Stable Diffusion 同じ顔を再現する方法｜Reference Only・IP-Adapter・Seed固定を徹底解説

1 はじめに：なぜ「同じ顔」の再現が難しいの？
2 Stable Diffusion 同じ顔１：再現が難しい理由とは？
3 Stable Diffusion 同じ顔２：再現したいシーンとニーズとは？
4 Stable Diffusion 同じ顔３：再現するための３つの主要手法
5 Stable Diffusion 同じ顔４：各手法の比較と選び方
- 5.1 目的別おすすめ手法
6 Stable Diffusion 同じ顔５：さらに精度を高める応用テク
7 まとめ：目的に合った手法で「同じ顔」を再現しよう！
- 7.1 各手法のメリット・デメリットまとめ
8 今後に向けて：進化し続けるStable Diffusionの世界

はじめに：なぜ「同じ顔」の再現が難しいの？

Stable Diffusionで画像を生成していると、

「さっきのキャラと同じ顔を出したいのに、なんか違う…」

という経験をしたことがある方、

多いのではないでしょうか？

これはStable Diffusionの仕組みが、

毎回ノイズから画像を“生成”していることが

原因なんです。

なので、同じプロンプトを使っても

微妙に顔が違うなんてことはよく起きます。

でも、同じキャラクターを使い回したいときや、

同一人物の複数カットを作りたいとき、

「同じ顔」でいてくれないと

困っちゃいますよね。

そこでこの記事では、

「Stable Diffusion 同じ顔」の再現に役立つ

３つの主な手法と、

それぞれの使い方やコツを丁寧に

解説していきます！

Stable Diffusion 同じ顔１：再現が難しい理由とは？

Stable Diffusionは、

拡散モデル（Diffusion Model）という仕組みで

動いています。

これは、ランダムなノイズを少しずつ

元の画像へ“復元”していくというプロセス。

つまり、画像の生成には常に

ランダム性が含まれているということです。

このため、以下のようなことが起こります。

同じプロンプトでも、出てくる顔が微妙に違う
プロンプトの順番や単語の細かな違いで印象が変わる
背景やポーズを変えると、顔のバランスも崩れやすい

また、学習データの偏りや

モデルの特性によっても

「安定して同じ顔を出す」ことは難しいのが

現状です。

Stable Diffusion 同じ顔２：再現したいシーンとニーズとは？

「同じ顔」を安定して

出力できるようになると、

創作やビジネスの幅が一気に広がります。

たとえば…

オリジナルキャラクターの展開
→ ポーズや表情を変えた別バージョンが作れる！
マンガ・小説の挿絵作成
→ キャラの顔が統一されて世界観が安定！
VTuberの素材制作やファンアート
→ 新衣装や背景の変更がしやすい！
SNSアイコンやYouTubeサムネ作り
→ 統一感のあるビジュアルが作れる！

こういった場面では、

同じ顔を安定して再現することが

クオリティにも直結するんです。

Stable Diffusion 同じ顔３：再現するための３つの主要手法

Seed値を固定して安定した画像を出す

Seed（シード）は

画像生成のスタート地点となる数値。

これを固定すると、

毎回同じノイズから生成が始まるため、

同じプロンプトなら同じような画像になります。

【使い方のポイント】

AUTOMATIC1111では、「txt2img」画面で任意のSeedを入力
一度生成した画像のSeedをコピー＆再利用も可能
「Reuse Seed」や「Keep Seed」機能をONにして使おう

ただし、背景やポーズを変えると、

顔まで変わってしまうことがあります。

顔に関係するプロンプトを固定し、

周辺要素だけを変更するのがコツです。

ControlNetの「Reference Only」で顔の特徴をキープ

ControlNetの中でも

「Reference Only」は、

顔やスタイルの特徴だけを抽出して再現する機能。

ポーズなどの構造情報は取り込まず、

外見の印象を優先して反映してくれます。

【導入＆使い方】

AUTOMATIC1111にControlNetを導入
「reference_only」をPreprocessorで選択
参照画像をアップロード、Promptは自由に設定

背景や服装、ポーズを変えても、

参照画像の顔の印象がしっかり残ります。

アニメ調のキャラ制作との相性が特に良いです。

IP-Adapter FaceIDで高精度な再現を実現

IP-AdapterのFaceIDは、

画像から顔の特徴を抽出し、

まるで「本人」をそのまま再現したかのような

高精度な出力が可能です。

【特徴】

リアル系・アニメ系どちらにも対応
複数衣装・背景でも顔がブレにくい
LoRAなどと併用も可

【導入手順】

Hugging FaceからFaceIDモデルをダウンロード
AUTOMATIC1111でIP-Adapterエクステンションを導入
参照画像を指定して、「FaceID mode」をONにする

特にVTuberの素材制作や、

本人そっくりのキャラ表現に最適です。

Stable Diffusion 同じ顔４：各手法の比較と選び方

手法	顔の再現性	導入のしやすさ	カスタマイズ性
Seed固定	★★☆☆☆	★★★★★	★★★☆☆
Reference Only	★★★★☆	★★★☆☆	★★★★☆
IP-Adapter FaceID	★★★★★	★★☆☆☆	★★★★★

目的別おすすめ手法

目的	おすすめ手法
手軽に再現したい	Seed固定
イラストで同一キャラを使いたい	Reference Only
高精度な顔を完全再現したい	IP-Adapter FaceID
アニメ＋自由度が欲しい	Reference Only＋LoRA
VTuber素材の生成	IP-Adapter＋DreamBooth

Stable Diffusion 同じ顔５：さらに精度を高める応用テク

LoRAやDreamBoothを併用する

LoRA：小規模学習で顔の再現性UP。軽くて使いやすい
DreamBooth：特定キャラの完全再現が可能。個人モデルを作りたい場合に最適

プロンプト設計のコツ

【有効なキーワード】

same face
symmetrical face
consistent facial features

【ネガティブプロンプト】

deformed, asymmetrical, different person

こうしたプロンプトを工夫するだけで、

ブレを防ぎ、顔の統一感をキープできます。

生成画像の管理と比較方法

キャラごとにフォルダを分ける
Prompt、Seed、使用LoRAなどをメモ
画像に番号やタグを付けると後から見返しやすい

管理がしっかりしていると、

「この時の顔に戻したい」と思った時も

すぐに再現できますよ！

まとめ：目的に合った手法で「同じ顔」を再現しよう！

「Stable Diffusion 同じ顔」は、

工夫次第でかなり高精度に再現できます。

各手法のメリット・デメリットまとめ

手法	メリット	デメリット
Seed固定	最も手軽。初心者でもすぐに試せる	再現精度はやや低い。崩れやすい
Reference Only	顔の印象をしっかり保ちつつ自由に変更可能	やや慣れが必要
IP-Adapter FaceID	超高精度で「同一人物」感を出せる	導入がやや面倒

目的や作りたい作品に応じて、

最適な手法を選びましょう！

今後に向けて：進化し続けるStable Diffusionの世界

今後、IP-AdapterやControlNet、

LoRAの技術はさらに進化していきます。

自作キャラを本格的に運用したり、

商用利用したりする際にも、

「同じ顔」の安定生成は欠かせない要素です。

これからも手法を研究しながら、

ぜひ理想のキャラクター表現を

追求してみてくださいね！