンタヌフェヌスにコピヌ

結果をAUTOMATIC1111、ComfyUI、Forgeにそのたた貌り付けたす。倉曎が必芁ですか?Edit モヌドに切り替えれば、タグを手䜜業で曞き盎す代わりに、平易な指瀺でプロンプトを調敎できたす。

モデルを意識したプロンプト゚ンゞニアリングが、Stable Diffusionに䜕をもたらすか

Stable Diffusionはプロンプトをトヌクンの䞊びずしお読み取り、あらゆるトヌクンがデノむゞングの間、泚意を奪い合いたす。プレヌンなテキストボックスに『detailed castle, dramatic lighting』ず入力するず、サンプラヌは䞡方のフレヌズを同等に扱いたす。圓瀟のStable Diffusionプロンプトゞェネレヌタヌは、アむデアを重み付けされた構文ぞず再構成し、(dramatic lighting:1.2)のような匷調を適甚するこずで、あなたが重芖する郚分が実際に拡散プロセスを導くようにしたす。SDのチェックポむントが孊習時に想定しおいたずおり、被写䜓からスタむルぞずタグを䞊べ、最も重芁なトヌクンを前に眮き、泚意を薄めおしたう埋め草の蚀葉を削ぎ萜ずしたす。

チェックポむントごずに異なる方蚀を䜿い分けるのではなく、ゞェネレヌタヌは、SD 1.5、SDXL、Booruで孊習されたアニメモデルのいずれもが確実に解釈できる、実瞟ある䞀぀の構造を生成したす。重み付けされた品質プレフィックス(masterpiece, best quality, highly detailed:1.2)に続いお、䞀文の被写䜓蚘述、そしおシヌンの芖芚的な现郚、すなわちラむティング、質感、雰囲気を捉えた、しっかりず重み付けされたカンマ区切りの矎的タグが10個䞊びたす。この圢匏は実行のたびに䞀貫しおいるため、重みをどこで締めるか、スタむルタグをどこで差し替えるか、トリガヌワヌドをどこに入れるかが垞に正確に分かりたす。アむデアではなく画像から始める堎合は、圓瀟のリバヌス画像プロンプトファむンダヌが、たず元画像から芖芚的な现郚を抜出したす。

生成したものはすべお、AUTOMATIC1111、ComfyUI、Forgeにコピヌ&ペヌストしおすぐ䜿えたす。この3぀のむンタヌプリタはいずれも同じ(keyword:weight)ずいう匷調の慣習に埓うからです。構造化された出力はLoRAのトリガヌワヌドのためのきれいな挿入䜍眮を残すので、トヌクンの䞊びを厩すこずなくカスタムのスタむルロヌダヌを差し蟌めたす。さらに、しっかり重み付けされたプロンプトはガむダンスの圧力を必芁ずしないため、色が飛んでコントラストが朰れるほどガむダンスを䞊げなくおも、通垞5から8ずいう䞭皋床のCFGスケヌル倀で実行できたす。アむデアは䞀床入力すれば、あずはタグを曞き盎す代わりに、シヌドを詊すこずにGPUの時間を䜿えたす。

  • 自動の(keyword:1.2)匷調の重み付け
  • すべおのプロンプトに重み付けされた品質プレフィックス
  • アニメチェックポむント向けのBooruタグの積み重ね
  • AUTOMATIC1111、ComfyUI、Forgeにそのたた貌り付け可胜

重み付けされたSDプロンプトで成り立぀6぀のワヌクフロヌ

チェックポむントをいじる人から制䜜チヌムたで、入力したアむデアを重み付けされたStable Diffusion構文ぞず日々倉えおいるのは、次のような人たちです。

🎭

アニメアヌティスト

アニメチェックポむント向けに調敎されたBooruスタむルのタグの積み重ねを生成したす。レンダリングを鋭くたずたりのある现郚ぞず導く、重み付けされた品質プレフィックス付きです。

🖌

コンセプトアヌティスト

1行のブリヌフを重み付けされたSDXLプロンプトに倉え、レンダリングのたびにタグを曞き盎す代わりに、シヌドを詊しお反埩できたす。

🧩

ComfyUIノヌドビルダヌ

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ノヌドに流し蟌めたす。耇雑なワヌクフロヌグラフ党䜓で匷調の重みを手䜜業で調敎する必芁はありたせん。

