参照画像を渡しても似ないときに見直す3つのこと

参照画像を渡しているのに似ない。原因は3つに絞れます。モデルの選定、参照画像の選び方、そして文章に余計なことを書いていること。順に見ていきます。

1. まずモデルを選び直す

参照画像を受け付けるからといって、人物の同一性を保てるとは限りません。実測では、参照を渡しても別人が出るモデルがありました。これはプロンプトでは解決しません。

ユイ

上限まで渡したら、それだけ似ますよね？

サキ

上限まで詰めると特徴が平均化されました。渡すなら違う角度を揃えてください。

2. 枚数より1枚の質

実測では、参照を増やすより、顔がはっきり写った良い1枚を渡すほうが安定しました。上限まで詰め込むと、かえって特徴が平均化されていきます。

• 顔がはっきり写っている
• 明暗差が少ない（強い影で半分潰れていない）
• 極端な角度でない
• 解像度が十分で、圧縮の劣化が目立たない

複数枚渡すなら、同じ人物の違う角度を揃えるのが有効です。同じ角度の似た写真を並べても情報は増えません。

ブラック先輩

参照は「誰か」を決める。文章は「何をしているか」を決める。両方で顔を指定すると競合する。

3. 顔のことは文章に書かない

これが一番効きました。参照画像を渡しているのに、文章で「切れ長の目で」「鼻筋の通った」と書き足すと、結果が参照から離れていきます。文章のほうが優先されるためです。

• 書く：場所、時間帯、服装、動作、構図、光
• 書かない：顔の造作、髪型（変えたい場合を除く）、年齢、体型

参照画像は「この人」を指定するためのもの、文章は「何をしているか」を指定するためのもの、と役割を分けると安定します。両方で顔を指定すると競合します。

モデルごとの制約を踏まえる

同じ参照画像でも、モデルによって受け付ける設定が違います。共通のUIで同じ項目を並べていると、どこかで通らない組み合わせが出ます。