【初心者必見！】AIイラストのプロンプトの仕組みと構文をわかりやすく解説（Stable Diffusion）

この動画では、AIイラストのプロンプトの仕組みと構文について解説しています。プロンプトはAI画像生成の基本で、テキストを入力して画像を生成するためのものです。プロンプトはテキストエンコーダーでベクトルに変換され、画像と比較して類似度の高い要素をノイズ除去していくことで生成されます。プロンプトの順序は原理的には関係ないですが、ブレイクを使用することで処理単位を分けることができます。また、プロンプトの繰り返しやウェイトの設定、特殊構文、ネガティブプロンプト、エンベディングなど、プロンプトを効果的に使用する方法についても解説しています。これらの情報を理解することで、より良いAIイラストを生成することができるでしょう。

Takeaways

• 📝 プロンプトはAI画像生成の基本で、テキストを入力して画像を生成するためのもの。
• 🔍 プロンプトはテキストエンコーダーでベクトルに変換され、画像と比較して類似度を求められる。
• 🧩 プロンプトの順序は原理的には画像生成に影響しないが、ブレイクを使用することで処理順序を制御できる。
• 🔄 プロンプトの繰り返しやウェイトの設定で、特定の要素を強調し、画像に反映させやすくなります。
• 🚫 画像に類似する要素が複数あると、プロンプトが混ざり合ってしまう可能性がある。
• ➗ ブレイクを用いてプロンプトを分割することで、混ざり合いを防ぐことができる。
• 🔢 ウェイトは数字を用いて強調度を調整し、括弧を重ねることで効果を高める。
• 🔤 エンベディングはプロンプトを意味的にまとめ、機械学習で単語や文の意味を表現するベクトル空間に配置することを意味する。
• 🚫 ネガティブプロンプトは、特定の要素を画像から排除することができる。
• 📈 特殊構文を使用することで、プロンプトの強調度や排除を細かく制御できる。
• 🔧 プロンプトの理解を深めることで、より細かく調整し、望む画像を生成する能力が向上する。

Q & A

AIイラストのプロンプトとは何ですか？

AIイラストのプロンプトは、AIが画像を生成するためにテキストで入力する指示です。テキストをもとにAIは画像を生成するため、プロンプトはAI画像生成の基本的な要素です。

プロンプトを入力する際の順番は画像生成にどのように影響しますか？

原理的にはプロンプトの順番は画像生成に影響しないとされていますが、プロンプトを並べ替えることで処理の順番が変わり、出力される画像が変わる可能性があります。

ブレイクとは何ですか？また、どのようにプロンプトに活用されますか？

ブレイクはプロンプト内の処理単位を分けるための記号です。ブレイクを入れることで、プロンプトが混ざりにくくなり、より細かくコントロールすることができます。

プロンプトの繰り返しとは何ですか？また、どのような効果がありますか？

プロンプトの繰り返しは、同じ言葉を何度もプロンプトに使用することを指します。これにより、その言葉が画像に反映される確率が高くなります。

ウェイトとは何ですか？どのようにプロンプトに反映される可能性を高めることができますか？

ウェイトは、プロンプトの重要性をAIに示すための数値です。コロンの後に数字をつけることでウェイトを調整し、強調したい要素を1以上の数字で指定することができます。また、カッコを2回使うことで、その要素をさらに強調できます。

ネガティブプロンプトとは何ですか？どのように使いますか？

ネガティブプロンプトは、生成された画像から特定の要素を排除するプロンプトです。これにより、画像生成時にその要素が含まれないように制御することができます。

エンベディングとは何ですか？プロンプトの理解においてどのような役割を果たしますか？

エンベディングは、単語や文の意味を表現するベクトル空間に配置することを意味します。プロンプトをまとめたものと理解し、エンベディングを設定することで、プロンプトに規定のワードを記載することができます。

プロンプトを入力する際、トークンとは何ですか？どのように機能しますか？

トークンは、プロンプトを構成する要素を表す単位です。テキストを画像と比較し、類似度を計算する際に使用されます。トークンは、AIが画像を生成する過程で注目すべき箇所を決定する鍵となります。

