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入門ロードマップ
初めての方は以下の順番で読むのがおすすめです：
- なぜz-image-turboなのか？ — モデル選びの理由
- ConoHa AI Canvasの始め方 — 環境構築
- プロンプトの基本法則 — 語順・強調構文を実験で学ぶ
- プロンプト設計の考え方 — 自分で設計する思考法
- ポーズ別プロンプト集 — 作例で実践
チュートリアル
| 記事 | 対象 | 内容 |
|---|---|---|
| ConoHa AI Canvasの始め方 | 初心者 | ブラウザだけでAI画像生成を始める方法 |
| ComfyUIワークフロー配布 | 初心者〜中級 | z-image-turbo用ワークフロー（ネガプロ設定済み） |
| RunPod Serverless構築ガイド | 上級者 | API環境をゼロから構築する方法 |
レビュー・比較
| 記事 | 内容 |
|---|---|
| なぜz-image-turboなのか？ | モデル系譜（SD/Flux/z-image）、機能比較、ライセンス・NSFW対応の全調査 |
| クラウドGPU比較 | RunPod vs Vast.ai vs ConoHa AI Canvas の料金・性能比較 |
Tips・テクニック
基礎知識
| 記事 | 内容 |
|---|---|
| プロンプトの基本法則 | 語順ルール・強調構文・ネガティブプロンプト（実験画像付き） |
| プロンプト設計の考え方 | 5要素分解で「真似」から「創作」へ |
| ネガティブプロンプト完全ガイド | カテゴリ別定番フレーズ集とカスタマイズ方法 |
やってみた（実験記事）
| 記事 | 内容 |
|---|---|
| ビーチビキニを8段階で改善してみた | 最小プロンプトから1要素ずつ追加して効果を検証 |
| NB2プロンプトをz-image-turboで再現してみた | Nano Banana 2の10テーマをSD系に変換して生成 |
| プロンプト改善実験：10テーマを「削る」「盛る」で比較 | 不要語の発見と効果的な追加要素の特定 |
プロンプト改善シリーズ
シンプルなプロンプトから始めて、意図通りの画像に到達する過程を記録。各ステップで3枚生成して安定性を確認。
| 記事 | テーマ | ポイント |
|---|---|---|
| カフェスナップ | カフェ窓際スナップ | 一発成功。素人感を出す長文記述が効いた |
| レトロ居酒屋 | レトロ居酒屋 | フラッシュ・粒子・提灯すべて再現 |
| 夜の海辺 | 夜の海辺シネマティック | 逆光+月明かり+ドレスの透明感 |
| 図書室エモ | 放課後の図書室エモ構図 | 蛍光灯vs夕日の照明矛盾を解決 |
| 鏡越しセルフィー | 鏡越しセルフィー | 最難関テーマ。成功率60-70% |
| 屋上ファッション | 屋上ファッション誌風 | magazineがロゴ混入を引き起こす問題を解決 |
| 東京ネオン街 | 雨の東京ネオンストリート | wet pavement reflectionsが決め手 |
| 朝ベッド親密 | 朝のベッドで親密ポートレート | カーテン越しの朝日と白シーツの柔らかい親密感 |
| 夏祭りポラロイド | 夏祭りでポラロイド風 | cotton candy in handで手の描写を安定化 |
身体表現の検証
| 記事 | 内容 |
|---|---|
| 【決定版】胸を最大にするプロンプト | 30条件検証の結論。最大11語・効率5語の2パターンと効かない方法一覧 |
| 大きなおっぱいを目指して｜巨乳プロンプト徹底比較 | 30条件以上を検証したまとめ。最強の記述と知見一覧 |
| 大きなおしりを目指して｜美尻プロンプト徹底比較 | 27条件を前後アングルで検証。スタッキング・体型修飾の効果 |
| 「長い乳房」を出すプロンプト | 31条件・186枚で検証。サイズ語＋空間描写の組み合わせのみ部分的有効 |
