AI画像界隈 用語集
あ行
アウトペインティング：画像の外にそれらしい続きを描いてくれる機能。DALL-E 2に実装され話題を呼んだ他、現在ではSDでも簡単に利用できる
アンラス：Anlasのこと。NovelAI Diffusionで使われるサイト内通貨
アップスケール：画像の解像度を上げる技術・機能。超解像と同義。あくまで学習を基にした推測であるため、少なからず元画像から変化してしまう。司法に置いては解像度が極端に低い古い防犯カメラ映像をアップスケールし犯人を特定するケースが度々存在するが上記したようにアップスケール、特に元画像の解像度が低い場合は事実とは大きく異なりうるので、証拠能力が無いという指摘もある。（しかし司法関係者に技術への理解が無いので…
アナル：肛門のこと。ちなみに名詞としてはアヌスが正しく、アナルは実は形容詞である。NobelAIのサイト内通貨であるAnlasの（意図的な）誤読として使われることがある
色移り：青髪・赤目を指定しているのに赤髪・青目で出力されたりする現象。機械学習モデル「Transformer」の仕様であり、工夫すれば多少はマシになるが根本的にはどうしようもない
インスタモデル：Instagramの主に日本人美少女から学習したモデル。トレーニング不足なため単体での性能は低く、主に実写に強くするためのマージ素材として使われる
インペインティング：画像の内部に別の要素を書き足す機能
ウマシコ：公式から禁じられたウマ娘のエロ。禁止であるがゆえに一部から強い需要があり、そこに画像生成AIが普及した結果…
皆はせめて自分一人で楽しんで表に出さないようにしようね！
影響度：タグごとの影響の強さの事。低影響度のタグはよほど強調しないと他のタグに食われてしまう。基本的にあまり学習されていないマイナー単語＝低影響度と考えて良い
詠唱：プロンプトのこと
えっち画像生成罪：Mid/nijiなどにおいてnsfwなイラストを生成した時に問われる罪。BANされたりペナルティーが科されたりする。特にモデル側の対策が不十分だった初期にはユーザー側が意図しなくともモデルが勝手にnsfwイラストを生成する例があり、理不尽なBANを受けた人も
おいやみ術式：「 美味しいヤミー❗️✨🤟😁👍感謝❗️🙌✨感謝❗️🙌✨またいっぱい食べたいな❗️🍖😋🍴✨デリシャッ‼️🙏✨ｼｬ‼️🙏✨ ｼｬ‼️🙏✨ ｼｬ‼️🙏✨ ｼｬ‼️🙏✨ ｼｬｯｯ‼ハッピー🌟スマイル❗️👉😁👈 」をタグとして使う事。及びその派生・改善タグ。絵文字の効果で複数人が安定して出力出来たり、手足が破綻しにくいなどの効果がある
お絵描きばりぐっどくん：LINE経由でSDを利用できるサービス。手軽さから200万人以上のユーザーに利用され、テレビ番組の企画などにも登場している
重み付け：試作した画像生成モデルで画像を生成し、プロンプトに対してその出力が正しいかどうかを人間が判断しモデルにフィードバックする行為。
現状の機械任せの学習はまず間違いなく不正確な学習をしてしまうため質を高めるうえで超重要
泳げないセフィロス：セフィロスが上手く泳いでくれない、という四苦八苦した経験談がAIの不出来さとして話題を呼んだ。必要なタグさえ分かれば泳がすのは簡単なのだが敢えて水を差す必要もないか
か行
階層マージ：専用の拡張を用いてU-netの階層ごとにマージすること。どのような効果をもたらすかが複雑かつあやふやで、全ユーザーが「なんも分からん…」という状態のまま手探りで行われている。層別マージ・階層別マージとも。拡張の製作者的には層別マージが正しいようだ
壊滅的忘却：Catastrophic Forgetting。人間でいうところの睡眠に相当する記憶の整理をさせずにAIに学習をさせ続けると発生する、学習内容を忘却してしまう現象。個人の追加学習程度ではまず起きないので心配する必要性はない
過学習：強化学習AIが（偏った学習のし過ぎによって）訓練データにのみ最適化され汎用性を失った状態。画像AIの場合はどんなプロンプトを入れても似たような出力になる。本来は悪い状況と言えるが、最近は過学習でプロンプト関係なく高品質な画像が出力されるモデルがユーザーには人気。過剰適合とも。過学習は英語でovertraining,過剰適合は英語でoverfittingだが、日本語圏だと過学習・英語圏だとoverfittingが主に使われる
