「いつ生成しても、なぜかバストアップの画像ばかりになってしまう…」「全身像を出したいのに、顔のアップしか生成されない…」そんな悩みを抱えているクリエイターは多いのではないでしょうか。Stable Diffusionのモデルである1771728299（E2E OFF）は、デフォルト設定のままでは特定の構図に偏りやすい傾向があります。しかし、正しいプロンプト指定やControlNetの活用法を知れば、俯瞰・煽り・全身像・ダイナミックなポーズまで、思い通りにコントロールできるようになります。この記事では、1771728299での構図指定方法を、プロンプト例・カメラアングル・ControlNetの使い方まで体系的に解説します。
1771728299（E2E OFF）の構図が偏る理由とは？
まず前提として、なぜ1771728299で生成すると構図が偏るのかを理解しましょう。Stable Diffusionの各モデルは、学習データに含まれる画像の傾向を強く反映します。1771728299は美麗なキャラクター描写に特化したモデルであり、学習データにはバストアップや上半身の画像が多く含まれているため、何も指定しなければ自動的にそのような構図が選ばれやすくなります。
これはモデルの「癖」とも言えるものです。この癖を乗り越えるためには、プロンプトによる明示的な構図指定と、必要に応じたControlNetによる補強が非常に効果的です。以下のセクションで、それぞれの方法を詳しく見ていきましょう。
プロンプトで構図を指定する基本キーワード一覧
1771728299で構図をコントロールする最も基本的な方法は、プロンプトに構図・ショットサイズ・カメラアングルのキーワードを追加することです。以下の表を参考に、目的の構図に合ったキーワードを選んでください。
ショットサイズ（画角）の指定キーワード
- full body：頭から足先まで全身を映す。全身像が欲しいときの基本。
- wide shot：被写体を小さく映し、背景を広く見せるワイドな構図。
- cowboy shot：腰から上を映す。全身ほど引かず、ドラマチックな雰囲気を出しやすい。
- upper body：上半身のみ。バストアップより少し広め。
- close-up：顔や特定のパーツにクローズアップする。
- portrait：ポートレート（顔中心）の構図。
- bust shot：胸から上のバストアップ。デフォルトで選ばれやすい構図。
カメラアングルの指定キーワード
- from above / bird's eye view：俯瞰（ふかん）。上から見下ろすアングル。
- from below / low angle：煽り（あおり）。下から見上げるアングル。パース感が強調される。
- dutch angle：カメラを斜めに傾けたダッチアングル。緊張感やダイナミックさを演出。
- side view：真横から見たサイドビュー。
- from behind：後ろからのアングル。背面ショット。
- eye level：水平・正面からのアングル。安定感がある。
- three-quarter view：斜め前からの3/4アングル。立体感が出やすい。
ポーズ指定のキーワード
- dynamic pose：アクション感のあるダイナミックなポーズ。
- action pose：戦闘・スポーツなど動きのあるポーズ。
- standing：直立した立ちポーズ。
- sitting：座っているポーズ。
- lying down / lying on back：横になっているポーズ。
- jumping：ジャンプしているポーズ。
- running：走っているポーズ。
全身像（Full body）を確実に出す方法
1771728299で全身像を生成する際に最もよくある失敗は、「full bodyと書いたのに足が切れてしまう」というケースです。これはアスペクト比や解像度の設定が原因であることが多いです。全身像を確実に出すためのポイントを以下にまとめます。
- アスペクト比を縦長（portrait）に設定する：512×768や512×1024など、縦長の解像度を選ぶ。横長や正方形では全身が収まりにくい。
- プロンプトに「full body, standing」を組み合わせる：ショットサイズとポーズを両方明示するとより効果的。
- ネガティブプロンプトに「cropped, cut off, partial body」を追加する：体が切れることを防ぐ。
- 「zoom out」をプロンプトに加える：カメラを引いた構図を意識させられる。
プロンプト例：1girl, full body, standing, school uniform, outdoor, dynamic pose, zoom out, highly detailed
ネガティブプロンプト例：cropped, cut off, partial body, bad anatomy, extra limbs
俯瞰・煽りアングルを使ったダイナミックな構図の作り方
俯瞰（from above）のプロンプト設定
俯瞰構図は、キャラクターを上から見下ろすことで、背景の広がりや空間的なレイアウトを強調できます。特に屋外シーンや大きな舞台背景との組み合わせで映えます。
プロンプト例：1girl, from above, bird's eye view, full body, lying on grass, looking up at viewer, wide shot
パース感を強調したい場合はstrong perspective, fisheye lensなどを追加するとより効果的です。
煽り（from below）のプロンプト設定
煽り構図は、見上げるアングルによってキャラクターの迫力や存在感を強調できます。ヒーロー的な演出やダイナミックなアクションシーンに最適です。強いパース感が生まれるため、建物や空を背景にすると効果が際立ちます。
プロンプト例：1girl, from below, low angle, looking down at viewer, full body, dramatic sky, dynamic pose, dutch angle
煽りアングルでは足元が大きく、顔が小さく描かれるため、correct anatomy, well-drawn legsなどのプロンプトでアナトミーの破綻を防ぐことも重要です。
ControlNetで構図を完全にコントロールする方法
プロンプトだけでは思い通りの構図が出ない場合、ControlNetを活用することで構図・ポーズ・レイアウトを精密にコントロールできます。ControlNetはStable Diffusion Web UIの拡張機能で、参考画像や骨格情報をもとに生成をガイドする仕組みです。
ControlNet OpenPoseで自由なポーズを指定する
OpenPoseはControlNetの代表的なモデルで、人物の骨格（キーポイント）情報を使ってポーズを指定できます。
- ステップ1：ControlNetの「OpenPose」プリプロセッサを選択する。
- ステップ2：参考にしたいポーズの画像をアップロードするか、OpenPose Editorで手動で骨格を作成する。
