生成AIで画像を作っているとき、「棒立ち」ばかりになってしまったり、座らせようとしても足が変な方向に曲がってしまったりすること、よくあるよね。特にStable Diffusionは、プロンプト（呪文）だけで複雑な姿勢を指定するのがちょっと難しいツールでもあるんだ。「もっと自然に椅子に座らせたい」「可愛いぺたん座りを作りたい」と思っても、なかなか思い通りの画像が出なくて悩んでいる人も多いはず。
実は、座り方の指定には特定の英単語の組み合わせや、ちょっとしたコツがあるんだよ。これを知っているだけで、生成されるイラストのバリエーションが一気に広がるし、キャラクターの魅力もぐっと引き立つようになるから不思議。
この記事では、基本の「座る」プロンプトから、正座やあぐらといった日本独特の座り方、さらにはControlNetを使った高度な制御方法まで、初心者さんにも分かりやすく解説していくね。一緒に、自由自在なポージングマスターを目指してみよう！
- 椅子や床など、シチュエーション別の「座る」英語プロンプトが分かる
- 正座、あぐら、体育座りなど、具体的な足の形の指定方法が分かる
- 足が増えたり消えたりする失敗を防ぐための対策やコツが分かる
- 思い通りのポーズを固定して生成するための便利機能について理解できる
Stable Diffusionで座り方を自在に操るための基本プロンプト
まずは、Stable Diffusionでキャラクターを座らせるために必要な、基本的な呪文（プロンプト）から見ていこうか。
ただ単に「sitting」と入力するだけでも座ってはくれるんだけど、それだとAIが「どこに？」「どうやって？」と迷ってしまって、背景と噛み合わない謎のポーズになることが多いんだよね。だからこそ、「何に座っているか」や「どんな足の形か」をセットで伝えてあげることが、成功への近道なんだ。
ここでは、よく使うシチュエーション別に、コピペで使えるプロンプトを整理してみたよ。
椅子やソファに座る基本の英語プロンプト
一番よく使うのが、椅子やソファに腰掛けているシーンだよね。これは日常的なイラストでも使いやすいし、初心者さんでも比較的綺麗に出力されやすいポーズの一つ。
基本的には「sitting on 〇〇」という形を使うと、AIに状況が伝わりやすくなるよ。以下の表に、よく使う家具別のプロンプトをまとめてみたから参考にしてみてね。
| 日本語 | 英語プロンプト | 特徴・使い方のコツ |
| 椅子に座る | sitting on a chair | 最も基本的。椅子のデザインを指定したい場合は wooden chair や office chair と足してみて。 |
| ソファに座る | sitting on a sofa | リラックスした雰囲気が出るよ。relaxing と組み合わせると、より自然に背もたれを使ってくれる。 |
| 机に向かって座る | sitting at a desk | 勉強中や仕事中のシーンに便利。ただ、机で下半身が隠れてしまうことがあるから注意が必要かな。 |
| スツールに座る | sitting on a stool | 足全体を見せたいときにおすすめ。背もたれがない分、足のラインが綺麗に出やすいよ。 |
| ベンチに座る | sitting on a bench | 公園や屋外のシーンで活躍するね。outdoor などの背景プロンプトと相性抜群。 |
「浅く座る」とか「深く沈み込む」といったニュアンスを出したいときは、プロンプトだけだとちょっと難しいこともあるんだ。そんなときは、後で紹介するControlNetを使うか、重み付け（カッコで囲って数値を強めるやつ）で調整していくのがおすすめだよ。
正座やあぐらなど床に座るバリエーション
次は、床や地面に直接座るスタイル。特にアニメ風のイラストや和風のシチュエーションだと、「正座」や「あぐら」は絶対に外せない要素だよね。
でも、実はStable Diffusionは西洋の学習データが多いから、日本独特の「正座（Seiza）」を一発で出すのが少し苦手だったりするんだ。だからこそ、複数の単語を組み合わせて「どんな姿勢なのか」を詳しく説明してあげる必要があるよ。
- 正座（Seiza）
kneeling（ひざまずく）やseizaという単語を使うよ。- うまくいかないときは
legs folded under（足を下に折りたたむ）を足すと、AIが「ああ、そういうことね！」と理解してくれる確率が上がる。
- あぐら（Agura）
cross-legged（足を交差させる）が基本。- 仏教的な蓮華座（座禅のポーズ）なら
lotus positionも有効だね。
- 体育座り
hugging own legs（自分の足を抱える）やknees up（膝を立てる）を使うと表現しやすいよ。- ちょっと寂しげな雰囲気を出したいときなんかにピッタリだね。
- ぺたん座り（女の子座り）
warizaやw-sittingと入力すると出るよ。足がM字になる可愛い座り方だね。sitting on floor（床に座る）を必ずセットで入れておくと、空中に浮くのを防げるから試してみて。