過学習モデル：最低限のプロンプトで高品質な画像が出力できるように意図的に過学習状態で作られたモデル。もしくは過学習状態が維持されたその派生モデル。Any登場以後メインストリームとなり、界隈からプロンプト研究・共有文化が一気に喪失した
ガチャ：画像AIは自分で絵を描くわけではないうえ破綻やプロンプト無視も頻発するが、回し続けていればいつかはお目当ての物も出る様子からガチャに例えられる。またガチャの感覚に近い射幸心を感じるという人も多い
共有ノートブック：colabの実行ソースが記述されたノートブックのうち、共有用に公開されている物。探せば色々公開されているので自分で一からノートブックを記述する必要はない
クリスタ：イラスト作成用アプリケーション「CLIP STUDIO PAINT」のこと。Pixivプレミアムの特典でも使用できる。Adobe製品はサブスクが高額であること、Pixivプレミアムの他の特典のついでに手に入ることなどから加筆修正・吹き出し追加用のツールとして特に一般的。SD搭載を予告して炎上し撤回した
ケーキ化：ケーキと泣いている女の子が融合した画像。プロンプトで指定したわけではない事故の産物であるがゆえに、常識を持たないAI特有のめちゃくちゃな出力として話題を呼んだ
ゲーミングちんぽ華道部：虹色に発光するちんぽを愛でる華道（？？？）というミーム。恐らく勘違いされていると思うが、ケーキ化やラーメンを食べる樋口円香などと違ってわざと作られた画像。NovelAIだと生成が難しい（学習の都合上ちんぽと女の子が同時に存在するとたちまち色が現実的になってしまう）ので主にSDユーザー間でのお遊び。ゲーちんなどと略される
原神：同名のソシャゲのこと。Pixivで伸びるための安易な手段
元素法典：NAI Leak用の台湾コミュニティ発の高クオリティな作例集。リーク用なのでWeb UI記法を使っており（作者はあくまで汎用性のためでありリークモデル用ではないと主張）、そのせいで勘違いしてNAI公式でWeb UI記法を使ってしまっている人は初期の頃に多かった
コパイ：コパイロット。GitHub Copilotのこと。
さ行
再現：既存のキャラクターやイラストをAI画像で再現する試み
渋・支部：Pixivのこと
シャドウバン：Shadow BAN,シャドバン。Twitterの仕様の1つで、プラットフォーム上で告知されない隠しペナルティをアカウントが受けた状態の事。ツイート/ハッシュタグ検索に自身のツイートが表示されなくなる・Tweetしてもフォロワーのタイムライン上に表示されなくなるなど、クリエイターにとって致命的。特にインターネット絵師の人生を左右しうる一方、Twitter社はその存在を否定しておりまたシャドウバンの条件も不明瞭なため大きく批判されている
術師：画像AI使用者のこと。プロンプトを呪文と呼ぶことから自力で絵を描いているわけではないので絵師ではなく術師、と自称する人間は少なくない
術士：術師と同義だが、師だと偉そうだからという理由でごく一部の人間が術士を自称しているようだ
術式：特殊なタグ、記法などのこと
呪文：プロンプトのこと
スタイルソフテナ：Trin-Art独自の機能。特定のタグの影響度を最大1/6まで落とすことが出来る
スタイル・画風（Notion）：有志作成の魔術書のうちの1ページなのだが、画風関連のタグとその例となる画像が纏められており有用
層別マージ：専用の拡張を用いてU-netの階層ごとにマージすること。どのような効果をもたらすかが複雑かつあやふやで、全ユーザーが「なんも分からん…」という状態のまま手探りで行われている。階層マージ・階層別マージとも。拡張の製作者的には層別マージが正しいようだ
た行
タグ：プロンプトに含まれる1区切りの単語
ダミープロンプト：嘘のプロンプト。投稿時にプロンプトの公開が必須の投稿サイトにおいて、プロンプトを公開したくない一部のユーザーが行った悪質行為
打率：そのプロンプトにおいて、お目当てのものが出てくる確率
