AIを使用して完璧な画像を作成したいけれども、プロンプトの使い方がわからないですか？

私たちは皆、AIアートの鍵はプロンプトにあることを知っています。MidjourneyやStable DiffusionのようなAIアートエンジンを使用して画像を生成する際、プロンプトを入力するための"/:"コマンドの使い方について戸惑うことがあるかもしれません。自分の頭にあるイメージをどのように説明すれば良いのか疑問に思うかもしれません。そこで、KNexusのプロンプトガイドがあなたのお手伝いになります。プロンプトの使い方の技術をマスターするお手伝いをします。もちろん、KNexus のAIクリエーションの世界に飛び込むことを強くおすすめします！[ホームページでのアーリーバードウェイトリストにサインアップすることを忘れずに👀]

さあ、一緒にこの学習の旅に出発しましょう！

効果的なプロンプトの構築には、より良い結果を得るためのいくつかの技術と戦略があります：

1. キーワードの選択：キーワードは画像生成において重要な役割を果たします。画像内に望む内容、スタイル、雰囲気に関連するキーワードを選択してください。具体性を求め、意図がモデルに理解されるように詳細な情報を提供してください。

2. 具体的なシーンの記述：より正確な画像生成結果を得るために、環境、背景、照明、時間帯を含む具体的なシーンの記述を提供してください。これらの詳細は、モデルがあなたの期待をより良く理解するのに役立ちます。

3. スタイルと外見の試行：特定のスタイルの好みがある場合、それをプロンプトに取り入れてください。特定のアーティスト、アートスタイル、絵画技法、写真フィルターを言及することで、モデルが望む外観をエミュレートするのに役立ちます。

4. キーワードの重みの調整：キーワードの重要性を調整することで、キーワードの重みを制御できます。特定のキーワードの重みを増やすと、関連するコンテンツを生成する傾向が高まります。例えば、キーワードの後ろにコロンと値を追加して重みを調整することができます（例：（キーワード：2.0））。重みを微調整することで、生成される画像内の特定の要素を増減させることができます。

5. ネガティブプロンプトの使用：特定のコンテンツや特徴を避けたい場合、ネガティブプロンプトを使用してそれらを除外することができます。ネガティブプロンプトには、避けたいオブジェクト、スタイル、属性が含まれ、モデルがそのようなコンテンツを生成しないように誘導します。

6. 反復と実験：画像生成は反復的で実験的なプロセスです。いくつかの画像を生成した後、それらがどれだけ期待に合っているかを評価し、必要に応じてプロンプトを微調整してください。異なる組み合わせ、順序、重みを試し、それらが画像の結果に与える影響を観察してみてください。

7. モデルの多様性の活用：生成プロセスの異なる温度値とサンプリングステップは、スタイル、詳細、多様性の異なる画像を生み出すことができます。温度とサンプリングステップを調整して、異なる画像のバリエーションを探索してみてください。

8. モデルの制限の理解：モデルは特定のオブジェクト、詳細、複雑なシーンを生成する際に制限を持つことがあります。モデルの制限を把握し、適切なプロンプトと調整を試してそれに対処してみてください。

9. 複数回の試行と最良の結果の選択：画像生成の確率的な性質により、同じプロンプトでも異なる結果が得られることがあります。複数回試行し、最も満足のいく結果を選択してください。

10. 継続的な学習と実践：プロンプトの構築は、継続的な学習と実践を必要とするスキルです。さまざまなプロンプトと技術を試してみることで、徐々にモデルの振る舞いと生成された画像の特徴に慣れていき、改善された結果が得られるようになるでしょう。

これらの技術が、より良い画像生成の成果を達成するのに役立つことを願っています。画像生成の取り組みが成功する!

良いプロンプトは詳細で、明確で、具体的であるべきです。

プロンプトのカテゴリは以下の通りです：

テーマ

メディア

スタイル

アーティストのスタイル

ウェブサイト

解像度

詳細

色彩

照明

次に、Stable Diffusion v1.5に基づいた各カテゴリのプロンプトについて説明します。これらの画像はSDXLを使用して生成され、DPM++ 2M Karrasサンプラーによる30ステップおよび画像サイズ1024*1024で生成されています。

テーマとは、イメージで見たい内容です。一般的な課題は、テーマの説明が具体的で、正確で、詳細でないことです。

例えば、オードリー・ヘプバーンの画像を生成したいとしましょう。エンジェルに対して不快なことは言いませんが、プロンプトが生成されるコンテンツにどのように影響を与えるかを示すために、以下のように書くかもしれません。

