02

背景プロンプトの組み立て

場所を選び、必要に応じて時間帯と光を加えます。場所に含まれる家具や風景の語も、そのまま出力します。

STEP 1

場所を1つ選ぶ

場所の語と、その場所を示す家具・風景を選びます。白背景など別の背景指定は入れ替えます。

STEP 2

時間帯を加える

morning、daytime、night から必要なものを1つ選びます。室内では照明の影響も確認します。

STEP 3

背景の見える範囲を確認する

顔のアップでは場所の特徴が入りにくくなります。人物と背景の大きさを見て、画角を調整します。

光の指定は追加候補です。夜と日光など、異なる時間帯を示す組み合わせが残っていないか確認してください。 品質・外見・服装の指定は共通プロンプトでも確認できます。

共通プロンプトを使う場合の入れ替え対象

目的と異なる指定を外し、選んだ背景の語に入れ替えてください。以下は背景を変える際に見直す指定例です。共通ベースに固定で含まれる語ではありません。普段使うプロンプトに残っていないか確認してください。

white backgroundsimple backgroundclose-upmorningdaytimenight

03

背景の組み合わせ例

ここからは掲載済みの組み合わせ作例です。短い指定を役割ごとに読むと、自分の画像に応用しやすくなります。

夕方の海辺の自作生成例

組み合わせ例 / 01

夕方の海辺

場所・時間帯・光を組み合わせた背景例です。

場所beach時間帯sunset光warm light海の様子gentle waves描写detailed scenery
beach, sunset, warm light, gentle waves, detailed scenery
夜の街中の自作生成例

組み合わせ例 / 02

夜の街中

街中・夜・照明を組み合わせた背景例です。

場所city street時間帯night照明neon lights反射reflections描写detailed background
city street, night, neon lights, reflections, detailed background

作例には上記の指定に加え、品質・キャラクター指定を使用しています。追加する指定に合わせて、競合する語を入れ替えてください。共通ベースは共通プロンプトの記事で確認できます。

04

背景が反映されないときの対処法

指定を増やす前に、共通プロンプトとの競合と画角を見直します。以下は調整案です。モデルやワークフローによって効果が変わるため、同じSeedで1つずつ試してください。

01白背景のままで場所が変わらない

white background や simple background が残っている場合は外し、目的の場所に入れ替えます。別の場所の語が重なっていないかも確認してください。

見直す指定の例white background, classroom, desks, blackboard
調整するならclassroom, desks, blackboard

背景の指定を追加する前に、元の背景を示す語を整理して1か所ずつ試します。

02人物が大きくて背景の特徴が見えない

顔のアップでは、家具や建物が入りきらない場合があります。上半身や全身など、場所を見せられる画角と比較します。

見直す指定の例cafe interior, face close-up
調整するならcafe interior, upper body

背景を主役にしたい場合はカメラアングル記事の「背景を広く写す」も候補です。作例の評価は「低」なので、結果を見ながら調整します。

03朝・昼・夜の指定が混ざる

時間帯は最初に1つ選びます。night と sunlight など、時間帯と光の語が矛盾していないかも確認します。

見直す指定の例night, daytime, sunlight
調整するならnight, moonlight

室内やネオンの多い街では、時間帯だけで明暗が決まるわけではありません。場所と光を分けて比較します。

04オフィスや城などの場所が出にくい

オフィスと城は作例の評価が「低」です。机・パソコン、塔・石壁など、その場所の手掛かりになる語を含めて確認します。

(office:1.1), desk, computer

競合する場所を減らしたうえで、必要なら場所の語だけを少し強調して試せます。1.1は試し始める値で、最適値ではありません。

比較するときのコツ

モデル・Seed・画像サイズを揃え、変更する指定は1つずつ。プロンプトの変更による効果を比較しやすくなります。同じSeedでも環境や処理が変われば完全一致しない場合があります。

05

生成設定と再現しやすさの評価基準

このページの画像は、サイト運営者がComfyUIで生成した作例です。共通ベースとして公開しているモデルと基本設定を、以下にまとめています。

モデル
WAI-illustrious-SDXL v17.0
縦長サイズ
width: 832 / height: 1216
横長サイズ
width: 1216 / height: 832
Steps
30
CFG
5
Sampler
euler
Scheduler
karras
アップスケール
1.5倍(縦長:1248 × 1824/横長:1824 × 1248)

共通設定の出典:使用モデル・生成設定。画像ごとのSeed・個別ワークフローは掲載していないため、同一画像の完全再現を保証する設定一式ではありません。

作例の共通ベース(Positive / Negative)を見る

既存の共通プロンプト記事に掲載している品質・外見・服装の指定です。下記は元のベース全文です。目的と競合する指定は、選んだ背景の語に入れ替えて使ってください。lazypos と lazyneg は別途導入するEmbeddingです。導入方法を見る ↗

Positive / 品質・キャラクター・服装
embedding:lazypos, (best quality), amazing quality, (highly detailed), ((masterpiece)), ((extremely detailed)), (high resolution), (8K), (beautiful), detailed skin texture, (high contrast), (detailed eye), blonde hair, long hair, straight hair, soft golden blonde, hair flowing down to waist, golden eyes, bangs, gentle expression, soft eyes, calm and serene face, petite body, small breasts, modest chest, slender figure, fully clothed, wearing casual clothes, modest clothing, simple blouse, skirt
Negative / 共通の除外指定
embedding:lazyneg, worst quality, bad quality, bad anatomy, low quality, sketch, greyscale, comic, monochrome, bad, noise, western, extra digits, watermark, logo, scan artifacts, shadow, shaded face, shade, backlighting, inset, arm support,extra arms, extra legs, extra limbs, multiple arms, multiple legs, duplicated limbs, extra hands, extra feet, detached limbs, floating limbs, fused limbs, malformed limbs, overlapping limbs, multiple bodies, duplicated body,

「再現しやすさ」は、今回の作例での目安です。

意図した背景を出力できるまでに生成した枚数をもとにしています。既存の作例と評価を使用しています。

高 1〜3枚目
比較的少ない生成で出力できた
中 4〜6枚目
何度か生成して出力できた
低 7枚目以降
出力まで試行を重ねた

一定回数の生成から算出した成功率ではありません。モデルや他の指定が変わると、再現のしやすさも変わります。各カードの使い方のヒントと調整案は、作例の評価とは別の補足です。画像のない指定には評価を付けていません。

よくある質問

場所と時間帯は組み合わせられますか?

場所の語に morning、daytime、night などを追加できます。夜と日光など、時間帯と光が競合していないかも確認してください。

朝・昼・夜に画像や評価がないのはなぜですか?

時間帯は場所の指定に追加するテキストとして掲載しています。場所の作例と区別し、時間帯だけの作例・再現しやすさの評価は付けていません。

同じプロンプトなら、作例と同じ画像になりますか?

同じ画像になるとは限りません。掲載している短い指定のほか、品質・キャラクター指定も使用しています。モデル、Seed、画像サイズ、追加ノードなどによって結果が変わるため、作例は指定を選ぶ参考として使ってください。

「再現しやすさ:高」なら必ず成功しますか?

必ず成功するという意味ではありません。このサイトの作例を生成したとき、意図する指定が反映されるまでに要した枚数の目安です。固定回数の試行から計算した成功率や、すべてのモデルに共通する評価ではありません。

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