これをやるには？なぜできない？画像生成Q&A集

こんにちは、スタジオ真榊です。こちらはFANBOXのコメント欄やDMで寄せられたご質問と解決法をまとめてご紹介するQ&A集です。

個々にお答えするだけでは情報が散逸してしまってもったいないので、ひとところにまとめておくことにしました。質問を頂いた方に関する情報は伏せた上で、できるだけコンパクトにお届けできればと思います。

せっかくお寄せいただいたご質問にはすべてお答えしたいところなのですが、記事執筆だけでも自由時間の大半を使ってしまっているので、目を通せていないDMがほとんどです。個別にご返信するよりも、よく頂く質問にはこちらのコーナーでまとめてご回答するのがスマートかと思いますので、ご了承いただければ幸いです。

今後もここに掲載すべきご質問があれば追記した日時とともに順次掲載していきますので、よろしくお願いします！ちなみに、ローカル環境整備のやり方に関するTIPSはこちらにまとめていますので、併せてご参照ください。

目次

Q１．別の版権キャラクターの衣装を着せたい

　　・danbooruから一括タグ取得する拡張機能

　　・衣装タグがない場合は？

Q２．男女の絡みでプロンプトが混じってしまう

　　・まず必要なタグを集める

　　・誰が誰に〇〇している？

　　・裸なのはどっち？

　　・何をネガティブに入れたらいい？

　　・マルチキャラプロンプトで解決？

　　・プロンプトに固執しないようにしよう

Q３．手の修正方法の最適解はどうなった？

Q４．エロ動画はAI生成できますか？

Q５．この人のような画風にするにはどうしたらいい？

Q６．絵師タグを混ぜるのをどう思いますか？

Q７．何のモデルを使っているのですか？

Q８．壊れた画像しか生成できない/生成が始まらない

Q９．webUIがおかしくなって戻らない

Q10．supermergerで〇〇のマージができない

Q11.　XYZ Plotに〇〇の項目が表示されない

Q12.　タガーの追加がうまくいかない

Q13.　キャラクターが勝手に分裂する

Q14.　DLしたControlnet（anytestなど）が表示されない

Q15.　生成画像が破綻してしまう

Q16.　Controlnetを使うと真っ黒/真っ白な画像が出る

Q17.　ForgeNeoでForever生成が止まる

Q１．別の版権キャラクターの衣装を着せたい

キャラクターAに別の版権キャラクターBの衣装を着せる、いわゆる「クロスオーバー衣装」をプロンプトで実現したいというケース。「これをどうやって（何のタグで）出せばいいか分からない」というプロンプト関連の質問は、だいたい同じ回答になるのですが、まずdanbooruで同じシチュエーションのイラストを探すところから始めるのがよいと思います。

例えば、「エヴァの綾波がガルパンの主人公チーム（大洗女子学園）の服装を着ている」という例題であれば、トップページの検索窓に「ayanami..」と打ち込んで、まずキャラクターのdanbooruタグを探します。

danbooruタグ検索は自由検索ができず、タグのつづりが間違っているとnot foundになることと、danbooruタグ2語までしか同時検索できないことに注意してください。

次に服装の独自タグがないか確認します。非常によく描かれる有名衣装の場合、このように衣装ごとの独自タグがついていることがあります。そういう場合は再現が簡単になります。

さて、メジャーキャラ同士のクロスオーバーの場合、まさにその取り合わせで既にイラストが描かれていることがけっこうあります。その場合、そのイラストについているタグがそのまま生成の参考になります。こちらは、そのものずばり「綾波が大洗女子の制服を着ているイラスト」についていたタグ一覧です。クロスオーバー衣装を示すタグが「alternate costume」であることもこれで分かりますね。

判明したdanbooruタグをぽいぽいと並べると、このように、ごく単純なプロンプトでも難なくできてしまいました（NovelAI v4 curated previewモデル使用）

「ooarai school uniform」が非常によく描かれる有名衣装（独自タグあり）であり、NAIv4自体幅広いキャラ容姿を押えている最新モデルなので、プロンプトを工夫しなくても簡単にできてしまうのですね。ただ、クロスオーバーさせたいキャラクターや衣装がそこまで超有名でない場合や、既存のキャラクターデザインをそこまで詳しく学習していないモデルの場合は、「white shirt」や「serafuku」「red eyes」「blue hair」「bob cut」...などと衣装や髪色などの要素のタグをたくさん足してヒントを出してあげないと再現できないこともあります。（うろ覚えの人に"ほら…青い髪で赤い目をした無表情のアニメキャラでさ…"と思い出させるイメージ）

「plug suit」のように独自タグがあっても、AIからすると「零号機パイロットの白いやつ？弐号機パイロットの赤いやつ？」と迷ってしまうケースもあります。そういう場合も答えは同じで、danbooruで同じシチュエーションのイラストを探しましょう。該当するイラストのタグをみれば、例えば弐号機プラグスーツなら「plugsuit+red bodysuit」で、新劇場版:破のプラグスーツなら「test plugsuit」で呼び出せることが分かります。

▲AIの再現はあくまで「もっともらしいだけ」であることを大前提に、細部は公式設定資料を見てちゃんと修正しましょう

・danbooruから一括タグ取得する拡張機能

danbooru上ではタグがタテに箇条書きされるため、衣装に関するタグを一つ一つコピペするのは面倒です。そういうときはこちらの拡張機能が便利。danbooru上にあるイラストのURLを打ち込むと、該当タグをそのままPP欄に呼び出してくれます。

導入するとControlnetなどと同じ位置に「Danbooru Link」というタブができますので、insert link欄にURLを打ち込み、「Get tags」をクリックすると、PP欄にそのイラストについているdanbooruタグがカンマで区切られて全て呼び出されます。（※検索ワードがURLの末尾に入っているときは削除しましょう）

