- 「せっかくStable Diffusionで魅力的なAIイラストを作ろうと思ったのに、全身がフレームに収まらない」
- 「全身ショットに挑戦したけど、顔や手が崩れてしまう」
—そんな悩みを抱えていませんか？
画像生成AIにおいて、人物の全身を高画質かつ破綻なく生成することは、初心者にとって最大の難関の一つです。
なぜなら、Stable Diffusionは、顔や上半身といった細部に学習の優先度を置く傾向があるため、プロンプトで「全身」を指定しても、意図しない構図やサイズになってしまい失敗しやすいからです。
今回の記事は、Windows PCやMac PC、スマホ（iPhone, Android）といったあらゆる環境でStable Diffusionを利用するクリエイターの皆様へ向けて、2025年最新の知識とテクニックを結集した全身画像生成の決定版ガイドです。
このまとめを最後まで読めば、
- 全身を画面に収めるための構図指定のコツ
- ポーズや髪型の詳細な呪文（プロンプト）一覧
そして顔や体の崩れを防ぐためのネガティブプロンプトまで、全身画像生成に必要な情報が完全に網羅できます。
さあ、あなたもStable Diffusionで思い通りの全身のAIイラストを作成しましょう。
作品のクオリティを大幅に向上させましょう！
Stable Diffusionで全身画像を成功させるプロンプトの基本構造
全身の鍵は「カメラワーク」の指定
Stable Diffusionで全身の画像生成を成功させる重要な基本は、AIに「カメラをどこに置くべきか」を明確に指示することです。
人物を全身描写するには、構図（カメラ位置）を示すプロンプトが必須となります。
全身を確実に収めるための基本プロンプトと構図
| 目的 | プロンプト（呪文） | 日本語訳と効果（初心者向け） |
| 全身を収める | full body shot (または full-body view) | 全身が画面全体に収まるように描写を指示します。全身画像の基本です。 |
| 構図の指定 | standing (または standing pose) | 人物が立っている状態を指示することで、全身を描かせやすくします。 |
| 画質の指定 | masterpiece, best quality, ultra detailed | 高画質で詳細なディテールを表現するための重要な要素です。 |
| サイズの指定 | (縦長:1.5), 512×768, 512×1024 | 全身描写には縦長の画像サイズが必要不可欠です。Web UIで設定します。 |
重要ポイント: 特に「full body shot」は、Stable Diffusionの全身プロンプトにおいて最も優先度の高い呪文です。
プロンプトの基本構造と記述方法
Stable Diffusionのプロンプトは、以下の構成で入力すると効果的です。
- 品質・画質の強調:
masterpiece, best quality, ultra detailed - 構図・アングルの指定:
full body shot, standing, from sideなど - 人物の要素:
1girl, long hair, red dress, cute faceなど - 背景・雰囲気:
city street background, cinematic lighting, rainyなど
例: masterpiece, full body shot, 1girl, standing, long black hair, elegant dress, city street background
全身で失敗を防ぐためのネガティブプロンプト
全身を描写する際は、AIが顔や体の構造を崩しやすい傾向があります。
この崩れを防ぐために、ネガティブプロンプトを活用しましょう。
| 目的 | ネガティブプロンプト（呪文） |
| 全身が切れるのを防ぐ | cropped, out of frame (特に重要) |
| 手足の破綻を防ぐ | bad anatomy, malformed limbs, extra fingers, bad hands |
| 低画質を防ぐ | worst quality, low quality, blurry, jpeg artifacts |
Embeddingの活用: EasyNegativeV2やbadhandv4などのEmbeddingを使用することで、全身の崩れや低画質を効率的に防ぐことが可能です。
（注釈: Embeddingとは、ネガティブプロンプトの集まりを一つの単語に圧縮し、モデルにその意味を学習させたデータのこと。プロンプト欄に名前を入力するだけで、リスト全体の効果が適用されます。）
全身おすすめプロンプトとポーズ・構図の具体例
Stable Diffusion プロンプトポーズと動きの演出
全身画像生成において、ポーズと構図は表現の幅を広げる重要な要素です。
Standing (立ちポーズ)の呪文一覧
全身を表示させる最も基本的なポーズです。
| ポーズの種類 | プロンプト（呪文） | 効果と表現 |
