AI画像生成チュートリアルpublished on 2026-01-21T01:05:00+08:00
AI 画像生成の仕組み：拡散モデルを実務者向けに解く
AI 画像生成の仕組み：拡散モデルを実務者向けに解く
モデルの中身を知らなくても画像は作れますが、崩れたときの直し方は仕組みを理解している人の方が速いです。本稿は「プロンプトを書く人が知るべき最小限」に絞って解きます。
拡散モデルの 3 ステップ
- ノイズを加える：学習時に元画像を少しずつ劣化させる
- 復元を学ぶ：劣化画像を元に戻す方法を学習
- 純ノイズから生成：実行時、ランダムノイズを復元してゆき画像を作る
潜在空間という地図
モデルは画像を直接扱わず、圧縮された「潜在空間」で動きます。潜在空間は意味の近いものが近くに置かれるため、プロンプトの「近い語」を揃えると破綻が減ります。
ガイダンス尺度 (CFG)
プロンプトにどれだけ忠実かを決めるつまみです。低い（3〜5）＝自由、高い（9〜12）＝プロンプト忠実。人物や構図が破綻するときは 7〜8 に下げると改善します。
シードの意味
乱数の種。同じシード＋同じプロンプトで同じ結果。差分確認や、色調を安定させたいシリーズ制作で使います。
破綻したときの直し方
- 手が崩れる：ポーズ指定＋ネガティブ「extra fingers, fused hands」
- 全体がぼやける：CFG を下げる・ステップ数を 28〜32 に
- プロンプト無視：CFG を上げ、重要語を前半に置く
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