【Stable Diffusion】カテゴリー別呪文・プロンプト集（ポージング（全身）編）

Stable Diffusionで生成されたイラストから、50日以上の期間をかけて、40万枚以上の生成イラストをもとに様々なプロンプトを調査しました。

それを元に、カテゴリごとにプロンプトを比較することで、どのプロンプトが実際に効果があるのかまとめていきます。

今回はポージング（全身）編です。

ベース

Prompt:

(best quality, masterpiece:1.3),(loli, little, ultra cute kawaii:1.3), (solo, smile, standing, looking at viewer, cowboy shot:0.5), (nup:1.2)

Negative prompt:

(worst quality, low quality:1.4), (EasyNegative), negative_hand-neg, (bad anatomy:1.2), (fusion fingers, deformed fingers, ugly fingers, mutated fingers, extra digits, fewer digits), text, watermark, signature, speech bubble

Steps: 20, Sampler: DDIM, CFG scale: 7, Size: 344×512, Model hash: 7eb674963a, Model: hassakuHentaiModel_v13, Denoising strength: 0.6, Clip skip: 2, Hires upscale: 1.5, Hires upscaler: SwinIR_4x, TI hashes: “EasyNegative: c74b4e810b03, negative_hand-neg: 73b524a2da12”, Version: f0.0.17v1.8.0rc-latest-276-g29be1da7

Seed: 3845300370,3845300371,750867423

サンプル画像は、使用率調査と同様にこちらのnupの箇所を変更して検証していきます。

検証するプロンプトの影響を強くするため、smileやstandingなどはウェイトを0.5にしています。

ポージング（全身）編

all fours

四つん這い。

bent over

前かがみ。背面が強調されやすい。

dynamic pose

ダイナミックなポーズ。背景にも影響強め。

dynamic sexy pose

ダイナミックでセクシーなポーズ。背景にも影響強め。セクシーさは、服装などには出てるものの、ポージングへの影響はあまりなさそう。

dynamic

ダイナミック。dynamic poseとほぼ同じ。

kneeling

膝をつく。

on knees

膝をつく。

leaning forward

前傾姿勢。bent overより前かがみらしさが出やすい。

lying in bed

ベッドに寝そべる。寝転がっている印象になりやすい。

lying on back

仰向けに寝そべる。成功率多少低め。

on back

仰向けに寝そべる。成功率多少低め。

lying on stomach

うつ伏せに寝そべる。成功率若干低め。

lying

寝そべる。仰向け＋上からのアングルになりやすい。

posing

ポーズをとる。

side resting

横向きに体をもたれている。

sitting

座っている。

squatting

しゃがんでいる。

standing straight

真っすぐ立っている。真っすぐかどうかは成功率低め。standing uprightの方が多少成功率高いかも。

standing up

立ち上がる。立ち上がっている印象にはなりにくそう。

standing

立っている。

stretched

伸びをしている。部位を指定しないと成功しにくい。

struggling

足掻いている。成功率低め。

カテゴリー別呪文・プロンプト集（ポージング（全身）編）は以上です。
なお、特にnsfw系のプロンプトはモデルデータなどによってかなり生成率が変わります。