Stable Diffusion

Stable Diffusion 制服プロンプト8選|プロンプト例・LoRA活用・コツまで徹底解説

Stable Diffusionで「セーラー服の女の子」や「ナース姿のキャラ」など、

制服を着たキャラクターのイラストを描いてみたいと思ったことはありませんか?

プロンプト(テキスト指示)を工夫すれば、

さまざまな制服スタイルを自由に表現できますが、

「どう書けば正確に制服が出るの?」

「変な服になってしまう…」といった壁にぶつかる人も多いはず。

この記事では、初心者にもわかりやすく、以下の内容を詳しく解説します。

記事の概要

  • 制服ジャンル別プロンプト例
  • 制服生成に役立つLoRAの活用方法
  • 小物・背景のテクニック
  • よくある質問とその答え
  • 記事最後に実践のまとめ付き!

目次

Stable Diffusion 制服プロンプト8選

Stable Diffusion 制服1:セーラー服プロンプト例

定番のセーラー服スタイル

1girl, sailor uniform, red ribbon, pleated skirt, short hair, smiling, in classroom, best quality, masterpiece

セーラー服といえば sailor uniform

リボンやスカートの質感も明記すると安定感アップ!

アレンジ版:帽子+長髪スタイル

1girl, sailor uniform, long hair, beret, white thighhighs, looking at viewer, wooden hallway, high detail

帽子や髪型で差別化できます。

背景も雰囲気に合わせて指定しましょう。

Stable Diffusion 制服2:ブレザー制服プロンプト例

スタンダードな女子高生風ブレザー

1girl, blazer uniform, plaid skirt, necktie, white shirt, hallway, standing pose, detailed face

ブレザー制服は blazer uniform を軸に、

スカート・ネクタイの細部も丁寧に記述。

バリエーション:カーディガン+メガネ

1girl, blazer, cardigan over uniform, glasses, ponytail, in classroom, reading book, soft light

小物や髪型で表現の幅が広がります。

Stable Diffusion 制服3:学ラン・男子制服プロンプト例

基本の男子学生・学ランスタイル

1boy, gakuran, black school uniform, short black hair, standing, serious expression, schoolyard background

男子制服には gakuran1boy の指定が必須。背景で学校感を演出。

応用版:不良風スタイル

1boy, gakuran, open collar, slouched posture, cigarette, sunset, delinquent style, cinematic lighting

雰囲気や性格もプロンプトでコントロールできます。

Stable Diffusion 制服4:メイド服プロンプト例

クラシックメイド風

1girl, maid uniform, frilly apron, lace headband, black dress, victorian interior, smiling

メイド服は maid uniformfrilly apron の組み合わせで安定生成。

カフェ風メイド

1girl, modern maid uniform, cafe waitress, short skirt, tray, warm lighting, coffee shop background

現代風のスタイルもキーワード次第でしっかり出せます。

Stable Diffusion 制服5:ナース・医療系制服プロンプト例

ナチュラルなナーススタイル

1girl, nurse uniform, nurse cap, white dress, soft smile, hospital room, daylight, clean background

nurse cap を忘れずに。優しさを表す表情もポイントです。

手術室風ナース

1girl, nurse uniform, latex gloves, surgical mask, operating room, sterile lighting, serious expression

背景と道具を変えるだけで、職場設定が変わります。

Stable Diffusion 制服6:キャビンアテンダント・OL風プロンプト例

フライトアテンダント風

1girl, flight attendant uniform, navy suit, neck scarf, standing in airplane aisle, sunlight from window

飛行機内の背景とネクタイがCAの雰囲気を高めます。

ビジネスOLスタイル

1girl, office lady, blazer, pencil skirt, working on laptop, office background, daytime lighting

office lady はOL系キャラを安定生成できる便利なキーワードです。

Stable Diffusion 制服7:背景とアクセサリーパーツの指定例

おすすめ背景プロンプト

シチュエーションプロンプト例
教室in classroom, desks, sunlight through window
校庭schoolyard, blue sky, cherry blossoms
病院hospital room, bright light, white bed
飛行機airplane interior, narrow aisle, soft lighting

背景と制服の組み合わせで、キャラに物語性を持たせましょう。

アクセサリーパーツの例

パーツプロンプトキーワード
ソックスwhite knee socks, black tights
カーディガンcardigan over uniform
髪飾りhair ribbon, barrette
school loafers, heels

パーツは1つずつ明記することで、安定した表現につながります。

Stable Diffusion 制服8:LoRAを使ったプロンプト例

LoRAの基本的な使い方

LoRA(Low-Rank Adaptation)は、服装やスタイルを学習させた拡張モデルです。

<lora:sailor_uniform_v1:0.8>

数値(0.6〜0.8)で強度を調整できます。

制服LoRAの活用例

LoRA名効果
sailor_uniform_loraセーラー服のライン・リボンが安定
maid_outfit_loraフリルやエプロンの崩れを防ぐ
nurse_uniform_loraキャップ・白衣の正確な描写に効果
office_lady_loraOL服のジャケット・スカートが綺麗に

複数LoRAの同時使用は可能ですが、強度のバランスに注意しましょう。

よくある質問(FAQ)

Q1. セーラー服とブレザーが混ざってしまいます。どうすれば?

A. 片方を指定し、もう一方をネガティブプロンプトで除外しましょう。

Prompt: sailor uniform  
Negative Prompt: blazer, tie, jacket

Q2. 制服を指定したのに軍服やスーツになってしまいます…

A. キーワードの曖昧さが原因です。「uniform」単体では軍服になることもあるため、

明確に“sailor uniform”や“nurse uniform”など職種を限定しましょう。

Q3. LoRAを導入したのに衣装が崩れます。なぜ?

A. 強度が高すぎたり、LoRA同士が競合している可能性があります。
→ まず1つのLoRAに絞って 0.6〜0.8 程度で試してみましょう。

Q4. LoRAはどこから入手できますか?

A. 以下のサイトから多くのLoRAがダウンロードできます。

Q5. ポーズが毎回似てしまいます。変化を出すには?

A. 以下のような構図・姿勢のキーワードを追加してみてください。

  • sitting, looking back, arms crossed, side view, running など

また、ControlNetを使えばポーズ画像を元に構図指定も可能です。

Stable Diffusion 制服まとめ

プロンプト次第で自由自在!

この記事のまとめ

  • 制服イラストは種類ごとにプロンプトを明確に分ける
  • LoRAを使えば服の安定性や細部描写が大きく向上
  • 小物・背景・髪型などで個性と世界観を補完
  • 困ったときはネガティブプロンプトや構図指定を活用

最後にアドバイス

Stable Diffusionは、プロンプトとLoRAの工夫次第で

想像以上に自由な創作ができるツールです。

少しずつ試行錯誤しながら、あなただけの制服キャラクターを生み出してください。

  • この記事を書いた人

すー | Suu

千葉県出身 旅とグルメが大好き フリーランスWebデザイナー

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