| 基本の立ち姿 | standing/full body shot, straight pose | 全身が正面を向いて立つ、証明写真的な構図。 |
| 重心を意識 | leaning against wall, leaning forward | 壁に寄りかかる、前に傾くなど、自然な動きを表現。 |
| 動きの表現 | walking/running/jumping, dynamic pose | 歩く、走る、ジャンプなど、アクションシーンの演出に最適。 |
| 体の向き | from side (横向き), from behind (後ろ姿), profile | 人物の向きを指定し、背景との関連性を高めます。 |
Sitting (座りポーズ)と床・椅子の指定
全身を表現する際に難易度が高まりやすい座りポーズ。体の構造が崩れやすいため、ネガティブプロンプトでの補正が重要です。
| ポーズの種類 | プロンプト（呪文） | 効果と表現 |
| 椅子に座る | sitting on chair, crossed legs, one leg up | 椅子やベンチに座った状態の全身を描写。 |
| 床に座る | sitting on floor, kneeling (膝立ち), squatting | 床や地面に座り込んだり、しゃがむポーズ。 |
| くつろぐ姿勢 | lying down, reclining (寄りかかる), lounge pose | 寝そべる、仰向け、うつ伏せなどのリラックスした全身描写。 |
Stable Diffusionプロンプト構図の極意
全身を高画質で描くには、プロンプトと画像サイズで構図をコントロールする必要があります。
アスペクト比と構図の最適化
全身を描く際、横長（例: 768×512）や正方形（例: 512×512）のサイズでは、AIは人物を切ってしまう（cropped）傾向が非常に強いです。
| 構図の種類 | アスペクト比の推奨 | プロンプトの指定 | 効果の詳細 |
| 全身ショット | 縦長 (例: 512×768, 512×1024, 1024×1536) | full body shot (または entire body) | 人物の足元から頭からまで全体を収める。 |
| ワイドショット | 横長 (例: 1024×512) 縦長を優先 | wide shot + full body shot | 全身と背景を広く写すことで、場所や雰囲気を表現。 |
| クローズアップ | 正方形 (例: 512×512) | full bodyを削除し、close upを使用 | 顔や上半身の詳細な描写に特化。全身には使わない。 |
Stable DiffusionのWeb UIでは、「Width」と「Height」の設定を縦長に変更することが、全身描写の第一歩です。
Stable Diffusion プロンプト呪文 全身の表現を豊かにする視点とアングル
構図の指定は、人物の印象を大きく変えます。
| 視点/アングル | プロンプト（呪文） | 効果と表現 |
| ローアングル | low angle/from below | 人物を大きく見せ、迫力や威圧感を演出。足元を強調したいときに最適。 |
| ハイアングル | high angle/from above | 人物を小さく、背景を広く見せる。周囲の環境や風景との関連性を強調。 |
| カメラの位置 | side view (側面), front view (正面) | 人物の向きや視線をコントロールする。 |
全身高画質化と髪型・服装の指定
全身が描かれたAIイラストのクオリティを上げるには、髪型や服装の細部を正確に表現し、高画質処理を行う必要があります。
Stable Diffusion プロンプト日本語全身活用術
Stable Diffusionは英語プロンプトが基本ですが、日本語で考えたアイデアを適切な英語呪文に変換することが重要です。
高画質を実現する追加呪文
全身の高画質化には、Hires. fixの利用と、プロンプトでの強調が必須です。
| 高画質要素 | プロンプト（呪文） | ネガティブプロンプトの役割 |
| ディテール強化 | ultra detailed, detailed, sharp focus | blurry, soft focus, low contrastを削除 |
| 写真表現 | photorealistic, cinematic lighting, kodak film | painting, drawing, sketch, animeを削除 |
| 背景表現 | highly detailed background, depth of field (背景ぼかし) | cluttered background, simple backgroundを避ける |
（注釈: Hires. fixとは、Stable Diffusionの拡張機能の一つです。低解像度で生成した画像を高解像度に補正しながら再描画する技術です。全身描写の破綻を修正しつつ、高画質化を実現します。）
髪型と髪色の詳細プロンプト一覧