プロンプトを入力する際の制限は何がありますか？

プロンプトを入力する際の主な制限はトークン数です。一般的に、プロンプトは75トークンまでに制限されています。トークン数が75を超えると、チャンクが増やされ、処理が分かれる可能性があります。

プロンプトが混ざりやすい状況とはどのようなものですか？

画像の中に類似する要素がある場合、プロンプトが混ざりやすい状況になります。これは、AIが画像とプロンプトの類似度を計算する際に、複数の要素が混ざってしまうためです。

プロンプトを効果的に使用するために、どのようなテクニックがありますか？

プロンプトを効果的に使用するためのテクニックには、ブレイクを使用した処理の分割、同じプロンプトの繰り返し、ウェイトの調整、特殊構文の活用、ネガティブプロンプトの使用、エンベディングの設定などがあります。

プロンプトの順番やブレイクの使い方によって生成される画像はどのように変わりますか？

プロンプトの順番やブレイクの使い方によって、AIが画像を生成する際の処理順序が変わり、生成される画像の内容や風格が変わることがあります。ブレイクを用いることで、プロンプトを細かく制御し、生成される画像の質を向上させることができます。

Outlines

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🎨 Understanding AI Prompt Mechanics

This paragraph explains the fundamental concept of prompts in AI image generation, focusing on Stable Diffusion. It discusses how prompts are used to create desired images through text input, which is then transformed into a comparable numerical value to guide the image generation process. The explanation covers the role of the text encoder (CLIP), the comparison between text and image vectors, and the iterative process of noise removal to refine the generated image based on the prompt's elements. The importance of tokens in determining the focus of the AI and the mechanics of breaking down prompts into chunks for clearer processing are also highlighted.

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🔍 The Impact of Prompt Order and Weights

This section delves into the intricacies of prompt ordering and the use of breaks to control the processing of prompts. It addresses the common misconception that the order of a prompt affects image generation and clarifies that while the principle suggests no impact, the actual output may vary due to processing sequence changes. The paragraph also explores the concept of prompt mixing and how breaks can reduce this by dividing the processing into separate chunks. The discussion on weights and the use of tokens to increase the prominence of certain prompt elements in image generation is included, along with the introduction of special syntax for adjusting weights and negative prompts for excluding elements.

10:03

📝 Advanced Prompt Techniques and Embeddings

The final paragraph summarizes the key points discussed in the video script. It touches on the technical aspects of comparing text and images, the use of breaks to segment prompts, and the tendency for prompts to mix when similar elements are present in the image. It also covers the effectiveness of repeating prompts or adjusting their weights to increase their impact on the generated image. The paragraph explains the use of brackets for adjusting weights and the concept of embeddings, which are essential for understanding the broader context of prompts. It concludes with an invitation for viewers to share any additional features they are interested in learning about and expresses anticipation for further questions and comments.

Keywords

💡プロンプト

プロンプトとは、AI画像生成において、テキストを入力することで生成したい画像の指示を与えるための文言です。プロンプトはAIに理解させ、画像生成の基礎となる要素です。ビデオでは、プロンプトの仕組みやその重要性について解説されており、プロンプトを通じてAIに具体的な指示を与え、望む画像を生成することができます。例えば、「かわいいエルフ耳の女の子」というプロンプトを入力すると、そのような特徴を持つ画像が生成されます。

💡ブレイク

ブレイクは、プロンプト内の区切りを表すために使用される記号で、処理の単位を分けることができます。プロンプトを分割することで、生成される画像の各要素が混ざり合わないように制御することができます。ビデオの例では、「緑のドレスと白いジャケットを着た赤い髪の少女」というプロンプトを分割し、より正確な画像生成を実現しました。

💡トークン

トークンは、プロンプト内の単語やフレーズを表す単位で、AIが画像生成時に参照する要素です。各トークンは、特定の画像の特徴や属性を表しており、プロンプトを通じてAIに伝えられます。ビデオでは、トークンがどのようにして画像生成に反映されるのかが説明されています。