これらのポーズは、どうしても足の関節がおかしくなりやすいんだ。出力された画像を見て「痛そう！」ってなったら、何度も生成し直すか、次に紹介する足の組み方の指定を細かく調整していこう。
足の組み方や開き方を細かく指定する方法
「椅子に座って、さらに足を組ませたい！」なんていう、こだわりのポーズを指定したいときもあるよね。足のニュアンスひとつで、キャラクターの性格（セクシー、偉そう、内気など）まで表現できるから面白い。
ここでは、足元の演技をさせるためのプロンプトを紹介するよ。
- 足を組む
crossed legs：これを足すだけで、グッと大人っぽい雰囲気になる。- ただ、スカートを履いているキャラだと構造が破綻しやすいから要注意。
- 足を開く
spread legs：足を大きく広げる指定。元気なキャラや、ちょっと大胆な構図向け。manspreadingというスラングもあるけど、意図しないニュアンスが含まれることがあるからlegs apartくらいが無難かも。
- 足を閉じる
legs together：お行儀よく座らせたいときはこれ。清楚なイメージには必須だね。
大事なポイントなんだけど、これらのプロンプトは「上半身のプロンプト」よりも後に書くか、強調（make legs crossed:1.3 みたいにする）しないと、無視されちゃうことが結構あるんだ。AIも一度にたくさんの指示をされると忘れちゃうことがあるから、「足の形は重要だよ！」って伝えてあげてね。
視点変更で座り姿を魅力的に見せるカメラアングル
座りポーズを作るとき、正面からの「棒立ち」ならぬ「棒座り」じゃもったいない。カメラのアングル（視点）を変えるだけで、同じプロンプトでも全然違う印象のイラストが出来上がるんだ。
例えば、床に座っているキャラを上から見下ろす構図にすると、上目遣いになって可愛さが倍増するし、逆に下から見上げると、足の長さが強調されて迫力が出るよ。
- 上からの視点（俯瞰・ふかん）
from aboveやhigh angleを使う。- ぺたん座りや体育座りのときに使うと、キャラが小さく見えて守ってあげたい感が出る。
- 下からの視点（あおり）
from belowやlow angle。- 椅子に座って足を組んでいるキャラをあおりで見ると、支配的なかっこよさが表現できるね。
- 足元にフォーカス
focus on legsやfeet focus。- 全身を入れるのではなく、あえて足元だけを切り取るのも、雰囲気のある一枚を作るテクニックの一つ。
カメラアングルを変えると、背景のパース（遠近感）も変わってくるから、部屋の背景などが歪みすぎないように注意しながら調整してみてね。
Stable Diffusionの座り方が崩れる原因とクオリティを上げる技術
基本のプロンプトを入れても、「足が3本ある…」「膝が逆向きに曲がってる…」なんてホラー画像が生成されて、がっかりした経験はないかな？
これは生成AIの仕組み上、どうしても起こりうることなんだ。AIは「座っている概念」は知っていても、人間の骨格構造を完全に理解しているわけじゃないからね。特に、体が重なり合う「座りポーズ」は、AIにとって難易度が高いテストみたいなもの。
でも大丈夫。ここからは、そんな失敗を減らして、プロ顔負けのクオリティに仕上げるための「ちょっと進んだテクニック」を紹介していくよ。
手足の崩れを防ぐネガティブプロンプトの活用
まず一番手軽にできる対策が、ネガティブプロンプト（描いてほしくない要素）をしっかり設定すること。
「変な足を描かないで！」とAIに強く禁止令を出すイメージだね。座りポーズのときに特に効果的なネガティブプロンプトをいくつかピックアップしておくよ。
bad anatomy（変な解剖学・骨格）missing limbs（手足の欠損）extra legs（多すぎる足）malformed limbs（奇形の手足）fused legs（融合した足）
これらをネガティブプロンプトの欄にまとめて入れておくだけで、足が増えたり消えたりする事故はかなり減らせるはず。特に fused legs は、座っているときに左右の足がくっついて謎の肉塊になってしまうのを防ぐのに役立つから、ぜひ入れておいて。
それでも直らない場合は、単純に画像サイズ（解像度）の問題かもしれない。Stable Diffusionは縦長や横長の極端なサイズだと構図が崩れやすいから、まずは基本のサイズ（512×512や512×768など）で試してみるのも一つの手だよ。
確実にポーズを指定するならControlNetが必須
「プロンプトをいくら工夫しても、思った通りの座り方にならない！」
「もっと手足の位置をミリ単位で指定したい！」
そんな壁にぶつかったら、もうControlNet（コントロールネット）を使うしかないね。これはStable Diffusionの拡張機能なんだけど、正直言って、これを使えるかどうかが初心者と上級者の分かれ道と言っても過言じゃないよ。
中でも「OpenPose」という機能が最強。これは、棒人間のような骨格データを読み込ませて、「このポーズの通りに描いて！」とAIに命令できるものなんだ。
- ControlNetのメリット
- 「右足は上、左足は下」みたいな複雑なあぐらも一発で決まる。
