Leonardo.Ai キャラクター再現性検証
同じAIキャラクターを別シーンでも維持できる？Leonardo.Aiで検証
Leonardo.AiのImage Referenceに基準画像を設定し、表情・背景・ポーズ・服装を変えたとき、同じAIキャラクターの特徴がどこまで残るかを実画像で比較しました。 成功例だけでなく、指定していない顔立ちや髪型まで変わった失敗例も掲載します。
この記事はLeonardo.Ai全体の性能を断定するものではありません。記載している結果は、今回確認した48枚の生成画像に限ったものです。
今回の検証内容
基準となるキャラクター画像をImage Referenceとして使用し、基準となるプロンプトを設定しました。変更したい要素を中心にプロンプトを変え、一度に4枚ずつ生成。表情・背景・ポーズ・服装について各3条件、合計48枚を基準画像と目視で比較しています。
- 表情を変更：微笑み、驚き、悲しみ
- 背景を変更：公園、教室、街
- ポーズを変更：手を振る、横向き、座る
- 服装を変更：ピンクパーカー、制服／ブレザー、白ワンピース
各条件で複数枚を生成して比較しました。本文では、その中からキャラクターの特徴が比較的維持された例と、変化が分かりやすかった例を掲載しています。
検証条件と方法
| 項目 | 今回の設定 |
|---|---|
| 使用サービス | Leonardo.Ai |
| Model | Lucid Origin |
| Style | Dynamic |
| Generation Mode | Fast |
| 画像サイズ | 1:1 / Medium（1200×1200） |
| Seed | 12345 |
| Prompt Enhance | ON |
| Image Reference | 使用 |
| ネガティブプロンプト | 使用なし |
| 生成枚数 | 各条件4枚 |
| 検証条件数 | 12条件 |
| 合計生成枚数 | 48枚 |
| 検証日 | 2026年8月3日 |
実際に使用した基準プロンプト
masterpiece anime illustration, one young adult woman, solo, medium-length dark brown hair, straight bangs, amber eyes, fair skin, gentle facial features, slim build, wearing a navy blue hoodie and white shirt, standing naturally, front view, neutral expression, upper body, simple light background, clean line art, soft cel shading, consistent character design
キャラクター維持の判定基準
「似ているか」だけではなく、基準画像と見比べて次の特徴が残っているか、指定していない部分まで変わっていないかを確認しました。
- 髪色・髪型
- 目の色・形
- 顔型・年齢感
- 服装など、変更を指定していない特徴
この記事の判定は、今回生成した画像を上記項目で目視比較した結果です。統計的な精度や成功率を示すものではありません。
基準となるキャラクター
基準画像で確認できる特徴
| 髪型 | 肩付近までの長さ。前髪は中央から左右へ流れている |
|---|---|
| 髪色 | 茶系 |
| 目 | 茶〜琥珀系 |
| 服装 | 白い襟付きシャツと紺色のパーカー |
| 構図 | 正面向きの上半身 |
検証1 表情を変更
微笑み、驚き、悲しみを指定し、各条件で4枚ずつ生成しました。表情の指定は画像に反映され、髪色などの基本特徴が残るケースがある一方、目の大きさや顔立ちまで変化するケースも確認できました。
微笑み
ニュートラルな表情から微笑みに変更し、顔、目、前髪、輪郭を基準画像と比較しました。
微笑みは両方に反映されましたが、目、前髪、輪郭の維持には画像ごとの差が確認できました。
驚き
驚いた表情を指定し、表情の変化に伴う目の大きさや顔立ちの差を確認しました。
驚きの指定だけでなく、目の大きさや顔立ちまで変化する例が確認できました。
悲しみ
悲しい表情を指定し、眉、目、口の変化とキャラクターの主要な特徴を比較しました。
同じ悲しみの条件でも、目、輪郭、髪型の見え方にばらつきが確認できました。
検証2 背景を変更
公園、教室、街を指定し、各条件で4枚ずつ生成しました。指定した背景はいずれも画像に反映されています。茶系の髪、茶〜琥珀系の瞳、紺色のパーカーが残る画像がある一方、前髪、顔型、髪の長さまで変わる画像もありました。
