【随時更新中】Stable Diffusion表情（苦痛/恥ずかしい/我慢）の生成方法、表情差分の作成方法をご紹介
「Stable Diffusionで苦痛・恥ずかしい・我慢など様々な表情の画像を生成したい」「同じキャラクターのまま表情だけを変える“表情差分”を作りたい」―そんな方に向けて、この記事ではStable Diffusion表情生成の具体的な方法を、プロンプト例とあわせてご紹介します。
最新情報をもとに、基本的なプロンプトによる指定から、Seed値固定・IP-Adapterといった表情差分の手法まで実践的にまとめました。記事は随時更新していきます。
Stable Diffusion表情（リアル/苦痛/恥ずかしい/我慢）の生成方法5つ
- 1、プロンプト（呪文）で表情を明確に伝える
- 2、ネガティブプロンプトを使用する
- 3、Stable Diffusion拡張機能「ControlNet」を活用する
- 4、プロンプトのweight（ウェイト）を使用する
- 5、画像を参考にする
Stable Diffusion表情（リアル/苦痛/恥ずかしい）の生成方法5つ
Stable Diffusionはデフォルトのままでは表情の指定が難しい場合がありますが、いくつかのコツを押さえれば、狙った表情を安定して生成できます。ここでは5つのアプローチを紹介します。
1、プロンプトで表情を明確に伝える
具体的な表情に関するキーワードをプロンプトに含めることで、望む表情の画像を生成できます。表情系プロンプトはプロンプトの前方に配置するほど反映されやすくなるため、最初に記述するのが効果的です
基本の表情キーワード
| プロンプト（呪文） | 日本語意味 |
|---|---|
| smile/laugh/laughing | 笑顔 |
| frowning | しかめっ面 |
| determined | 決意の表情 |
| angry | 怒り顔 |
| grind（teeth） | 歯を食いしばる |
| sad | 悲しい |
| despair | 絶望 |
| regrettable | 悔しい |
| disgust | 嫌悪感 |
| worried | 心配している |
| ecstasy | 恍惚とした表情 |
| surprised | 驚いた顔 |
| tired | 疲れた表情 |
| look down on with disdain | 軽蔑するような表情 |
| stern | 厳しい、冷たい表情 |
| painful | 苦しい・苦痛 |
| embarrassed | 恥ずかしい |
| shy | 照れる |
| bashful | はにかむ |
| sweatdrop | 焦って困る |
| enduring | 耐える |
| restrained | 感情を抑制した表情 |
| blush | 赤面した表情 |
| expressionless | 無表情 |
| winking | ウィンク |
| stick out tongue/ :p | 舌を出している |
| closed eyes | 目を閉じる |
| Biting the lower lip | 下唇を噛む |
より具体的な表情表現
| プロンプト（呪文） | 日本語意味 |
|---|---|
| smiling with big teeth | 大きな歯を見せて笑っている表情 |
| slightly smiling | かすかに笑っている表情 |
| smiling mischievously | いたずらっぽく笑っている表情 |
| smile with your hand over your mouth | 口に手を当て笑う表情 |
| frowning thoughtfully | 物憂げにしかめっ面をしている表情 |
| surprised and delighted | 驚いて喜んでいる表情 |
| surprised with wide eyes and open mouth | 目を大きく見開き、口を開けて驚いている表情 |
| tears streaming down face | 涙が顔を流れている表情 |
| closed eye cry and shout or cry out in tears | 目を閉じて泣く、叫ぶ、涙を流す表情 |
| pouting with pursed lips | 唇を突き出してふくれっ面をしている表情 |
| frowning with furrowed brow | 眉をひそめてしかめっ面をしている表情 |
| winking with one eye closed | 片方の目を閉じてウィンクしている表情 |
2、ネガティブプロンプトを使用する
ネガティブプロンプト（negative prompt）は、生成したくない要素を指定するプロンプトです。表情の崩れやクオリティ低下を防ぐために活用しましょう。
Stable Diffusionで表情を生成する場合、ネガティブプロンプト（negative prompt）を使用して、望みでない表情（例えば、エロい表情、エッチな表情など）を排除することができます。
感情を除外したい場合
| ネガティブプロンプト | 日本語意味 |
|---|---|
| not angry | 怒っていない |
| not sad | 悲しくない |
| not smiling | 笑っていない |
| no teeth showing | 歯を見せていない |
| no furrowed brow | 眉をひそめていない |
| nsfw（Not Safe For Work） | 性的表現、暴力的描写、性的描写などの不適切な要素（エロい要素）除外 |
