【プロンプト解説】Stable Diffusionで服装・装飾を指定した画像を作成する

Stable Diffusionでは画像を生成する際に、適切なプロンプトを入力することで、人物が着用している服装を指定することができます。

今回は、「Counterfeit-V2.5」を使用して、様々な服装を指定するためのプロンプトを紹介します。

Sampling method：Euler a
Sampling steps：20
Width：512
Height：512
Batch count：1
Batch size：1
CFG Scale：7
Seed：-1
Script：None

服装を指定するプロンプト

トップス・アウターなどのプロンプト

プロンプトテンプレート：

masterpiece,high quality,1 girl,blonde hair,green eyes,○○（着せたい服装のプロンプト）

ネガティブプロンプト：

(worst quality,low quality:1.3),zombie sketch,(bad anatomy,bad limb),nsfw

比較画像

問題なくトップスやアウター系の服装を出力することができました。

スカート・パンツなどのプロンプト

プロンプトテンプレート：

masterpiece,high quality,1 girl,blonde hair,green eyes,○○（着せたい服装のプロンプト）

ネガティブプロンプト：

(worst quality,low quality:1.3),zombie sketch,(bad anatomy,bad limb),nsfw

比較画像

問題なくスカートやパンツなどの服装を出力することができました。

コスチューム衣装のプロンプト

プロンプトテンプレート：

masterpiece,high quality,1 girl,blonde hair,green eyes,○○（着せたい服装のプロンプト）

ネガティブプロンプト：

(worst quality,low quality:1.3),zombie sketch,(bad anatomy,bad limb),nsfw

比較画像（一部抜粋）

問題なく様々な服装の画像を出力することができました。

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装飾品・帽子を指定するプロンプト

装飾品のプロンプト

プロンプトテンプレート：

masterpiece,high quality,1 girl,blonde hair,green eyes,○○（着せたい装飾品・帽子のプロンプト）

ネガティブプロンプト：

(worst quality,low quality:1.3),zombie sketch,(bad anatomy,bad limb),nsfw

比較画像（一部抜粋）

問題なく装飾品・帽子を身につけた女性が出力されました。

髪に関する複数のプロンプトを使用した画像例

1.Tシャツ,スカート,リボンをつけた人物

プロンプト：

masterpiece,high quality,1 girl,black hair,black eyes,(t-shirt,skirt,hair ribbon)

ネガティブプロンプト：

(worst quality,low quality:1.3),zombie sketch,(bad anatomy,bad limb),nsfw

生成画像：

問題なく上記の服装をした女性の画像を出力できました。

2.スーツ,帽子,サングラスをつけた人物

プロンプト：

masterpiece,high quality,1 girl,black hair,black eyes,(suit,hat,sunglasses:1.2)

ネガティブプロンプト：

(worst quality,low quality:1.3),zombie sketch,(bad anatomy,bad limb),nsfw

生成画像：

問題なく上記の服装をした女性の画像を出力できました。

3.メイド服,ピアス,ネックレス,チョーカーをつけた人物

プロンプト：

masterpiece,high quality,1 girl,blue hair,blue eyes,(maid,piercing,necklace,choker:1.1)

ネガティブプロンプト：

(worst quality,low quality:1.3),zombie sketch,(bad anatomy,bad limb),nsfw

生成画像：

問題なく上記の服装をした女性の画像を出力できました。

～Stable Diffusionで素早く画像生成するには～

Stable Diffusionの画像生成スピードや画像サイズは、グラフィックボード（GPU）の性能によって大きく変わります。

このため、より効率的かつ快適な画像生成を望むユーザーにとって、最適なグラフィックボードの選択が重要となります。

推論処理やLoRAなどの追加学習処理といった大量の計算を効率よく行うためには、12GB以上のVRAMを持つグラフィックボードを選ぶことを強くおすすめします。

2GBや4GBのVRAMを持つグラフィックボードでは、学習プロセスや高解像度の画像生成に支障が出る可能性が高いです。

コスパを重視する方は、RTX 3060を選ぶと良いでしょう。

このグラフィックボードを使えば、Stable Diffusionの画像生成機能を最大限に活用することが可能となります。