AI画像が崩れる原因と直し方｜Before / Afterで見るプロンプト修正例

プロンプトの順番はAI画像にどこまで影響する？

プロンプトの解釈方法は、使用する画像生成サービスやモデルによって異なります。 先頭に書いた単語が、どの環境でも必ず最優先されるとは限りません。

AnimeGenでは、主役から背景へ整理して書くことで、どの指示を変更したのか確認しやすくしています。 今回のBefore / Afterでも、順番の整理だけでなく、主役の明確化、重複した品質タグの削減、 ネガティブプロンプトの追加を行いました。そのため、順番だけが改善の原因とは断定できません。 AnimeGenで確認した修正例のひとつとして紹介します。

症状を先に切り分けたい場合は、AI画像が崩れる7つの原因を診断すると、 自分の画像で最初に見直す場所を探しやすくなります。

Before画像のどこが崩れていたのか

この例では、単語の追加ではなく、何を削るか・どの順番で並べるかを見直した後の画像を掲載しています。 記録がない条件もあるため、どの変更が結果に影響したかは特定できません。

修正前のプロンプト例

cute girl, another girl, smiling, chair, room, soft light,
beautiful background, detailed room,
high quality, best quality, ultra high quality, masterpiece

これは“よくある崩れ方”を再現した例です。
問題は、主役が曖昧で、背景・雰囲気・品質タグが先に強く出ていることです。

今回やった修正はこの4つ

この例では、この4つを順番に見直すことで、変更点と結果を比較しやすくなりました。

Step1：主役を1人に固定する

one anime girl, solo,

この作例では、主役を1人にする指定を加えています。単独の効果を確認した比較ではありません。

Step2：ネガティブプロンプトを追加する

※ サービスによって書き方は違います。NEG: / Negative prompt: などの欄に入れます。

Negative prompt: low quality, blurry, bad anatomy, bad hands, extra fingers,
logo, text, watermark, cropped

この作例では、手・顔・文字に関する語を追加しました。 ネガティブプロンプトだけの効果を確認した比較ではありません。

使用例をもう少し確認したい場合は、手・指・文字に使うネガティブプロンプトの整理も参考にしてください。

Step3：背景は最後に回す

soft pastel background, classroom window light

AnimeGenでは、変更点を整理するため、最初に試す並べ方として主役のあとに背景を置いています。
語順だけの効果を確認した比較ではなく、生成条件によって結果は変わります。

Step4：品質タグを少数に絞る

high quality, masterpiece, detailed, beautiful lighting

この作例では品質タグの数を減らしました。
品質タグだけの効果を確認した比較ではなく、モデルや生成条件によって結果は変わります。

修正後のプロンプト例

one anime girl, solo,
school uniform,
upper body shot, from slightly above,
soft pastel background,
high quality, masterpiece

Negative prompt: low quality, blurry, bad anatomy, bad hands

修正後は、主役 → 構図 → 背景 → 品質の順で整理されています。
足したというより、むしろ不要な情報を減らして整理したのがポイントです。

Afterで見え方が変化したポイント

今回変更した項目と見た目の変化

今回は、単語の追加だけでなく、主役、背景、品質タグ、ネガティブプロンプトなどを変更しました。
複数の項目を同時に変更しているため、どの変更が見た目の変化につながったかは特定できません。

これはAnimeGenの過去作例であり、一般的な効果を証明するものではありません。 生成条件によって結果は変わります。

最初の失敗を次の判断材料にする

AI画像生成を始めた頃は、出力を見て「違う」と感じても、どこが違うのかを説明できず、 変更点を決めないまま生成を繰り返していました。 そこで、顔、手、主役、背景のうち、気になった場所を言葉にしてから次の修正を選ぶようにしました。

失敗した画像を成功・失敗だけで終わらせず、違和感の場所と次に変える項目を1つ記録すると、 次の画像を比べるための判断材料として残せます。

当時の画像、サービス名、モデル、Seed、画像サイズ、生成設定は記録が残っていません。 そのため、この体験は掲載中のBefore / Afterの検証条件には含めず、当時確認できた作業上の気付きとして区別しています。

まとめ

1. Beforeでは、主役の見え方と情報の散り方に違和感があった
2. 主役・ネガティブ・背景・品質タグなど複数の項目を変更した
3. 記録がない条件もあるため、変化の原因は特定できない

この作例では、順番と情報量を含む複数の項目を見直しました。
自分の画像で試す場合は、同じ生成条件で1項目ずつ比較してください。

この作例から次に確認すること

この作例で扱わなかった内容は、目的に合う記事で確認できます。

• 情報量と順番を整理する：プロンプトの情報整理
• 除外指定を詳しく見る：ネガティブプロンプトの例文と作例
• 別の崩れ方を診断する：7つの原因チェックリスト
• 表情だけを確認する：表情・顔崩れの作例比較（実践編②）
• 光と影だけを確認する：ライティングの段階比較（実践編④）