| 「フラットな胸」を出すプロンプト | 35条件・192枚で検証。全条件で効果なし。胸サイズ縮小方向はz-image-turboで不可 |
効果があった記述
| 記事 | 内容 |
|---|---|
| サイズ形容詞の段階比較 | large→huge→giganticの効果。hugeで頭打ち |
| スタッキング効果とトークン総量仮説 | 形容詞を重ねるとサイズ加算。同一語の繰り返しでも効く |
| oversizedが最強の形容詞 | 5語で最大級を実現するコスパ最強の記述 |
| 衣装変更で乳首を隠す方法 | padded bikini top・tight crop topの効果 |
効果がなかった記述
| 記事 | 結果 |
|---|---|
| カップサイズ表記 | G-cup, K-cup, double D → 効果なし |
| cm表記 | 120cm, 150cm → 効果なし |
| 重み付け構文 | (huge breasts:1.6) → 効果なし |
| 比喩表現・スラング | 爆弾・スイカ・牛が出現 |
| 日本語ローマ字oppai | 効果なし |
| super/strong接頭辞 | 単独では効果なし |
| breasts統一テスト | 乳首は隠せない（N=13） |
素材・質感の検証
| 記事 | 内容 |
|---|---|
| 食べ物でできた下着プロンプト検証 | 生クリーム・ケーキ・蜂蜜・貝殻・アイスの素材変化。made of構文の汎用性 |
| チョコレートコーティング下着プロンプト検証 | チョコ素材の下着→全身被覆→部分被覆の3段階検証 |
| 泥まみれビキニのプロンプト検証 | 被覆量の段階制御。splattered→mud bath |
| ヒトデで乳首と股間を隠すプロンプト検証 | 15条件で質感・配置を検証。thick fleshy orange starfishが最適解 |
プロンプト要素の検証
| 記事 | 内容 |
|---|---|
| CLIPチャンク分割の実験 | 75トークン超えで何が起きるか。2チャンク目の影響力を実験検証 |
| 「coherent anatomy」は効果があるか？ | 24枚で検証→z-image-turboでは効果なし。7トークン削除推奨 |
| 「actress」で顔は変わるか？職業別比較 | 7職業×3枚で比較。actress/modelは顔が整う傾向 |
| 神プロンプト分解検証（アブレーション） | 各要素を1つずつ削除して必要性を検証。最大50%のトークン削減に成功 |
| 超クローズアップ×寄り目×毛穴 | extreme close-up of faceが最適解。cross-eyed/skin poresは効かない。skin imperfections, freckles, molesは効く |
厳選プロンプト
| 記事 | 内容 |
|---|---|
| 何枚生成しても外さない「神プロンプト」3選 | アブレーション検証済みの最小限版。カフェ42トークン・夏祭り48トークン・朝ベッド79トークン |
プロンプト作例集
| 記事 | 枚数 | NSFW | 内容 |
|---|---|---|---|
| ポートレート作例集 | — | SFW | シチュエーション別の基本作例 |
| ポーズ別プロンプト集 | 12枚 | SFW | 腕組み・読書・街歩き・ヨガ等 |
| 照明別プロンプト集 | 8枚 | SFW | 同一被写体で光だけ変えた比較 |
| 表情別プロンプト集 | 8枚 | SFW | 笑顔・真剣・驚き等8パターン |
| グラビアプロンプト集 | 12枚 | NSFW | 水着・ランジェリー・ボディライン |
論文解説
| 記事 | 論文 | AI画像生成との関連 |
|---|---|---|
| CLIP論文解説 | Radford et al., 2021 | プロンプトのベクトル化、75トークン制限の起源 |
| LDM論文解説 | Rombach et al., 2022 | Stable Diffusionのアーキテクチャ |
| CFG論文解説 | Ho & Salimans, 2022 | ネガティブプロンプトの理論的基礎 |