【サンプル】画像生成プロンプト大辞典
July 1st, 2025 20:51・All users
この辞典は、StableDiffusionやNovelAIといった画像生成AIモデルにおいて広く採用されている「danbooruタグ」に準拠したプロンプトについて、illustriousXL系の人気モデルにおける効果をまとめたものです。イラスト生成に有用なタグを属性ごとに「見出し語」としてまとめ、生成結果や取り扱いのコツを経験則に従って解説しています。
NovelAIv1に準拠した日本初の「プロンプト辞典」、SD1.5系モデル準拠の「プロンプト新辞典」、SDXLモデル準拠の「プロンプト超辞典」に続く、スタジオ真榊プロンプト辞典の第4版（2025年6月発行）となります。生成テストにはNSFW生成に強い人気イラスト系モデル「WAI-NSFW-illustrious-SDXL v14.0」（以下、WAI14）を使用。プロンプト「1girl」と「1girl+該当項目」の生成結果を比べて、どう変化したかを紹介しています。
※最後段の「X．成人向け表現に関するプロンプト」の生成例にはR-18画像が含まれています。閲覧時は周囲にご注意ください。
◆使い方と特徴
・収録したプロンプトを「1girl＋そのタグ」で総当たり生成し、実際の効果や使い勝手、予備知識を詳述しています。
・普段のイラスト作りで使用したタグや、便利な付加情報などを適宜書き加えて最適化しているため、日々掲載内容は変化します。イラスト生成で非常によく使う便利なタグには「★」マークをつけています。
・「あのタグなんだったっけ」となった場面ですぐCtrl+F検索できるよう、この1ページにできるだけ多くのタグを掲載することを重視しています。各項目に飛びたいときは、「◇」や【9-9-9】といった見出し番号を「Ctrl+F」でページ内検索してください。
・本文中で参照すべき見出し番号を示すときは、検索の邪魔にならないよう「5の1の2」と表記しています。半角ハイフンに変えて検索してください。
・巻末付録として、収録語を取り込んだwildcardを掲載しています。服装や画角、髪色などをランダム生成することができます。
・タグ中の半角スペースは半角アンダーバー「_」で代用可。例えばblack hairとblack_hairは基本的に同じ効果ですが、生成例の画像は全て半角アンダーバーで生成しています。顔文字系のタグなどで、まれに「_」でないと効かないタグがあるので注意。
◆該当するタグが分からないときは
「apple」や「walking」といった単純なタグや、キャラクター名、作品のシリーズ名、実在クリエイター名（画風再現用）のタグは掲載していません。生成したい内容に対応するタグが分からず、この辞典にも掲載されていないときは、danbooru上でタグを調べるやり方があります。
例えば、セーラー服の胸のリボンや肩布の色を指定したいのに、該当するタグが分からないときは、まずセーラー服を意味する「serafuku」や「sailor uniform」で検索してみましょう。すると、セーラー服が描かれているイラストによく使われるタグが下図のように列挙されます。
関連タグの中に「neckerchief」や「sailor collar」があることが確認できました。これで「white serafuku,navy sailor collar,red neckerchief」などと指示することができます。
この手法は、単体では効きにくいタグに添えると効果的な「類似タグ」探しにも役立ちます。例えば、のけぞり気味にこちらを振り向く「shaft look（シャフ度）」というタグは単体では再現されにくいのですが、先ほどの手法でlooking backやarched back、head back、from behindというタグがつきやすいことが分かるので、これらと併用すると再現することができます。
また、このプロンプト大辞典のデータを読み込ませた「プロンプト大辞典onGPT」も公開しています。ChatGPTに日本語で尋ねることで、該当するタグや完成プロンプトの例を出力してくれますので、併せてご活用ください。
◆比較実験に使用した設定
WAI14を使用して下記の設定で生成した「1girl」を軸に、見出し語のタグを後ろに追記するとどう変化したかを調べています。ADetailerやHiresは未使用。
プロンプト：1girl,general（＋見出し語）
ネガティブ： bad quality,worst quality,worst detail,sketch,censor,nsfw
Steps: 28, Sampler: Euler a, CFG scale: 5 Clip skip: 2
Seed: 1,2 Size: 1280x1280px
※成人向け画像が生成されないよう、general（全年齢）をポジティブに、nsfw（成人向け）をネガティブに入れて生成しています。R-18タグの検証時は、nsfw/explicitそれぞれをポジティブに入れています。