Audrey Hepburn

これでは想像の余地が大きすぎます。どのようなシーンを望んでいますか？画像の範囲をより正確に定義できる記述的な単語は何ですか？彼女はどの表情をしていますか？どこにいますか？何をしていますか？

拡散モデルの特性から、アイデアを関連付け、理由付け、拡散するためには与えられたコンテンツが必要です。したがって、私たちは正確に何を望んでいるのかを表現しなければなりません。

例として、より具体的で正確なプロンプトを提供しましょう。

Audrey Hepburn, lying on the bed, smiling, in black evening dress, knot, looking at the viewer, holding a cup of red wine in glass

メディウムとは、アートワークを作成するために使用される素材を指します。いくつかの例として、イラスト、油絵、3Dレンダリング、写真などがあります。メディウムは強力な影響を持ち、特定のプロンプトを使用することでスタイルが大きく変わることがあります。

プロンプトに oil painting「油絵」を追加してみましょう。

Audrey Hepburn, lying on the bed, smiling, in black evening dress, knot, looking at the viewer, holding a cup of red wine in glass, oil painting

望む効果が見られます！イメージは写真からデジタルペインティングに移行します。

スタイルとは、印象主義、シュルレアリスム、ポップアートなど、画像の芸術的なスタイルを指します。

プロンプトに oil painting, hyperrealistic, fantasy, impressionistic「ハイパーリアリスティック」「ファンタジー」「印象派」を追加してみましょう。

Audrey Hepburn, lying on the bed, smiling, in black evening dress, knot, looking at the viewer, holding a cup of red wine in glass, oil painting, hyperrealistic, fantasy, impressionistic

アーティストの名前は強力な修飾語です。特定のアーティストを参照してスタイルを調整することができます。また、複数のアーティストのスタイルを組み合わせることも一般的です。

Audrey Hepburn, lying on the bed, smiling, in black evening dress, knot, looking at the viewer, holding a cup of red wine in glass, oil painting, hyperrealistic, fantasy, impressionistic, created by Paul Cezanne

Artstationのようなグラフィックスウェブサイトはさまざまなタイプの画像を集めています。これらをプロンプトとして使用することで、画像はそのスタイルに近づく傾向があります。

プロンプトにartstationを追加してみましょう。

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解像度は、画像の明瞭さと詳細レベルを表します。非常に詳細でシャープな焦点のプロンプトを使用してみましょう。

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追加の詳細は、画像を修正する方法です。モダンな要素、素晴らしいドレス、居心地の良いテーマを追加して、画像の雰囲気を高めてみましょう。

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色彩のプロンプトを追加することで、画像全体の色調を制御できます。指定した色はトーンとして表示されるか、オブジェクトに現れることがあります。

プロンプト「暖色系」を使用して、画像に少し赤みを加えてみましょう。

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どんなカメラマンも、成功した画像を作成するためには照明が重要な要素であると言うでしょう。照明のプロンプトは画像の外観に大きな影響を与えます。シネマティックな照明と暗さをプロンプトに追加してみましょう。

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これらのプロンプトを使うことで、私たちのプロンプトはより正確で完全になります。

おそらく気づいたかもしれませんが、テーマにいくつかのプロンプトを追加することで、画像は既にかなり良いものになっています。拡散モデルのプロンプトを構築する際には、多くのプロンプトを使用して良い結果を得る必要はないことがよくあります。

ネガティブなプロンプトを使用することは、画像のスタイルを導くもう一つの良い方法ですが、望むものを含むのではなく、望まないものを含めます。それらは必ずしも物体である必要はありません。スタイルや望まない特徴（例: 醜い、歪んでいる）も含めることができます。

一般的なネガティブなプロンプトを使用してみましょう。

ugly, repetitive, poorly drawn hands, poorly drawn feet, poorly drawn faces, out of frame, extra limbs, distorted, deformed, body out of frame, anatomical errors, watermarks, signatures, cropped, low contrast, underexposed, overexposed, bad artwork, beginner, amateur, distorted faces, blurry, sketchy, grainy

ネガティブなプロンプトは、画像を際立たせ、平凡なものにならないように助けます。

プロンプトの構築は反復的なプロセスとして取り組むべきです。以前のセクションで見たように、テーマにわずかなプロンプトを追加するだけでも非常に良い画像が得られることがあります。

