プロンプト運用
同じキャラを複数カットで使う — キャラ一貫性の総合テクニック
AI画像・動画生成で同一キャラクターを複数の絵柄・ポーズ・シーンで一貫して出すための手法を総合解説。プロンプト固定・参照画像・LoRA・シード活用を目的別に使い分けます。
AIでマンガ・絵本・SNS連載・動画を作るとき、最大の壁が「同じキャラを別カットでも同じ顔にする」ことです。1枚は綺麗に出ても、次のカットで別人になる——この一貫性（consistency）の問題を、本記事では複数の手法を目的別に整理して解決していきます。
個別のキャラ造形はキャラクター造形プロンプト、動画での一貫性はVidu動画プロンプト実践もあわせてご覧ください。
なぜキャラがブレるのか
AIは毎回ゼロから「それっぽい顔」を生成するため、プロンプトが同じでも細部（目の形、輪郭、髪の流れ）が揺れます。一貫性を出すには、揺れる余地を何らかの方法で固定する必要があります。手法は固定の強さで段階があります。
手法1：プロンプトで特徴を固定（手軽）
最も簡単なのは、キャラの特徴を毎回まったく同じ文字列で書くことです。
a girl, 18 years old, long silver hair, blue eyes, small mole under left eye, slender build
- 固有の識別特徴（ほくろ・髪色・目の色・髪型）を具体的に固定する
- 特徴は多すぎず、効く3〜5個に絞る
- ただしこの方法だけでは限界があり、顔の細部はやはり揺れる
手法2：シード＋微調整（同系統を量産）
同じシードを使うと、構図・顔立ちが近い画像が出ます。シード固定で再現性のある運用を応用し、シードを固定したままポーズ語だけ変えると、近い顔の別ポーズが得やすくなります。
- 同じシード＋プロンプト微変更で「近いカット」を量産
- 限界はあるが、軽い連作には十分実用的
手法3：参照画像（リファレンス）
多くのサービスが「このキャラの顔を参照して」と画像を渡せる機能を持ちます。
- Midjourney：Character Reference（
--cref）で顔の一貫性を保つ - Vidu / 一部動画AI：参照画像でキャラを固定（Vidu実践）
- ChatGPT・Gemini等：対話で「さっきのキャラで、今度は走っているところ」と指示
参照画像方式は手軽さと精度のバランスが良く、まず試す価値があります。
手法4：LoRA自作（最も強力）
特定キャラの画像を複数用意して LoRA を学習させれば、そのキャラを高い再現性で何度でも呼び出せます。
- メリット：最も一貫性が高い。表情・角度・服装を変えても同一人物を保てる
- デメリット：学習の手間と画像枚数が必要
- 手順はLoRA自作入門、使い方はLoRA・Embedding活用ガイドを参照
目的別の使い分け
| 目的 | おすすめ手法 |
|---|---|
| 単発で数枚だけ揃えたい | プロンプト固定＋シード |
| SNS連載・そこそこの精度 | 参照画像（cref等） |
| マンガ・絵本など本格運用 | LoRA自作 |
| 動画で同一キャラを動かす | 参照画像対応の動画AI |
一貫性を上げる共通のコツ
- 服装・髪型も固定文字列にする（服装・衣装プロンプト辞典から定型を用意）
- 構図を揃える：顔アップ同士の方が一貫性を比較・維持しやすい
- 当たり画像を「基準」として保存し、参照画像やLoRA学習に再利用する
まとめ
- キャラのブレは「揺れる余地を固定」して解決する
- 手軽な順に：プロンプト固定 → シード → 参照画像 → LoRA自作
- 用途に応じて手法を選ぶ。本格運用ほど LoRA が効く
キャラの固定特徴・服装・表情の文字列はPromptForge JP のツールで組み立て、お気に入りプリセットとして保存しておくと、毎カットで同じ設定を呼び出せて一貫性運用が楽になります。