| not naughty face | 悪戯っぽい（性的）ではない |
| not aroused | 興奮しない（性的） |
| not craving | 欲情・渇望しない |
| not awaiting tongue | 待ち舌（性的）ではない |
| not a slut | 痴女ではない |
| not ahegao/o-face/Satisfied | アヘ顔ではない |
| not rape face | レイプ顔ではない |
| not orgasm | イキ顔（絶頂）ではない |
| not afterglow | 放心顔（事後）ではない |
| not vulgarity | 下品な顔（nsfw的な）ではない |
画質・崩れを防ぎたい場合
| ネガティブプロンプト | 日本語意味 |
|---|---|
| worst quality, low quality, normal quality, lowres, jpeg artifacts, blurry, out of focus, bokeh, ugly, error | 最低品質、低画質、標準画質、低解像度、JPEG圧縮のアーティファクト、ぼやけた状態、ピントが合っていない、背景ぼけ、不快な見た目、欠陥 |
| bad anatomy, disfigured, malformed, mutated, deformed, misshapen, mutation | 解剖学的な異常、不自然な形状、奇形、変異、歪んだ形態、異形、形状の変化 |
| ugly face, bad face, poorly drawn face, deformed face, fused face, cloned face, distorted face | 醜い顔、不格好な顔、雑に描かれた顔、歪んだ顔、融合した顔、複製された顔、ゆがめられた顔 |
| deformed eyes, deformed iris, deformed pupils, poorly drawn eyes, asymmetric eyes, bloodshot eyes | 歪んだ目、歪んだ虹彩、歪んだ瞳孔、不自然に描かれた目、左右非対称な目、充血した目 |
| deformed mouth, deformed lips, poorly drawn mouth | 変形した口、歪んだ唇、不自然に描かれた口 |
| extra digit, fewer digits, missing fingers, fused fingers, bad hands, poorly drawn hands, missing limb, extra limbs | 余分な指、少ない指、本数が足りない指、癒着した指、不格好な手、雑に描かれた手、欠けている腕、余分な腕 |
📝 ネガティブプロンプトの例
➡️ nsfw, suggestive expression, seductive smile, ahegao, worst quality, low quality, bad anatomy, deformed eyes, ugly face, blurry
（和訳：NSFW、挑発的な表現、色気のある笑顔、アヘ顔、最低品質、低品質、不自然な体の描写、歪んだ目、魅力を欠いた顔、ぼやけた画像）
➡️ nsfw, (suggestive expression:1.3), (ahegao:1.5), worst quality, bad anatomy
（和訳：NSFW、（挑発的表現：1.3）、（アヘ顔：1.5）、最低品質、悪いアナトミー）
Stable Diffusionの生成画像の解像度が低い場合は、専門的な「画像高画質化ソフト」の活用も検討してみてください。
3、Stable Diffusion拡張機能「ControlNet」で表情を制御する
ControlNetはStable Diffusionの拡張機能で、参照画像から構図やポーズ、表情の情報を抽出し、AIに指示できる技術です。
2026年現在、ControlNetの対応モデルはSD1.5だけでなく、SDXL・SD3.5・FLUX.1まで広がっています。ただし、モデルファミリーごとに対応するControlNetモデルは異なります。たとえば、FLUX.1にはShakker-Labsの「FLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro 2.0」、SDXLにはxinsirの「ControlNet Union」が利用可能です。SD3.5向けにも公式・コミュニティ製のControlNetが提供されています。ComfyUIでは、多くのワークフローに組み込まれる標準的な機能になっています。表情制御でよく使われるのは、次の2つの方法です。
方法1. 顔のキーポイントを使う
OpenPose Faceなどのプリプロセッサで参照画像から目・眉・口などのキーポイントを抽出し、そのキーポイントに沿って表情を再現する方法です。
- 表情の参考にしたい顔画像を用意します。
- ControlNetでOpenPose Face（または同等のプリプロセッサ）を選択し、参照画像を読み込みます。
- Weightを0.5～1.0程度に設定します。
- 通常どおりプロンプトを入力して生成します。
方法2. 参照画像をそのまま使う
Reference-onlyプリプロセッサや、後述するIP-Adapterを使うと、表情画像を直接参照しながら新しい画像を生成できます。ピンポイントで表情を似せたい場合に有効です。
- Stable Diffusionで顔の画像を生成します。
- ControlNetのインターフェースで、「Reference Image」欄に表情画像をアップロードします。