ネガティブなプロンプトを追加することは、プロンプトの構築の反復的なプロセスの一部です。これらのプロンプトは、避けるべきオブジェクトや体の部位（例: v1モデルが手の描画に苦労するため、"hands"で描かれた手を隠す）である場合があります。

特定のサンプリングステップで別のプロンプトに切り替えることで、プロンプトの重要性を変更できます。

以下の構文はKNexusに適用されます。

（この構文はKNexusに適用されます。）

構文（prompt: factor）を使用して、プロンプトの重みを調整できます。ファクターは、1未満の値は低い重みを示し、1より大きい値は高い重みを示します。

例えば、「犬」のプロンプトの重みを調整しましょう：

犬、パリの秋、魅力的、美しい、雰囲気、感覚、霧、煙、炎、煙突、雨、湿った、純粋、水たまり、溶ける、滴る、雪、小川、茂み、氷、橋、森、バラ、花、Stanley Artgerm Lau、Greg Rutkowski、Thomas Kindkade、Alphonse Mucha、Loish、Norman Rockwellによって作成されました。

「犬」の重みを増やすと、より多くの犬が生成される傾向があり、重みを減少させると、より少ない犬が生成される傾向があります。これはすべての画像に必ずしも当てはまるわけではありませんが、統計的には成り立ちます。

このテクニックはテーマのプロンプトやスタイル、照明などのすべてのカテゴリに適用できます。

（この構文はKNexusに適用されます。）

プロンプトの強度を調整する別の方法は、（）と[]を使用することです。 （prompt）はプロンプトの強度を1.1倍に増加させます。これは（prompt: 1.1）と同じです。 [prompt]は強度を0.9倍に減少させます。これは（prompt: 0.9）と同じです。

複数の括弧を使用することができます。代数のように...効果は乗算です。

（prompt）：1.1

（（prompt））：1.21

（（（prompt）））：1.33

同様に、複数の角括弧を使用すると次のような効果があります。

[prompt]：0.81

[[prompt]]：0.73

（この構文はKNexusに適用されます。）

2つのプロンプトをブレンドできます。正しい用語はプロンプトブレンディングです。プロンプトブレンディングの構文は次のとおりです。

[prompt1 : prompt2 : factor]

factorは、プロンプトがprompt1からprompt2に切り替わるタイミングを制御します。これは0から1の間の数値です。

例えば、以下のプロンプトを使用する場合：

[Angelina Jolie : Megan Fox : 0.5] oil painting portrait

[Angelina Jolie : Megan Fox : 0.1] oil painting portrait

[Angelina Jolie : Megan Fox : 0.75] oil painting portrait

30のサンプリングステップに対して。

これは、ステップ1から15までは、プロンプトが次のようになります：

oil painting portrait of Angelina Jolie

一方、ステップ16から30までは、プロンプトが次のように切り替わります：

oil painting portrait of Megan Fox

factorは、プロンプトの変更が発生するタイミングを決定します。これは、30ステップのうち15ステップ後の15ステップとなります（30ステップ×0.5 = 15ステップ）。

factorを変更すると、これらの2つのアクトレスを異なる程度でブレンドする効果があります。

プロンプトブレンディングの非常に重要なルールは、最初のプロンプトが全体の構成を決定するということです。初期の拡散ステップが全体の構成を決定します。後続のステップで詳細を洗練させます。

一般的な用途として、俳優や女優の特定の特徴を組み合わせて新しい顔を作成することがあります。例えば、[Sophie Marceau : Jennifer Connelly : 0.85] とすると、50のステップで両者の外見が融合します：

2つの名前を注意深く選び、factorを調整することで、希望の外見を正確に実現できます。

プロンプトブレンディングを使用することで、プロンプト対プロンプトのような効果を実現し、バリエーションを持つ非常に類似したペアの画像を生成できます。同じシードとプロンプトのようなパラメータで試してみましょう。プロンプト対プロンプトがどのように機能するかを確認してみましょう。

[Sophie Marceau : Jennifer Connelly : 0.85] holding an [pen:glass:0.1]

