AI画像が崩れた時の直し方チェックリスト｜Before / Afterで見る7つの原因

このチェックリストの根拠

AnimeGenでは、実際に生成した画像を見ながら、「顔」「手」「背景」「構図」「光」など、 どこに違和感があるのかを分けて確認してきました。 一度にすべてを直そうとすると、どの変更が見た目に影響したのか分かりにくいため、確認項目を症状別に整理しています。

このチェックリストは、公開している実践①〜④、ネガティブプロンプト記事、Rule0の作例と観察結果をもとに、 その確認順を初心者向けにまとめたものです。各項目は、実際の作例で確認した違和感を症状別に分類しています。

診断結果は原因を断定するものではなく、次に確認する候補を絞るためのものです。 すべての画像生成サービスやモデルで同じ結果になるとは限らず、記録がない条件は推測していません。

症状と対応する確認記事

Evidenceとして確認できる範囲

掲載画像は、すべてを同一モデル・同一Seed・同一設定で比較したものではありません。 主役、背景、プロンプトなど複数の条件が変わっている作例も含まれます。 そのため、掲載例だけで各症状の原因や一つの変更による単独効果を証明することはできません。

読者が自分の環境で確認する場合は、可能な範囲で同じ生成条件を使い、変更する項目を1つにして比較してください。 個別記事では、確認できる検証条件、変更点、比較対象、作例から分かること・分からないことを掲載しています。

先に結論：崩れたらこの7つを見る

比較する時は、可能な範囲で1項目だけ変えると、Before / Afterの差を確認しやすくなります。

まず見るべきBefore / After

この比較は、実践編①で詳しく解説しています。 ここでは同じ考え方を、チェックリストとして使える形にまとめます。

原因1：主役が固定されていない

最初に見るのは、AIが「誰を描くのか」を理解できているかです。 cute girl だけだと、1人なのか複数なのか、上半身なのか全身なのかが曖昧になります。

cute girl, smiling, room, beautiful background

one anime girl, solo,
upper body shot,
gentle smile,
simple background

まず one anime girl と solo で主役を固定します。 全体の流れは AIキャラクターの作り方完全ガイド でも整理しています。

原因2：情報を盛りすぎている

「せっかくだから全部入れたい」と思って、髪型、服、背景、小物、光、品質タグを一気に入れると、 AIは優先順位を判断しにくくなります。私も最初はここで何度も崩しました。

情報量を見直す考え方は、ルール0｜プロンプトの情報整理で説明しています。

原因3：顔・表情を盛りすぎている

AnimeGenで試した範囲では、強い表情語を複数重ねると、目や口の形が不安定になることがありました。 smiling, happy, cheerful, joyful のように盛ると、目や口が不自然になることがあります。

happy、joyful、cheerful のような 似た表情語を重ねると、目・口・眉など複数の表情要素が同時に強く出て、 全体の表情が不自然になることがあります。

今回の画像で起きていた問題

• 笑顔の指定を複数入れていた
• 目と口の形が強くなりすぎていた
• 表情以外の情報も多く、顔の優先順位が下がっていた

修正前

smiling, happy, cheerful, joyful

修正後

gentle eyes, soft mouth, slight smile

今回の例では、表情語を整理したことで、 目の形と口元の印象がまとまり、Beforeより自然な表情に近づきました。 ただし、モデルや生成条件によって結果は変わります。

表情は「弱く1つ」を目安にすると、原因を切り分けやすくなります。

確認4：手・指に関する指定を見直していない

手や指は崩れやすい部分です。ネガティブプロンプトを入れていない場合、 指が増える、手首が不自然、形が溶けるといった失敗が出やすくなります。

Negative prompt: bad hands, extra fingers, missing fingers, deformed hands

ネガティブだけで完全に変わるとは限りません。今回の作例では、手が大きく写る構図もあわせて見直しています。 生成条件によって結果は変わります。 基本セットは ネガティブプロンプトの基本と作例 にまとめています。

原因5：背景が前に出すぎている

この作例では、背景の指定を短くして主役の後ろに置いた条件を試しています。 語順だけの効果を示す比較ではなく、生成条件によって結果は変わります。

beautiful detailed classroom,
sunlight, desks, window,
one anime girl

one anime girl, solo,
school uniform,
upper body shot,
simple classroom background

背景を含めた情報整理の考え方は、ルール0｜プロンプトの情報整理で説明しています。

原因6：構図・アングルを複数指定している

from above と from below、close up と wide shot のように、 この作例では、相反する指定を同時に入れた条件と、見せ方を1つに絞った条件を比較しています。

変更点を確認するため、このチェックリストではアングルを1つずつ試します。 構図の作例は 構図とアングルのBefore / After にあります。

原因7：光と影の方向が曖昧

顔や手だけでなく、光の方向も確認項目の1つです。 この作例では、光の方向を指定した画像と、平たく見えた画像を比較しています。

soft side lighting,
warm afternoon light,
gentle shadow

品質タグを足す前に、光の方向を1つ決めます。

よくある質問

まとめ

AI画像が崩れた時は、センス不足ではなく、原因の切り分け不足で止まっていることが多いです。 主役、情報量、顔、手、背景、構図、光の7つに分けると、直す順番が見えます。

AnimeGenでは、完成例だけでなく失敗例も残して、どこをどう直したかを見える形にしています。 まずは1枚のBeforeを見て、「どこが崩れているか」を1つだけ言葉にするところから始めてください。