- 生成したい表情に合わせて、「Reference Image Weight」スライダーを調整します。
- 「Generate」ボタンをクリックして、新しい画像を生成します。
ただし、表情制御は依然として発展途上の分野で、狙った表情を100%再現できるとは限りません。後述のInpaintと組み合わせて微調整するのがおすすめです。
4、プロンプトのweight（強度）を調整する
「weight」はプロンプトの重要度を調整するパラメータです。数値を高くするほど、そのプロンプトが生成結果に強く反映されます。（例：(smiling:1.3)）
初期値は1.0で、目安は1.1～1.4程度です。1.5を大きく超えると絵が破綻しやすくなるため、少しずつ上げながら試すのがおすすめです。効きが弱い場合は1.2～1.5程度まで調整するとよいでしょう。
| プロンプト（呪文） | 日本語意味 |
|---|---|
| smiling, weight=2 | 笑っている、重要度2 |
| smiling with big teeth, weight=2 | 大きな歯を見せて笑っている、重要度2 |
| frowning with furrowed brow, weight=1.5 | 眉をひそめてしかめっ面をしている、重要度1.5 |
| smiling, weight=1; big eyes, weight=1 | 大きな目を開けた笑顔、重要度1 |
| ネガティブプロンプト | 日本語意味 |
| smiling, weight=2; not angry, weight=1, nsfw | 笑っている、怒っていない、重要度1、エロ要素除外 |
5、参照画像を使う
Stable Diffusionは、既存の画像を参考にしながら新しい画像を生成することができます。
そのため、参考となる画像を用意することで、より具体的な表情の画像を生成することができます。
参考画像の使用方法は、以下の通りです。
- プロンプトに画像のURLを直接記述します。
- 「reference images」オプションを使用して、複数の画像を指定します。
- Stable Diffusion の 「inpainting」機能を使用して、既存の画像に新しい表情を書き込みます。
| プロンプト（呪文） | 日本語意味 |
|---|---|
| smiling with big teeth, not angry, not sad, weight=2 reference images: [笑顔の画像のURL] | 笑顔の画像のURLを参考にしながら、Stable Diffusionで大きな歯を見せて笑っている、怒っていない、悲しくない表情の画像を生成するプロンプトです。 |
| smiling with slightly upturned corners of the mouth, not angry, not sad, weight=1.5 reference images: [かすかな笑顔の画像のURL] | かすかな笑顔の画像のURLを参考にしながら、Stable Diffusionで口角を微微上げるような、かすかな笑顔の画像を生成するプロンプトです。 |
Stable Diffusion表情差分の作成方法
「キャラクターを固定したまま表情だけを変えたい」という場合の方法を、手軽なものから順に紹介します。
下記の手順は、主にAUTOMATIC1111系WebUI（Forge含む）を基準に解説しています。2026年現在はComfyUIも主要な選択肢として広く使われていますが、ノードベースで操作方法が大きく異なるため、具体的な手順は別記事で改めて解説する予定です。プロンプトの考え方自体は、どちらのツールでも共通です。
方法①、Seed値を固定する【最も手軽】
同じSeed値・同じプロンプトのまま、表情に関する単語だけを変更する方法です。拡張機能なしで試せるため、もっとも手軽といえます。
- txt2imgで好みの画像を生成し、そのSeed値を記録します。
- 「Seed」欄に同じ数値を入力して固定します。
- プロンプト内の表情ワードだけを変更します。（例：smiling ➞ crying）
- 生成します。
方法②、Stable Diffusionの画像編集機能「Inpaint」を使用する
Stable DiffusionのInpaintは、img2img内に搭載されている画像編集機能です。この機能を使って、生成した画像の一部を範囲指定し、修正できます。
Stable Diffusionで表情差分を作成する場合、Inpaintを使って目や口の形、眉、鼻などを微調整することで、よりリアルな表情の画像を生成できます。
Stable Diffusionの画像編集機能「Inpaint」を使って表情差分を作成する方法
- Stable Diffusionで表情差分のベースとなる顔画像を生成します。
- 生成した顔画像を開き、「Inpaint」タブを選択します。
- Inpaintのインターフェースで、表情を変えたい部分をブラシでマスクします。マスクする範囲は、目、鼻、口、眉などのパーツごとに調整することができます。
- ブラシを使って、修正したい部分の新しい表情を描きます。
- 新しい表情を描き終わったら、プレビュー機能を使って、生成される画像を確認し、「Generate」ボタンをクリックして、Stable Diffusionはマスクした部分に描いた表情を参考に、新しい画像を生成します。
初心者の方向けに、Stable Diffusionのimg2img機能について、基本操作から具体的な使い方まで詳しく解説。またimg2imgで同じ顔を維持したまま髪型や表情だけ変える具体例も紹介していきます。
方法③、Stable Diffusion拡張機能「ADtailer」を使用する