全身イラストの魅力を左右する髪の描写は、細かく指定しましょう。
| 髪型/髪色 | プロンプト（呪文） | 表現の例 |
| 髪色 | silver hair, platinum blonde, deep blue hair | シルバー、プラチナブロンド、深い青など、色の指定。 |
| 髪質 | smooth hair, flowing hair, wavy hair | 滑らか、流れるような、ウェーブヘアなどの質感。 |
| スタイル | long straight hair, short bob, braids (編み込み) | ロングストレート、ショートボブ、編み込みなど。 |
| 前髪 | bangs (前髪あり), side swept bangs (流し前髪) | 前髪の種類や分け方を指定。 |
| アップ/ダウン | updo (アップスタイル), ponytail, twin tails | 髪を上げたスタイルや、ツインテールなど。 |
服装と衣装の詳細プロンプト一覧
全身描写では、服装の細部が目立つため、素材や色を明確に指示します。
| 服装の種類 | プロンプト（呪文） | 表現の例 |
| カジュアル | casual outfit, denim jeans, oversized hoodie | 普段着、デニム、パーカーなど。 |
| フォーマル | elegant dress, suit, victorian dress | ドレス、スーツ、中世風の衣装など。 |
| 特徴的な衣装 | cyberpunk outfit, leather jacket, cowboy boots | サイバーパンク、レザージャケット、ブーツなど。 |
| 素材/ディテール | lace, leather, flowing skirt, transparent clothes | レース、革、ひらひらしたスカート、透けた素材など。 |
Stable Diffusionで全身生成がうまくいかない時の対処法
Stable Diffusionで全身画像生成に挑戦した際、「全身が出ない」「顔が崩れる」といった失敗は非常に多い問題です。
これらの原因を分析し、解決策を提示します。
全身がフレームに収まらない問題の解決
全身が切れてしまう原因は、アスペクト比の不一致と、AIが全身を描く優先度が低いことにあります。
| 失敗の原因 | 解決方法と手順 |
| 画像サイズが横長、正方形 | Web UIの「Width」と「Height」を縦長 (例: 512×768, 512×1024)に設定し直す。全身ショットの基本です。 |
| 全身指示の弱さ | プロンプトの先頭に「full body shot」を入力し、重み付け強調 (例: (full body shot:1.3))を加える。 |
| AIがクローズアップを優先 | ネガティブプロンプトに「cropped」や「close up」を入力します。切れる要素を排除する。 |
| ControlNetの未使用 | ControlNet（注釈: ControlNetは、Stable Diffusionの拡張機能の一つで、人物のポーズや構図などの構造を正確にコントロールする技術です。全身や手の破綻防止に非常に効果的です。）の「openpose」機能を使って、全身の骨格を明確に指示する。 |
足元や手が切れる箇所を修正する応用テクニック
全身描写で最も失敗しやすい足元や指先の切れる問題には、以下のテクニックが有効です。
- 足元指定: プロンプトに「showing legs and feet」や「visible toes」を加える。
- 高解像度化/修正: Hires. fixを使用し、Denoising strength（注釈: Denoising strengthとは、Hires. fixなどで画像を高解像度化する際に、元の画像の情報をどの程度残しながら再描画するかを示した数値です。値が高いほど変化が大きくなります。）の値を0.5程度に設定し細部を修正する。
- ControlNet Mediapipe: ControlNetの「mediapipe」モデルを使って、指先や手の正確な位置を指示する。
顔や体の構造が崩れる問題の解決
全身ショットでは、顔や手の占める領域が小さくなるため、AIの学習不足からくる崩れが発生しやすいです。
顔の崩れを防ぐネガティブプロンプトと対処法
顔が不自然になったり、目の描写がおかしくなる現象は、ネガティブプロンプトで集中的に対策します。
| 失敗の原因 | 解決方法と手順 |
| 顔の歪み | ネガティブプロンプトに「disfigured face」, 「ugly」, 「cross-eyed」を追加。 |
| 低品質な顔 | プロンプトの先頭に 「perfect face」, 「beautiful detailed eyes」を加える。 |
| 全身と顔のクオリティ差 | 「adetailer」（注釈: adetailerは、画像の特定の部位（顔、手など）を認識し、その部分だけを高画質に再描画する拡張機能です。全身画像の顔の崩れに対して非常に有効です。）を導入し、顔を高画質化する。 |