💡ウェイト

ウェイトは、プロンプト内の要素の重要性をAIに指示するために使用される数値です。ウェイトを調整することで、特定のトークンや属性を強調したり、弱化したりすることができます。ビデオでは、ウェイトを使用して、生成される画像に特定の特性を与える方法が解説されています。

💡エンベディング

エンベディングは、プロンプトの文脈をAIが理解するために使用される技術です。エンベディングを使用することで、プロンプト全体を意味的に捉え、より正確な画像を生成することができます。ビデオでは、エンベディングがどのようにしてプロンプトを理解し、画像生成に反映されるのかが説明されています。

💡ルイージ

ルイージは、ビデオ内で用いられた比喩で、画像とテキストの類似度を比較するプロセスを表しています。ルイージドは、画像生成の過程で、テキストと画像がどれだけ一致しているかを示す指標です。ビデオでは、ルイージドがどのようにして画像生成に影響を与えるのかが解説されています。

💡ネガティブプロンプト

ネガティブプロンプトは、画像生成時にAIに避けるべき要素を指定するために使用される文言です。これにより、生成される画像から不要な特徴や属性を排除することができます。ビデオでは、ネガティブプロンプトがどのようにして画像生成から特定の要素を除外するかが説明されています。

💡ノイズ

ノイズとは、画像生成の初期段階で生成される画像の未確定な状態を指します。プロンプトを通じて、AIはノイズから画像を徐々に定着させ、最終的な完成形を作り上げます。ビデオでは、ノイズがどのようにして画像生成の過程に関与し、最終的な画像に影響を与えるのかが解説されています。

💡シード値

シード値は、ランダム性を持つ画像生成プロセスを再現可能にするために使用される値です。同じシード値を使用することで、同じ結果を繰り返し生成することができます。ビデオでは、シード値が画像生成の一貫性を保証する役割を果たしていることが説明されています。

💡エンコード

エンコードは、テキストを数値データに変換するプロセスです。AI画像生成では、エンコードによってテキストが画像と比較可能なベクトルに変換され、画像生成に用いられます。ビデオでは、テキストエンコーダーがプロンプトをどのようにしてベクトルに変換し、画像生成に反映させるのかが解説されています。

💡類似度

類似度は、テキストと生成される画像の一致度を示す指標です。プロンプト内の要素と生成される画像の要素がどれだけ一致しているかをAIが評価し、類似度が高いほど、その要素が画像に反映されます。ビデオでは、類似度がどのようにして画像生成の精度に影響を与えるのかが解説されています。

Highlights

プロンプトはAI画像生成の基本で、テキストを入力して画像を生成します。

プロンプトはクリップと呼ばれるテキストエンコーダーでベクトルに変換され、画像と比較可能に。

プロンプトの順序は原理的には画像生成に影響しないが、ブレイクを使用することで処理順序を変更できる。

プロンプトを繰り返すことで、その要素が画像に反映される確率が高まる。

ウェイトを使用して、特定のプロンプトの重要性を強調して画像に反映させることができます。

ネガティブプロンプトを使用すると、画像から特定の要素を排除することができます。

エンベディングを使用すると、プロンプトをより具体化して、特定のスタイルやテーマを生成することができます。

プロンプトのトークンは、WEBUIのプロンプトランの右上で確認できます。

プロンプトの75トークン制限により、チャンクが分割され、画像生成に影響を与えます。

ブレイクを入れることで、プロンプトが混ざりにくくなり、より明確な画像が生成されます。

画像に類似する要素がある場合、プロンプトが混ざりやすい傾向があります。

特殊構文を使用することで、プロンプトのウェイトを調整し、画像生成の制御を向上させることができます。

ルイージドは画像とテキストの類似度を比較し、ノイズを除去するプロセスです。

プロンプトの繰り返しとウェイトの設定は、画像生成の精度と詳細さを向上させます。

エンベディングは、プロンプトをより具体的なベクトル空間に埋め込むことで、生成画像のテーマやスタイルを定義します。

プロンプトの理解を深めることで、より高度なAIイラストを生成することができます。