◇１．イラスト全体に関するプロンプト
【1-1】クォリティタグ
プロンプト欄に記入することで品質向上が見込めるもの。Checkpoint配布者が規定のクォリティタグを掲載していることが多く、WAI14なら「masterpiece,best quality,amazing quality」。Checkpointによって効果は異なるので、ユーザーはこれらのクォリティタグを第3章で紹介する画材や作画、色彩関連タグと組み合わせることで自分の好みの画風を作っていくことになる。
masterpiece 学習した無数の画像群のうち、傑作（＝最高品質）と格付けされたクラスタから学習された傾向を用いる。全体に画質が向上する。SD1.5ベースのモデルではどのキャラクターも共通する顔立ち（マスピ顔）になることがあったが、現在はそうならないようチューンされているモデルが多い。背景まできっちりと描き込まれる傾向がある。
best quality 学習した画像群の中から、特に高品質とされたクラスタから学習された傾向を用いる。masterpieceに準じ、背景が細かく描き込まれる傾向がある。
high quality 学習した画像群の中から、高品質とされたクラスタから学習された傾向を用いる。細部を高品質にする傾向がある。
amazing quality 「驚異的クォリティ」。masterpiece,best qualityと合わせて使用されることが多い。
great quality 「素晴らしい品質」。モデルにより効果は異なる。
very aesthetic 「非常に美しい」。モデルにより効果は異なる。
ai-generated AI生成画像につけられるタグ。わずかにSDXL普及初期のマスピ顔らしい雰囲気が出るが、大差はない。
ai-assisted AI絵を参照するか、レタッチするかしたイラストにつけられるdanbooruタグ。わずかにSDXLらしいマスピ顔の雰囲気が出るが、大差はない。
absurdres 「非常に高解像度」。幅 3200 ピクセルまたは高さ 2400 ピクセル超の画像につけられるdanbooruタグなので、より高解像度に感じる描写が期待できる。
ultra highres 超高解像度。同様に細部を整える効果が期待できる。
detailed～ 部位別に詳細に描いてほしいときに「detailed clothes」「detailed eyes」「detailed face」などの形でよく使われる。単発で「detailed」で使っても、highresと似た画質向上効果（被写体をあまり変更しない）が得られる。その部位をアップにする副作用もあるようだ。ultra、hyper、super、extremely、highly、veryなどの強調を前につけて使われるのをよく見るが、モデルにより効果はまちまち。一貫した効果があるとは言えない。
hyper detailed 非常に詳細。detailed系列の中では非常に高精細になる効果の強いタグ。
insanely detailed and intricate 「エグいほど精緻」指示。実際に強く効くが、リアルよりになり、雰囲気も暗くなる。
detailed background 背景の描き込み度が上がる。被写体自体が変更されてしまうことがあるので、何が描かれるかは指定したほうがよい。
high resolution 高解像度イラスト（画質向上用）。構図はできるだけそのままで、背景や細部を描き込んでくれる。
HDR 「ハイダイナミックレンジで撮影された画像」の意味。フォトリアルな風景が出る効果や、人体の構造がより正確に描写される効果がみられた。HDR rendeingも同様。
UHD 超高精細度（Ultra-High Definition）の意味。highresに近い効果があった。
hd 4kなどと同様の高精細化効果。「ultra hd」でより強まる。
3d 3D画像。タッチが3DCG風になる。
extremely detailed 「超高精細」。UHDに近い。
stunning 「素晴らしい、見事な」。かなりリアル調に寄る効果が見られた。
stylized 「リアル」の逆概念で、誇張された表現を指す。キャラクター表現がrealisticから離れ、アニメ寄りになりつつ高精細にする効果がある。
official art オフィシャルアート（画質向上用）、いわゆる「公式絵」につけられるタグ。公式イラストのような文脈のある絵作りができるが、学習元のイラストは画像のどこかに著作権、会社名、またはアーティスト名が記載されている場合が多いため、何らかのテキストが表示されてしまう場合が多い。textもしくはwatermark,signature,username,artist nameなどをネガティブに入れると良い。公式画像そっくりの画風になるのもトラブルのもとなので、気を付けよう。