| 全身と顔の画風のズレ | モデル（Checkpoint）を、リアル系/アニメ系 どちらかに統一し、画風の一貫性を保つ。 |
手足の奇形を防ぐプロンプトと最新技術
手や指の破綻は、全身描写で最も頻繁に発生する問題です。
| 失敗の原因 | 解決方法と手順 |
| 手の奇形 | ネガティブプロンプトに 「extra fingers」, 「fewer fingers」, 「bad hands」, 「mutated hands」を入れる。 |
| Embeddingの未使用 | badhandv4 や EasyNegativeV2 を ネガティブプロンプトに 入力し、手の崩れを包括的に対策する。 |
| 複雑なポーズ | ControlNet の 「openpose」 を 使用し、手のポーズを明確に指示する。特に指先まで描かせたい場合に重要。 |
Stable Diffusion 全身 画像生成プロンプト例集と活用術
Stable Diffusionの全身描写に挑戦するすべての方へ、目的別に厳選したプロンプト例を紹介します。
AIイラスト 全身プロンプト 徹底紹介
リアル/フォトリアル系 の 全身 プロンプト 例
| テーマ | ポジティブプロンプト (Positive Prompt) | ネガティブプロンプト (Negative Prompt) |
| 都会の女性 | masterpiece, photorealistic, full body shot, 1girl, standing, elegant suit, street background, cinematic lighting, high resolution | worst quality, low quality, blurry, cropped, out of frame, bad anatomy, mutated hands, painting, anime, EasyNegativeV2 |
| アウトドアの風景 | best quality, full body shot, 1girl, hiking outfit, holding a water bottle, mountain landscape background, sharp focus, natural light | worst quality, low quality, cropped, out of frame, bad anatomy, mutated hands, sketch, drawing, text, watermark |
アニメ/コミック系の全身プロンプト例
イラスト調の全身生成に特化したプロンプトです。
| テーマ | ポジティブプロンプト (Positive Prompt) | ネガティブプロンプト (Negative Prompt) |
| 美少女の立ち絵 | masterpiece, best quality, illustration, full body shot, 1girl, cute face, anime style, standing pose, simple background, highly detailed eyes | worst quality, low quality, blurry, cropped, out of frame, bad anatomy, mutated hands, photorealistic, real life, EasyNegative |
| ファンタジー/アクション | ultra detailed, full body shot, dynamic pose, fantasy armor, holding a sword, epic lighting, castle background, official art | worst quality, low quality, cropped, out of frame, bad anatomy, mutated hands, ugly, realistic, bad hands |
Stable Diffusion プロンプト構図別プロンプト例
| 構図 | ポジティブプロンプト (Positive Prompt) | 強調 する 要素 |
| 全身 正面 | full body shot, front view, neutral pose, standing, looking at viewer | face, body (体), proportions (比率) |
| 全身 背面 | full body shot, from behind, back view, standing pose, long flowing hair | hair (髪), back, outfit (服装)の後ろ姿 |
| ダイナミック | full body shot, dynamic pose, action shot, running, jumping, wind | motion (動き), dynamic lighting (光の演出), speed lines |