あとは必要なタグ（この場合は衣装を示す細かいタグ）を残せばOK。ちなみに、include...から始まる二つのチェックを外しておくと、イラストの作家名やキャラクター名のタグ以外を取得できます。

・衣装タグがない場合は？

プラグスーツ（plugsuit）や大洗女子学園の制服（ooarai_school_uniform）のように、そこまで多数のイラストが存在しない衣装の場合は少し難度が上がります。ここでは、「水星の魔女」のミオリネ・レンブランに「ひろがるスカイ！プリキュア」のキュアプリズムの衣装を着せたい場合を考えてみましょう。

キュアプリズムの衣装を示す独自タグはありませんし、ミオリネがコスプレしているイラストもdanbooru上になかったとします。そういうときは、まずはプリズムが一人で映っているイラストをdanbooru上で探し、「Get tags」します。

当然ですが、「cure_prism」のタグがないとこれらのタグを入れても、下の画像のように「白いドレス・手袋」などが個別に出るだけです。逆に、「cure_prism」を入れるとミオリネさんではなくプリズム本人と混じったような絵になってしまうのが難しいですね。

そこで、次のように工夫します。cure prismタグは印象が強すぎないように一番最後にし、プリズムとミオリネさんが並んでいるイラストではないことをsoloで強調。ミオリネさんの首から上の特徴であるwhite hairやahogeを前の方に盛り込みました。（プロンプト確定前はanlas節約のため、小さいサイズで生成するのがオススメ）

PP：1girl,miorine_rembran,white hair,silver hair,ahoge,solo, alternate costume,blue bow,white dress,white glove,frills,center frills,sleeveless dress,very long hair,twin braids,earrings,brooch,sky_mirage,side braids,jewelry,heart hands,glaring,disgust,blush,cure prism

こちらが生成結果。なかなか頑張っていますが、これでもまだ足りません。見れば分かりますが、「cureprism＝ピンクの髪」という印象があまりにも強すぎるようですね。

そこで、ネガティブプロンプトに「pink hair」を強調して入れ、ピンク髪を連れてこないように「cure prism」そのものも入れてしまいます。ポジティブプロンプトにもネガティブプロンプトにも入っている状態ですが…

このようにうまくいきました。

独自タグのないクロスオーバー衣装の場合、このように画面上にある要素をできるだけ多く盛り込むだけでなく、キャラクタータグが引っ張ってくる余計な要素をほどよく中和してやる必要があります。プロンプト縛りでなければ、単純に白髪のキュアプリズムを出した後、顔周辺をインペイントして「miorine rembran」で生成することでも再現できるので、どちらが良いかはケースバイケースで判断しましょう。

Q２．男女の絡みでプロンプトが混じってしまう

これも定期的に頂くご質問です。一番多いのが、「竿役のプロンプトが女の子に、女の子のプロンプトが竿役に」適用されてしまうケース。例えば上の画像ではうまくできていますが、おじさんの方も汗をかいてしまったり、ミナちゃんが太ってしまったら困りますね。これも、基本的にはさきほどの「別キャラ衣装再現」と同じやり方でまずはアプローチすべきです。（以下、nsfw画像が出ますのでご注意ください）

・まず必要なタグを集める

まずはdanbooruで似たようなシチュエーションを探し、プロンプト構成を参考にします。その上で、男性に関わるプロンプトを後ろの方にまとめて追いやり、BREAKを入れてプロンプト分割するところから手を付けてみます。（モデルにもよりますが、近接した位置にあるプロンプト同士はやや結びつきが強くなる傾向にあります。BREAKで分割したプロンプト群は相互の影響が多少弱まるので、それによる自然解決に期待するわけです）

例：男女１対１の場合のプロンプト順

1girl,（構図タグ）,（女性キャラクター情報）,（Hシチュエーション指定）,（表情など追加情報）,BREAK 1boy,（男性キャラクター情報）,（男性の行動）,（表情など追加情報）

まずこれで生成してみて、どんな不具合が出るかを確かめます。男性がahegaoになってしまうなら、「ahegao boy」、女性が太ってしまうなら「fat girl」をネガティブに入れると症状が緩和することがあります。最近のillustriousモデルやNovelAIv4などは自然言語プロンプトが効きますので、ChatGPTなどに英文を作ってもらってもよいでしょう。例えば「fat faceless male is hugging her shoulder and licking her cheek」などと平文の英語で、プロンプトに混ぜるだけでも一定の効果があります。

・誰が誰に〇〇している？

動詞タグを入れる場合、「誰が誰にその行動を取っているか」が誤認されることがあります。例えば、「grabbing breasts」（おっぱいを揉む）だけを入れると、おじさんに揉ませたいのに女の子が自分で自分の胸をもんでしまったりします。そういうときは、「another's」や「own」を入れたタグがありますので、そちらを使って区別しましょう。

・裸なのはどっち？

お姉さんがセーター、おじさんが全裸、としたいのに、お姉さんまで脱いでしまうことがよくあります。そういうときは「構図タグ」の部分に「clothed female nude male」（女性着衣・男性脱衣）を入れ、「nipples」「sweater lift」などをネガティブに入れると良いでしょう。

右が脱いでしまったのは、おじさんに適用したかった「nipples」が反応したためでもあります。そういう場合は、造語でも構わないので「male nipples」などと「男性用のタグだよ」ということが少しでも分かるようなタグ付けを使ってあげるか、絶対に必要でないタグなら除去してしまうのが良いでしょう。「female nipples」をネガティブに入れるのも一定の効果があります。

・何をネガティブに入れたらいい？

望まないタグ混じりが起こっている場合、そのミス画像をそのままタガー（WD1.4 tagger）に掛けると分かることがあります。例えば、上の画像のように胸が露出してしまう場合、このような抽出結果が出て、「clothes lift, sweater lift, nipples」が該当タグであると分かります。

