AI 画像プロンプト用語集

Stable Diffusion・ComfyUI・Automatic1111・Midjourney・Flux でプロンプトを書くときに出会う用語の、わかりやすい定義。

プロンプト: 画像モデルに与えるテキストの説明。Stable Diffusion のようなツールでは通常、カンマ区切りのタグや短い語句のリストです。
ネガティブプロンプト: 欲しくないものを列挙する 2 つ目のプロンプト（例：「blurry, extra fingers」）。モデルはそれらの概念から離れます。
アテンション加重: プロンプトの一部にかける乗数—(token:1.2) と書く—で、モデルがそれを強調（>1.0）または弱調（<1.0）します。
CFG スケール: Classifier-Free Guidance：モデルがどれだけ厳密にプロンプトに従うか。低いと自由で創造的、高いと忠実だが「焼きすぎ」に見えることも。5〜8 が一般的。
LoRA: Low-Rank Adaptation：スタイル・キャラ・概念を注入する小さな追加モデル。<lora:name:weight> としてインラインで、または ComfyUI のノードで読み込みます。
トークン: モデルが読む単位。CLIP はプロンプトを 75 トークンのまとまりで処理します。1 トークンはおおよそ短い単語か語片です。
BREAK: 現在の 75 トークンのまとまりを終え新しいまとまりを始めるキーワード。概念のグループが混ざるのを防ぎます。
Embedding（Textual Inversion）: ベースモデルが知らなかった概念を表す訓練済みキーワード。プロンプトにその名前を打って使います。
サンプラー: ノイズを段階的に画像へ変えるアルゴリズム（例：Euler a、DPM++ 2M）。速度と最終的な見た目に影響します。
ステップ: サンプラーが実行するデノイズの反復回数。ある程度まではステップ増でディテールが増し、その後は頭打ちになります。
シード: ランダムノイズを初期化する数値。同じシードに同じプロンプトと設定で同じ画像が再現されます。
ワイルドカード: {red|blue|green} や __colors__ のようなプレースホルダで、ランダムな 1 つの選択肢に解決され、プロンプトを素早く変化させます。
danbooru タグ: 統制されたタグ語彙（画像掲示板 Danbooru 由来）で、Pony や Illustrious のようなアニメ／イラストモデルがこれで訓練されています。
チェックポイント / モデル: 画像を生成する主要な訓練済み重み（例：SDXL、Pony、Flux）。チェックポイントごとに想定するプロンプトのスタイルが異なります。

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