今回はStable Diffusionのリアル系モデルを使って画像を生成する際に有効なプロンプト(呪文)を紹介します。
リアル系のモデルでは人物の肌に関する描写など、アニメ調のイラストとは違ったプロンプトが必要になります。単体でも効果の高いキーワードを集めてみましたので、ぜひ活用してみてください。
アニメ調のイラスをを生成する際に役立つプロンプトは以下の記事で解説しています。

また、当ブログのStable Diffusionに関する記事を以下のページでまとめていますので、あわせてご覧ください。

Stable Diffusionとは
Stable Diffusion(ステーブル・ディフュージョン)は2022年8月に無償公開された描画AIです。ユーザーがテキストでキーワードを指定することで、それに応じた画像が自動生成される仕組みとなっています。
NVIDIAのGPUを搭載していれば、ユーザ自身でStable Diffusionをインストールし、ローカル環境で実行することも可能です。
(出典:wikipedia)
AUTOMATIC1111はStable Diffusionをブラウザから利用するためのWebアプリケーションです。AUTOMATIC1111を使用することで、プログラミングを一切必要とせずにStable Diffusionで画像生成を行うことが可能になります。
AUTOMATIC1111の公式リポジトリは以下となります。
ローカル環境
GPUを搭載したローカルPCでAUTOMATIC1111を使用する方法について、以下の記事で解説しています。

Google Colaboratory
Googleのクラウドコンピューティングサービス、Google ColaboratoryでAUTOMATIC1111を使用する方法については、以下の記事で解説しています。
2023年5月現在、Google Colaboratoryの利用規約が改訂され、Stable Diffusionなどの画像AIの利用が可能なのは有料のProプランのみとなりました。
無料プランでStable Diffusionを使用すると、アカウント停止等の措置が取られる可能性がありますのでご注意ください。(詳細はGoogle Colaboratoryの利用規約をご確認ください。

Paperspase
定額制で高性能GPUを利用できるクラウドコンピューティングサービス、PaperspaceでAUTOMATIC1111を使用する方法については、以下の記事で解説しています。

プロンプト(呪文)紹介
イラスト全体
イラスト全体のクオリティを向上させるプロンプトです。
((masterpiece:1.4, best quality)), ((masterpiece, best quality)), (photo realistic:1.4)

照明とレンダリングについてのプロンプトです。
professional lighting, physically-based rendering,

キャラクター(人物)
キャラクターの顔立ちを精細に描画するためのプロンプトです。
very cute, big eyes, extremely detailed eyes and face, eyes with beautiful details

日本人風のキャラクターを描きたい場合に使用するプロンプトです。
Japanese idle (Japanese actress),

キャラクターの体系に関するプロンプトです。細身のスレンダーな女性を描きたい時に有効です。
slender, thin legs,

ファンタジー映画に出てくるエルフのような耳を生成するプロンプトです。
elf ears, fantasy world elf ears

髪型
ツインテール風の髪型にしたい時に使えるプロンプトです。
very long hair, twintails,

髪型をショートヘアにしたい時に使えるプロンプトです。
short hair,


画角
上半身をアップで撮影したようなイラストを生成するのに有効なプロンプトです。
close-up, waist-up,

キャラクターの側面から横顔を写したような構図になります。
face in profile, Face seen from the side, side shot

後ろ姿を写したような構図になります。
Back view, Shot from behind, Full body shot from behind,

背景
街中の人混みの中で撮影しているようなイラストを生成したい場合に有効なプロンプトです。
crowd, crowded city,

ネガティブプロンプト
イラストから排除したい要素を定義します。
私が定型で使用しているネガティブプロンプトです。
Easy Negative (worst quality:2) (low quality:2) (normal quality:2) lowers normal quality ((monochrome)) ((grayscale)),skin spots,acnes,skin blemishes,age spot,ugly face,fat,missing fingers, extra fingers, extra arms,open chest,thick eyebrows, huge breasts, open chest
Stable Diffusionで使えるリアル系モデル
Stable Diffusionでは、同じプロンプトを使用しても、モデルによって大きく絵柄が変わります。ハイクオリティなリアル系イラストを生成できるマージモデルとLoRAを以下の記事で紹介していますので、あわせてご覧ください。