あとはネガティブに抽出したワードを入れることで、誤認識を防ぐことができます。

・マルチキャラプロンプトで解決？

NovelAIv4ではこうした「プロンプト交じり」を回避できるマルチキャラプロンプト機能が実装されており、「full」が登場すればNSFW生成にも大いに使えるはずです。こちらの記事で解説していますが、さきにNovelAIで「正解構図」を作ってしまい、そのあとローカル環境で画風を整えるなど、より自由な生成ができるようになることを期待しています。

・プロンプトに固執しないようにしよう

プロンプトですべて解決しようとするのではなく、「どうやると一番早いか」で考えた方が効率的ではあります。さっきのミナちゃんの例なら、おじさんがかいている汗を肌色で塗りつぶしてしまうのが一番手っ取り早いでしょう。または、sweatタグを除去してしまって、自分で汗を必要なところに描いたってよいはずです。

インペイントを使ってあとから書き加えたり、あとから消したりすることもAIなら簡単ですから、最初から完璧を目指さず、ちょっとずつ寄せていく考え方をした方がより早く「正解」にたどり着けるはず。しばらくプロンプトをいじっても無理なら、インペイントやLoRAを使うなど、別の方法も考えてみましょう。

Q３．手の修正方法の最適解はどうなった？

AIイラストの悩みの一つである「手」の描画ミス。指が増えたり減ったりグチャったり、左右反転したり…。スタジオ真榊FANBOXでもたくさんの記事で特集してきましたが、「環境も色々変わっているため、もし可能であれば、現時点での手修正の最適解をアップデートした記事を出して頂けるとありがたいです」とのお問い合わせがありました。

2025年時点のローカル生成において最適解をどう考えるかと言われると、「正確に四肢が生成できる最新モデルを使って、バリエーション生成とインペイントとAnytestと手修正LoRAをうまく使い分けましょう」ということになろうかと思います。

現在のローカル生成の主流はillustrious（NoobAI）系かpony系か、いずれにしてもSDXL環境であることは間違いないでしょう。モデルそのものの生成精度は日進月歩でちゃんと進化していますので、いまどきのモデルを使っているのであれば、ちょっとガチャを繰り返せばそれなりにきれいな手が出てくるようになってきています。SD1.5時代なら「Negative Embeddingsや手修正LoRAを使いましょう」「Controlnetで線画で直しましょう」ということになろうかと思いますが、現時点では「まずは正確に四肢が生成できる最新モデルを使いましょう」というのが最初にお伝えしたいことです。

これは「bad hands,6 fingers」などをこれでもかと積んだbad handミナちゃんですが、左上以外はちゃんと5本指になってしまいました。イマドキのモデルは相当優秀です。

①バリエーション生成

詳しいやり方はこちらの記事で紹介していますが、気に入った構図やポーズのイラストができたのに、手だけがおかしくなっている…という場合は、まずは低variation seedでガチャを引き直してみることをオススメします。

うまくできた一枚（ただし手は失敗）のSeed値をリサイクルボタンで呼び出して、「その他」ボタンを押し、バリエーション強度0.5～0.8程度で再度４枚生成してみます。手がきれいに直った一枚が出てくればそれで解決です。

②NAIv3インペイント＋img2imgアップスケール

こちらはやや丁寧なやり方。いったんNovelAIv3のインペイント機能でおかしくなった手を塗り潰して「detailed hand」などの単純タグで生成しなおします。（手袋をしていたり、ピースサインをしていたりする場合は別途必要タグを記入しましょう）

V3インペイントのコツは、できるだけ大きいキャンバスサイズを指定すること。長辺が2048pxくらいにするとよいでしょう。（4:3の比率なら1536x2048pxなど）

あとは、これで得られた画像をもとにアップスケールを行えばOKです。アップスケールのやり方は人それぞれですが、例えば汎用Controlnet「Anytest v3」を掛けて線画部分を保持しつつ、美麗な塗りができるモデルで強めにi2iを掛けるなどすれば、インペイント痕が消えてより自然な仕上がりになるはずです。

③線画レベルで修正（加筆が得意な方向け）

多少描ける方なら自分で加筆してしまうのが手っとり早いでしょうが、いちいち塗り直すのが面倒ということもあるでしょうから、線画レベルに戻して修正して生成し直すという手法もあります。

やり方は簡単で、いったん破綻したイラストをControlnetのプリプロセッサ「Lineart realistic」などに掛けて白黒反転した線画化します。出てきた画像を「↓」ボタンでダウンロードし、画像編集ソフトで間違っているところを線画レベルで修正。（画面右のEditボタンからwebUI上で直すこともできます）

余計な指を黒で塗りつぶしたら、歪みツールで少し自然に整えてあげます。必要なら白いペンで線を書き足しましょう。

修正ができたら、ふたたびControlnetに戻します。今度はプリプロセッサなしでLineart系のモデルに放り込めばOK。ここでは線画を守る力が強い「Anytest v3」を使用しました。

あとは最初にこの画像を生成したのと全く同じ設定（Seed値なども同じにしましょう）で生成すれば、入力した線画に従って画像を生成できます。

これが修正前後。手以外もわずかに変化してしまいますが、手だけを直したいという場合は2枚をレイヤーで重ねて、手の部分だけ合成してしまえばよいでしょう。

このように、破綻した手の加筆については、ペンタブとクリスタ（Clipstudio）さえあれば絵心がなくても結構それなりにやれます。こちらの記事を参考にぜひ挑戦してみてくださいね。（ただし素人でもできるのはフラットなアニメ塗り限定で、リアルタッチになるほど加筆難易度は急上昇します）

④「手修正LoRA」＋「手ADetailer」を使う

昔ながらの「正しい手を多数学習したLoRAで打率を上げる」手法も引き続き有効ではあります。こちらのSDXL向けLoRAは、イラスト系でも写実系でも適用可能で、正確な手を描ける確率をある程度上げてくれます。ただし、キャンバス全体の構図を変化させてしまうこともあるので、クォリティタグのようにして常に掛けるのやめておいたほうがいいでしょう。

