SeaArtで2人を書き分ける方法と上手くいかない理由

SeaArtで2人のキャラクターを生成しようとすると、思った以上にうまくいかないと感じた人は多いのではないでしょうか。髪型を変えたはずなのに同じ見た目になったり、服装を分けたつもりが混ざってしまったりと、試行錯誤を重ねても納得のいく結果が出ないケースは少なくありません。

特に、1人生成では問題なく使えていたプロンプトが、2人になる途端に効かなくなる現象は、SeaArt初心者だけでなく慣れてきた人でも戸惑いやすいポイントです。人数を増やすだけなら簡単そうに見える一方で、実際には書き分けという別の壁が立ちはだかります。

本記事では、SeaArtで2人を出すための基本的な考え方から、よく使われる人数指定プロンプト、構文を分けるための工夫、そしてなぜ細かい書き分けが難しいのかという背景までを順番に整理していきます。

複数人生成が難しい理由とSeaArtの特徴

SeaArtで2人を書き分けようとしたとき、まず理解しておきたいのは、単純に人数を増やすことと、それぞれを別物として描き分けることはまったく別の処理だという点です。2人生成が崩れやすい原因は、操作ミスやプロンプト不足というより、仕組みそのものにあります。

stable diffusion系の画像生成は、文章を読んで順番に人物を配置する仕組みではありません。入力されたプロンプト全体をひとつの条件集合として解釈し、そこから最も確率が高い絵を作ろうとします。そのため、2人という指定が入っていても、髪型や服装、肌色といった要素が個別に割り当てられる保証はありません。

SeaArtはこのstable diffusionの挙動をベースにしたサービスのため、基本的な弱点もそのまま引き継いでいます。1人生成では問題なく効いていた指定が、2人になると混ざってしまうのはこのためです。プロンプト上では分けて書いたつもりでも、モデル側では全体条件として処理されてしまいます。

また、SeaArtでは構図や人物ごとの領域を明示的に指定する手段が限られています。stable diffusion本体では、構図制御用の拡張機能や領域指定を使うことである程度の調整が可能ですが、SeaArtではそれらを細かく操作できません。その結果、人物同士の特徴が似通ったり、片方の指定がもう一方に引っ張られたりしやすくなります。

このように、SeaArtで2人を書き分ける難しさは、技術的な制限とサービス仕様が重なった結果だと理解することが重要です。ここを誤解したまま試行錯誤を続けると、原因が分からないまま行き詰まりやすくなります。

2人を出すための基本プロンプト指定方法

SeaArtで2人を書き分ける以前に、まず安定して2人を出すための指定ができているかを確認する必要があります。意外と多いのが、書き分けができない以前に、人数指定そのものが曖昧な状態で生成しているケースです。

基本となるのは、プロンプト内で明確に人数を示すことです。2girls や two girls のような人数系プロンプトは、モデルに対して人物が複数存在する前提を与える役割を持っています。これが入っていない場合、どれだけ服装や髪型を分けて書いても、1人として解釈されやすくなります。

また、人数指定はできるだけプロンプトの前半に置くのが基本です。SeaArtでは、前方に書かれた要素ほど全体に強く影響する傾向があるため、後半に人数指定を入れると反映が弱くなる場合があります。2人生成を狙う場合は、まず人数を確定させてから細部を書く意識が重要です。

一方で、人数指定プロンプトを入れただけで必ず2人が安定するわけではありません。背景や構図の指定が強すぎると、モデルが人物よりも全体の雰囲気を優先してしまい、結果的に人物が1人にまとめられることもあります。2人生成が不安定な場合は、背景指定を一度弱めるのも有効な調整方法です。

ここで重要なのは、2人を出す段階と、書き分けを狙う段階を混同しないことです。まずは確実に2人が出る状態を作り、そのうえで次の工夫を重ねていく流れが、無駄な試行錯誤を減らします。

代表的な人数指定プロンプト

SeaArtで2人を出したい場合、まず押さえておきたいのが人数を示すためのプロンプトです。ここでは、比較的よく使われ、意味が分かりやすいものを中心に紹介します。細かい書き分けではなく、あくまで人数を複数として認識させるための指定だと考えると理解しやすくなります。

以下は、複数人生成で使われやすい代表的なプロンプトと、その意味です。

プロンプト	日本語の意味
2girls	女の子が2人いる
two girls	女の子が2人いる
multiple girls	複数の女の子
multiple people	複数の人物
two people	2人の人物
duo	2人組
couple	2人のペア
twins	双子
group of girls	女の子の集団
multitude	多人数

これらのプロンプトは、人物が複数存在するという前提をモデルに伝える役割を持っています。そのため、髪型や服装を細かく分ける効果はほとんどありません。例えば twins を使っても、必ずしも左右で同じ服装になるとは限らず、あくまで双子という概念が全体に反映されるだけです。

また、複数人を示すプロンプトを複数組み合わせると、かえって解釈が曖昧になることもあります。2girls と multiple girls を同時に入れると、人数が増えたり構図が崩れたりする原因になるため、基本的にはひとつに絞るほうが安定しやすいです。

