反復と改良
生成画像の改良ワークフロー:1要素ずつ変更、ネガティブプロンプト、img2img、シードコントロール、プロのイテレーション手法。
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🔄 前回のおさらい: レッスン4では、三分割法、カメラアングル、被写界深度など構図テクニックを学びました。今回は、生成結果をプロ品質に磨き上げるイテレーションプロセスを学びます。
最初の生成は出発点
AI画像生成で最もよくある間違いは、1回目で完璧を求めること。プロのクリエイターは最初の生成を出発点として使い、体系的に改良を重ねます。
改良ワークフロー
ステップ1:広く始める
まず基本的なプロンプトで複数のバリエーションを生成。方向性を確認。
ステップ2:何を変えるか特定
生成結果を分析:ライティングが暗すぎる?構図が密すぎる?色が寒すぎる?具体的な問題を1つ特定。
ステップ3:1つずつ変更
1回の変更で1つの要素だけ変える。 ライティングを変えたら他は維持。効果を確認してから次へ。
ステップ4:バリエーション探索
気に入った方向が見つかったら、そのバリエーションを複数生成してベストを選択。
ネガティブプロンプト
画像に含めたくない要素を指定:
フォトリアリズム向け:
Negative: cartoon, illustration, painting, blurry,
low quality, distorted, watermark
イラスト向け:
Negative: photorealistic, photo, 3D render,
blurry, low resolution
ポートレート向け:
Negative: deformed, extra fingers, bad anatomy,
cropped, worst quality, watermark
✅ 確認クイズ: ネガティブプロンプトが特にStable Diffusionで重要な理由は?(Stable Diffusionはネガティブプロンプトを直接サポートし、生成プロセスから特定の要素を排除できる。よくある生成エラー「余分な指」「変形した目」をネガティブに指定すれば、品質が劇的に向上。Midjourneyでは–noパラメータで同様の機能を使用。)
シードコントロール
シード値はランダムノイズの初期状態を決定。同じシードで同じプロンプトなら、ほぼ同じ画像が再生成されます。
使い方:
- 気に入った画像のシードを記録
- プロンプトの1要素を変更+同じシード → 構図を維持しながら変更を適用
- シードの微調整 → 似ているが少し異なるバリエーション
img2imgの活用
テキストだけでは表現しにくい変更にはimg2imgが有効:
- スタイル変換: 写真をベースに油絵風に変換
- ディテール強化: 特定エリアのディテールを追加
- インペインティング: 画像の一部だけを再生成(背景は維持、被写体を変更)
デノイジング強度:
- 0.2-0.4:微調整(元画像に近い)
- 0.5-0.6:中程度の変更
- 0.7-0.9:大幅な変更(元画像はガイドのみ)
プロのワークフロー
- コンセプトフェーズ: 広いプロンプトで方向性を探索(5-10回生成)
- 改良フェーズ: ベストな方向を選び、1要素ずつ調整(10-20回生成)
- ポリッシュフェーズ: ネガティブプロンプト追加、品質修飾子強化、アップスケーリング
よくあるイテレーションの落とし穴
- プロンプトクリープ: 変更を重ねすぎてプロンプトが複雑化 → 定期的に整理
- 早すぎる放棄: 3-5回で諦める → 良い結果は通常10-20回の反復後
- ランダムな変更: 体系的でなくランダムに変える → 1つずつ変更の原則を守る
- 成功の忘却: 何が効いたかメモしない → 成功パターンを記録
まとめ
- 最初の生成は出発点——プロは10-20回のイテレーションで仕上げる
- 1回の変更で1つの要素だけ変える——何が効いているか分かる
- ネガティブプロンプトで不要な要素を排除——品質が劇的に向上
- シードコントロールで構図を維持しながら要素変更が可能
- img2imgはスタイル変換やディテール強化に最適——デノイジング強度で変更度を調整
次のレッスン
次は「プラットフォーム別テクニック」——DALL-E、Midjourney、Stable Diffusionそれぞれの固有パラメータと最適なプロンプティング手法を学びます。
理解度チェック
まず上のクイズを完了してください
レッスン完了!