Stable Diffusionで同じ顔になる問題を解決！多様な顔を生成するテクニックを解説！

Stable Diffusionで画像を生成していると、なぜかいつも同じような顔になる…と感じることがあると思います。

この現象は、モデルの特性やプロンプトの指定方法など、いくつかの要因が重なって起こります。

この記事では、同じ顔になる原因を解説し、多様な顔を生成するための基本的な対策から応用テクニックまで、具体的な方法を紹介します。

Stable Diffusionで毎回同じような顔が生成される主な原因

Stable Diffusionで生成される画像が同じような顔にってしまう場合、原因があります。

主に使用しているモデルの学習データ、プロンプトの具体性、そして生成条件を決定するシード値が関係しています。

これらの要素が組み合わさることで、意図せず同じ絵や似たような雰囲気の画像が出力されやすくなってしまうのです。

使用しているモデル（Checkpoint）の学習データが偏っている

生成される顔が似通う最も大きな原因は、使用しているモデルの学習データにあります。

特定の画風や顔立ちの画像を重点的に学習させて作られたモデルの場合、そのモデルが得意とする平均的な顔が出力されやすくなります。

特に、複数のモデルをマージして作られたものでは、それぞれの個性が薄まり、似たような結果になりがちです。

プロンプトの内容が抽象的で顔の特徴を捉えきれていない

プロンプトが「1girl」のような単純で抽象的なものだと、モデルが学習した中で最も標準的、あるいは平均的な顔を生成しようとします。

具体的な髪型、目の色、表情、人種といった詳細な指示が不足しているため、解釈できる範囲が狭まり、結果として毎回似たような顔立ちになってしまいます。

シード値（Seed）が固定されたままになっている

シード値とは、画像生成の初期ノイズを決定する数値です。

このシード値が同じであれば、他の条件（プロンプトやモデルなど）も同じ場合、何度生成しても全く同じ画像が出力されることがあります。

【初心者向け】まずは試したい！多様な顔を生成する基本的な対策

同じような顔の生成から脱却するために、まずは手軽に試せる基本的な対策から始めます。

シード値の変更やプロンプトに工夫を加えるだけで、生成結果に大きなバリエーションを出すことが可能です。

シード値を「-1」に設定してランダムな顔を生成する

シード値を「-1」に指定すると、生成ボタンを押すたびにランダムな数値を自動的に割り当てます。

プロンプトやモデル、サンプラーなどの他の設定が同一であっても、生成される結果には毎回新鮮な変化が生まれます。

多様なアイデアを次々と探りたい場面や、特定のプロンプトからどのようなバリエーションが生まれるのかを広く調査したい場合に使用しましょう。

髪型や目の色など顔のパーツに関する指示を具体的にする

髪型は「長さ＋スタイル＋前髪」の3点セット、目は「色＋形状＋質感」の3要素で指定すると、意図した顔立ちに近づきやすくなります。

プロンプトを詰め込みすぎると破綻しやすいため、特にこだわりたいパーツを3〜5要素に絞り、残りはモデルの自然な生成に任せるのがコツです。

別のモデル（Checkpoint）を導入して画風ごと変えてみる

同じプロンプトでもモデルを変えるだけで画風がガラリと変わるため、同じアニメ系でも方向性の異なるモデルを2〜3種類用意して同じプロンプトで比較生成するのがおすすめです。

モデルによってプロンプトの効きやすさや得意な表現が異なるため、CFG ScaleやSampling Stepsも微調整すると最適な結果に近づきます。

【応用編】AIっぽさを脱却し個性的な顔を作るテクニック

基本的な対策に慣れたら、次はより一歩進んだテクニックに挑戦してみましょう。

ここでは、表現の幅を広げるための応用テクニックをいくつか紹介します。

ワイルドカード機能でプロンプトを自動で変化させる

ワイルドカード機能とは、あらかじめ用意したリストの中からランダムに単語を選び、プロンプトに自動挿入する機能です。

毎回異なるプロンプトが生成され、顔のバリエーションが広がります。

ワイルドカードは、拡張機能のDynamic Prompts内の機能なので最初にインストールする必要があります。

ワイルドカードの使い方はこちらの記事で詳しく解説しています。

複数のLoRAを組み合わせて独自の画風や顔立ちを作り出す

異なる画風・顔立ちのLoRAを適用し、それぞれの重みを<lora:A:0.4>のように0.3〜0.7程度に抑えてブレンドすることで、どれか一つに寄りすぎない顔を生成できます。

ここでは、ドヤ顔系LoRA（doyagao_xl_v10）＋ライトアップ特化のLoRA（facelightup_xl_v20）の方向性の違うLoRAを掛け合わせて生成してみます。

ADetailerを使って顔の表情だけを修正する

ADetailerは、生成画像から自動的に顔領域だけを検出して再描画してくれる拡張機能です。

「ADetailer prompt」欄に表情を指定するプロンプト（例：smiling, open mouth, happyやserious face, closed mouthなど）を記入し、元のプロンプトとは独立して顔部分だけに適用させることで、体のポーズや背景・服装はそのままに表情だけを差し替えられます。

ADetailerの使い方はこちらの記事で詳しく紹介しています。

Stable Diffusionでオリジナルの表情をマスターしよう

Stable Diffusionで同じ顔ばかりが生成される問題は、シード値の固定、プロンプトの抽象度、モデルの特性といった複数の原因が考えられます。

これらの原因に対応しては、シード値をランダム化したり、プロンプトを具体的にしたり、別のモデルを試すことで、生成される顔に多様性を持たせることで対応しましょう。

また、LoRAやControlNetといった応用技術を駆使すれば、意図的に同じ顔を生成し、キャラクターの一貫性を保つことも可能です。

Stable Diffusionの人物画像生成において、ポーズを生成する際、非常に細かいディテールが求められます。

効率的にStable Diffusionで画像を生成するには、16GB以上のVRAMが搭載されたパソコンの利用がおすすめです。

しかし、高性能なパソコンの多くがが30万円以上と高額になります。

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Stable Diffusionが快適に使えるおすすめのパソコンやグラボに関しては下記の記事で紹介しています。