2025年最新テクニックと収益化戦略
Stable Diffusionの全身生成技術は日々進化しています。
2025年現在 、 最新の技術を知ることは高画質を実現するために不可欠です。
SDXLとアスペクト比の最適化
Stable Diffusion XL（SDXL）は、従来のモデルよりも高解像度な画像生成に特化しています。
全身描写の破綻を軽減します。
- SDXLの特徵: プロンプトの理解力が高く、全身が切れる問題が大幅に改善されています。
- 推奨サイズ: SDXLでは 1024×1024や1024×1536 といった大きなサイズで学習されているため、初期設定から大きな縦長サイズを使うことが推奨されます。
ControlNetと体型コントロールの応用
全身描写で「手足が短い」「体型が不自然」といった問題がある場合は、ControlNetを活用します。
- OpenPose（骨格）: 人物の骨格ポーズを指定することで、体の比率を正確に保ちます。
- Depth（深度）: 人物と背景の距離感をコントロールし、立体感のある全身画像を生成します。
アフィリエイトに繋がる応用術
商用利用可能な全身モデルの紹介
全身描写に優れ、商用利用可能なStable Diffusionのモデル（Checkpoint）を選ぶことは、収益化の重要なステップです。
- Realistic VisionやJuggernautなどのリアル系モデル: 高解像度な全身写真生成に特化。（→ [Stable Diffusionのモデル一覧と選び方]への内部リンク）
- MeinaMixやAnythingなどのアニメ系モデル: 全身立ち絵やキャラクターデザインに最適。
全身イラストの活用事例と収益源
生成した全身画像を収益に繋げるための具体的な行動を示します。
- Vtuber・ゲームクリエイター: 全身立ち絵を作成し、販売サイト（BOOTHなど）で販売する。
- ブログ・ウェブサイト: 記事の挿絵やアイキャッチ画像として使用し、Adsenseや広告収益を得る。
- デザイン・グラフィック: Canvaなどの編集ツールと組み合わせ、デザイン素材として提供する。
Stable Diffusion プロンプト 全身攻略の決定版
全身生成成功のチェックリスト
Stable Diffusionで全身画像を生成するために、必要な要素を最終確認しましょう。
| 項目 | 確認事項 | 重要度 |
| 構図指定 | Positive Promptに「full body shot」と「standing」が入っているか。 | 高 (1) |
| アスペクト比 (サイズ) | 「Width」と「Height」を 512×768などの縦長設定にしているか。 | 最高 (2) |
| 高画質呪文 | 「masterpiece」「best quality」「ultra detailed」が入っているか。 | 高 (3) |
| 破綻防止 | Negative Promptに「cropped」「bad anatomy」「extra fingers」が入っているか。 | 最高 (4) |
| 拡張機能の利用 | ControlNetやadetailerを使っているか。 | 中 (5) |
回遊率を高める関連記事
本記事はStable Diffusionの「プロンプト」と「全身」に関する網羅的な解説を提供しました。
次からは以下の記事を読んで、更なる知識とテクニックを身に付けましょう。
- [ネガティブプロンプト徹底解説] Stable Diffusionプロンプトの完全ガイド！呪文の作り方からおすすめ呪文まで徹底解説
よくある質問と回答（FAQ）
Q. Stable Diffusionで全身を生成する際、推奨サイズはいくつですか？
A. 推奨サイズは 512×768 または 512×1024 などの縦長アスペクト比です。
SDXLの場合は 1024×1536 など、初期設定から大きな縦長サイズを選ぶことで、全身が切れる問題を防ぎ、高画質な結果を得やすいです。
Q. AIイラスト全身プロンプトに日本語は使えますか？
A. Stable Diffusionの基本的なモデルは英語で学習されているため、プロンプトは英語で入力することが最も効果的です。
日本語で考えた内容をChatGPTなどの翻訳ツールで適切な英語呪文に変換して使用しましょう。
Q. ControlNetは初心者でも使えますか？
A. ControlNetは導入手順が複雑に感じるかもしれませんが、一度インストールしてしまえば、全身のポーズや構図をコントロールできる非常に便利な拡張機能です。
全身の破綻防止に不可欠なツールなので、ぜひ挑戦して使いこなしてください。
Q. 全身画像を高画質化するにはどうすればいいですか？
A. 高画質化には「Hires. fix」の使用が最も効果的です。
また、プロンプトに「ultra detailed」「sharp focus」を追加します。
ネガティブプロンプトで「blurry」「lowres」を削除することが重要です。
adetailerで顔の部分を補正することも全体のクオリティ向上に繋がります。