総じて言えるのは、「AIはもっともらしいウソをつく技術なので、"絶対"はありえない」ということです。AI段階でできるのは「打率を上げる」ことと「ミスをよりもっともらしく」することまで。もし「絶対」を求めるのであれば、人間による確認と修正がどんな時も必要になります。

Q４．エロ動画はAI生成できますか？

【2025/08/28更新】

Alibabaの動画生成モデル「Wan2.2」の普及で、静止画を動かして動画にするimage to videoはローカルでもかなり用意にできるようになりました。ローカル生成ですので、Ｈ動画も問題なく作ることができますし、以前に比べて本当に自然に動画化できるようになってきたと感じます。また、EasyWan22というアプリを使うことで、初心者でも比較的簡単に導入することが可能になっています。

詳しくは下記リンクから動画生成AIの特集を見て頂くとして、要求スペックはVRAM12GB、メインメモリ64GB程度（快適に生成するなら16GBほしいところ）。1枚のH画像をもとに5秒の動画をひとつ作るのに、VRAM16GBのRTX4080環境なら2～4分といったところです。

以前は「現時点でも技術的には可能だが、エロAI動画がTLやFANZAにあふれてくるまで待ったほうがいい」という回答をここに載せていたのですが、正直フェラ・ぶっかけ・H程度なら実用的に動かせるレベルになってきています。例えば、1枚の画像から過去5秒＆未来5秒を推論して10秒の動画に結合したり、自動でモザイクを掛けたりすることもできます。

もちろん、「動画作品」と言えるレベルにするためにはそれなりの時間と知識、センスが必要でしょうが、自分用にH動画を作りたい欲を満たすことはようやくできるようになってきたな…というのが2025年夏時点の感想です。必要環境が構築できる方はぜひトライしてみてください。

◆◆以下は2025年春時点の古い内容ですが、削除せず残しておきます◆◆

これ、とても多いお問い合わせです。現時点の個人的感想では、「現時点でも技術的には可能だが、エロAI動画がTLやFANZAにあふれてくるまで待ったほうがいい」というお答えになります。

ある技術が普及するには「ハードルの低下」、つまり素人でもとっつきやすいUIのサービス化が不可欠です。例えばAIイラストは2022年10月以降、突如としてSNS上にあふれ出ましたが、これはその月にStableDiffusionができたからではなく、NovelAIができたからだと思っています。当時いきなりStableDiffusionでローカル生成から始めた人は少数派で、先にNovelAIが「版権＋エロ」のパワーでライトユーザーをたくさん生み出したお陰で、「こんなに面白いならグラボを買ってみよう、ローカル生成をしてみよう」と考えるミドルユーザー、ヘビーユーザーが育っていったわけです。

私の狭い観測範囲ですと、記事執筆現在（25年1月初旬）、アニメ動画生成で性能的に優位にあるサービスは「Kling1.6」あたりですが、エロ動画生成で一歩先を行っているのは、Tencent発のローカルtext-to-videoモデル「Hunyuan Video」のようです。Hunyuan VideoはComfyUIで動かすことができるNSFW生成OKなモデルで、GPU12GB～16GB程度で動画用LoRAを作れるようになりました。ただ、それなりに煩雑な環境構築が必要で、軽量化しつつあるとはいえRTX4090クラスの高性能グラボを要求されるため、現時点で「エロ動画を気軽に生成できる」というにはまだまだな状況かなと個人的に受け止めています。

もちろん「理論的には可能です」のレベルで参戦して最先端を体験してこそAIは楽しいのですが、時間が大いに溶けてしまうのが玉に瑕。音声生成については「にじボイス」の登場でかなりハードルが下がっていますので、このまま「誰でも好きに二次元ボイスを出せる時代」に突入するのはまず間違いないでしょうが、「エロ動画」についてはあとちょっと待った方が良いかなというのが個人的所感です。恐らく今年中に、ローカル生成より先に「R-18動画をweb生成可能なウェブサービス」が登場し、i2v（静止画に動きを付ける）ができるようになるのではないかと期待しています。

Q５．この人のような画風にするにはどうしたらいい？

XやPixivなどで非常に優れた、安定した画風でイラストを投稿しているユーザーを見掛けて、「自分もあんな風に生成してみたい！」と思う方は多いと思います。具体的なアカウント名とともに「この人は何のモデルを使っていると思いますか？」というご質問を頂くこともあるのですが、結論から言えば「よほど露骨なマスピ顔でないなら分かりません」です。

それだけではあんまりなので順に説明しますと、「安定して優れた画風で投稿を続けているAIイラストレーター」のパターンとしては次のような可能性が考えられます。

①マージ熟練者

既存モデルやLoRAを上手に掛け合わせて、自分だけの強いオリジナルモデルを確立しているユーザー。モデルそのものの制作ではなく、そのモデルを使ってオリジナルなイラストを投稿することが目的なので、この手のユーザーがモデルを公開したりレシピを解説したりすることはあまりない。

②プロンプトガチ勢

プロンプトで画風構築に成功しているユーザー。具体的には、クリエイター名タグ、画風タグ、画材タグなどを混ぜて自分だけのレシピ（クォリティタグ）を構築しているケースが多いと思われる。モデルはNovelAIv3やNoobAIなどありふれた人気モデルを使っていることも多いが、まれに「マージ熟練者でプロンプトガチ勢」という上級者もいる。

③自分画風LoRA学習者

自分でデータセットを構築するなどしてオリジナルな画風を構築しているユーザー。私がよくやっているのはこれ。手描きが自分ででき、自分の画風をAIで再現したい人が多いが、理想のAI絵から画風情報を抽出してLoRAにするケースもある。

