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初心者・見る専に捧ぐ助言

使用したAI ChatGPT
初心者・見る専に捧ぐ金言と言うほど
でもありませんが、画像生成を初めたい方に
AIに指示を伝える『プロンプト』の
書き方についてのアドバイスです。


Stable Diffusion系
(Forge / A1111 / ComfyUI / Z-Image-Turbo)などAIに指示するプロンプトには主に
次の2種類があります。



① タグ型プロンプト(呪文型)

例:

masterpiece, best quality, 1girl, solo,
long black hair, blue eyes,
school uniform,
cinematic lighting,
looking at viewer,
upper body,
night city,
bokeh

これは「単語タグ」を並べてAIへ指示している形式。



タグ型の特徴

長所

* 細かく制御できる
* LoRAと相性が良い
* A1111 / Forge文化の中心
* 重み付けがしやすい

例:

(beautiful face:1.3)



((masterpiece))



短所

* 初心者には意味不明
* 文脈理解が弱い
* 「自然な絵」より「記号的な絵」になりやすい
* 最近のモデルでは逆に不利な場合もある



タグ型は「注文書」

AIに対して:

* 髪型
* 服
* 光
* 構図
* カメラ
* 表情

を箇条書きしてるイメージ。



② 自然言語プロンプト(文章型)

最近のFlux系、Z-Image-Turbo、
SD3系などで強い。
最近ではGPTimages2.0やGeminiなど。


例:

A beautiful young Japanese woman is standing in the rain at night, looking softly toward the viewer while neon city lights reflect on the wet street around her.

これは「文章」でAIに状況説明している。



自然言語の特徴

長所

* 人間が理解しやすい
* 空気感・物語性が強い
* 構図が自然
* 最近の高性能モデルと相性が良い
* ZIT、Gemini、GPTimages2.0で特に強い



短所

* 細かい制御が難しい
* LoRAトリガーが埋もれることがある
* 曖昧に書くと崩れる
* 長すぎると主題がボケる



自然言語は「映画監督の指示」

例えば:

雨の夜。
少女はネオン街に立ち尽くしている。
濡れた髪。
少し寂しそうな目。
道路には光が反射している。

みたいに「情景」を説明する。



大きな違い

タグ型

1girl, rain, night, city, wet hair

→ 「単語を認識」



自然言語

A lonely girl is standing in a rainy city at night with wet hair and neon reflections on the street.

→ 「意味を理解」



かなり簡単に言うと:


タグ型モデル

Danbooru文化。

1girl
blue eyes
school uniform

みたいな「タグ学習」。

アニメ系に強い。



自然言語モデル

LLM寄り。

文章全体の意味を見る。

だから:

* 感情
* 空気感
* ストーリー
* カメラ演出

が上手い。



Z-Image-Turbo、GPTimages2.0、Gemini
が自然言語向きな理由

ZITなどは:

* Flux系思想
* 文脈理解型
* 映画的構図
* 空気感重視

だから。。。

1girl, masterpiece, best quality

より、

A cinematic portrait of a young woman standing in soft rain at night...

のほうが強い。



でも実は「混ぜる」のが最強

最近の上級者はこれ。



「タグ + 自然言語」混合

最初

品質タグ

masterpiece, best quality



中央

自然言語で情景

A beautiful Japanese woman standing in neon rain...



最後に

カメラ・光タグや構図

cinematic lighting,
85mm lens,
bokeh,
depth of field



自然言語を書くコツ

5W1Hで考える

Who

誰が

A beautiful young Japanese woman



Where

どこで

in a rainy neon city



What

何をしてる

looking quietly toward the viewer



Mood

どんな雰囲気

melancholic and cinematic atmosphere



Camera

どう撮る

shot with an 85mm lens



ダメな自然言語例

beautiful girl cool awesome amazing masterpiece

これは意味が薄い。



良い自然言語例

A young woman stands alone in a quiet rainy street while neon reflections shimmer beneath her feet.

情景がある。



タグ型が強いケース

* アニメ
* キャラ固定
* LoRA大量
* exact pose
* exact costume
* ControlNet



自然言語が強いケース

* フォトリアル
* 映画風
* 雰囲気重視
* ZIT
* Flux
* SD3
* 構図演出
* GPTimages2.0
* Gemini



おすすめ練習法

最初は:

① まず情景を日本語で書く

例:

雨の夜にネオン街を歩く美女



② 英語自然文へ

A beautiful woman walking through a neon-lit street on a rainy night.



