【応用編】AI画像生成の失敗パターンと改善テクニック

📝 はじめに

AI画像生成ツールを使っていると、
「思った通りの絵にならない」
「なんだか不自然な仕上がりになる」
といった壁にぶつかることは珍しくありません。

本記事では、AI画像生成でよくある失敗パターンと、その具体的な改善テクニックを解説します。
一歩進んだ活用を目指す方は、ぜひ参考にしてください。

よくある失敗パターンと原因

1. 意図が伝わらず、別のイメージが生成される

プロンプト（指示文）の精度が低いと、AIは「なんとなくそれっぽい画像」を出すだけになってしまいます。
特に、抽象的な単語や長すぎる説明は精度を下げる原因になります。

原因例

• キーワードが多すぎて主題がぼやける
• 同じ意味の単語を繰り返し使っている
• 抽象的で曖昧な表現が多い

改善テクニック

• 主題を1つに絞る（例：「花」ではなく「赤いバラ1輪」）
• 重要な特徴は具体的に（例：「暗い部屋」ではなく「ほの暗い電球の下」）
• 長い説明は短く区切って箇条書き化する

花

赤いバラ1輪

暗い部屋

ほの暗い電球の下

2. 人物の手や顔が不自然になる

Stable DiffusionなどのAIでは、手や顔のパーツが崩れやすいのがよく知られています。
これはAIが学習したデータに「手の複雑な形状」がうまく含まれていないケースが多いためです。

原因例

• 人物のポーズを細かく指示している
• 高解像度で出力しているが修正工程を省略

改善テクニック

• 手や顔をきれいに補正する「img2img」を活用する
• ControlNetやLoRAなど、追加の拡張機能を利用する
• 生成後にPhotoshopなどで微修正する

3. 背景が意図とズレる

背景が主題を邪魔してしまったり、想定と全く異なる要素が混入することもあります。

原因例

• 背景の指定が足りない
• ネガティブプロンプトを使っていない

改善テクニック

• ネガティブプロンプトを活用し「不要な要素」を除外する（例：「text, logo, watermark」など）
• 背景色やテクスチャを明確に指定する
• サンプル画像を参照させる

4. 解像度が足りない・粗い

美しい画像でも、解像度が低いと商用利用には耐えません。

原因例

• 初期設定の低解像度のまま出力している
• 高解像度にするとエラーが出てしまう

改善テクニック

• まず低解像度で生成→「AIアップスケーラー」で解像度を上げる
• 適切なメモリを確保（VRAMが不足しがち）
• ConoHa AI Canvasなど国内サービスで出力設定を調整

実践ポイント

• 複数回生成して比較する
  　一度で理想的な画像を出そうとせず、バリエーションを生成しましょう。
• プロンプトをテンプレート化する
  　「成功したパターン」を保存し、再利用するのがおすすめ。

• ツールの特性を理解する
  　Stable Diffusion、Midjourney、イルシルなど、ツールごとに得意・不得意があります。
  　複数ツールを併用することで効率的に理想のビジュアルが作れます。

まとめ

AI画像生成は試行錯誤が大切です。
失敗も貴重なフィードバックとして活用し、徐々に精度を高めていきましょう。

商用利用やプロ品質を目指すなら、ConoHa AI Canvasやイルシルなどの国産ツールを組み合わせるのもおすすめです。

次の一歩

あなたの創造力をAIで広げてみてください！