「もっと雰囲気のある、薄暗い部屋のイラストを作りたいのに、どうしても全体が明るくなってしまう…」
そんな風に悩んで、生成ボタンを何度も押していませんか？
Stable Diffusionを使っていると、実は真っ暗な表現やコントラストの強い「暗い部屋」を作るのが意外と難しいことに気づくはずです。私も最初は「dark room」と入れているのに、なぜか照明がついたような明るい画像ばかり出てきて首をかしげていました。でも、これにはAI特有の明確な「理由」と、それを解決する「確実な方法」があるんです。
この記事では、単なるプロンプトの羅列だけでなく、なぜ暗くならないのかという仕組みから、プロ級の陰影をつけるためのテクニックまでを、専門用語を噛み砕いて優しく解説しますね。
この記事を読むと、以下の4点について理解できるようになります。
- 暗い部屋を出すための必須プロンプトとネガティブプロンプト
- AIが勝手に画像を明るくしてしまう「学習モデル」の仕組み
- 劇的に黒色が綺麗になる「Offset Noise（オフセットノイズ）」の重要性
- 思い通りの光と影を演出して作品のクオリティを上げるコツ
Stable Diffusionで暗い部屋が出ない原因と対策
まず、基本となるプロンプトを入れても「思ったほど暗くならない」という現象について見ていきましょう。実はこれ、あなたのプロンプトが悪いだけではないことが多いんです。ここでは基本的な呪文（プロンプト）の確認と、AIの根本的な仕組みについてお話しします。
まずは基本のプロンプトを見直そう
基本中の基本ですが、まずはAIに「暗くしてほしい」と明確に伝える言葉選びが大切です。単に「Dark（暗い）」だけでは、AIは「暗い色の服」や「暗い雰囲気」と勘違いすることもあります。
そこで、私がよく使う「場所」と「光の状態」を指定するプロンプトをいくつか紹介しますね。これを組み合わせるだけでも、だいぶ変化が見られるはずです。
| 狙いたい雰囲気 | おすすめプロンプト（英語） | 日本語の意味 |
| 基本の暗さ | dark room, dimly lit | 暗い部屋、薄暗い照明 |
| 明暗差をつける | chiaroscuro, heavy shadows | 明暗法、濃い影 |
| 光を弱くする | low key, low light | ローキー（全体的に暗い）、低照度 |
| 夜の雰囲気 | night, midnight, moonlight | 夜、真夜中、月光 |
一方、ネガティブプロンプト（出してほしくない要素）には、光に関する言葉を入れるのを忘れないでください。
- bright light（明るい光）
- sunlight（日光）
- daylight（昼光）
- flash（フラッシュ）
これらを指定することで、「暗くしたいけど、勝手に電気をつけないで！」とAIに指示が出せます。
意外と知らない？学習モデルの仕組み
「プロンプトを入れたのに、全体がグレーっぽくて真っ暗にならない…」
そう感じることはありませんか？
実は、Stable Diffusionの多くのモデル（特に初期のv1.5など）は、学習する画像データの「平均的な明るさ」を基準に作られているんです。専門的な話になりますが、AIはノイズ（砂嵐のような画像）から絵を復元する過程で、「極端に明るい白」や「極端に暗い黒」をノイズの一種だと誤解してしまう傾向があります。
そのため、いくら「暗い部屋」と指示しても、AIが気を利かせて（？）全体を平均的な明るさに補正しようとしてしまい、結果としてコントラストの低い、眠たいようなグレーがかった画像になりやすいのです。これが、多くの人がつまづく「黒が出ない問題」の正体なんですね。
救世主「Offset Noise」とは？
ここで登場するのが、この問題を解決するための強力な技術、「Offset Noise（オフセットノイズ）」です。
聞き慣れない言葉かもしれませんが、簡単に言うと「AIにもっと幅広い明るさ（真っ黒や真っ白）を使ってもいいんだよ」と教えてあげる技術のことです。この技術を取り入れて学習されたモデルやLoRA（追加学習データ）を使うと、今までどうしても出せなかった「引き締まった黒」や「暗闇の中にぼんやり浮かぶ部屋」が、驚くほど簡単に生成できるようになります。
もし、あなたが使っているモデルでどうしても暗くならない場合は、「Offset Noise」というキーワードが含まれているモデルを探して切り替えてみるのが、一番の近道かもしれません。
手軽に暗さを足すLoRAの活用
モデルごと変えるのが大変…という方は、LoRAを活用するのがおすすめです。Civitaiなどの配布サイトでは、画像のコントラストを調整したり、ローキー（暗め）な画風に寄せたりするためのLoRAがたくさん公開されています。
具体的には、以下のような種類のLoRAを探してみると良いでしょう。
- Low Key LoRA: 全体のトーンを落として、シックで暗い雰囲気にするもの。
- Detail Tweaker: ディテールを調整する過程で、影を濃くできるもの。
- Noise Offset LoRA: 前述のOffset Noiseの効果を後付けで適用できるもの。
これらを適用し、重み（Strength）を0.5〜0.8くらいで調整しながら生成すると、プロンプトだけでは辿り着けなかった「深みのある暗い部屋」が表現できるようになりますよ。
Stable Diffusionで暗い部屋を高品質に仕上げる方法
ここからは、単に「暗くする」だけでなく、「魅力的な作品として仕上げる」ための応用テクニックについてお話しします。ただ真っ暗なだけの画像は何も見えなくて面白くないですから、光の演出で視線を誘導できるようになりましょう。
ControlNetで光の当たり方を指定