（④出たての人気モデル使用者）

これは結構あるパターン。自分が初見のモデルだった場合、①～③と判別ができない。この世の全てのモデルが頭に入っているわけではないため、「初めて見るモデル」は日々世の中に輩出されている。ものすごい技術を使っているんだと思いきや、ただCivitaiでアップされたばかりのモデルで作ったらなんか良いのがポン出しできた、というだけのケースも結構ある。

いずれにせよ、よくあるマスピ顔では満足できなくなって、自分だけの画風・作風を確立しようと努力した人たちは、軽々にタネ明かしをしたりはしません。本人がウッカリExif情報つきの画像をそのまま投稿したりしない限り、何をしているかを外部から的確に見抜くのは不可能です。モデルレシピやプロンプト秘匿にそこまでこだわらないユーザーも少なからずいるので、尋ねてみると個人的に教えてくれることはありますが、親しくもないのに「オッス！何のモデル使ってるの？プロンプトも教えて～」と話しかけても普通無視されるのがオチです。

「この人の作風すごくいい！」と思ったら、まずはなぜその作風を良いと思ったのか、自分はどういうイラストが好きなのかを分析するチャンス。その人そのものになり替わるのではなくて、自分が良いと思う画風を目指して、モデルマージや画風LoRA、クォリティタグ研究を頑張るというのが常道かなと思います。

Q６．絵師タグを混ぜるのをどう思いますか？

これもときどき頂くご質問です。「絵師タグを混ぜる」というのは、既存のイラストレーター名のタグを複数適用して、クォリティプロンプト代わりに使うやり方のことです。

例えば、「materpiece,best quality」などの代わりに(A creator:1.2),（B creator:1.3）,(C creator;0.8)などと記入することで、それぞれのクリエイターの画風を取り入れた「オリジナルに見える画風」を作り出すわけですね。自分の絵からLoRAを作ったり、モデル同士を混ぜたりして画風構築するのに比べて、誰でも簡単、直感的に画風調整ができるので、こっそりやっているユーザーは少なからずいるのではないかと思います。できるだけこのFANBOXでは触れないようにしていますが、PixivやCivitaiなどを眺めていると、今や一般化しつつあることも感じます。（特に海外ユーザーは全くためらわずにバンバンやっています）

法的な話をすれば、クリエイター名のタグを混ぜても、最終的に誰が見ても見たことのない画風になっていれば法的には問題ないはずです。もっと言えば、ピンポイントに特定イラストレーターの画風を指示してR-18絵などを生成していたとしても、著作権法上の「依拠性」は認められるでしょうが、「類似性」が認められなければ違法にはなりません（その境目は司法が決めることで、判例がない現時点では素人には判別不能と考えた方がよいでしょう）

ただ、自分がそのイラストレーター本人で、どこから見ても自分の画風をパクっているように見るAIユーザーが版権キャラのR-18絵をバンバン投稿して万バズしていたら、「とりあえず打てる手は全て打って潰してやろう」と考えるのがごく自然な反応ではないでしょうか。最終的に法廷で勝てたとしても、社会で恨みを買って楽しいことには絶対ならないと思いますので、「自分の身を守るためにも辞めておいたほうが無難」と考えます。仮に著作権法上は問題なくても、パブリシティ権や意匠権など思いもよらない文脈で訴えられる可能性もありえますしね…。

というわけで、「絵師タグ混ぜもそのリスクがあるので自分はやりたくない」というのが個人的な回答です。Exif情報や生成画面のスクリーンショットなどから不意にそうした行為をしているということが露見して、後ろ指をさされるケースもありえますし、Seed値の偏りで特定クリエイターの特徴がもろに出てしまったりすることもありえます。そうしたリスクに怯えながら投稿を続けるくらいなら、画風LoRA研究で自分の好きなオリジナル絵柄を掘り下げた方がずっと楽しいと思っています。

一方で、私は他のユーザーが何をやろうと、自分で責任を負える限り表現はどこまでも自由であるべきだとも考えているので、そうした行為を禁止したりマナー順守を呼び掛けたりする立場では全くありません。二次創作などはその最たるものでしょう。ウェブ上では誰も守ってくれませんから、いつも書いている通り自己責任・自己防衛が大原則です。

Q７．何のモデルを使っているのですか？

これもSD1.5時代から定期的に頂くご質問ですが、ペラペラ話さないのが自己防衛の基本だと思っていますので、一貫して「なになに系のオリジナルモデルです」としか答えないようにしています。私はマージ勢ではありませんので、せいぜい自分で作った画風LoRAや月須和さんのflat / bold LoRAをSDXL系の有名モデルに混ぜて調整する程度のことしかしていませんし、絵師タグも使いません。

いま使うことが多いのはAnimagineXL3.1ベースのiomagineXL v2～v3、illustriousベースのiostriousXL v2～v3です。バージョンは混ぜたLoRAの強度が違うだけで、基本的には同じものです。ただ、顔を塗りつぶして描き直したり、ADetailerで顔だけ別モデルや高強度の自分画風LoRAで調整したりすることも多々あるので、「このモデルで作りました」と言ってもあまり意味がないと思います。

私はほとんどNSFW系画像をweb上に投稿しませんが、これはファンアートの趣旨のない、完全に自己消費目的のﾄﾞｽｹﾍﾞ版権キャラクター絵がほとんどだからです。こういう生成をするときは、投稿用に作った自分モデルではなく、エロ全振りのillustrious系人気モデルを使っています。

Q８．壊れた画像しか生成できない/生成が始まらない

あるとき突然このような画像が生成されるようになり、しかもwebUIを再起動しても戻らない…というお問い合わせ。たいていは以下のような誤クリックや誤入力が原因であることが多いです。

・プロンプト強調の数値入力ミス

(smile:1.3)としようとしたところ、(smile:13)となっているなど。かっこの閉じ忘れやカンマの入れ忘れなどでも、場合によってはおかしな現象を引き起こすことがある。