人数指定プロンプトは、書き分けの魔法の言葉ではありません。まずは2人を出すための土台として使い、細かい調整は次の手法と組み合わせて考える必要があります。

BREAKを使った構文分離

SeaArtで2人を書き分けたいと考えたとき、多くの人が試すのが BREAK を使った構文分離です。これは、プロンプトの途中で区切りを入れることで、要素同士の影響を弱めようとする考え方です。ただし、BREAKは万能ではなく、役割を正しく理解して使う必要があります。

BREAKは、人物Aと人物Bを完全に別枠として処理させる命令ではありません。あくまでプロンプトの流れを区切り、前後の要素が強く結びつきすぎないようにする補助的な手段です。そのため、BREAKを入れたからといって、髪型や服装が確実に分かれるわけではありません。

よくある使い方としては、全体の共通要素を書いたあとにBREAKを入れ、そこから個別要素を書いていく方法があります。例えば、2人という人数指定や構図を先に書き、その後にBREAKで区切って服装や特徴を追加すると、多少ですが混ざりにくくなる傾向があります。ただし、SeaArtではこの効果が弱く出ることも多く、過度な期待は禁物です。

また、BREAKを多用しすぎると、逆に全体の統一感が崩れたり、人物の配置自体が不安定になったりする場合があります。構文を分けたい気持ちから細かく区切りすぎると、モデルがどこを重視すべきか判断できなくなります。BREAKは最小限に使う意識が重要です。

重要なのは、BREAKは書き分けを保証する技術ではなく、影響を緩和するための工夫に過ぎないという点です。2人それぞれを明確に制御したい場合は、別の手段と組み合わせて考える必要があります。

複数人用LoRA

SeaArtには、複数人の構図を出しやすくすることを目的としたLoRAが存在します。これらは、1人生成に比べて人物が2人以上いる状況を学習しているため、人数自体は比較的安定しやすくなります。ただし、書き分けまでを期待すると、ギャップを感じやすい点には注意が必要です。

複数人用LoRAが得意なのは、画面内に複数の人物が自然に収まる構図を作ることです。人物同士の距離感や配置が破綻しにくくなるため、2人が並んで立っている、向かい合っているといったシーンは作りやすくなります。一方で、髪型や服装を人物ごとに厳密に分ける力はあまり強くありません。

これは、LoRA自体が個々の人物を分離して制御する仕組みではないためです。複数人という状況を強化することはできても、その中の1人目と2人目を識別して処理するわけではありません。その結果、特徴が似通った人物が出やすくなり、書き分けが曖昧になります。

また、複数人LoRAを使うと、他のスタイル系LoRAや服装系LoRAと干渉する場合があります。複数のLoRAを同時に使うことで、どれが優先されているのか分かりにくくなり、意図しない見た目になることもあります。特にSeaArtでは、LoRAの強度調整が細かくできないため、この影響を受けやすいです。

複数人用LoRAは、2人を安定して出す補助としては有効ですが、細かな書き分けを実現するための決定打ではありません。あくまで土台作りの手段として位置づけるのが現実的です。

SeaArtで書き分けが難しい決定的な理由

SeaArtで2人を書き分けようとすると、多くの場合で同じ壁に突き当たります。それは、人物ごとの指定を個別に保持する仕組みが用意されていないという点です。プロンプト上では分けて書いたつもりでも、モデル側ではすべてがまとめて解釈されます。

stable diffusionは、人物Aと人物Bを独立した存在として処理するのではなく、1枚の画像に含まれる条件の集合として処理します。そのため、髪型や服装をそれぞれ指定しても、どの人物にどの要素を割り当てるかは確率的に決まります。この挙動が、書き分けが安定しない最大の原因です。

stable diffusion本体では、構図を細かく指定できる拡張機能や、人物ごとに領域を分ける仕組みを使うことで、ある程度の制御が可能です。しかし、SeaArtではそうした高度な制御手段が用意されていません。結果として、細かい書き分けを狙うほど、意図と結果のズレが大きくなります。

SeaArtは操作の簡単さを重視したサービスです。その分、専門的な調整項目が省かれており、人物ごとの指定を突き詰める用途には向いていません。これは欠点というより、サービス設計上の方向性の違いの方が近いかもしれません。

まとめ

SeaArtで2人を書き分けようとすると、多くの人が想像以上の難しさに直面します。本記事で見てきた通り、人数を2人にすること自体は、プロンプトやBREAK、複数人用LoRAを使えば比較的対応できます。しかし、それぞれの髪型や肌色、服装を明確に分ける段階になると、安定した結果を得るのは簡単ではありません。

その理由は、SeaArtがstable diffusion系の仕組みをベースにしており、人物ごとに要素を厳密に割り当てる設計ではないためです。プロンプトを細かく書き足しても、モデル側では全体条件としてまとめて解釈されてしまいます。そのため、書き分けを狙うほど混ざりやすくなるという逆転現象が起こります。

SeaArtは手軽に高品質な画像を生成できる反面、構図や人物単位の制御には限界があります。2人を出すことと、2人を完全に描き分けることは別物だと理解したうえで、現実的な期待値を持つことが重要です。できる範囲を把握して使えば、無駄な試行錯誤を減らし、SeaArtの強みを活かした生成がしやすくなります。