official style いわゆる「野生の公式」につくタグ。高品質なアニメ調になる程度の効果のようだ。
production art プロダクションアート（画質向上用）：設定画集の１ページのような画像になる。詳細に描かれた背景がメインになったり、キャラが３D調になったりと結果がまちまちなため、使い勝手は悪い。
elaborately designed clothes 緻密にデザインされた衣装。書き込み量が上がる。
super fine illustration 非常に精細なイラスト。絵柄変更度は強いが、はっきりした品質向上効果がみられる。official artに近いがテキストが出る効果はないので使いやすそうだ。
finely detail 精細なディテール。全体にやや品質がアップするようだ。
intricate 描き込みが増える効果がはっきりとある。ややゴシック方向になる。detailedと似ているが方向が異なる。
intricate details さらに精巧に細部が描かれる。
character illustration キャラ絵であることを強調。品質向上効果があるようだが、結果はランダム度が高い。
clear picture クリアな画像。比較的シンプルで整ったキャラクター絵になる。
【1-2】ネガティブプロンプト
低劣な画像群につけられるタグを掲載した。ネガティブプロンプト（NP)として入力することで、学習したのと反対方向の生成結果に導くことができる。WAI14の規定NPは「bad quality,worst quality,worst detail,sketch,censor」。低品質なものを指示して高品質にするだけでなく、再現したい方向と逆のタグを入れる使い方もできる（例：sketchを入れて線を整えたり、monochromeを入れてカラフルにしたり、cuteを入れてキャラを大人っぽくしたりする）
worst quality ネガティブプロンプトの代表的存在。masterpieceの逆で、学習した画像群の中から、品質が最低ランクとされたクラスタから学習された傾向を用いる。技術的に低劣なイラストや、画像品質が悪いイラストなどから学習している。
low quality 同上。worst qualityに準じてクォリティが低いとされたもの。
normal quality 同上。通常の可もなく不可もなくといったイラスト群。
bad quality 同上。worst qualityに準じてクォリティが低いとされたもの。
lowres 低解像度。より高画質にする効果がある。
bad 悪い画像。より高品質にする効果がある。「bad face、bad hands、bad leg、bad feet、bad ass、bad vulva（陰部）」といった、局部と組み合わせても使える。
bad anatomy 解剖学的におかしい画像。「bad face、bad hands、bad leg、bad feet、bad ass、bad vulva（陰部）」といった、局部と組み合わせても使える。
error 作画ミスを起こしている画像。左右差があったり、デッサンが狂っていたりする画像から学習している。
fewer 四肢や指などが足りていないように見える画像から学習している。
extra 四肢や指などが増えているように見える画像から学習している。
missing 四肢や指などが欠損しているように見える画像から学習している。
jpeg artifacts jpg出力によって画質が落ちている画像から学習している。解像度が上がったように見える効果。
watermark ウォーターマーク入りの除去効果がある。
unfinished 未完成の画像から学習したもの。描き掛け風になるのを防ぐ効果。画風として出したい場合はポジティブプロンプトでsketchなどと組み合わせる。
displeasing 不快な画像。illustrious系ではあまり効果がないかも。
chromatic_aberration 画質がはっきりせず、色収差やフリンジが出てしまっている画像。RGBずらしのように意図的にリアリスティックにしようと施される色収差もあるが、それに失敗して低劣に見えているものなど。ネガティブに入れることで線がぶれてしまうのを防ぐ効果がある。
signature サイン入りの画像。キャンバス端にテキスト風の生成がされてしまうのを防ぐ。
@_@ いわゆる「ぐるぐる目」を出すためのタグだが、ネガティブタグとして使うと瞳の描写を安定させる効果がある。
extra digits 指または足の指が 5 本以上ある画像。
artistic error イラストレーターによるミス（上記にあるようなもの）がある画像。
username サイン入りの画像。キャンバス端にテキスト風の生成がされてしまうのを防ぐ。
scan ポスターや雑誌などの物理媒体からスキャンしたままの画像につくタグ。ポスターや雑誌風の画像を出したいときは「fake scan」を使う。