・LoRA適用の数値入力ミス

<lora:sakakilora:1.0>とすべきところ、10になっているなど。

・Clip skipが１か２でない数値になっている

たまにある誤クリック。上の画像はClipskipが最大の「12」になっていた。

・高解像度補助（Hires）の数値入力ミス

ノイズ除去強度が１になっていると、画面全体で人体分裂などが起こりがち

・Controlnet解除忘れ

たまにあるが、生成された画像を見ればすぐ原因が分かる。

・画像保存先のストレージが満杯

大量生成して放置するタイプの投稿者に多い。画像が壊れるのではなく、エラーが出て生成が始まらない。

・モデルが壊れている

そもそもCheckpointに何らかの問題があるケース。特定のプロンプトの組み合わせに反応して画像が壊れるモデルもかつてあった。

・XYZ plotの設定ミス

例えばプロンプトを入れ替えて比較する「prompt S/R」で、1つ目に設定したタグがPP欄にないとエラーが起こって生成が始まらない。

原因を特定するためには、いったんプロンプト欄を空にしてみて、「1girl」だけで生成してもそうした現象が起こるか確かめましょう。1girlなら普通に生成できる場合は、プロンプト内に誤入力がある可能性が高いです。1girlでもダメなら、プロンプト以外の生成設定が怪しい、ということになります。

何か深刻なエラーが起こっている場合、StabilityMatrixやコマンドプロンプト画面を見ると分かることもあります。よく分からなかったら、そのままChatGPTなどにコピペして「これなんでエラー起こしてるの？」と聞くと結構解決するのでオススメ。ホイール操作などで不意に入力数値が変わってしまうことはよくあるので、冷静に原因を突き止めましょう。

Q９．webUIがおかしくなって戻らない

生成画像がおかしくなるのではなく、webUIの表示自体がおかしくなってしまうケースもたまに発生します。

個人的に体験したものだと、「間違えて非常に大きなキャンバスサイズで生成し始めてしまい、webUIがフリーズ」▶「あわてて生成ストップボタンを連打するが、フリーズしたまま」▶「反応がないのでStabilityMatrix上でリスタートしたら、画面表示がおかしくなってしまい、以降PCを再起動しても全く戻らない」というのがありました。

このときはreForgeをいったんアンインストール（パッケージ画面で三点リーダボタンをクリック、アンインストールを選択）して再インストールするはめになりました。webUIの再インストールは何ヶ月かに１回はどうしても起こる「不測の事態」ですので、覚悟しておきましょう。

拡張機能がそのwebUI（もしくは当該バージョン）と互換性がないために、不具合を引き起こすケースもままあります。その場合はその拡張機能を該当フォルダごと削除して再起動すると改善します。

webUIごと再インストールする場合は、消しては困るファイルがないかバックアップは必ず取っておくようにしましょう。StabilityMatrixやEagleを使っていると、共有フォルダにデータが保存されているからとついつい気軽にアンインストールしてしまうのですが、拡張機能フォルダ内にあるwildcardなどのファイルはアンインストールするとサルベージ不能になります。

Q10．supermergerで〇〇のマージができない

これもあるある。特にForge系のUIではなんとも安定しないようです。私の環境では、手元のモデルにLoRAをマージしようとすると、うまくいきません。

Forgeではボタンを押した瞬間にエラーが出てマージできず。reForgeでは一応モデルは出力されるものの、ModelAで選んだモデルがそのまま出力されてしまうようです。同じ現象が起こっている方は、面倒ですがForgeではなくA1111版webUI上でsupermergerを使ってマージをするのが現状、もっとも手っ取り早いかと思います。

Q11.XYZ Plotに〇〇の項目が表示されない

なぜか、Forge系のwebUIではXYZ PlotでControlnet関連のパラメータを選択することができません（記事執筆時現在、A1111版では可能）。Forge系は最初から「Controlnet integrated」がインストールされているためかと思い、追加機能としてControlnetをインストールしてみたとしても同じです。ここはreForgeにパッチしてほしいところですが、今のところその気配はありません。

XYZで指定できるパラメータは拡張機能を追加するごとに増えますが、ものによってはControlnetと同じように選択できないものもあろうかと思います。アップデート待ちするより他になさそうです。

Q12.　タガーの追加がうまくいかない

画像からテキスト（タグ）を抽出できるSDwebUIの拡張機能「wd14-tagger」では、より高性能なタガーを追加することができます。私が普段使っているのは「WD EVA02-Large Tagger v3」で、こちらの記事で追加方法を解説しているのですが、「指示通りにメモ帳でファイルを編集し、WebUIを再起動したら、Tagger（タグ付け）のタブ自体が消えて無くなってしまった」という報告がありました。

これは、pythonで重要なインデント（行下げ）について記事中の説明が足りなかったためです。記事の該当部分は修正してありますので、他の行と見比べて、行の頭の位置が揃っているか必ず確認するようにしてください。

①「extensions\stable-diffusion-webui-wd14-tagger\tagger」フォルダ内にある「utils.py」というファイルをテキストエディタで開きます。

②21行目（※記事執筆時点。アップデートで変更される可能性があります）にある　interrogators: Dict[str, Interrogator] = {　から改行して、以下の4行を挿入します。行の冒頭に4つ、または8つ半角スペースが入っていますが、これをそのままコピペしてください。pythonではインデント（行下げ）が揃っていないとエラーが起きるので、他の行と見比べて、行が揃っているか確認してください。

'wd-EVA02-Large-v3': WaifuDiffusionInterrogator(

'wd-EVA02-Large-v3',

repo_id='SmilingWolf/wd-eva02-large-tagger-v3',

),

④挿入した各行の位置が他の行と揃っていることを確認できたら、テキストエディタ上で「上書き保存」し、webUIを再起動しましょう。

⑤「タグ付け（Tagger）」のタブを開き、画面左側にある「インタロゲーター」のプルダウンメニューに「WD EVA02-Large Tagger v3」が追加されていれば成功です。