- ネットで拾ったフリー素材のポーズ写真や、自分で撮った写真を下書きにして生成できる。
- 手足が背景に埋まるのを防げる。
導入は少し手間に感じるかもしれないけど、これを覚えると「ガチャ」のように運任せで生成する必要がなくなるから、時間の節約にもなるし、作品のクオリティが劇的に安定するよ。
背景との整合性を高めるコツ
キャラクターは綺麗に座っているのに、「なぜか空中に浮いている」「椅子が小さすぎてお尻がはみ出している」なんてこと、あるよね。これはキャラと背景のバランスが取れていないのが原因。
これを防ぐには、背景のプロンプトも具体的に書くことが大事なんだ。
例えば、単に chair とするのではなく、sitting on a large armchair（大きな肘掛け椅子）のようにサイズ感を指定したり、depth of field（被写界深度）を使って背景をぼかすことで、多少の不自然さを誤魔化してキャラを際立たせるテクニックもある。
また、意外と見落としがちなのが靴の指定。室内で靴を履いていると違和感が出る場合があるから、shoes off や barefoot（裸足）を入れて、シチュエーションに合わせると、よりリアリティが増してくるよ。
生成AIを仕事にするためのスキル習得
ここまで読んで、「ControlNetとか難しそうだな…」「もっと自在に操れたら楽しいだろうけど、独学だと限界があるかも」って感じた人もいるかもしれないね。
趣味で楽しむ分には、失敗作も笑って済ませられるけど、もしあなたが「このスキルを副業にしたい」「AIで作った画像で稼いでみたい」と考えているなら、確実な技術を身につける近道を知っておくのも悪くないよ。
実は今、「バイテック生成AIスクール」のような、実務特化型のスクールが注目されているんだ。ここは単にツールの使い方を教えるだけじゃなくて、
- 商業レベルの画像生成（広告バナーやLP素材など）
- ControlNetなどを駆使した、クライアントの要望通りの精密な出力
- 実際に案件を獲得して収益化するまでのサポート
これらを徹底的に学べるのが特徴なんだ。「AI画像を作れます」という人は増えているけど、「仕事として使えるクオリティで、狙い通りの画像を納品できる人」はまだまだ少ないのが現状。
今回解説したような「座り方ひとつへのこだわり」も、実はプロとして活動するときにはすごく評価されるポイントだったりするんだよね。もし本気でスキルアップしたいなら、こういったプロの環境で学ぶのも選択肢の一つとして持っておくといいかもしれないね。
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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▼続きはこちらの記事で解説しています
Stable Diffusion 座り方 まとめ
最後に、今回解説したStable Diffusionでの座り方について要点をまとめておくよ。
- 基本は「sitting on 〇〇」で何に座るかを明確にする。
- 椅子なら
chair、床ならfloorをセットで指定する。 - 正座は
kneelingやseiza、あぐらはcross-leggedを使う。 - 女の子座りは
warizaやw-sittingが有効である。 - 足を組むなら
crossed legsをプロンプトの後半に入れる。 from aboveなどの視点変更でポーズの魅力が増す。- 足が増えるのを防ぐため
bad anatomyなどのネガティブプロンプトは必須。 fused legsをネガティブに入れると足の癒着が防げる。- 複雑なポーズ指定にはControlNetのOpenPoseが最強である。
- 背景の家具サイズを指定すると「浮いている感」が減る。
- 靴を履くか脱ぐか（
shoes off）もシチュエーションに合わせる。 - プロンプトの重み付けで座りの深さを調整できる場合がある。
- 足や関節の破綻は、画像サイズが適切でない場合も起こる。
- 意図通りの画像を出し続けるには、運任せより技術習得が近道。
- 商業レベルを目指すなら実務特化のスクール活用も検討に値する。
参考資料・出典
- Stable Diffusion 開発元公式情報
この記事で解説している画像生成AIの基盤モデルおよび最新ニュースについては、開発元であるStability AIの公式サイトをご確認ください。
Stability AI Japan 公式サイト - ControlNet 技術仕様・原著論文
ポーズ制御に使用する「ControlNet」の技術的詳細や構造、OpenPose等の仕様については、開発者による公式リポジトリおよび論文（ICCV 2023採用）が一次情報となります。
GitHub – lllyasviel/ControlNet: Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models - 生成AIの商用利用と著作権について
生成AIを用いた画像のビジネス活用や著作権の考え方については、文化庁が公表している公式ガイドラインや講演資料をご参照ください。
文化庁 | AIと著作権