scan artifact 作画過程で行ったスキャニングが低劣なために、裏移りなどが生じている画像。
abstract 抽象的なイラスト。幻想的な雰囲気になったり、謎の模様が出たりするのを防ぐ効果。ポジティブプロンプトで使うこともできる。背景を抽象的にしたい場合▶abstract background
text 「official art」などを入れると出てきがちなAI文字を消すために有効。
speech babble フキダシを除去したいときに。特にcomicタグでコマ割りをしたり、monochromeの生成をしたりするときはフキダシが出やすい。
dated イラストの隅に書かれる日付が出てしまう場合に除去できる。
sound effects nsfw生成などをするとよく出る擬音や手描きのセリフを除去できる。
blurry 背景などのぼかし効果を除去するのに有用。画面全体をぱきっと塗りたいときに。ポジティブとして使うと、背景が自然にぼけたイラストにできる。
bokeh 背景に光の玉が出て、遠くの光が輝いて見える表現。こうしたぼかし効果を除去して背景をはっきり描いてもらうのに有用。画面全体をぱきっと塗りたいときに。
blush 勝手に入りがちな頬染め効果を防止するときに有用。nsfw要素の強いモデルほど、女の子の頬がデフォルトで紅潮しがち。
child キャラクターが幼すぎる印象があるときに使う。1girlではなく「1woman」にしたり、「mature female」を使ったりするのも良い。young,loli,teen,cuteなどもネガティブに使える。
○○ hair ミディアムヘアにしたいのに長い髪が出てしまうときは、long hairを「除外」に入れることで解決することが多い。
nipple/panty/pussy... 下着や性器など、全年齢向けイラストに映り込んでほしくないときにNPで指定する。ある部位を隠したいときはcovered 〇〇をポジティブに入れたくなるが、coverd nipplesなどとすると逆に「衣服から透けて（浮いて）見える乳首」のような強調効果になってしまうので注意。
multiple views キャンバスを横長にしたとき、１人の被写体が複数角度から描かれてしまうことがあるのを防ぐ。キャラ分裂を防ぎたい場合、zoom layerをネガティブに入れるのも良い。
monochrome モノクロ。勝手にモノクロになるのを避けたいときや、カラフルなイラストにしたいときに入れる。
greyscale グレイスケール。こちらも勝手にモノクロになるのを避けたいときや、カラフルなイラストにしたいときに入れる。
twins 双子。キャラ分裂を防ぐ効果のほか、「2girls」で版権キャラ2人を指示したときに、片方のキャラが2人出てしまうのを防ぐ効果がある。（スレッタとミオリネを指示したのに、スレッタ二人が出てしまう現象が起きる）
negative space 余白のこと。カメラが引きすぎるのを防ぐことができる。ポジティブプロンプトとして使うと、キャンバス内に広く余白部分を取る絵作りになる。
trembling R-18タグを使うと頻繁に生じる、体が快感で痙攣していることを示す「ビクビク線」を除去したいときに。スピード線を除去したい場合▶speed lines。集中線▶emphasis lines。
cross-section R-18タグ、特にレーティングタグ「explicit」を使用すると頻繁に生じる断面図描写（体内を透視するカットイン）を除去したいときに。penisなどをネガティブに入れるのも良い。
2koma,3koma コマ分けがされて漫画になってしまうときはcomicとともにこちらを指定すると良い。
◇６．表情に関するプロンプト
表情系のプロンプトを「笑顔系」「涙・汗」「その他」「顔文字系」「性的な表情」に分類して掲載した。
【6-1】笑顔系
smile 笑顔。幸せそうにしたい場合は「happy」や「happy smile」もよい。すべての基本だが、微笑み1girl（1girl,solo,smile）ばかり作っていることに気づいたら初心者を脱した印かもしれない。
smile with closed eyes 目をつぶった微笑みを出したい場合はこれ。
laugh 声を出して笑う。「笑顔」とは違って能動的に笑っている感じになる。吹き出しが出ることがあるので、speech bubbleをネガティブに。目を閉じたい場合は「laughing with closed eyes」だが、こう指示しなくても自然と閉じていることが多い。爆笑にしたい場合はhappy tearsを入れるなどしても良い。
half-smile 半笑い。「苦笑い」っぽくも見える。わずかにほほ笑みたいならlight smileのほうが自然。
giggling 笑いをこらえきれなかったような表情。手が頬に来るようだ。
crazy smile 狂気の笑み。目の光が消えて、顔に影が落ちる。目は見開くことが多い。