教室
教室の机や窓を背景に指定し、背景以外の特徴がどの程度残るかを比較しました。
教室は両方に反映されましたが、前髪、顔型、髪の長さには画像ごとの差がありました。
街中
建物や道路のある街中を背景に指定し、顔や髪、服装を基準画像と比較しました。
街中への変更後も基本の配色が残る例がある一方、顔や前髪が変化する例も確認できました。
公園
緑や木のある公園を背景に指定し、キャラクターの主要な特徴を比較しました。
背景だけを公園へ変更した条件でも、髪型や顔立ちまで常に一定にはなりませんでした。
検証3 ポーズを変更
手を振る、横向き、座るポーズを指定し、各条件で4枚ずつ生成しました。ポーズの指定は反映されましたが、正面以外の角度では顔立ちが変化する例があり、座る・手を振る条件では基準画像から構図も大きく変わりました。
横向き
正面から横向きへ変更し、顔の角度に伴う輪郭、目、髪型の変化を比較しました。
正面以外の角度では、基準画像と顔の特徴を直接比較しにくくなり、輪郭や目にも差が確認できました。
座る
座った姿勢を指定し、ポーズと構図の変化に加えて顔や髪型を比較しました。
座る指定によって構図が変わり、同時に顔や髪型にも画像ごとの差が見られました。
手を振る
片手を上げて振るポーズを指定し、顔や髪型に加えて手と指の生成状態も確認しました。
手を振るポーズは両方に反映されましたが、顔、前髪、構図に差があり、表示された手や指も確認対象になりました。
検証4 服装を変更
ピンクパーカー、制服／ブレザー、白ワンピースを指定し、各条件で4枚ずつ生成しました。服装指定そのものは反映されましたが、髪の長さ、前髪、顔立ち、目の形、年齢感、構図など、変更を指定していない部分にも差が見られました。
白ワンピース
紺色のパーカーから白ワンピースへ変更し、服装以外の顔、髪型、構図を比較しました。
服装指定は反映された一方、顔や頭身、構図まで同じ状態にはなりませんでした。
制服／ブレザー
制服／ブレザーを指定し、衣服の反映と顔、目、髪型の変化を比較しました。
制服への変更は確認できましたが、変更を指定していない顔や髪型にも差が見られました。
ピンクパーカー
パーカーの色を紺からピンクへ変更し、服装以外の主要な特徴を比較しました。
服装指定自体は4枚とも反映されましたが、同じ服装変更でもキャラクターの顔や頭身、構図まで一定に維持されるとは限りませんでした。
比較結果
| 変更内容 | 指定内容の反映 | キャラクター維持で確認できたこと |
|---|---|---|
| 表情 | ○ | 髪色などが残る例がある一方、目の大きさや顔立ちまで変化する例があった |
| 背景 | ○ | 基本特徴が残る例と、前髪・顔型・髪の長さが変化する例の両方があった |
| ポーズ | ○ | 角度・構図の変更に伴って顔立ちの差が大きくなる例があった |
| 服装 | ○ | 服装は反映されたが、髪型・顔立ち・目・年齢感・構図まで変化する例があった |
今回の検証で分かること・分からないこと
- 分かること：今回の48枚では、Image Reference使用後も一部の特徴が残る画像と、指定していない特徴まで変わる画像の両方が生成された
- 分からないこと：未確認のモデルや設定を変えた場合に同じ結果になるか、またLeonardo.Ai全体でどの程度再現できるか
- 結果の扱い：○は指定した表情・背景・ポーズ・服装が画像に反映されたことを示し、キャラクターが完全に一致したという意味ではない
実際に比較するときの確認ポイント
今回のように生成結果を比較するときは、変更対象だけでなく、指定していない特徴も基準画像と見比べる必要があります。
- 髪色だけでなく、前髪と髪の長さも確認する
- 目の色だけでなく、大きさと形も確認する
- 輪郭や年齢感が変わっていないか確認する
- ポーズ変更時は、顔の角度、構図、手や指も確認する
- 指定内容が反映されたことと、同じキャラクターを維持できたことを分けて判断する
まとめ
今回の条件では、Image Referenceを使うことで、茶系の髪や瞳、紺色のパーカーなど一部の特徴が維持されるケースがありました。一方、表情・背景・ポーズ・服装を変更すると、指定していない顔立ちや髪型まで変化する画像も確認されました。
とくに、表情変更時の目の大きさ、背景変更時の前髪や顔型、横向き時の輪郭、服装変更時の年齢感や構図には差が見られます。Image Referenceを使えば完全に同じキャラクターを固定できる、とまでは今回の検証から判断できません。
今回の結果は、記事内に記載した設定と48枚の生成画像をもとにしたものです。モデルや設定を変更した場合に同じ傾向になるかは、今回の検証からは判断できません。