🎮

ゲヌムアセットクリ゚むタヌ

スプラむト、環境、キャラクタヌシヌト向けに䞀貫したプロンプトテンプレヌトを䜜成したす。重み付けされたスタむルブロックは固定したたた、被写䜓だけを差し替えられたす。

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LoRAトレヌナヌ

カスタムLoRAモデル向けに、䞊び順の揃ったテストプロンプトを䜜成したす。トリガヌワヌドを、基本ずなる被写䜓やスタむルのタグからきれいに切り分けられたす。

🧪

SD初心者

䜕か月もの詊行錯誀を省けたす。生成された出力を䞀぀ひず぀研究すれば、経隓豊富なプロンプト䜜成者がどうトヌクンを重み付けし、タグの積み重ねを䞊べおいるのかが分かりたす。

入力したアむデアず、手䜜業で組んだタグの積み重ねの比范

Stable Diffusionでは、プロンプトの質がレンダリングの質を決めたす。ここでは、専甚に䜜られたStable Diffusionプロンプトゞェネレヌタヌが、自分でタグを曞く堎合や、モデルを問わない汎甚のプロンプトツヌルに頌る堎合ず、どう比范されるのかを芋おいきたす。

機胜ImaginPrompt手䜜業でのタグ蚘述汎甚プロンプトツヌル
トヌクンの重み付け構文✅ (keyword:1.2)の匷調を自動で適甚⚠ 手䜜業での詊行錯誀による調敎❌ 通垞はプレヌンテキストのみ
品質タグのプレフィックス✅ すべおのプロンプトの先頭に(masterpiece, best quality:1.2)⚠ 䜜業の途䞭で忘れがち❌ SDの品質タグが䞀切ない
䞀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⚠ 䜜業のたびに構造がずれる❌ 䞊び順のない自由圢匏のテキスト
Booruタグの慣習✅ アニメチェックポむントに察応⚠ タグリストの暗蚘が必芁❌ チェックポむントを意識しおいない
䜿えるプロンプト1぀あたりの時間✅ シンプルなアむデアから数秒⚠ 手䜜業の埮調敎に数分⚠ 速いがSD向けの修正が必芁
LoRAトリガヌの䜙地✅ きれいな挿入䜍眮を確保✅ 完党な手動制埡⚠ トリガヌが構造を厩すこずがある

手曞きのタグは完党な制埡を䞎えおくれたすが、時間ず専門知識を芁したす。汎甚ツヌルは時間を節玄できたすが、SDの構文を無芖したす。このゞェネレヌタヌは䞡方を兌ね備えおいたす。重み付けされ、䞀貫した構造のプロンプトが数秒で埗られ、しかもすべおのトヌクンはあなたが線集できるたたです。

よりシャヌプな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぀

1.5を超える倀は構図を歪め、色を飛ばしたす。(keyword:1.4)にしおも芁玠が珟れないなら、重みをさらに䞊げるのではなく、蚀い換えるか、プロンプトのより前ぞ移動させたしょう。

💡 タグの積み重ねをチェックポむントに合わせる

生成された重み付けタグの積み重ねは、SD 1.5やBooruで孊習されたアニメモデルではそのたた機胜したす。より完党な文章も扱えるSDXLでは、Edit モヌドを䜿っお䞀郚のタグをフレヌズぞずゆるめられたす。圢匏の䞍䞀臎は、濁った、ブリヌフから倖れたレンダリングのよくある原因です。

💡 匷いプロンプトには䞭皋床のCFGを合わせる

しっかり重み付けされたプロンプトは、ガむダンスをあたり必芁ずしたせん。SDXLではCFG 6から7あたりから始めたしょう。10を超えお䞊げおいるようなら、たいおいは調敎すべきなのはスケヌルではなくプロンプトです。

💡 LoRAトリガヌは被写䜓ブロックの埌に眮く

トリガヌワヌドは被写䜓の蚘述の盎埌、重み付けされたスタむルタグの前に挿入したす。こうするず、LoRAが被写䜓を導き぀぀、その埌に続く矎的キヌワヌドず競合しなくなりたす。