③ 最後にタグ追加

cinematic lighting, photorealistic, 85mm lens

いろいろと書いてしまいましたが、
使うAIによって書き方が変化する
だけ覚えたらいいかと思います。😁

最近はGPTimages2.0やGeminiの画像が
支流になりつつあるので、自然言語プロンプト
がいいかなぁ〜と個人的には思います。w
日本語を使えるAIが増えましたが、やはり
英語で指示する方が細かい指示が強く反映
されるイメージです。

呪文

入力なし

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ComfyUIで入力を切り替えるSwitch
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ComfyUIで入力を切り替えるSwitch

全体公開

ComfyUIのフローで処理を切り替える際に使用するノードにSwitchがあります。 複数の入力の内、1つを選択して次のノードへ送ります。 これにも色々な種類がありますので、使用目的に合わせて合ったものを使って下さい。 画像1にSwitchの例を揚げておきます。 画像2:Switchの使い方の前に知っておいて頂きたいノードがあります。 ・rgthree-comfy URL: https://github.com/rgthree/rgthree-comfy  Fast Groups Bypasser (rgthree) ノードを纏めるのにGroupと呼ばれる枠を使用しますが、そのGroup単位でノードをバイパスさせるノードです。 バイパス状態になるとそのノードは機能せず、データがスルーされます。 また、定数など固定型のデータを持っているノードや処理結果を出力するノードの場合は何も出さなくなります。 フローの中で処理をパスしたい際に良く使いますので、知っておいて下さい。 詳細は最後で。 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1.画像3~画像6は下記Switchを使った例です。 ・rgthree-comfy URL: https://github.com/rgthree/rgthree-comfy  Any Switch (rgthree) 入力に対し、any_01から順に有効なデータがある入力が優先されます。 画像4、画像5の様に3番目のデーターが有効でも1番目や2番目が優先されます。 出力のデーター型は、入力に合わせられます。 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- 2.画像7~画像9は下記Switchを使った例です。 ・ComfyUI Impact Pack URL: https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Pack  Switch (Any) 入力の切り替えを「select」に指定する番号で行うタイプのノードです。 入力端子は自動的に増える様になっています。 このノードは一度接続したノードを別のデータ型の接続に使用しないで下さい。 出力端子のデーター型がINTに固定されてINT型以外では使えなく成る場合があります。 使用したノードをコピーペーストしない様にして下さい。 ペーストした時点で何も接続していないのに入力端子が増えていきます。 おそらくバグです。 便利ですが癖が強いので、使用時には注意して下さい。 画像10~画僧13は、1と2を使った応用です。 特定のGroupをバイパスした時に、特定のデーターを使うイメージです。 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- 3.画像14~画像15は下記スイッチを使った例です。 ・ComfyUI標準ノード  スイッチ 入力の切り替えを「スイッチ」の「true(真)/false(偽)」で行うタイプのノードです。 切り替え値が2つしか無いので、入力は2つです。 画像16~画像17は、1と3を使った応用です。 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- 4.画像18~画像20は下記Switchを使った例です。 ・JPS Custom Nodes for ComfyUI URL: https://github.com/JPS-GER/ComfyUI_JPS-Nodes  Image Switch (JPS) 画像用のSwitchです。 入力の切り替えを「select」に指定する番号で行うタイプのノードです。 画像21~画像23は、1と4を使った応用です。 Switchの機能について簡単に説明しましたが、色々なタイプのSwitchが有りますので、それそれ確認して使って下さい。 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- おまけ Fast Groups Bypasser (rgthree) ノードについて。 このノードは配置した時点で、キャンバス上に存在する全てのGroupをチェックし、一覧で表示します。 しかし、実際に制御したいGroupは特定のGroupに限られますので、対象を絞る必要があります。 その際使用するのが、プロパティです(画像24) ノードを右クリックして表示されるコンテキストメニューから「プロパティ」をクリックすると設定メニューが表示されます。 指定に良く使う物だけ記述します。 matchColors:Groupに設定した色(画像25)を指定します、同じ色のGroupのみノードに表示されます。 matchTitle:Groupに設定したタイトルの部分一致でノードに表示されます。  ※matchColorsとmatchTitleをセットで使うと更に絞り込めます。 sort:ノード上のGroupの表示順を簡易的に指定できます(画像26)    position:Groupのキャンバス上の位置で順番が決まります。    alphanumeric:Groupタイトルの文字コード順で決まります。    custam alphbet:ComfyUIの「設定」内の「rgthree」の設定で設定した値に基づきソートされますが、設定のしかたが分かっていませんw toggleRestiction:有効に出来るGroupの最大値を設定できます(画像27)    default:基本の設定、全て有効にできます。    max one:最大で1つを有効にできます(全て無効にできます)。    always one:どれか1つを常に有効にできるハズですが…max oneと同様の動きをしています。          バグなのか、私の環境の影響なのかは分かりません。    複数のGroupの内1つだけ有効にしたい場合は、max one か always one に設定して下さい。

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