結論を先に
z-image-turboでは、胸を小さくする・フラットにするプロンプトは一切効かない。
35条件・192枚を検証した結果、flat chest、small breasts、tiny breasts、no breasts、A-cup、completely flat chest、washboard chest、体型修飾（athletic build）、具体的描写（chest with no breast tissue）、強調テスト（重み付け・スタッキング・繰り返し・否定表現）、さらにcinderella bust、male chest、pettankoまで試してもすべてがコントロールと視覚的に区別できなかった。
一方、large breasts は明確に胸を大きくできる。つまりこのモデルには胸サイズ制御の非対称性がある:
| 方向 | 効果 |
|---|---|
| 大きくする（large, oversized, massive等） | 効く |
| 小さくする（flat, small, tiny, A-cup等） | 効かない |
デフォルトの胸サイズ（中〜やや大）が「下限」として機能しており、これを下回る方向への制御はできない。
ラボ長コメント: 35条件全滅って逆にすごくない? 貧乳も極端体型のひとつだから出せたら面白かったのに、完全に壁がある
幼児化リスクについて
全192枚で被写体は20代後半〜30代前半の成人女性として描画された。flat chestやtiny breastsを指定しても幼児・子供に見える画像は1枚もなかった。32yo japanese actressのベースプロンプトが年齢を安定して維持している。
実験設計
| 項目 | 値 |
|---|---|
| モデル | z-image-turbo（6B、写実特化蒸留） |
| ステップ | 8 |
| CFG | 1.0 |
| サイズ | 1024x1024 |
| seed | 3つ固定（全条件共通） |
| アングル | front + side（2種） |
| フレーミング | upper body（股間が映らないようにするため） |
| 各条件 | 6枚（2アングル × 3seed）、追加条件はfront 3枚 |
| 合計 | 35条件 = 192枚 |
ベースプロンプト
upper body フレーミングで上半身のみを撮影し、下半身が映らないようにしている。
コントロール
コントロール（変数なし）— front view:
| seed 1 | seed 2 | seed 3 |
|---|---|---|
 |  |  |
コントロール（変数なし）— side view:
| seed 1 | seed 2 | seed 3 |
|---|---|---|
 |  |  |
胸サイズ指定なしのデフォルト。中〜やや大サイズ（C〜Dカップ相当）の球形〜涙型の胸が生成される。
large breasts — front view:
| seed 1 | seed 2 | seed 3 |
|---|---|---|
 |  |  |
large breastsはコントロールより明確に大きい胸を3/3で安定生成。大きくする方向は効くことを確認。
検証結果の詳細
35条件を3つのパートに分けて詳細を掲載しています。
Part 1: 直接的記述＆サイズ表記（B+Cグループ）
flat chest、small breasts、tiny breasts、no breasts、completely flat chest、flat chested の直接的記述6条件と、A-cup、AA-cup、micro のサイズ表記3条件。9条件全滅。最も直感的なプロンプトが全て無効。
Part 2: 体型・具体的描写（D+Eグループ）
athletic build、slim body、boyish figure、androgynous body、lean muscular body の体型記述5条件と、解剖学的記述・比喩・スラング表現の具体的描写5条件。10条件全滅。体型キーワードも具体的描写も胸サイズに影響しない。
Part 3: 成熟度・強調・追加検証（F+G+Hグループ）
成熟度補強4条件、重み付け・スタッキング・繰り返し・否定表現の強調テスト4条件、cinderella bust・male chest・pettanko・1boy等の追加検証6条件。14条件全滅。強調テストでは副作用（テキストアーティファクト、別人物の出現）も確認。
考察: なぜ「小さくする」だけ効かないのか
胸サイズ制御の非対称性
| プロンプト | 効果 | 推定メカニズム |
|---|---|---|
large breasts | 効く | CLIPの学習データに「大きい胸」の画像-テキストペアが豊富 |
oversized massive tits | 効く | サイズ増大方向のトークン群がCLIP空間上で明確に分離 |
flat chest | 効かない | 「フラットな胸の成人女性」の画像-テキストペアがCLIP学習データに不足していると推定 |
small breasts | 効かない | 同上 |
デフォルトサイズが「下限」として機能
z-image-turboは蒸留モデル（CFG=1.0）であるため、プロンプトの「方向性」に対する感度が元のモデルより低い。特に、デフォルトの出力分布（中〜やや大サイズの胸）から「離れる」方向への制御が困難。
大きくする方向は「追加の特徴を加える」操作であり、CLIPの学習データに対応するエントリが豊富。一方、小さくする方向は「デフォルトの特徴を引く」操作であり、モデルがそのような引き算を実行するメカニズムが弱い。
他の検証との整合性
| 検証テーマ | 「増やす」方向 | 「減らす/変える」方向 |
|---|---|---|
| 胸サイズ | 効く（oversized等） | 効かない（flat等、本記事） |
| 乳首長さ | ー | 一部効く（具体的形状+位置関係のみ） |
| 長い乳房 | サイズ語必須 | 形状変更はサイズ語と組み合わせて初めて部分的に有効 |
いずれの検証でも、「追加する」方向は効きやすく「変更する/引く」方向は効きにくいという傾向が一貫している。
実用上の結論
z-image-turboではフラットな胸を出すことはできない。 35条件すべてが無効だった。
胸サイズを小さくする代替手段を探す場合:
- ネガティブプロンプト: z-image-turboではCFG=1.0のためネガティブプロンプトも機能しない
- 別のモデルの使用: CFGを上げられるモデルではflat chestが効く可能性がある
- img2img / inpainting: テキストプロンプトではなく画像編集で対応する方が現実的
ラボ長コメント: 「大きくする」は効いて「小さくする」は全く効かないという非対称性、今回のデータでかなりはっきりしましたね。デフォルト体型が下限になっているので、ここを突破するにはモデル自体を変えるしかなさそうです。