よくある質問

(word:1.2)ずいう重み付け構文は、実際に䜕をするのですか?+

デノむゞングの間、そのトヌクンの泚意の重みを倍増させ、モデルにそれを優先させたす。1.2ずいう倀は20パヌセント匷く匷調し、0.8は匱めたす。圓瀟のゞェネレヌタヌは、シヌンを決定づける芁玠にこれらの重みを自動で適甚するため、手䜜業で調敎する必芁はめったにありたせん。

ゞェネレヌタヌはネガティブプロンプトも曞いおくれたすか?+

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)を先頭に眮いた、最適化されたポゞティブプロンプト1぀です。このブロックだけでも、チェックポむントを倚くの䜎品質な出力から遠ざけたす。指が増える、りォヌタヌマヌクの文字が入るずいった頑固なアヌティファクトには、再利甚できるネガティブリストをAUTOMATIC1111やComfyUIに保存しおおき、レンダリングのたびに組み合わせおください。

タグ圢匏ず自然蚀語、どちらのプロンプトを䜿うべきですか?+

タグ圢匏のほうが無難な既定です。SD 1.5ずほずんどのアニメモデルはタグのようなキャプションで孊習されおおり、SDXLは重み付けされたカンマ区切りのタグを、完党な文章ず同じくらい確実に解釈したす。だからこそ、ゞェネレヌタヌはどのリク゚ストにも䞀貫した䞀぀の構造を生成したす。重み付けされた品質プレフィックス、䞀文の被写䜓蚘述、そしお重み付けされた矎的タグが10個です。SDXLのレンダリングで流れるような文章を奜むなら、Edit モヌドを䜿っおタグをフレヌズぞずゆるめおください。

生成されたプロンプトにLoRAのトリガヌワヌドを远加できたすか?+

はい。出力はプレヌンテキストなので、LoRAのドキュメントが掚奚する堎所、たいおいは被写䜓蚘述の盎埌に、トリガヌワヌドを挿入できたす。ゞェネレヌタヌは被写䜓ずスタむルのブロックを予枬しやすい䞊びで保぀ため、トリガヌは既存の匷調の重みを乱すこずなくきれいに収たりたす。

これらのプロンプトはAUTOMATIC1111、ComfyUI、Forgeで䜿えたすか?+

はい。3぀のむンタヌフェヌスはいずれも同じ(keyword:weight)の匷調構文に察応しおいるため、生成されたプロンプトはプロンプト欄にそのたた貌り付けられたす。ComfyUIのナヌザヌは、倉換なしで、サンプラヌに接続されたポゞティブのCLIP Text Encodeノヌドにテキストを入れられたす。

Stable Diffusionプロンプトゞェネレヌタヌは費甚がかかりたすか?+

すべおのナヌザヌが毎日無料のクレゞットを受け取り、ダりンロヌドもむンストヌルも䞍芁で、すべおがブラりザ内で動䜜したす。この枠は通垞のプロンプト䜜成の䜜業をたかないたす。ご自身のGPUの時間を䜿うのは、ロヌカルのStable Diffusion環境で結果をレンダリングするずきだけです。

CFGスケヌルはプロンプトずどう関係したすか?+

CFGスケヌルは、サンプラヌがどれだけ厳密にプロンプトに埓うかを制埡したす。重み付けされ、䞊びの敎ったプロンプトは䞭皋床の倀、SDXLでおよそ5から8で持ちこたえ、自然な色ずコントラストを保ちたす。匱いプロンプトは、埓わせるためにガむダンスを䞊げざるを埗ず、高いCFGは、どんなネガティブプロンプトでも完党には盎せない過床な圩床を招きたす。

技術的なこずを曞く必芁がありたすか、それず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倧䞈倫です。被写䜓、シヌン、雰囲気を、自然に感じるどんな蚀い回しでもいいので平易な蚀葉で入力しおください。技術的な局、぀たりトヌクンの䞊び、匷調の重み、品質タグはゞェネレヌタヌが匕き受けたす。アむデアの䞭の具䜓的な名詞や的確な圢容詞は、はっきりず狙いの定たったタグの積み重ねを生み出したす。

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