[Sophie Marceau : Jennifer Connelly : 0.85] holding an [pen:glass:0.9]

factorの注意深い調整が必要です。その仕組みはどのようなものでしょうか？その背後にある理論は、画像の全体的な構成が拡散プロセスの早い段階で設定されるということです。拡散が狭い空間に閉じ込められると、プロンプトを交換しても画像全体にはほとんど影響がありません。それはほんの一部を変えるだけです。

KNexusでは、プロンプトには最大1000文字まで対応しています。

キーワードが必ずしも有効とは限りません。単体のプロンプトとしてそれらを使用して効果を確認することができます。時にはモデルはチャールズ・ホワイトと彼のアートの違いを認識できないかもしれませんが、アンドリュー・ワイエスの絵画は認識できます。

Andrew Wyeth

Charles White

プロンプト構築を優れたものにするためには、拡散のように考える必要があります。その中核には、私たち人間が理にかなって良いと感じるピクセル値を生成するイメージサンプラーがあります。プロンプトなしでも使用することができ、無関係な画像を多数生成します。技術的な用語では、これを無条件または無導入の拡散と呼びます。

プロンプトは、拡散をガイドして意図に合致するサンプリング空間に導く方法です。前述したように、プロンプトは詳細で具体的である必要があります。これは、詳細なプロンプトがサンプリングを狭めるためです。例を見てみましょう。

Castle

Castle, with a blue sky background

Wide-angle view of a castle, with a blue sky background

詳細なプロンプトをテーマに追加することで、城に関するサンプリングを絞り込みます。最初の例では、城の任意の画像を要求します。次に、青い空の背景を持つ城のみを要求します。そして最後に、広角写真であることを指定します。

プロンプトで提供する具体的な詳細が増えれば増えるほど、画像の変更が少なくなります。

特定の属性間には強い連想があります。1つの属性を指定すると、別の属性が関連して出現する傾向があります。拡散モデルは、予想外の連想効果を持つ画像を生成します。

例えば、青い目を持つ女性の写真を生成したいとしましょう。

A young woman with blue eyes, highlights in her hair, sitting outside a restaurant, wearing white clothing, side lighting

もしもそれを黒い目に変えたらどうなるでしょうか？

A young woman with black eyes, highlights in her hair, sitting outside a restaurant, wearing white clothing, side lighting

茶色の目

プロンプトでは、人種は特定していません。しかし、青い目は主にヨーロッパ人に見られる特徴ですので、生成される画像は主に白人のものとなります。一方、黒い目は異なる人種間でより一般的ですので、より多様な人種のサンプルが表示されるでしょう。

ステレオタイプやバイアスはAIモデルにおいて重要なトピックです。

すべてのプロンプトには予期せぬ関連性があります。特に有名人の名前にはそうした関連性があります。一部の俳優や女優は、写真で特定のポーズを取ったり特定の服を着たりすることがあり、それがトレーニングデータに反映されます。考えてみれば、モデルのトレーニングは単なる関連性を通じた学習です。もし（トレーニングデータで）レオナルド・ディカプリオが常に誰かを指差しているような場面があれば、モデルは指とレオナルド・ディカプリオを関連づけるでしょう。

レオナルド・ディカプリオをプロンプトとして使用すると、彼の顔が表示されることを期待するかもしれません。しかし、テーマのポーズや服装も影響を及ぼします。この効果を研究するために、彼の名前だけをプロンプトとして使用してみることができます。

ポーズと服装は全体の構図の一部です。ポーズを含まずに彼の顔だけを表示したい場合は、後のサンプリングステップで彼のポーズを切り替えるために、プロンプトブレンディングを使用できます。

アーティストの名前は特に関連性の影響を受けやすいです。

digital painting of [Sophie Marceau : Jennifer Connelly : 0.85] by Alphonse Mucha

19世紀のチェコの画家、アルフォンス・ミュシャは、その名前が興味深い装飾に適しており、彼のスタイルがデジタルイラストと良く合うため、ポートレートのプロンプトでよく見られます。しかし、それは背景に円形やドーム状のパターンを残すことがよくあります。屋外環境では、それらは不自然に見えるかもしれません。

カスタムモデルを使用することは、特定のスタイルを実現する最も簡単な方法であり、これが拡散モデルのユニークな魅力です。

A young woman with brown eyes, highlights in her hair, sitting outside a restaurant, wearing white clothing, side lighting

In cetusMix_v4 model:

In Camelmix25D_v2 model:

モデルを使用する際には、プロンプトの意味が変わる可能性があることに注意する必要があります。特にスタイルに関しては、そのことが特に当てはまります。

画像の異なる領域に対して異なるプロンプトを指定することもできます。

例えば、画像の左側や右側にオブジェクトを配置することができます。

https://stable-diffusion-art.com/prompt-guide/

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AIを使用して完璧な画像を作成したいけれども、プロンプトの使い方がわからないですか？

私たちは皆、AIアートの鍵はプロンプトにあることを知っています。MidjourneyやStable DiffusionのようなAIアートエンジンを使用して画像を生成する際、プロンプトを入力するための"/:"コマンドの使い方について戸惑うことがあるかもしれません。自分の頭にあるイメージをどのように説明すれば良いのか疑問に思うかもしれません。そこで、KNexusのプロンプトガイドがあなたのお手伝いになります。プロンプトの使い方の技術をマスターするお手伝いをします。もちろん、KNexus のAIクリエーションの世界に飛び込むことを強くおすすめします！[ホームページでのアーリーバードウェイトリストにサインアップすることを忘れずに👀]

さあ、一緒にこの学習の旅に出発しましょう！

効果的なプロンプトの構築には、より良い結果を得るためのいくつかの技術と戦略があります：

1. キーワードの選択：キーワードは画像生成において重要な役割を果たします。画像内に望む内容、スタイル、雰囲気に関連するキーワードを選択してください。具体性を求め、意図がモデルに理解されるように詳細な情報を提供してください。

2. 具体的なシーンの記述：より正確な画像生成結果を得るために、環境、背景、照明、時間帯を含む具体的なシーンの記述を提供してください。これらの詳細は、モデルがあなたの期待をより良く理解するのに役立ちます。

3. スタイルと外見の試行：特定のスタイルの好みがある場合、それをプロンプトに取り入れてください。特定のアーティスト、アートスタイル、絵画技法、写真フィルターを言及することで、モデルが望む外観をエミュレートするのに役立ちます。

4. キーワードの重みの調整：キーワードの重要性を調整することで、キーワードの重みを制御できます。特定のキーワードの重みを増やすと、関連するコンテンツを生成する傾向が高まります。例えば、キーワードの後ろにコロンと値を追加して重みを調整することができます（例：（キーワード：2.0））。重みを微調整することで、生成される画像内の特定の要素を増減させることができます。

5. ネガティブプロンプトの使用：特定のコンテンツや特徴を避けたい場合、ネガティブプロンプトを使用してそれらを除外することができます。ネガティブプロンプトには、避けたいオブジェクト、スタイル、属性が含まれ、モデルがそのようなコンテンツを生成しないように誘導します。

6. 反復と実験：画像生成は反復的で実験的なプロセスです。いくつかの画像を生成した後、それらがどれだけ期待に合っているかを評価し、必要に応じてプロンプトを微調整してください。異なる組み合わせ、順序、重みを試し、それらが画像の結果に与える影響を観察してみてください。

7. モデルの多様性の活用：生成プロセスの異なる温度値とサンプリングステップは、スタイル、詳細、多様性の異なる画像を生み出すことができます。温度とサンプリングステップを調整して、異なる画像のバリエーションを探索してみてください。

8. モデルの制限の理解：モデルは特定のオブジェクト、詳細、複雑なシーンを生成する際に制限を持つことがあります。モデルの制限を把握し、適切なプロンプトと調整を試してそれに対処してみてください。

9. 複数回の試行と最良の結果の選択：画像生成の確率的な性質により、同じプロンプトでも異なる結果が得られることがあります。複数回試行し、最も満足のいく結果を選択してください。

10. 継続的な学習と実践：プロンプトの構築は、継続的な学習と実践を必要とするスキルです。さまざまなプロンプトと技術を試してみることで、徐々にモデルの振る舞いと生成された画像の特徴に慣れていき、改善された結果が得られるようになるでしょう。

これらの技術が、より良い画像生成の成果を達成するのに役立つことを願っています。画像生成の取り組みが成功する!