- ステップ3：生成時の1771728299モデルとプロンプトを設定し、ControlNetをオンにして生成する。
- ステップ4：Weightを0.8〜1.0程度に設定することで、ポーズへの追従度を上げられる。
OpenPoseを使うことで、ジャンプ・走り・戦闘など複雑なポーズも正確に再現可能です。また、全身像の骨格を入力することで「全身が切れずに生成される」効果も期待できます。
ControlNet Depthでパース・奥行きをコントロールする
Depth（深度マップ）モデルを使うと、画像の前後関係・奥行き感・パース感を参考画像から抽出して再現できます。俯瞰や煽りのような強いパース感を持つ構図を生成したいときに特に有効です。
- 参考画像の深度情報をDepthプリプロセッサで抽出する。
- 同じ奥行き・レイアウト構造を維持したまま、キャラクターやスタイルを変えて生成できる。
- 背景との位置関係（配置）も自動的に引き継がれるため、レイアウトのコントロールに役立つ。
構図別・おすすめプロンプトテンプレート集
ここでは、1771728299でよく使われる構図のプロンプトテンプレートをまとめて紹介します。そのままコピーして活用してください。
ダイナミックアクションポーズ
ネガティブ：
1girl, full body, dynamic action pose, jumping, wind blowing hair, dramatic lighting, wide shot, from below, low angle, high energy, highly detailed backgroundstatic pose, standing still, cropped, cut off, bad anatomy
俯瞰・バードアイビュー
ネガティブ：
1girl, bird's eye view, from above, full body, lying on flower field, looking up, wide shot, beautiful scenery, pastel colorseye level, normal angle, cropped, bad anatomy
煽り・ヒーロー構図
ネガティブ：
1girl, from below, low angle, full body, heroic pose, cape, dramatic sky, clouds, dutch angle, strong perspective, looking down at viewerfrom above, bird's eye view, static pose, cropped, deformed legs
ワイドショット・背景重視
ネガティブ：
1girl, wide shot, full body, standing in vast landscape, small figure, expansive background, scenery focus, cinematic compositionclose-up, portrait, bust shot, cropped background
構図指定でよくある失敗と対処法
1771728299で構図指定をしていると、よくある失敗パターンがいくつかあります。それぞれの原因と対策を押さえておきましょう。
- 失敗1：full bodyと書いても足が切れる→ アスペクト比を縦長に変更し、ネガティブに「cropped, cut off」を追加。
- 失敗2：from aboveを指定しても正面アングルになる→ プロンプトの優先度を上げるために構図キーワードを前方に配置する。「from above」を文頭近くに移動させる。
- 失敗3：ダイナミックポーズにしたら手足のアナトミーが崩れる→ ControlNet OpenPoseを併用して骨格を固定する。ネガティブに「bad hands, extra fingers, deformed limbs」を追加。
- 失敗4：煽りアングルにしたら顔が潰れて見える→ Strengthを少し下げてプロンプトの影響を和らげるか、LoRAで顔のクオリティを補強する。
- 失敗5：同じ構図しか生成されずバリエーションが出ない→ Seedをランダムにした上で、CFG Scaleを7〜9に調整し、Denoising Strengthを変えてみる。
※吹き出しの登録はありません
構図指定の効果を最大化するための追加テクニック
プロンプトの優先度を調整する（重み付け）
Stable Diffusionでは、プロンプト内のキーワードに重み付けをすることで優先度を変えられます。構図指定キーワードをより強く効かせたい場合は、(full body:1.4)のように括弧と数値を使って強調しましょう。一般的に1.2〜1.5の範囲で調整するのが適切です。
Hires.fixで全身像の品質を維持する
全身像は低解像度で生成するとアナトミーが崩れやすい傾向があります。Hires.fix（高解像度修正）を使って生成後にアップスケールすることで、全身のディテールを維持しながら高品質な画像を得られます。Denoising Strengthは0.4〜0.6程度が目安です。
img2imgで構図を微調整する
一度生成した画像の構図が惜しい場合は、img2img（画像to画像）を使って再生成することで、元のレイアウトを維持しながら細部を改善できます。Denoising Strengthを0.3〜0.5に設定することで、大きな変化を避けつつ調整が可能です。
まとめ：1771728299の構図指定をマスターして表現の幅を広げよう
この記事では、1771728299（E2E OFF）での構図指定方法について、プロンプトキーワード・カメラアングル・ControlNetの使い方まで体系的に解説しました。
- ショットサイズ（full body, wide shot等）とカメラアングル（from above, from below等）のキーワードを組み合わせることで、基本的な構図をコントロールできる。
- 全身像を確実に出すには、縦長のアスペクト比設定＋ネガティブプロンプトの活用が重要。
- 俯瞰・煽りなどダイナミックな構図には、対応する明確なキーワードと強いパース感の演出が必要。
- プロンプトだけで限界を感じたら、ControlNet（OpenPose・Depth）を使って構図・ポーズ・レイアウトを精密に指定できる。
- 失敗したときは、プロンプトの配置順・重み付け・アスペクト比・ControlNetの組み合わせを見直す。
最初から完璧な構図を出すのは難しいですが、今回紹介したプロンプトテンプレートを参考に、少しずつ試行錯誤を重ねることで確実に上達できます。まずは「full body + from above」や「full body + from below」の組み合わせから試してみてください。構図の幅が広がれば、作品のバリエーションも大きく増え、クリエイターとしての表現力が一段と向上するはずです。
さらに深く学びたい方は、ControlNetの各モデルの詳細な使い方や、LoRAと組み合わせたスタイルコントロールの方法についても合わせてチェックしてみましょう。
