- 「せっかく可愛いキャラクターが生成できたのに、肌の色がイメージと違う…」
- 「健康的な小麦色の肌にしたいのに、どうしても白っぽくなってしまう」
Stable Diffusionを使っていて、こんな風に思ったことはありませんか？
実は、肌の色はプロンプト（呪文）ひとつでガラリと印象を変えることができます。でも、ただ単に「黒い肌」や「白い肌」と入力するだけでは、なかなか理想通りの透き通るような質感や、魅力的な日焼け跡を表現するのは難しいんですよね。
私自身も最初は、光の加減で肌が灰色っぽくなってしまったり、複数のキャラクターを出した時に肌の色が混ざってしまったりと、かなり苦戦しました。
そこで今回は、初心者の方でも今日からすぐに使える「肌の色を自在に操るためのプロンプト技術」をわかりやすく解説します。
この記事を読むと、Stable Diffusionで肌の色を検索している人は以下のことについて理解できます。
- 理想の肌色を一発で出すための具体的な英単語プロンプト
- 肌の質感をリアルにするための強調や重み付けのテクニック
- 色が混ざってしまう問題を解決する拡張機能の使い方
- モデルや照明設定が肌色に与える影響と対策
Stable Diffusionで肌の色を指定する基本プロンプト
まずは、基本となる「肌の色を決める呪文」から見ていきましょう。
Stable Diffusionでは、英語のニュアンスによって出力される色が微妙に異なります。自分が作りたいイメージに一番近い言葉を選ぶことが、成功への近道ですよ。
白肌から褐色まで！肌色呪文（タグ）一覧
肌の色を指定するプロンプトはたくさんありますが、ここでは特によく使われる、効果が出やすいものを厳選して表にまとめました。
これらを組み合わせることで、より複雑なニュアンスも表現できます。
| プロンプト | 日本語の意味 | 特徴・ニュアンス |
| pale skin | 青白い肌 | 病弱、吸血鬼、神秘的な雰囲気を出したい時に最適 |
| fair skin | 色白の肌 | 最も一般的で美しい白肌。日本人の美白表現にも合う |
| light skin | 明るい肌 | 健康的かつ明るめの肌色。fair skinより自然な印象 |
| medium skin | 中間の肌色 | 少し黄みがかった、一般的なアジア人やラテン系の肌 |
| tan / tanned skin | 日焼けした肌 | 健康的な小麦色。スポーツ少女や夏のシチュエーションに |
| dark skin | 褐色の肌 | 濃いめの肌色。ファンタジーのエルフやダークエルフにも |
| ebony skin | 漆黒の肌 | 非常に濃い、深みのある黒い肌色。高級感や強さを表現 |
例えば、fair skinはどんなモデル（Checkpoint）でも比較的安定して綺麗な肌が出やすいので、迷ったらまずはこれを使ってみるのがおすすめです。
光と環境で変わる肌の質感
肌の色を決めるのは、実は「色」の指定だけではありません。
「どんな光が当たっているか」で、肌の見え方は劇的に変わります。
これを理解していないと、「dark skinと入れたのに、逆光でただの黒い影に見える」なんてことが起こります。
- cinematic lighting（映画のような照明）：陰影がはっきりして、肌にドラマチックな深みが出ます。
- natural light（自然光）：柔らかい雰囲気になり、肌の透明感が増します。
- golden hour（夕暮れ時の光）：肌がオレンジがかって、温かみのあるエモーショナルな質感になります。
もし肌がのっぺりしてしまう時は、subsurface scattering（表面下散乱）というプロンプトを入れてみてください。これは、光が肌の内部で散乱する現象を再現するもので、驚くほどリアルで透明感のある肌になりますよ。
強調（Weight）を使って色の濃さを調整する
「tan（日焼け）」を入れたけど、色が薄すぎる…という場合は、プロンプトの強度（Weight）を調整しましょう。
Stable Diffusionでは、単語をカッコ ( ) で囲むことで、その要素を強調できます。
(tan:1.2)：通常より少し濃くする（1.2倍）(pale skin:1.4)：かなり白くする（1.4倍）[dark skin]：逆に要素を弱める（0.9倍程度）※UIによりますが、角括弧は弱める効果があることが多いです
数値を上げすぎると（例：1.8以上など）、画像が崩れたり、色が彩度高すぎて不自然になったりするので、1.1〜1.5の範囲で微調整するのがコツです。
「ほんのり日焼けさせたい」という時は (tan:0.5) のように1以下にするのも有効なテクニックですよ。
変な色が出ないようにするネガティブプロンプト
意図しない色が出るのを防ぐために、ネガティブプロンプト（出したくない要素）もしっかり設定しておきましょう。
特に、肌の色にこだわりたい時に邪魔になりがちな要素を除外します。
- monochrome, greyscale：色が褪せてグレーっぽくなるのを防ぐ
- shadow, strong shadow：顔に濃すぎる影が落ちて、肌色がわからなくなるのを防ぐ
- blue skin, purple skin：ファンタジー系のモデルを使っていると、勝手に異色肌になることがあるので、それを防ぐ
これを入れておくだけで、指定した肌の色がクリアに発色しやすくなります。
Stable Diffusionで肌の色が混ざる・反映されない時の対処法
「2人のキャラクターを描いたら、両方とも同じ肌の色になってしまった…」
これはStable Diffusionあるあるの一つです。プロンプトは基本的に全体に効いてしまうため、部分的な色の指定は難易度が少し高いのです。
ここでは、そんな悩みを解決する少し進んだテクニックを紹介します。
複数人の肌色を描き分けるRegional Prompter
例えば「色白の魔法使い」と「褐色の戦士」を一枚の絵に描きたい時、通常の方法では色が混ざって中間の色になったり、片方の色がもう片方に移ったりします。
そこで役立つのが、拡張機能の「Regional Prompter」です。
これは、画面を分割して「右側にはこのプロンプト」「左側にはこのプロンプト」と別々に指示を出せる超便利ツールです。
- 画面を横に分割する設定にする。
- 左側のプロンプトに