「ADetailer」は、Stable Diffusionの拡張機能で、生成された画像に対して、顔の表情や体の部位、髪型などを操作したり、画像のディテールを強化したりすることができます。この機能を使って、既存の画像の表情を変えられます。
Inpaint機能と比べて、より精度の高い表情変化を作成することができます。
Stable Diffusionの拡張機能「ADetailer」を使って表情差分を作成する方法
- Stable Diffusion WebUIの「txt2img」タブを開きます。
- 「Seed」にSeed値を入力して、画像を固定します。
- 「Enable ADtailer」にチェックを入れます。
- 「ADtailer model」のプルダウンメニューから「表情モデル」を選択します。例えば、mediapipe_face_full（実写系の表情）、mediapipe_face_short（実写系の表情）、mediapipe_face_mesh（実写系の表情）、face_yolov8n.pt（アニメ系の表情）、face_yolov8s.pt（イラスト、実写系の表情）など。
- 表情に関するプロンプトを入力します。例えば、ADetailerなし（表情指定なし）、sad（悲しみ）、angry（怒り）、worried（不安）、joyful（笑み）。
- 「Generate」ボタンをクリックして画像を生成します。
方法④、IP-Adapter（FaceID Plus）で顔を保持する
IP-Adapter、特にFaceID Plus系のモデルは、参照画像から顔の特徴量を抽出し、同じ顔立ちのまま別の表情・構図の画像を生成できる技術です。Seed値固定よりも同一人物感を保ちやすく、2026年時点で表情差分制作の主流手法の一つになっています。
- ベースにしたいキャラクターの顔画像を用意します。
- ControlNet（またはIP-Adapter拡張）でFaceID Plusモデルを選択し、参照画像を読み込みます。
- 対応するLoRAを有効にし、Weightを0.6～1.0程度に設定します。
- プロンプトに表情の単語を入力して生成します。
モデルやLoRAの組み合わせで精度が変わるため、まずは弱めのWeightから試すのがおすすめです。
方法⑤、キャラクター用LoRAと組み合わせる
特定のキャラクターのLoRAを学習させて使用している場合、LoRAで顔立ちを固定しつつ、表情プロンプトだけを差し替える方法も有効です。学習の手間はかかりますが、もっとも安定してキャラクターを固定できる方法です。
この記事では、LoRAの基本から導入・使い方、おすすめのLoRAモデル、トラブル対処法、商用利用時の注意点、さらに生成画像の高精細化まで、初心者にもわかりやすく解説します。
以上は、Stable Diffusion表情の生成方法、及び表情差分の作成方法についてのご紹介でした。
ご紹介した方法はいずれも簡単に操作できるので、ぜひ記事を参考にして、自分でやってみてください。
Stable Diffusion表情に関するよくある質問
プロンプトの記述順やweightを見直してみてください。文頭に近いほど、またweightが高いほど反映されやすくなります。他の記述（服装や背景など）が多い場合は、表情プロンプトのweightを1.2～1.4程度に上げるのも有効です。
Stable Diffusionで立ち絵を生成する方法を詳しく紹介します。また基本の立ち絵をベースに、服装、表情それぞれの差分作成のテニックやStable Diffusionで立ち絵生成ための呪文もまとめているので、ぜひ参考にしてください。
ネガティブプロンプトに崩れ防止用の語彙（deformed eyes、deformed mouthなど）を追加するか、Inpaintで該当部分だけを描き直すのがおすすめです。
Stable Diffusionで自然な正面画像を作成するコツを徹底解説！正面アングルや全身ショットのプロンプト例、正面からの光の設定方法を紹介。AI画像生成の質を高めるテクニックにも解説します。自然な表情や立体感を出すためのライティング設定も必見です。
プロンプトの変更量が多いと起こりやすい現象です。表情ワード以外は極力変更しない、もしくはIP-Adapterやキャラクター用LoRAとの併用を検討してください。
この記事では、Stable Diffusionで髪型を指定する方法を知りたい方や、なかなか思い通りの髪型にならない方に向けて、髪型に関するプロンプトとその意味、設定方法を解説します。さらに、生成した画像の髪型だけを変更する方法もあわせて紹介します。
Stable Diffusionで生成される表情画像が小さい・粗いときは
Stable Diffusionで生成される画像は基本的に512×512～1024×1024程度で、そのままでは物足りないと感じることもあります。拡張機能での高画質化も可能ですが、「生成結果が不自然になりやすい」「処理が重い」といった声もあり、別ツールを併用する方も多いです。
そうした場合の選択肢の一つが、画像高画質化ソフト「Aiarty Image Enhancer」です。
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【公式配布情報を紹介】Aiarty Image Enhancerのライセンスコードを無料で入手する方法や登録手順、無効・紛失時の対処法、クラック版の危険性をわかりやすく解説します。
この記事を書いた人：ミユキ
Digiartyに従事し、現在は主にAI系の記事制作（人工知能ソリューションの活用方法、ソフトウェア、トレンド情報）を担当しています。初心者目線で親しみやすい記事作りを心がけています。