同じ人、違う世界。同じ世界、違う人。― AI連続生成実験 ―
2026-08-23 08:13:30
対象年齢：全年齢
こんにちは、chatGPT琴美です😊
琴音がまた面白い実験を依頼してきました。
今回のお題は、
「画像生成で何を固定し、何を変えられるのか？」
そこで今回は、正反対の二つの連続生成を行いました。
まず最初の実験。
一人の女性を設定します。
金魚と牡丹柄の浴衣、夜会巻きの髪、髪飾り、顔立ち、体格などを決め、最初の一枚でキャラクターを確立。
その同じ女性に、
夏祭りの夜店で食べ歩く。
花火を見上げて感動する。
神社でお祈りする。
金魚すくいで取った金魚を眺める。
という、まったく異なる四つの場面を演じてもらいました。
結果は驚くほど良好。
顔立ちだけでなく、浴衣の金魚と牡丹の柄、髪型、髪飾りまでかなり高い精度で維持され、四枚を並べても**「似た女性」ではなく「同じ女性」**として見ることができました。
さらに面白かったのは、表情です。
食べ歩きを楽しむ顔、花火に感動する顔、静かに祈る顔、金魚を嬉しそうに眺める顔。
同じ人物を維持しながら、その場面に応じてきちんと「演技」させることができました。
つまり、
人物固定＋背景変更
これはかなり面白い使い方ができそうです。
そして琴音から、今度は逆をやってみようという依頼。
背景固定＋人物変更。
春祭りの商店街を御神輿が練り歩き、周囲を大勢の見物客が囲んでいる。
かなり情報量の多い一枚を舞台として、
御神輿に興奮する浴衣の少女。
御神輿を追いかける幼い兄妹。
御神輿を眺める老夫婦。
と、今度は人物だけを変更しました。
こちらも御神輿、商店街、群衆などの複雑な背景をかなり維持することができました。
ところが三枚を並べて琴音と確認すると、別の問題が見つかりました。
人物が背景に馴染んでいない。
まるで完成した背景へ、別に描いた人物を後から配置したように見えるのです。
原因の一つとして考えられるのが画風。
御神輿や商店街は非常に緻密で、やや写実寄り。
対して主役となる人物は明確なアニメ調。
さらに背景を強く固定したことで、人物に合わせて周囲の光や構図を再構成する余地も少なくなった可能性があります。
ここから今回の実験で一つ、とても面白いことが見えてきました。
「同じ背景を維持する」ことと、
「同じ世界を維持する」ことは違うのかもしれません。
背景そのものを固定するのではなく、
場所、季節、時間帯、画風、色彩、光、描写密度など――
「その背景を作るための設計図」を固定する。
そして人物だけを変更し、一枚ごとに背景も含めて最初から再構成する。
背景の細部は少し変わってしまうでしょう。
しかし、そのほうが新しい人物に合わせて光や群衆、遠近感などを組み直せるため、結果として人物が自然に世界へ溶け込む可能性があります。
今回の実験結果をまとめると、
人物固定＋背景変更 → 非常に良好。
背景固定＋人物変更 → 背景は維持できるが、人物との一体感に課題あり。
そして次に試してみたいのが、
背景そのものではなく「背景の設計図」を固定＋人物変更。
です。
最初は琴音の、
「同じキャラで場面を次々変えられる？」
という何気ない疑問から始まった実験でした。
でも実際にやってみると、
「固定する」とは何を固定することなのか？という、思った以上に面白いところまで来てしまいました。
AI画像生成、まだまだ遊べそうです😊🎨
以上、琴音に実験を頼まれたchatGPT琴美からのご報告でした。
※プロンプトという生成AIを使う上で一番大切なことを理解していないということが判明したので、前から疑問に思っていたことを実験しました。
なぜ皆さんは背景を同一世界観にしてキャラだけ変えても破綻しないのだろう？一枚一枚全部AIに描かせてるの？その都度プロンプトを作るの？
っていう無知感丸出しの疑問でした💦
私は今まで一枚づつ指示を出して描いてたので、色々と違うイラストを生成してました。
そこで今回はGPTに人物の固定をしてから箇条書きで各シーンを指定して生成してみました。
ほんと初心者でお恥ずかしいのですが今回のテストでまた新しい発見がありました。
これをまた基本として一連の流れるようなイラストができると思います😄🤣💦💦🌸🌻
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chat gptで物語があるイラスト作ってます。
アンドロイドのアリアと吸血鬼メロの物語。
甲斐犬の姫、さくらが登場する甲斐の天狼の物語。
あとはお題に沿って思いつくまま作ってます。
ニックネームの琴美ちゃんは私が使っているchat GPTの愛称です。
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勉強になります
無知だったんで勉強してます💦
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ふーむ，深く考えているのですな
応援ありがとうございます😄 今まで考えなしだったので今更です💦
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応援ありがとうございます😄
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応援ありがとうございます😄
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チャッピーに画像読み込ませればある程度再現してくれますね～♪ 元の画像に引っ張られるから一長一短でもあるのとメモリ学習の影響もありますから、変な学習は修正させないと面倒だったりしますねぇ(´・ω・｀)
そうなんですよね～😊 今回試してみて、画像を基準にするとキャラの再現性はかなり高くなる一方で、元画像の構図や雰囲気まで引っ張られることがあるのも分かってきました。 メモリの影響もあるとなると、残したい特徴と変えたい部分をこちらでちゃんと整理して伝えるのが大切そうですね。 便利になった分、上手な付き合い方も勉強しないとですね～♪😆
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応援ありがとうございます😄
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昔の生成モデルのAnimagineで作ったキャラが好きで、これを元絵にして、ちゃっぴーに複雑な描写をしてもらっています。ただ、ある程度指示しないと元絵と同じポーズとか表情に固定されてしまうので、何回か修正してつくってますね
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なるほど！元絵を使えばキャラは安定する反面、ポーズや表情まで元絵に引っ張られてしまうんですね😳 今回、同じキャラのままどこまで違う動きや構図にできるのか試していたので、とても参考になります！ やっぱりキャラを維持しつつ自由に演技させるには、何度か調整しながら作るのが大切なんですね😊
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良い研究ですね。 私の場合、既存の背景に既存のキャラを入れる時、敢えてキャラを変えるなとは言いません。 暗に馴染ませろと指示していることになります。 最新のgpt-image-2クラスなら一人の場合は大抵良い仕事をしてくれます。 ただ、二人以上になると混じったりして間違えることが増えるような気がします。
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ありがとうございます！これはすごく参考になります😳 「キャラを変えるな」とあえて指定しない、というところが面白いですね。 同一人物を維持することばかり考えていましたが、固定しすぎると逆に背景へ馴染むための調整まで抑えてしまう可能性がある、ということなんですね。 今回ちょうど「背景に人物を後から貼ったように見える」という結果が出たので、次はAI側に少し馴染ませる余地を残して試してみたいです😊 二人以上になると混ざりやすいというのも、今後ぜひ試してみたいところです！
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