pale skin, wizardと入力。 - 右側のプロンプトに
dark skin, warriorと入力。
このように設定するだけで、色が混ざることなく、それぞれの肌色をキープしたまま生成できます。
少し設定は必要ですが、こだわりの作品を作るなら必須のテクニックです。また、ControlNetと組み合わせることで、より正確なポーズと色の塗り分けが可能になります。
こうした高度な制御技術は、趣味で楽しむだけでなく、仕事として画像生成を行う際にも非常に重要になります。
もし、「もっと本格的にControlNetやRegional Prompterを使いこなして、仕事に繋げたい」と考えているなら、バイテック生成AIスクールのような専門的な環境で学ぶのも一つの手です。
ここでは、単なる画像生成だけでなく、Stable Diffusionを使った商業レベルの画像制作や、実務での納品クオリティを学べるので、独学で躓いているポイントが一気に解消されるかもしれません。
モデル（Checkpoint）による肌色の傾向を知る
いくらプロンプトで頑張っても、使用しているモデル（Checkpoint）のクセが強すぎると、言うことを聞いてくれないことがあります。
- アニメ系モデル：基本的に「抜けるような白肌」が出やすい傾向があります。
dark skinと入れても、薄い茶色にしかならないことが多いです。 - 実写系モデル：肌のキメや毛穴まで描写されるため、ライティングの影響を強く受けます。
「どうしても理想の色が出ない！」という時は、プロンプトをいじり回す前に、モデルを変えてみるのが一番の解決策だったりします。
特に、褐色肌が得意なモデルや、日本人の肌色が得意なモデルなど、世界中のクリエイターが作った特化型モデルを探してみると良いでしょう。
意外と見落としがちな照明と光源の設定
先ほども少し触れましたが、肌の色がおかしい原因の多くは「環境光」にあります。
例えば、sunset（夕焼け）という単語が入っていると、画面全体がオレンジ色になりますよね。そうすると、白い肌を指定していても、結果としてオレンジ色の肌として出力されてしまいます。
また、neon lights（ネオン）や cyberpunk（サイバーパンク）などのプロンプトを入れると、肌にピンクや青の光が反射して、本来の肌色が分からなくなります。
純粋な肌の色を確認したい場合は、一度背景をシンプルにして（simple background , white backgroundなど）、フラットな照明でテスト生成してみることをおすすめします。
そこで色が合っていれば、あとは照明の強さを調整していけばOKです。
どうしても上手くいかない時はLoRAを活用
「プロンプトもモデルも試したけど、あと一歩理想に届かない…」
そんな時の最終兵器がLoRA（Low-Rank Adaptation）です。
LoRAは、特定の画風やキャラクター、そして「特定の肌の質感」を追加学習させた小さなファイルのことです。
世の中には「極上のツヤ肌にするLoRA」や「リアルな日焼け跡をつけるLoRA」、「オイリーな肌にするLoRA」などが配布されています。
これを適用することで、プロンプトだけでは表現しきれない微細な肌のニュアンスを一瞬で再現できます。
ただし、LoRAをかけすぎると絵柄が変わってしまうこともあるので、適用強度は0.6〜0.8くらいから試してみるのが安全です。
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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実際に、未経験から月5万円の収益化を目指せるバイテック生成AIというスクールについて、評判やカリキュラムの実態を詳しく検証してみました。
▼続きはこちらの記事で解説しています
Stable Diffusionで肌の色を極めるまとめ
ここまで、肌の色をコントロールするためのプロンプトや技術について解説してきました。
最後に、この記事の重要なポイントをまとめます。
- 肌の色は
palefairtandarkなどの基本単語で決まる - 日本人のような自然な白肌には
fair skinが万能である - 病弱や神秘的な雰囲気には
pale skinが適している - 健康的な小麦色には
tanやtanned skinを使う - ファンタジーな褐色肌には
dark skinやebony skinが有効 - 色の濃さは
(tan:1.2)のようにカッコと数値で微調整できる - 肌の質感は光で決まるため
cinematic lighting等を意識する - 透明感を出すなら
subsurface scatteringが効果的である - 意図しない変色はネガティブプロンプトで防ぐことができる
- 複数人の肌色を描き分けるならRegional Prompterが必須である
- 色が混ざる現象は画面分割で解決するのが確実である
- モデル（Checkpoint）によって得意な肌色の傾向が異なる
- 夕日やネオンなどの環境光が肌色を変化させることに注意する
- どうしても理想の色が出ない時は肌特化のLoRAを活用する
- 高度な制御技術を学ぶならバイテック生成AIスクール等も視野に入れる
参考資料・引用元
本記事の技術的根拠および生成モデルの仕様については、以下の一次情報・公的ドキュメントを参照しています。
- Stability AI 公式サイト
Stable Diffusionの開発元であるStability AI社の公式情報です。モデルの仕様や更新情報、倫理的な使用に関するガイドラインが公開されています。 - High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models (arXiv)
Stable Diffusionの基礎技術である「潜在拡散モデル（Latent Diffusion Models）」に関する原著論文です。テキストプロンプトがどのように画像生成に影響を与えるか、その科学的・数学的根拠が詳述されています。 - Hugging Face: Diffusers Documentation
画像生成AIを動かすためのライブラリおよび技術仕様書です。プロンプトの重み付け（Weighting）やスケジューラーの挙動など、技術的なパラメータの定義について記載されています。