Q13.　キャラクターが勝手に分裂する

「AIあるある」の一つが、人物が複数に分裂してしまう現象。たとえ「solo」と指示していても、キャラLoRAを使用したり、横長のキャンバスで生成したりしたときに、上の図のような画像が出てくることが割とよくあります。

あくまで私見ですが、こうした現象は生成に使用したモデル、もしくはLoRAの学習内容とプロンプト指示を照らしあわせたときに、「この指示通りに画像生成するには、キャラを分裂させればいい」とモデル側が判断しているために起こる――と理解しています。

例えば、「マスクをしている」のに「口を開けている」という矛盾したプロンプトでAIに指示すると、このような画像が出てきます。

「mask」が何の目的で使われるどんな構造の物体なのか（もしくは人体の一部なのか）、AIは知りません。ただ学習傾向に従ってプロンプトという問題を解き、もっともらしくピクセルを並べているだけなので、これが「おかしな絵」であることは全く分からないわけです。逆に言えば、これはまさに指示通り「マスクをしていて口を開けている」絵であり、ある意味で正解とも言えますね。キャラクターが分裂するのも、基本的にはこれと同じ現象ではないか、というのが個人的な考察です。

LoRAを使い、「1girl,zarakimina,smile,sad」という指示をして、悲しそうなほほえみを浮かべているミナちゃんの画像を生成しようとしたとしましょう。特にLoRAで「smileのzarakimina」と「sadのzarakimina」を強く印象づけられて学習していた場合、その二つをほどよく融合する考えが浮かばず、笑っているミナちゃんと悲しんでいるミナちゃんに分裂させれば解決するな、とAIは自然に考えてしまうわけです。つまり、「sad_smile」というタグを使うことで解決します。

通常のイラストでも、同じキャラクターが１つのキャンバスに複数描かれている構図はさほど珍しくないですよね。プロンプトで言うと”zoom layer”や”reference sheet"のタグがつくようなイラストはよくありますから、AIにとっては「同一人物の分裂＝やってよいこと」なわけです。

同じように、AIは「横長のキャンバスでは複数のキャラクターが描かれがち」というバイアスも大量学習の末に獲得しているので、横長キャンバスだとなおこのような現象は起こりやすくなります。つまり、プロンプト指示を忠実に再現しようとした結果として誤解が生じているのなら、プロンプト忠実度であるCFG Scaleを下げることで、ある程度こうした現象を避けることができます。また、気休め程度ですが、容姿の同じキャラが複数描かれる「multiple views」や「reference sheet」「twins」「zoom layer」等のタグをネガティブに入れることでも防止効果が得られます。

もう一つ考えられるのは、LoRA学習の失敗です。さまざまな表情・ポーズ・画角のそのキャラを覚えたものの、「1girl」の中に内包される概念としてかみ砕くことができず、コピー機のようにその学習データイラストが脳裏に焼き付いてしまった結果、柔軟性を失って「指示された要素を別々の人物として表現する」しかできなくなってしまったケースも考えられます。関節が可動するプラモデルなら指示通りに動かせるわけですが、全く動かないカチカチのフィギュアの場合、別のポーズの商品を買ってきて並べるしかないーみたいなものでしょうか。

要するに、「あるタグに対して柔軟性のないモデルは、分裂によってその解決を図りがち」ということですから、LoRA適用度を下げるか、より多様な表情・ポーズの画像を用意するか、より柔軟性（プロンプト追従性）の高いベースモデルを使用するか、といった解決法が考えられます。

画風LoRAなどバイアスの強いモデルを普段使いのモデルに強めにマージすると、柔軟性を失って分裂現象が起こりやすくなります（特に横長の画像でトレーニングしていない場合は顕著）。「そういうふうに覚えているモデルなんだな」と受け止めて、上記のような対策を取るか、モデルやLoRAを別のものと変えるなどしてアプローチしていくしかないかなと思います。

Q14.　DLしたControlnet（anytestなど）が表示されない

デフォルトで入っていないControlnetモデルを新たに「models/controlnet」フォルダにダウンロードし、さっそく使ってみよう…と思ったら、なぜかCNモデル欄に表示されない！ということがよくあります。

こちらの画像の例では、月須和・那々さんの傑作汎用CNモデル「Anytest」シリーズが確かにフォルダ内にあるにも関わらず、一覧に表示されない状態になっています。少なくとも、私の環境（reForge）では毎回このような現象が起こります。

そういうときは、こちらの右端にある、青いリフレッシュボタンをクリック。

するとあら不思議！なぜか先ほどはなかった「CN-anytest～」から始まるシリーズがちゃんと表示されるようになりました。

なぜこうなるのかよくわからないのですが、私の環境だけかと思っていたらコメント欄でご質問頂きましたので、「あるある現象」と認定し、こちらのトラブルシューティングに記載しておきます。（直し方をご存じの方はぜひご教授くださいませ…）

Q15.生成画像が破綻してしまう

こちらの画像のように、「どうしても物体の数やサイズ感がおかしくなる」という問い合わせがたまにあります。

原因はさまざまですが、次の基本チェックリストを試してみてください。

①生成画像のサイズは短辺1024px前後か？

②サンプラー（sampling method）はモデルに合っているものか？（Animagine系、illustrious系ならとりあえずEuler a）

③Hires.fixでDenoisingStrengthを0.5より強めていないか？

④CFGScale/stepsはモデル配布者推奨のものか？

⑤Controlnetモデルに読み込ませる画像は正しいプリプロセッサで処理されているか？

⑥Clip skipは2（もしくは1）になっているか？

⑦プロンプト強調で「1.3」を超える強い数値を指定していないか？（smile:3など）

⑧LoRAの適用度で「1」を超える強い数値を指定していないか？（<lora:anna_kinugawa:3>など）

上のスマホの画像はこちらの設定で生成されたものです（ご質問者さん提供）。生成サイズが1512×2016pxと大変大きかったのが破綻の主要因でした。

破綻と言ってもいろいろですが、たいていは「設定の数値がとんでもなく強すぎる」のが失敗の原因です。スピーカー音量を最大にしたらどんな綺麗な歌声も騒音になるように、画像生成もモデルが学習してきた環境に対してほどよい指令を出さないと、当然破綻した画像が出力されることになります。

