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はじめに：なぜ“制服”をテーマにしたのか
私のSNS（X・Instagram・Threads）でよく投稿している『働く女性の制服』ですが、OLスタイルで投稿している時はほぼリアルとリンクしている内容を投稿しています。
制服は一見シンプルなテーマに見えますが、スカートの丈、シャツの色、靴や背景など、細かな要素によって雰囲気がまったく変わってしまうのが本当に面白いんです。
この記事では、私が実際に使っているプロンプトの一部や、生成する中で気づいたことなどを簡単にご紹介します。
※もし、この記事の反響があればLoRAやモデル設定などの詳細については、後日詳しく公開します。
今回は、Stable Diffusionを使って働く女性の制服姿のAI画像を作成した体験を、簡単にご紹介します。
私が実際に使っているプロンプト例
以下のプロンプトは、実際に私が使用している働く女性の職業制服スタイルの一部です。
全体の雰囲気を出すために、服の質感や背景の明るさにもこだわっています。私の各SNSに登場していますので、そちらもご覧ください。
私のSNSによく登場する働く女性（※ごく一部）
オフィス街を歩く日本人OL
Japanese office lady, tight skirt suit, white blouse, walking in an district, dynamic lighting
- 20代の日本人OL
- スーツやスカートの色を指定する
- ビジネス街を歩く
- ポージングを指定する
- ネガティブプロンプトを効果的に
色々な組み合わせを使い、自分の納得できる物に仕上げています。
オフィス街を歩く日本人OL
Japanese waitress, apron, luxury uniform, short skirt, black blouse, inside a café, cheerful expressio
- 20代の日本人カフェ店員
- カフェの制服の指定をさらに細かく
- カフェ店内の細かい指定
- カフェ店内で笑顔で働いている様子
- ネガティブプロンプトを効果的に
こちらの画像は私が参加しているコミュニティのテーマに沿って投稿している画像です。
プロンプトの組み立て方と工夫した点
長らく生成しているとマンネリ化してくるので、どのように打開していくかもテーマになってきます。そんな時は色んな投稿者の画像を見て参考にしてみたり、色んなLoRAを使って試したりしています。
組み立て方と工夫するもので一番簡単なのが、今まで生成した背景のプロンプトだけ入れ替えてみたり、衣装のプロンプトを入れ替えてみたりしています。他にもありますが・・・
実際に生成して気づいたこと
プロンプトがほぼ同じでも、構図や背景でかなり雰囲気が変わります。
特に制服の色（青×白 or 灰×黒）や背景（教室風 or 街並み）を変えるだけで、印象が一気に変化しました。
また、ControlNetを使ってポージングを調整すると、より自然な雰囲気が出せました。
ただし、顔の崩れや影の不自然さが出やすく、何度か試行錯誤が必要でした。
Stable Diffusionは手や足が崩れやすいのが難点です。余程気に入った画像以外は諦めています。『これはどうしても使いたい』と思う画像だけinpaint で修正します。一瞬でも悩んだらその画像は諦めて生成をしています。修正には時間が取られます。
- Stable Diffusion inpaintとは？
-
Stable Diffusion にはinpaintと呼ばれる画像を変更・修正する機能が搭載されています。
inpaintを使いこなせば、生成ミスなどを部分的に修正することができるので、プロンプトを書き換えたりする手間を減らすことが可能です。
SNSでの反応と個人的な感想
\ KAEDEのSNS /
私のSNSでは、OLスタイルを頻繁に投稿しています。リアルと連動しているため、文章が作りやすく投稿しやすいというのがあります。
特に高評価を得ているのがエプロン姿です。Instagramではほぼ毎日エプロン姿を投稿していますが、最近はほぼ毎回1,000いいね❤をいただいております。特に海外のフォロワー様が増えており、現状では33,000人以上のフォロワー様がいます（2025年3月24日現在）その中でも女性のフォロワー様が9％強いるのが思ったより多くてうれしいです。
まとめ：さらに詳しく知りたい方へ
この記事では制服AI画像の生成にあたっての簡単な流れをご紹介しました。
より詳しいプロンプトの組み合わせ例や、使っているLoRAやControlNet設定などについては、
※もし、この記事の反響があればLoRAやモデル設定などの詳細については、後日詳しく公開します。
またこの記事に関する『働く女性の制服プロンプト一覧』ページは以下のリンク先にありますのでご覧ください。
