モデルの生成例
このページのモデルによる実際の出力を、それを生んだプロンプトとあわせて掲載しています。プロンプトをコピーするか、モデルを開いて自分で実行できます。

Seedream 5 Lite規制なしテキストから画像
Detailed anime illustration of an adult samurai woman in her thirties with a scar across her cheek and a high ponytail, crimson kimono and katana, cherry blossoms swirling, dramatic dusk sky, sharp linework

Seedream 5 Pro規制なしテキストから画像
Fantasy character portrait of a battle-scarred elven ranger woman in her thirties with silver braided hair, leather armor with engraved bronze clasps, holding a longbow in a misty pine forest, volumetric morning light, highly detailed cinematic concept art

MiniMax H3 Image規制なしテキストから画像
Anime-style illustration of a tall adult woman in her thirties, a confident detective in a long coat and fedora standing under a streetlamp in a rainy noir city, 90s cel-shaded look

Qwen 3規制なしテキストから画像
Dark sorceress in her thirties with pale skin and long black hair, a crown of thorns and glowing purple runes on her hands, flowing velvet gown with a deep neckline, gothic cathedral ruins behind her, drifting fog, digital painting

Seedream 5 Flash規制なしテキストから画像
Comic book cover style illustration of a superheroine in her thirties in a dark blue suit and silver cape landing on a rooftop at night, dynamic pose, halftone shading, no text

Bria FIBO 1.5規制なしテキストから画像
Fantasy portrait of a desert nomad warrior woman in her thirties with an indigo veil draped over her hair and shoulders and her face uncovered, kohl-rimmed eyes, layered sand-colored robes and a curved dagger, dunes under two suns
まずシルエット、小さいサイズで判断する
最初は読み取りやすさです。キャラクターが成り立つのは、サムネイルの大きさで、影の中で、色も顔もなしに見分けられるときです。群衆の場面や小さなプレビューで残るのはそれだけです。顔は最後に加わり、最初に意味を失います。
形は細部より先に意味を運びますが、丸い形ととがった形で効き方は同じではありません。Cwiekらは、Philosophical Transactions of the Royal Society B(2022)で、9つの語族に属する25言語を話し、10種類の文字体系を使う917人の参加者にブーバ/キキのテストを行いました。結果は偏っていて、しかも役に立ちます。「bouba was reliably matched with the round shape in 22 out of 25 languages, whereas kiki was reliably matched to the spiky shape in only 11 out of 25 languages.」(ブーバは25言語中22言語で丸い形と確実に結びついたが、キキがとがった形と確実に結びついたのは25言語中11言語だけだった)。丸みはほぼどこでも柔らかく読まれ、とがりは弱いシグナルです。角ばったシルエットは思ったほど働いていないので、ポーズと衣装で補う必要があります。
だから形容詞ではなく形を書きます。量感がどこにあるか、全体を支配する一つの幾何学と、それを意図的に崩す箇所を一つ。安い下書きをいくつか作り、全画面ではなくサムネイルの大きさで判断しましょう。よくある失敗は顔で判断することです。平凡な体に印象的な顔を乗せると、大きく見れば通りますが、キャラクターが小さくなったり逆光になったりした瞬間に消えます。二つの下書きがサムネイルで同じに見えるなら、量感の描写があいまいです。形容詞ではなく名詞を変えましょう。
輪郭が決まったら、衣装と配色
衣装は最初のシルエットに重ねる二つ目のシルエットで、試すべきは輪郭が変わるかどうかです。フード、厚い襟、ケープ、斜めがけのバッグは読み取りを変えますが、シャツにプリントされた柄は変えません。輪郭を崩す要素を一つ選び、以降のすべてのプロンプトに入れ続けます。
配色は、まず明度、次に色相です。色を選ぶ前に、明・中・暗の領域の位置を決めます。悪い照明でも、印刷でも、小さなサイズでも持ちこたえるのは明度だからです。色相だけでは脆く、American Academy of Ophthalmologyは「an estimated one in ten males has some form of color deficiency」(男性の推定10人に1人に何らかの色覚特性がある)と述べ、それは多くの場合「between greens and reds, and occasionally blues」(緑と赤のあいだ、ときに青)だとしています。一人が緑、もう一人が赤を着ているから見分けられる登場人物たちは、見る人の一部にとって一人に見えてしまいます。配色は一覧ではなく関係として書きましょう。色の単語を並べると、実行のたびにフレーム内で配置し直されるからです。
ターンアラウンド
ターンアラウンドとは一つのデザインの正面、斜め前、横、背面のことで、デザインを他の人も使えるものにします。描写だけでは同じ人物は二度と得られないので、シートは頼むものではなく組み立てるものです。
進め方は逆向きです。正面図を描写から生成して一枚が決まったらファイルをアップロードし、添付したうえで同じキャラクターを新しい角度で頼みます。一回の実行で一つの角度、それぞれ直前の角度ではなく同じ元画像に固定します。つなげた瞬間に誤差が積み重なるからです。出力を次の入力につなぐとデザインが元から離れていく理由はキャラクターの一貫性を保つに、アップロードの手順は静止画から動画へにあります。
モデルが画像を読むかどうかはカタログのページで宣言され、リクエストに対して両方向に適用されるので、食い違いは間違った画像ではなく拒否として返ります。リクエストを書く前に確認しましょう。有効なサイズもモデルごとで、添付には追加料金がかかる場合があります。料金の仕組みは解像度と長さの選び方にあります。
デザインを固定する
デザインが固まるのは、描写をやめて画像を渡し始めた瞬間です。そこからシートは記憶ではなく入力ファイルになり、以降の画像はあごについての長い段落の代わりに同じアンカー画像を持ち、周りの言葉は動かしません。デザインが固まれば、Qwen 3 Proのような編集モデルがフレームからフレームへとそれを運びます。下書きから仕上げまでのループはAIアートの流れのページに、アニメ調で描くキャラクターには専用のAIエロアニメ・hentai生成のページがあります。
シートは自分のディスクに保存しておきます。シリーズ全体が頼るアンカーだからです。あとのフレームがずれたら、プロンプトを書き直すのではなくアンカーを替えます。ずれが示すのは、言葉ではなく手がかりの誤りです。このキャラクターが立つ場所はコンセプトアートで扱います。
フィルターがないことで、この作業の何が変わるか
キャラクター制作は一般向けのフィルターに頻繁に引っかかり、それもたいてい予想外の場所です。傷跡や四肢の欠損、衣装の下の解剖学的な下描き、鞘に収めずに握った武器、オカルトの装束。ここでは言葉は入力したとおりにモデルに届きます。書き換え機能をベンダー設定として持つモデルでもそれは切って送り、例外は独自の思考ステップを内蔵した一部の動画モデルだけです。実行の前にあるのは、言い回しを読むものではなく、内容に狙いを絞った狭い自動チェックがひとつだけです。フィルターなしのプロンプトの書き方は、禁止リストをかわすためではなく、言葉の精度を使いこなすためのガイドです。前後の下書きと仕上げはAIアートの流れで扱っています。アニメや漫画の作法で描くデザインの進め方は、AIエロアニメ・hentai生成のページが説明しています。
もう一つ変わるのは、失敗の理由が読めるようになることです。断られる言葉を探して言い回しをいじる必要がないので、うまくいかない一枚の原因は、描写が足りないかアンカーが弱いかのどちらかに絞れます。直すのは言葉の飾りではなく入力で、決まったフレームを渡し、変えたい一点だけを書きます。何が通り何が通らないかの全体はNSFW AI画像生成のルールのページにまとまっています。