と言っても、はじめのうちは設定がよくわからないことがほとんどだと思います。とりあえずこちらが基本の「ほどほど」な設定になっていますので、これをもとに好みの調整を施すと失敗しにくいはずです。

さきほどのチェックリストも問題なく、有名モデルでプロンプト「1girl」だけで生成しても破綻してしまい、webUIを立ち上げ直しても変化がない場合は、webUIからインストールし直した方が良いかもしれません。

Q16.Controlnetを使うと真っ黒/真っ白な画像が出る

こちらはよくある現象。例えば、スマートフォンを握った手の画像を読み込ませて、線画（輪郭）を継承して画像生成したいのに、このような画像が生成されてしまうことがあります。

Controlnetモデルはそれぞれ学習させた画像の形態が違いますので、入力画像もそれに合わせて「下処理」をする必要があります。例えば、Lineart系のCNモデルはたいてい、上の画像のような黒地に白い線で描かれた状態の画像で輪郭を学習していますので、読み込ませる画像もLineartプリプロセッサでその状態に下処理して読み込ませなければなりません。

Openpose系ならこのようなカラフル棒人間の状態にしてからモデルに読み込ませないと、うまく動作してくれないわけです。

生成画像が白黒反転してしまう場合は、本来読み込ませるべき画像と反転した（もしくは反転させるべきなのに反転させていない）画像を入力している可能性があります。例えば、「Lineartプリプロセッサ」を選ばなくてはならないのに「none」にしていたり、「none」でよいのに「Lineart」を選んでいたり、といったケースです。

また、白黒の画像をCN画面ではなくimage2imageの入力欄に読み込ませているケースもあります。白地に黒で描かれた線画をスタートにして画像生成してしまったら、真っ白な画像から大きく離れることはできません。継承したい色合いがあるなら別ですが、基本的にはtext2image画面のCN画面で読み込ませるようにしましょう。

Q17.ダウンロードしたLoRAがUI上で表示されない

これもよくある質問。A1111やForge系のUIで、使いたいLoRAをmodels/loraフォルダに確かに入れているのに、なぜかLoRA一覧（▽）にカードが表示されないというトラブルです。

まずは本当にmodels/loraフォルダにそのファイルがあるかを確かめるところからですが、他のLoRAは表示されるのに当該LoRAのみ表示されていない場合、「今読み込んでいるcheckpointとベースモデルが異なる」と判定されているケースが多いです。

A1111・Forge系のUIでは、いま画面左上でロードしているcheckpointがSDXLならSDXL用の、SD1.5系ならSD1.5系のLoRAだけを一覧に表示する便利（おせっかい）な機能がこっそりあります。ところが、ちゃんとベースモデルが一致しているのに、LoRA学習者の設定ミスなどで「ベースモデル違い」と判定されると、一覧に表示されなくなってしまうわけです。

そういうときは、「設定▶Extra Networks」（もしくは設定▶すべてのページを表示）を開き、「Always show all LoRA cards(otherwise, those detected as for incompatible version of Stable Diffusion will be hidden)」の項目にチェックを入れましょう。これで、ベースモデルを問わずすべてのLoRAカードが表示されるようになります。

あとは変更を適用して、UIを再読み込みすればOKです。それでもダメだった場合、LoRA自体の拡張子がおかしくなっていないか、DLに失敗していないかを確かめましょう。

Q17.　ForgeNeoでForever生成が止まる

Forge Neoで「Generate forever」（生成ボタンを右クリックして、ストップするまで同じ設定で生成を続ける動作）を使ったとき、Chromeなどのブラウザ上で画面を開いていると生成が続くのに、フォーカスを別のタブに移すとうまくいかなくなる現象が起きます。生成自体は最後まで進むのに、100% のあと画面側の完了処理が止まってしまい、そのタブを開き直すと、その瞬間に完了音が鳴って次の生成へ進む、という感じの現象で、こちらのissueで報告されています。

原因は、Forge Neoが使っている新しい Gradio 4の画面処理が、生成完了通知を一度ブラウザのタイマーに回しているためです。Chromeは裏タブのタイマーを節約のために止めることがあるので、完了処理だけがフォーカス待ちになります。reForge は古いGradio 3 の別方式なので、同じ Chrome でも止まらないようです。

＜直し方＞

一番簡単なのは、Codexに上記のissueのURLを見せて、ForgeNeoのフォルダ内を修正させることです。ここでは、Codexが使えない場合に、手動で直す手法を簡単に書いておきます。

Forge Neoをインストールしたフォルダ内にある「javascript」フォルダを開き、その中にある「contextMenus.js」というファイルをいったん別の場所にバックアップしておいてから、メモ帳で開きます（右クリックしてメモ帳で編集）。

テキストが開いたら、文章の一番上に以下をコピーしてください。背景タブでもGradioのクリック処理が止まらないようにする追加文章です。

（本当はここにテキストで貼れればいいのですが、PixivFANBOXが不審な文字列として拒否するので、zipファイルにします。解凍して出てきたtxtファイルの中身をcontextMenus.jsの冒頭にコピペしてください）

冒頭がこのようになっていればOK。

コピペした最終行の行替えがおかしくなっていないのを確認してください。})();のあとにそのまま追い込みで行が続いていたら行替えしてください。

できたらファイルを上書き保存し、Forge Neoを再起動してください。動作がおかしくなった場合は、記述がうまくできていない可能性があります。バックアップしておいたファイルに戻すか、もう一度記述を確認してください。

【この記事は随時アップデートしていきます】