良いプロンプトは詳細で、明確で、具体的であるべきです。

プロンプトのカテゴリは以下の通りです：

テーマ

メディア

スタイル

アーティストのスタイル

ウェブサイト

解像度

詳細

色彩

照明

次に、Stable Diffusion v1.5に基づいた各カテゴリのプロンプトについて説明します。これらの画像はSDXLを使用して生成され、DPM++ 2M Karrasサンプラーによる30ステップおよび画像サイズ1024*1024で生成されています。

テーマとは、イメージで見たい内容です。一般的な課題は、テーマの説明が具体的で、正確で、詳細でないことです。

例えば、オードリー・ヘプバーンの画像を生成したいとしましょう。エンジェルに対して不快なことは言いませんが、プロンプトが生成されるコンテンツにどのように影響を与えるかを示すために、以下のように書くかもしれません。

Audrey Hepburn

これでは想像の余地が大きすぎます。どのようなシーンを望んでいますか？画像の範囲をより正確に定義できる記述的な単語は何ですか？彼女はどの表情をしていますか？どこにいますか？何をしていますか？

拡散モデルの特性から、アイデアを関連付け、理由付け、拡散するためには与えられたコンテンツが必要です。したがって、私たちは正確に何を望んでいるのかを表現しなければなりません。

例として、より具体的で正確なプロンプトを提供しましょう。

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メディウムとは、アートワークを作成するために使用される素材を指します。いくつかの例として、イラスト、油絵、3Dレンダリング、写真などがあります。メディウムは強力な影響を持ち、特定のプロンプトを使用することでスタイルが大きく変わることがあります。

プロンプトに oil painting「油絵」を追加してみましょう。

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望む効果が見られます！イメージは写真からデジタルペインティングに移行します。

スタイルとは、印象主義、シュルレアリスム、ポップアートなど、画像の芸術的なスタイルを指します。

プロンプトに oil painting, hyperrealistic, fantasy, impressionistic「ハイパーリアリスティック」「ファンタジー」「印象派」を追加してみましょう。

Audrey Hepburn, lying on the bed, smiling, in black evening dress, knot, looking at the viewer, holding a cup of red wine in glass, oil painting, hyperrealistic, fantasy, impressionistic

アーティストの名前は強力な修飾語です。特定のアーティストを参照してスタイルを調整することができます。また、複数のアーティストのスタイルを組み合わせることも一般的です。

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Artstationのようなグラフィックスウェブサイトはさまざまなタイプの画像を集めています。これらをプロンプトとして使用することで、画像はそのスタイルに近づく傾向があります。

プロンプトにartstationを追加してみましょう。

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解像度は、画像の明瞭さと詳細レベルを表します。非常に詳細でシャープな焦点のプロンプトを使用してみましょう。

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追加の詳細は、画像を修正する方法です。モダンな要素、素晴らしいドレス、居心地の良いテーマを追加して、画像の雰囲気を高めてみましょう。

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色彩のプロンプトを追加することで、画像全体の色調を制御できます。指定した色はトーンとして表示されるか、オブジェクトに現れることがあります。

プロンプト「暖色系」を使用して、画像に少し赤みを加えてみましょう。

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どんなカメラマンも、成功した画像を作成するためには照明が重要な要素であると言うでしょう。照明のプロンプトは画像の外観に大きな影響を与えます。シネマティックな照明と暗さをプロンプトに追加してみましょう。

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これらのプロンプトを使うことで、私たちのプロンプトはより正確で完全になります。

おそらく気づいたかもしれませんが、テーマにいくつかのプロンプトを追加することで、画像は既にかなり良いものになっています。拡散モデルのプロンプトを構築する際には、多くのプロンプトを使用して良い結果を得る必要はないことがよくあります。

ネガティブなプロンプトを使用することは、画像のスタイルを導くもう一つの良い方法ですが、望むものを含むのではなく、望まないものを含めます。それらは必ずしも物体である必要はありません。スタイルや望まない特徴（例: 醜い、歪んでいる）も含めることができます。

一般的なネガティブなプロンプトを使用してみましょう。

ugly, repetitive, poorly drawn hands, poorly drawn feet, poorly drawn faces, out of frame, extra limbs, distorted, deformed, body out of frame, anatomical errors, watermarks, signatures, cropped, low contrast, underexposed, overexposed, bad artwork, beginner, amateur, distorted faces, blurry, sketchy, grainy

ネガティブなプロンプトは、画像を際立たせ、平凡なものにならないように助けます。

プロンプトの構築は反復的なプロセスとして取り組むべきです。以前のセクションで見たように、テーマにわずかなプロンプトを追加するだけでも非常に良い画像が得られることがあります。