思い通りの場所に影を落としたい時、プロンプト運に頼り続けるのは疲れますよね。そこで活用したいのがControlNetです。
特に「Depth」や「NormalMap」を使うと、家具や人物の配置（奥行き）を固定したまま、ライティングだけを変える試行錯誤がしやすくなります。また、最近では画像を再照明（リライティング）するような拡張機能も出てきています。
例えば、部屋の奥にだけぼんやりと明かりが灯っているような画像を元画像として読み込ませ、ControlNetで構図を指定しつつ「dark room」で生成すると、構図を崩さずに暗い雰囲気だけを適用することができます。これを使えば、「窓際だけ月明かりで明るく、部屋の隅は闇に沈んでいる」といったドラマチックな演出も意のままです。
ノイズ除去強度の調整テクニック
img2img（ある画像を元に新しい画像を生成する機能）を使って暗い部屋を作る場合、「Denoising strength（ノイズ除去強度）」の数値が非常に重要になります。
もし、元の画像が明るい部屋で、それを暗くしたい場合、この数値を上げすぎると構図が大きく変わってしまい、下げすぎると明るさが残ってしまいます。
私の場合、まずは0.5〜0.6くらいの中間の値で試し、プロンプトの効果がどれくらい反映されるかを確認します。その上で、徐々に数値を微調整していくのが失敗の少ない方法です。また、「Hires. fix（高解像度補助）」を使う際も、この強度が強すぎると暗闇のディテールが潰れて変な模様が出てしまうことがあるので、0.3〜0.4程度に抑えておくのが無難でしょう。
生成AIを仕事にするなら
ここまで、Offset NoiseやControlNetといった少し専門的な話をしてきましたが、「思った通りの画像を自在に作れる」というスキルは、今、市場で非常に価値が高まっています。
趣味で楽しむのも素晴らしいですが、もしあなたが「もっとクオリティを上げて、あわよくばこのスキルを仕事にしたい」と考えているなら、独学だけでなく体系的に学ぶのも一つの手です。
例えば、「バイテック生成AIスクール」のような、実務活用に特化したオンラインスクールがあります。ここでは、今回紹介したようなControlNetを使った精密な画像生成はもちろん、ChatGPTと連携した業務効率化まで、「稼ぐための生成AIスキル」を徹底的に教えてくれます。
特に、単なる操作説明だけでなく、クラウドソーシングでの案件獲得やポートフォリオ作成までサポートしてくれるので、「技術はあるけど、どうやってお金に変えればいいかわからない」という方には、まさにうってつけの環境かもしれません。フリーランスや副業を目指すなら、こういったプロの知見を借りて最短ルートを行くのも賢い選択ですよね。
AIを使って副業を始めたいけれど、「独学だと挫折しそう」「本当に案件が取れるか不安」という方は、実務と収益化に特化したスクールを検討してみるのも近道です。
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Stable Diffusionで暗い部屋を作るまとめ
最後に、今回の内容を要点を絞ってまとめました。暗い部屋を作る際のチェックリストとして活用してください。
- Stable Diffusionは標準設定だと平均的な明るさ（グレー）を目指しやすい。
- 基本プロンプトは「dark room」「dimly lit」「low key」が有効である。
- ネガティブプロンプトには「bright」「sunlight」などを必ず入れる。
- 単なる「Dark」だけでは、部屋ではなく服や雰囲気が暗くなる場合がある。
- 真っ暗にならない主な原因は、学習モデルが「完全な黒」をノイズと認識するため。
- この問題を解決する技術が「Offset Noise（オフセットノイズ）」である。
- Offset Noiseを適用したモデルやLoRAを使うと、コントラストが劇的に改善する。
- 手軽に試すなら「Low Key」系のLoRAを導入するのがおすすめである。
- ControlNetを使えば、構図を崩さずに影の位置や深さを調整できる。
- img2imgで暗くする場合、ノイズ除去強度の微調整が必須となる。
- Hires. fixの強度が強すぎると、暗闇部分が崩れることがあるので注意する。
- 光の演出（ライティング）を意図的に行うことで、作品のクオリティが上がる。
- 単に暗くするだけでなく、「どこを明るく見せるか」を考えるのが重要である。
- 自在に画像を生成できるスキルは、実務や副業レベルの価値がある。
- 本気で収益化を目指すなら、バイテックのような専門スクールで学ぶのも近道だ。
参考資料・出典
- Cross Labs『Diffusion With Offset Noise』 https://www.crosslabs.org/blog/diffusion-with-offset-noise
※記事内で解説した、画像生成AIが暗い画像（極端な明度）を生成できない問題を解決するための技術「Offset Noise」の提唱元による技術解説記事。 - arXiv『High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models』 https://arxiv.org/abs/2112.10752
※Stable Diffusionの基盤となる「Latent Diffusion Models」に関する原著論文。AIがノイズから画像を復元する学習プロセスや仕組みに関する一次情報。 - Stability AI『Stable Diffusion 2.0 Release』 https://stability.ai/blog/stable-diffusion-v2-release
※開発元であるStability AI社の公式リリース。モデルの改善点や学習データに関する公式情報源。