Stable Diffusionのローカル環境
Stable Diffusionを使用する際にGoogle ColaboratoryやWebサービスを利用されている方も多いかと思います。しかし、最近Google Colabの無料での使用範囲が大きく制限されたり、Webサービスでは月額費用がかかったりします。
欲しいイラストを生成するにはかなりの回数をトライする必要があるため、これらの制約に縛られることなく使用できるローカル環境を構築するのがおすすめです。
ローカルのPCに搭載するグラフィックボード
ローカルマシンで実行する上で重要になってくるのがグラフィックボードです。
Stable Diffusionでイラストを生成するために実行される推論処理を、グラフィックボード上のGPUを使って大幅に高速化することができます。
トライする回数が増えれば品質の高いイラストが生成される可能性が上がりますので、グラフィックボードは重要です。Stable Diffusionで使用するためのGPUは2022年に新たにNVIDIAから発売されたRTX4000シリーズのGPUとVRAM12GB以上のものがおすすめです。最近は半導体不足も一服したこともあり、新しい製品ながら価格が下がりつつあります。
エントリーモデルのGPU
予算を安く抑えたい方向けにはRTX4070を搭載したグラフィックボードがおすすめです。
予算に余裕がある方向け ミドル~ハイエンド
予算に余裕がある方向けにおすすめのRTX 4080、ビデオメモリ16GB以上搭載のモデルです。
大サイズの画像を高速に生成したい方向けのハイエンドGPU、RTX 4090 ビデオメモリ24GB搭載モデルです。
予算とパフォーマンスに合わせて選んでみてください。
画像生成AIについて学ぶ
動画学習プラットフォームUdemyでは、画像生成AIで高品質なイラストを生成する方法や、AIの内部で使われているアルゴリズムについて学べる講座が用意されています。
Udemyは講座単体で購入できるため安価で(セール時1500円くらいから購入できます)、PCが無くてもスマホでいつでもどこでも手軽に学習できます。
画像生成AIの使い方を学ぶ
Stable DiffusionやMidjourneyの使い方や活用方法を勉強したい方には、以下の講座がおすすめです。

画像生成AIの仕組みを学ぶ
画像生成AIの仕組みについて学びたい方には、以下の講座がおすすめです。
画像生成AIで使用される変分オートエンコーダやGANのアーキテクチャを理解することで、よりクオリティの高いイラストを生成することができます。

UdemyのStable Diffusionなど、AIアート関連の講座は海外のものも多いですが、ブラウザのリアルタイム翻訳機能を使うことで日本語字幕付きで視聴できます。
Udemyの海外講座の字幕を日本語化する方法
まとめ
今回はStable Diffusionのリアル系モデルを使って画像を生成する際に有効なプロンプト(呪文)を紹介してみました。今後もこちらの記事で有効なプロンプトを随時追加していく予定です。
また、以下の記事で効率的にPythonのプログラミングスキルを学べるプログラミングスクールの選び方について解説しています。最近ではほとんどのスクールがオンラインで授業を受けられるようになり、仕事をしながらでも自宅で自分のペースで学習できるようになりました。
スキルアップや副業にぜひ活用してみてください。

スクールではなく、自分でPythonを習得したい方には、いつでもどこでも学べる動画学習プラットフォームのUdemyがおすすめです。
講座単位で購入できるため、スクールに比べ非常に安価(セール時1200円程度~)に学ぶことができます。私も受講しているおすすめの講座を以下の記事でまとめていますので、ぜひ参考にしてみてください。

それでは、また次の記事でお会いしましょう。