ネガティブなプロンプトを追加することは、プロンプトの構築の反復的なプロセスの一部です。これらのプロンプトは、避けるべきオブジェクトや体の部位（例: v1モデルが手の描画に苦労するため、"hands"で描かれた手を隠す）である場合があります。

特定のサンプリングステップで別のプロンプトに切り替えることで、プロンプトの重要性を変更できます。

以下の構文はKNexusに適用されます。

（この構文はKNexusに適用されます。）

構文（prompt: factor）を使用して、プロンプトの重みを調整できます。ファクターは、1未満の値は低い重みを示し、1より大きい値は高い重みを示します。

例えば、「犬」のプロンプトの重みを調整しましょう：

犬、パリの秋、魅力的、美しい、雰囲気、感覚、霧、煙、炎、煙突、雨、湿った、純粋、水たまり、溶ける、滴る、雪、小川、茂み、氷、橋、森、バラ、花、Stanley Artgerm Lau、Greg Rutkowski、Thomas Kindkade、Alphonse Mucha、Loish、Norman Rockwellによって作成されました。

「犬」の重みを増やすと、より多くの犬が生成される傾向があり、重みを減少させると、より少ない犬が生成される傾向があります。これはすべての画像に必ずしも当てはまるわけではありませんが、統計的には成り立ちます。

このテクニックはテーマのプロンプトやスタイル、照明などのすべてのカテゴリに適用できます。

（この構文はKNexusに適用されます。）

プロンプトの強度を調整する別の方法は、（）と[]を使用することです。 （prompt）はプロンプトの強度を1.1倍に増加させます。これは（prompt: 1.1）と同じです。 [prompt]は強度を0.9倍に減少させます。これは（prompt: 0.9）と同じです。

複数の括弧を使用することができます。代数のように...効果は乗算です。

（prompt）：1.1

（（prompt））：1.21

（（（prompt）））：1.33

同様に、複数の角括弧を使用すると次のような効果があります。

[prompt]：0.81

[[prompt]]：0.73

（この構文はKNexusに適用されます。）

2つのプロンプトをブレンドできます。正しい用語はプロンプトブレンディングです。プロンプトブレンディングの構文は次のとおりです。

[prompt1 : prompt2 : factor]

factorは、プロンプトがprompt1からprompt2に切り替わるタイミングを制御します。これは0から1の間の数値です。

例えば、以下のプロンプトを使用する場合：

[Angelina Jolie : Megan Fox : 0.5] oil painting portrait

[Angelina Jolie : Megan Fox : 0.1] oil painting portrait

[Angelina Jolie : Megan Fox : 0.75] oil painting portrait

30のサンプリングステップに対して。

これは、ステップ1から15までは、プロンプトが次のようになります：

oil painting portrait of Angelina Jolie

一方、ステップ16から30までは、プロンプトが次のように切り替わります：

oil painting portrait of Megan Fox

factorは、プロンプトの変更が発生するタイミングを決定します。これは、30ステップのうち15ステップ後の15ステップとなります（30ステップ×0.5 = 15ステップ）。

factorを変更すると、これらの2つのアクトレスを異なる程度でブレンドする効果があります。

プロンプトブレンディングの非常に重要なルールは、最初のプロンプトが全体の構成を決定するということです。初期の拡散ステップが全体の構成を決定します。後続のステップで詳細を洗練させます。

一般的な用途として、俳優や女優の特定の特徴を組み合わせて新しい顔を作成することがあります。例えば、[Sophie Marceau : Jennifer Connelly : 0.85] とすると、50のステップで両者の外見が融合します：

2つの名前を注意深く選び、factorを調整することで、希望の外見を正確に実現できます。

プロンプトブレンディングを使用することで、プロンプト対プロンプトのような効果を実現し、バリエーションを持つ非常に類似したペアの画像を生成できます。同じシードとプロンプトのようなパラメータで試してみましょう。プロンプト対プロンプトがどのように機能するかを確認してみましょう。

[Sophie Marceau : Jennifer Connelly : 0.85] holding an [pen:glass:0.1]

[Sophie Marceau : Jennifer Connelly : 0.85] holding an [pen:glass:0.9]

factorの注意深い調整が必要です。その仕組みはどのようなものでしょうか？その背後にある理論は、画像の全体的な構成が拡散プロセスの早い段階で設定されるということです。拡散が狭い空間に閉じ込められると、プロンプトを交換しても画像全体にはほとんど影響がありません。それはほんの一部を変えるだけです。

