Stable Diffusion 入門: インストールとプロンプト基礎
一行要約
Stable Diffusion の導入と、品質を安定させる基本プロンプト／ネガティブプロンプトの要点をまとめる。
概要
- WebUI（AUTOMATIC1111）を前提に、環境構築→モデル配置→起動までの流れを整理
- 生成品質を底上げする「ベース呪文」と、破綻を減らすネガティブの定石を提示
- 実運用時のトラブル回避と、参考リソースを収載
なぜ重要か
- 手順が断片化しやすく、環境依存の差でつまずきやすい
- 最初の数枚の品質が上がると、反復改善が速く進む
- 安全な範囲で再現性あるワークフローを共有しやすくなる
詳細な説明
1. インストール（要点）
- Git 取得 → リポジトリ clone
- モデル(.ckpt/.safetensors)を models/Stable-diffusion/ へ配置（デフォルト名 model.safetensors でも可）
- Python 3.10 系で依存を自動導入、初回起動で WebUI が立ち上がる
- 参考: Stable Diffusionのインストール方法
2. 起動と基本設定
- WebUI 起動後、モデル選択と出力先を確認
- 解像度はモデルのネイティブ解像度から開始（例: 512x512 / 768x768）
- Highres fix は最初はオフ。必要時のみオンにして比較
3. プロンプト基礎
- Positive（例）
- masterpiece, best quality, detailed, 1girl, solo, illustration
- Negative（例）
- lowres, bad anatomy, bad hands, text, jpeg artifacts, watermark, blurry
- 重み付け
- (word:1.2) で強調、[word:0.8] で抑制
- 後方に書くほど影響が弱くなるため、重要語は前方へ
4. 手戻りを減らすチェック
- 1回あたりの変更は最小限にし、差分で効果を確認
- サンプラー/ステップは既定から開始し、崩れたらまず Negative を見直す
- 同一シードで比較し、良パターンの再現性を確保
よくある詰まりポイント
| 症状 | 原因 | 解決策 |
|---|---|---|
| 出力が真っ黒/真っ白 | VRAM 不足/設定破綻 | 解像度・バッチを下げる。—medvram オプション |
| 手が崩れる | プロンプト不足 | hand 指定や Negative を強化、アップスケール時の崩れを確認 |
| 画質が安定しない | 変更点が多すぎ | 1要素ずつ調整、シード固定で比較 |
参考資料
- WebUI: https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
- Danbooru タグ: https://danbooru.donmai.us/
- ガイド集: https://rentry.org/voldy