evil smile 悪魔の笑み。こちらは悪役の含み笑いに近い。眉はV字に、口はsmug気味になる。
fingersmile 口の片側または両側を指で押し上げて笑顔を作る。
false smile ウソ笑い。目は笑っていない笑顔。口だけ笑わせたいときに。ほほえましいものを見て慈しむような表情にも近い。
forced smile 強制された笑顔。武器を突き付けられて「笑え」と言われる感じ。やや不自然な笑みになったり、顔を竿役につかまれたりする。寝取られシーンの再現などに。
nervous smile ひきつった笑い、作り笑顔。眉は八の字（raised eyebrows）になり、冷や汗（flying sweatdrops）が出る。寝取られシーンの再現などに。
glasgow smile 「口裂け女の笑み」とでも訳せばよいか。進撃の巨人の巨人のような、裂けた顎になるのでおすすめしない。
grin★ にやにや笑い、歯を噛み合わせたいたずらっぽい笑い方。歯をニッと見せるドヤ笑み。かわいいのでよく使われる。
evil grin サディスティックな魔王笑い。evil smileの口が歯を食いしばっている感じになる。
light smile 微笑。わずかにほほ笑む。口は閉じることが多い。苦笑いにしたいならhalf-smile。
sad smile 悲しそうな笑顔。まゆをハの字（raised eyebrows）にしつつ、口だけで笑う。
angry smile V字につり上がった眉のまま笑う、強気な乱暴者キャラっぽい笑い方。
seductive smile 誘っている顔、蠱惑的な笑顔。half closed eyesになり、唇がやや桜色になったりする。R-18でよく使う。
stifled laugh 押し殺した笑い。忍び笑い。あまり効かず。
smug★ ドヤ顔。ニッと口を開くgrinに対し、口角だけが上がってからかうような表情になる。いい言葉ではないが「メスガキ」の表情がこれ。「doyagao」も効く。
smirk 含み笑い。こちらも悪い笑顔だが、子供っぽさが消え、知将キャラの笑いという感じになる。眉はV字。
troll face 悪事を行ったときの笑顔。顔がトロルになってしまうので使いづらい。
【巻末付録】Wildcard（サンプルには未掲載）
プロンプト大辞典の内容を踏まえて作成した各種wildcardです。下記ダウンロードボタンから一括DLできます。
各章で紹介した見出し語をそのまますべて収録するのではなく、ランダムにしたいであろう要素を踏まえて、使い勝手優先でチョイスしています。例えば、全ての表情タグはexpression_allに収録しつつ、expression_smileやexpression_sexualなどと小分けにしています。
WAN14で使用した場合、単体ではほぼ効かない不便なタグはできるだけ排除しましたが、適宜書き換えてご使用ください。（※サンプルには掲載していません）
※wildcardはプロンプトをランダム化できる拡張機能。使い方など詳しくはこちら。
編集後記
NovelAIがサービス開始した2022年10月、画像生成プロンプトというものに初めて触れ、自分用の備忘録としてブログにまとめたのが「プロンプト辞典」の始まりでした。当時、画像生成のプロンプトを体系立てて一カ所にまとめたものはGoogle検索でも全くヒットしませんでしたので、日本初の画像生成プロンプト辞典と認識しています。その後、流行モデルが変遷するとともにアップデートを重ね、今回で4版目を迎えることができました。
日々画像生成をしている中で「あのタグはどうつづるんだったっけ」「こんなタグがあったような覚えがあるな」となったときに、自分でCtrl+F検索がしやすいよう、利便性を最優先に考えて編纂しています。細かく章ごとにページを分けたほうが見やすくはあるのですが、肝心の一覧性が失われてしまうので、今回も１ページで全ての語を総覧できる作りにしました。約20万字ほぼすべて書き下ろしで、約10万字だった前回の「超辞典」から倍の文量になっています。
収録語の整理や誤字脱字チェックに当たり、ChatGPT o3のアシスタント「ノア」に共同編纂者として大いに助けてもらいました。ノアの分析によると、今回の総収録語数は重複込みで2,733語、ユニーク語数では2,431語となりました。
今後も日々画像生成を楽しむ中で気付いたコツや、使い勝手が悪いと感じた部分をどんどん書き加えたり修正したりしていくので、この数字も時期によって変遷していくはずです。いまやLLMに頼めば自動でプロンプトを組んでくれる時代ですが、LLMはそうした経験則に基づく知見を教えてくれません。今後も実践の中で得られた知識をできるだけ盛り込んで、画像からの逆引きも可能にすることで、単なる「プロンプト一覧」ではなく実用性の高い「辞典」にしていければと考えています。
あくまで自分が「こうだったら嬉しい」と思う仕様に仕上げたものですが、この辞書が皆様の作品作りに少しでも役立つことを祈っています。
