生成AIで全身イラストを出すためのおすすめプロンプト!立ち絵や広告素材制作に活かす方法

2025年8月12日

AI画像生成の活用が進む中、Stable DiffusionやSeaArtなどの生成AIで「全身イラスト」を安定的に出すことは、立ち絵や広告素材の制作において重要な課題です。しかし、プロンプト設計が不十分だと、全身が見切れたり顔が崩れたりといった失敗が起こりやすくなります。本記事では、ビジネスやクリエイティブ現場で使える全身プロンプトの最適化方法を、実例・最新トレンド・失敗回避策とともに解説します。

全身イラストを安定生成するために押さえるべき基本条件

生成AIで全身イラストを出すためには、技術的な理解とプロンプト設計の工夫が欠かせません。特にStable Diffusionは構図や画角の影響を受けやすく、適切な設定をしないと「stable diffusion 全身出ない」という状況になりがちです。

まず全身生成が難しい背景として、AIモデルの学習データの偏りがあります。多くのトレーニング画像がバストアップや上半身構図で構成されているため、標準設定のままでは顔や上半身に寄った構図が出力されやすいのです。これは海外のAIユーザーでも共通して指摘されており、英語圏では「full body prompt tuning」として研究されています。

実務では、例えばゲームの立ち絵制作やプレゼン資料用の人物画像など、全身のバランスが重要な案件があります。このような場合、以下の条件を意識すると安定度が上がります。

プロンプトに「full body」「standing pose」など全身を明示するワードを入れる
ネガティブプロンプトに「cropped」「close-up」を入れて見切れを防ぐ
画角パラメータ（例えばStable Diffusionでは--aspect 9:16など）を縦長に設定する
サンプリングステップを十分確保し、全体の構造を安定させる

これらを組み合わせることで、生成AIは全身を描く構図を優先するようになります。

しかし、メリットだけではなくデメリットも存在します。画角を縦長にすることで解像度が上がり計算負荷が増すため、生成時間やGPUコストが上昇します。また、全身を含める分、顔のディテールがやや粗くなることもあるため、後述する「顔補正プロンプト」やアップスケール技術との併用が推奨されます。

顔崩れや見切れを防ぐためのプロンプト改善方法

全身生成の難しさの中でも、特に多くの制作者が悩むのが「stable diffusion全身顔崩れる」や「Stable Diffusion 見切れ防止プロンプト」の問題です。これらは構図と生成工程の両方で発生しやすい現象です。

顔崩れが起こる理由の一つは、AIが全身を描く際に限られたピクセル数を全体に割り当てるため、顔部分の解像度が不足する点にあります。また、手足や服のディテールに計算資源が割かれることで、顔の特徴がぼやける傾向があります。

見切れについては、AIが構図の中心を顔や上半身に寄せるため、足先や頭頂部が画面外に出てしまうことが多いです。この対策として有効なのが、次のプロンプト構造です。

「full body portrait, standing, in frame」など画面内に収める指定
「no cropping, entire body visible」などネガティブ指示の併用
生成後にControlNetやPose Controlを使ってポーズを固定する

例えば、広告用の人物全身画像を生成する場合、まずは全体を出力し、その後顔部分だけを別生成・差し替えするワークフローが実務では一般的です。これにより全身の構図を維持しながら、顔のクオリティを最大化できます。

また、海外のAIコミュニティでは「two-pass rendering」という手法が注目されています。これは低解像度で全身構図を作成した後、高解像度にアップスケールしながら顔だけを再生成する方法で、日本国内でも広告代理店やゲーム制作会社が採用し始めています。

立ち絵や広告素材で映える全身構図を作るコツ

ビジネスや商用利用においては、単に全身が収まっていればよいわけではありません。特に「ai 立ち絵プロンプト」を使ったキャラクター制作や、Web広告用の人物画像では、構図やポーズ、背景とのバランスが成果に直結します。

立ち絵の全身構図を美しく見せるためには、まず被写体のポーズを安定させる必要があります。生成AIではPose Controlや既存画像の参照を用いると、ブレや不自然な姿勢を防ぐことができます。また、背景をシンプルにすることで人物のシルエットが引き立ち、広告バナーやLPでの視認性が向上します。

実務的な流れとしては、次のような手順が有効です。

プロンプトで全身・ポーズ・視線方向を明示する（例：「full body, standing, facing forward」）
ネガティブプロンプトで「blurry, cropped, out of frame」を指定
出力後、顔や手など重要パーツをInpaintingで修正
最終的に背景と人物を別レイヤーで管理し、デザインに合わせて調整

このワークフローは、特にBtoBの広告制作や展示会パネル用素材の生成で効果的です。実際に、あるIT企業ではStable Diffusionを使った立ち絵生成を広告運用に取り入れ、外注費を約40％削減しながら制作スピードを倍増させています。

注意点としては、商用利用時のライセンス確認が必須です。SeaArtや一部のAI生成サービスでは、無料プランの出力画像に商用制限がある場合があるため、利用規約を事前に確認し、必要に応じて有料プランに切り替えましょう。

全身生成で失敗しないための呪文集と活用事例

全身イラストの生成において、プロンプトの書き方は成功率を大きく左右します。特に「ai 画像生成全身呪文」や「Stable Diffusion 全身プロンプト」で検索されるように、効果的なキーワードや構文を知っているかどうかで、結果の品質が変わります。

実践的な全身プロンプト例

以下は、Stable DiffusionやSeaArtなどのツールで安定した全身画像を出すために有効だったプロンプト例です。

人物全身を明示する型
- full body portrait, standing pose, centered composition, high detail, facing forward
- 背景を含める場合は with background、切り抜き用途なら isolated on white background を追加
見切れ防止型
- full body in frame, entire body visible, no cropping
立ち絵特化型
- full body character illustration, symmetrical pose, clear silhouette, anime style
商用広告向け型
- professional full body photo, corporate attire, smiling, standing in modern office

これらは単なるキーワードの羅列ではなく、構図・ポーズ・背景・質感を包括的に指定することが重要です。特に「centered composition」や「entire body visible」といった空間指定のフレーズは見切れを防ぐ効果が高いです。

事例：広告バナー用の全身モデル生成

あるマーケティング代理店では、SeaArtを用いて展示会バナー用の人物全身画像を生成しました。当初は足先が切れる問題が発生していましたが、「full body in frame, standing pose, head to toe visible」といったネガティブプロンプト併用により、修正なしで納品可能な画像が増加しました。その結果、制作時間は従来の3分の1に短縮されました。