KNexusでは、プロンプトには最大1000文字まで対応しています。

キーワードが必ずしも有効とは限りません。単体のプロンプトとしてそれらを使用して効果を確認することができます。時にはモデルはチャールズ・ホワイトと彼のアートの違いを認識できないかもしれませんが、アンドリュー・ワイエスの絵画は認識できます。

Andrew Wyeth

Charles White

プロンプト構築を優れたものにするためには、拡散のように考える必要があります。その中核には、私たち人間が理にかなって良いと感じるピクセル値を生成するイメージサンプラーがあります。プロンプトなしでも使用することができ、無関係な画像を多数生成します。技術的な用語では、これを無条件または無導入の拡散と呼びます。

プロンプトは、拡散をガイドして意図に合致するサンプリング空間に導く方法です。前述したように、プロンプトは詳細で具体的である必要があります。これは、詳細なプロンプトがサンプリングを狭めるためです。例を見てみましょう。

Castle

Castle, with a blue sky background

Wide-angle view of a castle, with a blue sky background

詳細なプロンプトをテーマに追加することで、城に関するサンプリングを絞り込みます。最初の例では、城の任意の画像を要求します。次に、青い空の背景を持つ城のみを要求します。そして最後に、広角写真であることを指定します。

プロンプトで提供する具体的な詳細が増えれば増えるほど、画像の変更が少なくなります。

特定の属性間には強い連想があります。1つの属性を指定すると、別の属性が関連して出現する傾向があります。拡散モデルは、予想外の連想効果を持つ画像を生成します。

例えば、青い目を持つ女性の写真を生成したいとしましょう。

A young woman with blue eyes, highlights in her hair, sitting outside a restaurant, wearing white clothing, side lighting

もしもそれを黒い目に変えたらどうなるでしょうか？

A young woman with black eyes, highlights in her hair, sitting outside a restaurant, wearing white clothing, side lighting

茶色の目

プロンプトでは、人種は特定していません。しかし、青い目は主にヨーロッパ人に見られる特徴ですので、生成される画像は主に白人のものとなります。一方、黒い目は異なる人種間でより一般的ですので、より多様な人種のサンプルが表示されるでしょう。

ステレオタイプやバイアスはAIモデルにおいて重要なトピックです。

すべてのプロンプトには予期せぬ関連性があります。特に有名人の名前にはそうした関連性があります。一部の俳優や女優は、写真で特定のポーズを取ったり特定の服を着たりすることがあり、それがトレーニングデータに反映されます。考えてみれば、モデルのトレーニングは単なる関連性を通じた学習です。もし（トレーニングデータで）レオナルド・ディカプリオが常に誰かを指差しているような場面があれば、モデルは指とレオナルド・ディカプリオを関連づけるでしょう。

レオナルド・ディカプリオをプロンプトとして使用すると、彼の顔が表示されることを期待するかもしれません。しかし、テーマのポーズや服装も影響を及ぼします。この効果を研究するために、彼の名前だけをプロンプトとして使用してみることができます。

ポーズと服装は全体の構図の一部です。ポーズを含まずに彼の顔だけを表示したい場合は、後のサンプリングステップで彼のポーズを切り替えるために、プロンプトブレンディングを使用できます。

アーティストの名前は特に関連性の影響を受けやすいです。

digital painting of [Sophie Marceau : Jennifer Connelly : 0.85] by Alphonse Mucha

19世紀のチェコの画家、アルフォンス・ミュシャは、その名前が興味深い装飾に適しており、彼のスタイルがデジタルイラストと良く合うため、ポートレートのプロンプトでよく見られます。しかし、それは背景に円形やドーム状のパターンを残すことがよくあります。屋外環境では、それらは不自然に見えるかもしれません。

カスタムモデルを使用することは、特定のスタイルを実現する最も簡単な方法であり、これが拡散モデルのユニークな魅力です。

A young woman with brown eyes, highlights in her hair, sitting outside a restaurant, wearing white clothing, side lighting

In cetusMix_v4 model:

In Camelmix25D_v2 model:

モデルを使用する際には、プロンプトの意味が変わる可能性があることに注意する必要があります。特にスタイルに関しては、そのことが特に当てはまります。

画像の異なる領域に対して異なるプロンプトを指定することもできます。

例えば、画像の左側や右側にオブジェクトを配置することができます。

https://stable-diffusion-art.com/prompt-guide/

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