02

表情プロンプトの組み立て

基本の表情に、目・頬の指定と画角を組み合わせます。まず1つずつ加えて、同じ設定で変化を確認してください。

STEP 1

基本の表情を選ぶ

smile や serious expression など、最初は表情を1つ選びます。既存の表情指定は入れ替えます。

STEP 2

目や頬の指定を加える

blushing や teary eyes などを必要に応じて追加します。両目を閉じる指定とウインクは使い分けます。

STEP 3

顔が見える画角にする

上半身やクローズアップで目と口元を確認します。髪や手で顔が隠れていないかも見直します。

出力されるのは表情と画角の指定文です。普段の品質・外見・服装のプロンプトと組み合わせて使用してください。 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、選んだ表情の語に入れ替えてください。以下は共通ベースに含まれている指定です。

gentle expressionsoft eyescalm and serene face

03

表情の組み合わせ例

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。

明るい笑顔の自作生成例

組み合わせ例 / 01

明るい笑顔

複数の表情キーワードを組み合わせた例です。

表情big smile視線looking at viewer頬blush
big smile, looking at viewer, blush
涙をこらえる表情の自作生成例

組み合わせ例 / 02

涙をこらえる表情

真剣な表情と涙、視線を組み合わせた例です。

表情serious expression目teary eyes視線looking away
serious expression, teary eyes, looking away

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

表情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笑顔や穏やかな表情のまま変わらない

共通プロンプトに gentle expression、soft eyes、calm and serene face が入っています。別の表情を試すときは、これらを外して目的の表情に入れ替えます。

見直す指定の例gentle expression, angry expression
調整するならangry expression

まず表情を1つに絞って比較してください。LoRAや別の条件にも表情指定がある場合は、その影響も確認します。

02全身画像で目や口の変化が分かりにくい

顔が小さいと細部を確認しづらくなります。画角を上半身や顔のクローズアップに変えて、指定そのものが反映されているかを先に確認します。

見直す指定の例wink, full body
調整するならwink, face close-up

顔の拡大だけで形が正しくなるとは限りません。目と口元が見える構図で比較します。

03ウインクと両目を閉じる指定が混ざる

wink は片目、eyes closed は両目を閉じる指定として使い分けます。両方が入っているときは、目的に合わせて1つに絞って試します。

見直す指定の例wink, eyes closed
調整するならwink

surprised expression のように目を見開く表情を狙う場合も、閉じ目の指定をいったん外して確認します。

04細かな表情の指定が弱い

競合する指定と画角を見直してから、目的の語だけを少し強調する方法を試せます。以下は通常のComfyUIのCLIP Text Encodeで使う重みづけの例です。

(pouting:1.1), upper body

1.1は試し始める値で、最適値ではありません。モデルごとに結果が異なるため、同じSeedで1項目ずつ比較します。

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、選んだ表情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。

意図した表情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。

よくある質問

表情の英語はどこに入力しますか?

通常のSDXLワークフローでは、CLIP Text Encodeのポジティブ側に追加します。すでにある表情の指定を入れ替え、品質・キャラクター・服装の指定とカンマ区切りで組み合わせてください。

表情のキーワードは複数組み合わせられますか?

smile と blushing のように、表情と頬の状態は組み合わせられます。wink と eyes closed のように同じ部位への異なる指定は、まず1つに絞って試してください。

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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