【プロンプト解説】Stable Diffusionで化粧・メイクをした画像を生成する方法

「Stable Diffusionを使って思い通りの画像を生成したい…」「Stable Diffusionで化粧をした画像を生成できるの？」 そのように思う方々もいるのではないでしょうか。

実は、Stable Diffusionのプロンプトを工夫することで、化粧・メイクを指定して、思い通りの画像を生成することができます。

今回PROMPTYでは、Stable Diffusionで化粧・メイクをした画像を生成するプロンプトをご紹介します。

プロンプトテンプレート

今回の記事では、次のプロンプトテンプレートとして、化粧を指定するプロンプトを入力することで様々な画像を生成していきます。

プロンプト：

(masterpiece,best quality:1.4),(8k,raw photo,photo realistic:1.2),detailed skin,detailed face,{化粧・メイクに関する単語},1girl,Japanese,beautiful face,black bob hair,smile,head on

ネガティブプロンプト

(worst quality,low quality:2),(painting,sketch,flat color),monochrome,grayscale,ugly face,bad face,bad anatomy,deformed eyes,missing fingers,acnes,skin blemishes,nsfw,nude,nipples

その他の設定

モデル：Beautiful Realistic Asians v6

Sampling method：DPM++ 2M Karras
Sampling steps：20
Width：512
Height：512
Batch count：1
Batch size：1
CFG Scale：7
Seed：3354924093
Script：None

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①全体の化粧を指定するプロンプト

化粧の濃さや仕上がりなど、顔全体の化粧・メイクを指定するプロンプトは次の通りです。

生成した画像：

「no-makeup look（メイクなし）」と比較すると、ほかの5枚は目元や唇、頬などがメイクアップされた画像が生成されます。

化粧の濃さについてはnatural ＜ light ＜ heavyの順に濃くなっていることがわかります。

仕上げについても、「matte」「dewy」などある程度指定できるようです。

②眉の化粧・メイクを指定するプロンプト

プロンプト：

眉の太さ＋eyebrows

生成した画像：

眉の太さはno-makeup look＜thin＜ thickの順になりました。

③目元の化粧・メイクを指定するプロンプト

目やまつ毛まど、目元の化粧・メイクを指定するプロンプトは次の通りです。

生成した画像：

一見、大きな違いはないように思えますが、目元をアップするとプロンプトで指定した化粧がうまく反映できていることが分かります。

no-makeup lookと比較すると、まつ毛やアイシャドウは特に顕著に反映されています。

④頬の化粧・メイクを指定するプロンプト

頬の化粧・メイクを指定するプロンプトは次の通りです。

生成した画像：

cheekのみでは、ほかの画像とあまり違いはありませんでした。「bronzer」「highlighter」は照明や肌のタッチが変化しています。背景はプロンプトで特に指定していない為、「bronzer」背景にも影響してしまいました。

⑤唇の化粧・メイクを指定するプロンプト

口紅の色を指定するプロンプトは次の通りです。

プロンプト：

口紅の色＋lips

生成した画像：

色＋lipsをプロンプトに入力することで、指定した色の口紅で画像が生成されます。他の部分の化粧や照明も応じて変化します。

まとめ

今回PROMPTYでは、Stable Diffusionで化粧・メイクを指定した画像を生成するプロンプトを紹介しました。顔全体の化粧の質を指定するプロンプトや部分ごとの化粧について、実際に画像を生成して比較しました。

今回の例を参考に、Stable Diffusionで化粧・メイクを指定した画像生成にチャレンジしてみてはいかがでしょうか。

PROMPTYでは、他のStable Diffusionに関する記事も取り扱っているので、是非ご覧ください。

～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。