AI画像生成におけるポジティブプロンプトとネガティブプロンプト完全ガイド【2025年最新版】

プロンプト

生成AIでエッチな画像を作る探求

本記事はAIで大枠を記載し、プロンプトなどは手動で調整しています。

AI画像生成において、作品の品質や構図を正しくコントロールするためには、「ポジティブプロンプト」と「ネガティブプロンプト」を理解し、適切に使い分けることが非常に重要です。本記事では、両方のプロンプトを一つの投稿に統合し、一般的に使用されるキーワード一覧と使い方をまとめています。


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ポジティブプロンプトとは?(指定したい要素を追加する)

ポジティブプロンプトは、「こういう絵にしたい」という要素を追加するための指示です。キャラクター、構図、ライティング、背景、画風などを伝える部分です。

ポジティブプロンプトの役割

  • 描きたい特徴やスタイルを積極的に指定できる
  • 品質や解像度の雰囲気を強化できる
  • 画風・質感・光の方向性など全体の雰囲気をコントロール

ポジティブプロンプト:品質ワード一覧

① 解像度・品質を向上させるキーワード

キーワード意味
high quality高品質を指定
masterpiece最高品質の描写を促す
ultra detailedディテール強化
4k / 8k高解像度風の質感強化
best qualityより高い品質補正を促す

② ライティングに関するキーワード

キーワード意味
soft lighting柔らかい光
dramatic lighting映画のような光
studio lightingスタジオ撮影風の照明
backlight背景側からの光源
rim light輪郭を縁取る光

③ カメラ・画角に関するキーワード

キーワード意味
close-up顔のアップ構図
wide angle広角構図
cinematic angle映画的カメラワーク
shallow depth of field背景ボケ強調

④ 画風・質感のキーワード

キーワード意味
photorealistic写真のような写実性
hyperrealistic極めてリアルな質感
vivid colors鮮やかな色彩
soft shading柔らかい陰影

ネガティブプロンプト:一般的な除外ワード一覧

ネガティブプロンプトは、画質の低下や歪みなど「避けたい要素」をまとめて指定しておくと安定しやすくなります。以下は汎用的に使える除外ワードの例です。

① 品質・ノイズに関する除外ワード

キーワード意味
worst quality低品質な描写の除外
normal quality低品質な描写の除外
low quality低品質な描写の除外
low resolution低解像度の画質を避ける
jpeg artifacts圧縮ノイズやブロックノイズの除外
blurryピンぼけ・ぼやけの防止
grainyザラザラとした粒状ノイズを除外
noisyノイズの多い画面を避ける
oversaturated色が強すぎる状態を抑える
overexposed白飛び・明るすぎる部分を抑制
underexposed暗すぎる・黒つぶれを抑制
washed outコントラストの低い眠い画を除外
color banding階調の段差(バンディング)を減らす
watermark透かし・ウォーターマークの除外
logoロゴの混入防止
text余計な文字の表示を抑制
cropped中途半端に切れた構図を避ける
out of frameフレームから外れた描写を避ける

② 形状崩れ・構図に関する除外ワード

キーワード意味
distorted全体的な歪みの除外
disfigured崩れた輪郭や顔の破綻を抑える
deformed極端な形状崩れを防ぐ
mutated不自然な変形・突然変異的な表現の除外
bad anatomy人体バランスの破綻を軽減
bad proportions比率の崩れた体型を避ける
extra limbs余分な手足の発生防止
extra fingers指の本数が多すぎる状態を除外
missing fingers指が欠けている状態を抑える
bad hands手の形状崩れ全般を避ける
long neck不自然に長い首の除外
long body体が引き伸ばされたような歪みを防ぐ
cloned face顔のコピー・複製表現を抑える
duplicate人物や物体が重複して現れるのを防ぐ
crossed eyes寄り目・視線のズレを抑制
asymmetrical eyes左右の目の位置ズレを抑える
out of focus被写体がピントから外れた状態を除外

ポジティブ+ネガティブを組み合わせたサンプル

CamelliaMIx_2.5D – V3 | Stable Diffusion 1.x Checkpoint | Civitai
use vae : vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors , orangemix.vae.pt V3 is closer to 3D than another version Face shape…

プロンプトによる表現の差を見るため、すべて同じモデルを使用しています。また、品質指定以外のPositiveプロンプトとNegativeプロンプトは同一です。

Positive

1girl, 19 y.o, cute, lingerie, upper body, in the room

Negative

worst quality, normal quality, low quality, lowres, jpeg artifacts, blurry, grainy, noisy, bad anatomy, bad hands, bad fingers, missing fingers, extra fingers, extra limbs, fused fingers, watermark, logo, signature, text

サンプル 0:スタイル指定なし

masterpieceだけ指定します。これが基準になります。

サンプル 1:写実系仕上げ

Positive

masterpiece, photorealistic, high quality, ultra detailed, soft lighting, 8k

サンプル 0と比較すると写実的になったかと思います。

サンプル 2:アニメ調

Positive

masterpiece, anime style, vivid colors, soft shading, clean lineart

コメントするまでもないですが、アニメ調になりました。

サンプル 3:映画風シネマティック

Positive

masterpiece, cinematic angle, hyperrealistic textures, dramatic lighting, high detail

実写系と傾向としては似ていますが、よりリアル感の強い描写になったかと思います。

ネガティブプロンプトに関してはキーワードを並べ立てるよりは、EasyNegativeなどのEmbeddingを用いたほうが安定すると思います。


注意点:プロンプト最適化のコツ

  • ポジティブとネガティブのバランスが重要
  • 多すぎるネガティブは逆に不安定になることもある
  • 品質ワードは同義語の入れすぎに注意
  • モデルによって効果は異なるため調整が必要

参考リンク

Stable Diffusion Prompt Book(英語)

まとめ

ポジティブプロンプトとネガティブプロンプトを正しく組み合わせることで、AI画像生成の品質を大きく向上させることができます。本記事を参考に調整を続ければ、より安定した高品質の作品が生成できるようになります。

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