research 読了 14 分 更新 2026-08-10 25枚採点済み・結果公開

プロンプトのどの要素が本当に効くのか|アブレーション研究

基準プロンプトからBREAK・支持点・Narrative・光・ネガ・品質タグ・キャラDNAを一つずつ外し、取得済み25枚を採点。品質タグ削減は明確な低下がなく、キャラDNA簡略化では一致度が下がった。

要点

完成プロンプトの「全部入り」では、どの要素が何に効いたか分からない。基準条件A(Full)から一要素ずつ外したB〜Hについて、取得済み25枚を8指標で採点した。

ただし、条件ごとの枚数、Seed、サービスが揃っていない。したがって本稿の平均は因果効果ではなく、次の同一Seed実験で確かめる仮説を絞るための記述的比較として読む。

比較条件

条件 削除要素 配置枚数 対応仮説
A Full なし(基準) 6
B No Structure Split BREAK/意味ブロック分割 3 H2
C No Support Points 支持点・接触・重心 1 H1
D No Narrative 感情・状況・物語説明 4 H3
E No Lighting Detail 光源・リム等の詳細 3 H4
F Minimal Negative ネガを最小構成に 1 H5
G Reduced Quality Tags 品質タグを半減〜最小 3 H6
H Simplified Character DNA キャラ特徴記述を簡略化 4

25枚の採点結果

各行は、配置枚数 / 総合平均 / 採用率の順。採用は総合4以上かつ身体・顔・手に重大破綻がない画像とした。指示無視と小物混入は別フラグに残している。

  • A Full: 6枚 / 3.67 / 67%
  • B No Structure Split: 3枚 / 4.0 / 100%
  • C No Support Points: 1枚 / 5.0 / 100%
  • D No Narrative: 4枚 / 3.75 / 75%
  • E No Lighting Detail: 3枚 / 3.67 / 67%
  • F Minimal Negative: 1枚 / 3.0 / 0%
  • G Reduced Quality Tags: 3枚 / 4.0 / 100%
  • H Simplified Character DNA: 4枚 / 3.0 / 25%

仮説判定

判定保留を失敗扱いしない。今回は同一Seed・同数比較ではないため、データが足りない仮説は次の生成条件へ残した。

  • H1 支持点: 判定保留。Cは1枚で、その1枚は成功した。
  • H2 BREAK: 暫定不支持。Bで明確な混線増加は見えなかった。
  • H3 Narrative: 部分支持。物語性は低下したが、構図安定は上がらなかった。
  • H4 光詳細: 部分支持。光平均は低下したが、詳細なしでも強い光は出た。
  • H5 ネガ: 判定保留。Fは1枚のみで因果を分けられない。
  • H6 品質タグ: 暫定支持。削減後の3枚に明確な品質低下は見えなかった。

採点基準

各指標は1〜5。5は公開用として強く、3は説明または修正を伴えば利用可能、1は主要要件を外す。未取得9件はnullのまま分母へ入れていない。

  • キャラクター一致 / 動作・ポーズ忠実度 / 身体・手の自然さ
  • 構図・視線誘導 / 背景分離 / 光・立体感 / 物語性・感情
  • 総合採用可能性、および二値フラグ(採用可能・身体破綻・顔破綻・手指破綻・指示無視・背景混線)

方法メモ

  • シーン:V01 カフェ窓辺仮定(wooden table / open book / teacup)。AdSense 検証パック(early twenties + modest neckline 光比較)とは別実験
  • サービス:seaart / tensorart · モデル:Illustrious-XL-v3.0 / WAI-illustrious-v17
  • 解像度:1280×768(16:9)想定 · 生成日:2026-08-06 · 権利:original / R-15(版権名なし。水着・浴室・寝室・着崩れは未使用)
  • Seed:今回のA〜Hは同一Seedで揃っていない。SeaArtはSeed未記録。Sampler / Steps / CFG / LoRA等も未入力のままなので、条件平均は記述値として扱う
  • 仮説(検証前・書き換え禁止):H1 支持点、H2 BREAK、H3 Narrative、H4 光、H5 ネガ、H6 品質タグ
  • 評価:単独評価者によるAI支援採点。判定は採点データから再生成できる

照合サマリ

  • TensorArt 60件(BAN 8)/ SeaArt 92件を生成履歴と厳密照合(Raw/Structured 空白正規化完全一致優先)
  • 画像配置 25件(DL失敗 0)。照合レポートにマッチ詳細を保存

プロンプト抜粋(差分指紋)

記事では「何を消したか」の差分だけを示す。

A Full(基準・抜粋)
[PHYSICS] FORCE: warm afternoon sunlight ... ; SUPPORT: chair seat under hips, both palms wrapping cup ...
Narrative: Wrapped both hands around the warm teacup ...

B No Structure Split
Structured/Raw から [SCENE][PHYSICS]… の見出しと BREAK を外し、一文連結にする

C No Support Points
SUPPORT 句と詳細ポーズ接触を削除 → holding a teacup / upright posture 程度へ簡略化

E No Lighting Detail
FORCE/ACTS_ON/EFFECT と soft golden glow / midtones preserved を削除

F Minimal Negative
ポジは Full のまま。ネガだけ最小構成へ

限界と次の一歩

同一変更の再現率は V09 複数Seed再現性 へ続く。アブレーション比較の基本手順は アブレーション比較の始め方 に分離した。

変更前後

  • 変更前:A〜Hの画像25枚は取得済みだったが、全指標がnullで仮説判定も「データ不足」のままだった
  • 変更後:25枚を8指標と5フラグで採点。品質タグ削減は暫定支持、キャラDNA簡略化は一致度低下、C/Fは判定保留とした

再利用可能な知見

  • 「詳しく書いた条件」が必ず勝つわけではなく、対象軸と副作用を分けて採点する必要がある
  • 条件数やSeedが揃わない比較では、数値を出しても因果を断定せず判定保留を使う
  • 品質修飾語より、キャラDNAの具体性の方が今回のシリーズ一致へ強く関係した
  • データ(JSON)と見せ方(Making)を分けると、画像追加時に集計を再生成しやすい

同じところで止まるときの続き

ここまでが、1テーマ分の判断ログです。有料ノートや実践テンプレでは、同じ切り方をシート・チェックリスト・失敗ログとして一通り揃えられます。

まずこの記事の手順だけ試し、毎回同じ詰まり方をすると感じたときに続きを見てください。

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