超解像：画像の解像度を上げる技術・機能。アップスケールと同義。あくまで学習を基にした推測であるため、少なからず元画像から変化してしまう。司法に置いては解像度が極端に低い古い防犯カメラ映像を超解像し犯人を特定するケースが度々存在するが上記したように超解像、特に元画像の解像度が低い場合は事実とは大きく異なりうるので、証拠能力が無いという指摘もある。（しかし司法関係者に技術への理解が無いので…
著作権侵害：既存クリエイター界隈同様にこの界隈でも誤った「僕の考えた著作権保護法」が語られることが多いのでここで訂正しておくと、日本の法律上著作権侵害の要件は「ラレ側のデザインに独自性がある事」「パクとラレのデザインの一致率が高い事」の双方を満たす必要がある。なので良くある構図良くあるデザインならパクっても著作権侵害にならないし、部分的にパクった程度でも著作権侵害にならない。それらはあくまでマナーや界隈の不文律に抵触しているという話
追加学習：既存の学習モデルに個人で学習データを追加すること。自分好みの特定ジャンル・画風などに特化したり、再現不可能だったキャラを再現できるようにしたり出来る。NovelAIには無い
ディープフェイク：機械学習（狭義においてはその中でもディープラーニング）を用いて作られたフェイクの画像や動画などのこと。日本では女性タレントの顔をAVに合成した動画を公開した人物が、あくまでタレント本人ではなくそっくりさんであるという注釈を行ったものの有罪判決を受けた
データセット：この界隈においては、強化学習用にとまとめられた画像群のこと
でょサンド：でょ氏が発見した？同じ名詞で形容詞を挟むことで形容詞が他の名詞に掛かりにくくなるという現象を基にした記法。例：hair red hair,
でりだ：画像生成AIサービス『Trin-Art』で使用されているモデル。単にでりだという場合はその中でもオープンソース化したモデルのうち最新版のderrida_finalを指す
でりだ♭：でりだフラットとも。画像生成AIサービス『Trin-Art』で使用されているモデルの１つで2D画像生成に最適化されており高品質
とりんさま：AIのべりすとの開発者が自作しているゲームに出てくる神様。Trin-Artはとりんさまが絵を描いてくれているという設定であり、Trin-Artを指してとりんさまと呼ぶ事が多い
トークン：利用モデル（主に現在のこの界隈ではCLIP）がプロンプトを読み込む際の一区切りのこと。30 tokenならば30区切り。始めは気にする必要は薄いが、文節などに関わってくる
な行
中指検定：アメリカなどで使われる、相手を最大限に侮辱するハンドジェスチャーである中指を立てる動作「the middle finger」を画像AIが生成するかどうかのチェック。DALL-Eは完璧に生成される。NAIは徹底的にフィルタリングしており、i2iでごり押しするかよっぽどの奇跡（中指が消えて人差し指が2本になり真ん中側の人差し指だけを立たせる）でないと生成出来ない
日刊 画像生成AI：やまかず氏が執筆しているnoteのシリーズ。毎日のように新情報が流れてくる画像生成AI関連情報がしっかりまとまっている。しかし現在は更新は日刊ではなく不定期になっている
ネガ：ネガティヴプロンプトの省略形
ネガティヴプロンプト：ここにタグを記入するとそれとは反対方向の出力になる。NovelAIだとUC
猫蛙：NAI運営がプロンプトミキシングの紹介に使っている猫と蛙を融合した生物。NAIスタッフの1人aini氏お気に入りマスコットキャラクター
ノートブック：colabの実行ソースを記述したファイル。探せば色々公開されている
は行
破綻：出力された画像の中のおかしな描画部分のこと
パブリックドメイン：著作権切れなどの、知的財産権が発生していない作品のこと。法律上あらゆる用途に自由に使える為、画像生成AI叩きが発生して以後”クリーン”を称する一部モデルの主要教材となった。しかし法律関係なく、作者から無断で学習したものは違法・不正だと主張する反画像AIも多い
ハローアスカ：正確には「ハロー、アスカ！」。ローカル環境にNAI Leakの導入が成功しているかどうかのテストとしてソファに座っているアスカラングレーを生成したはてなブログの記事が発端。以後、NAI Leak系列の疑いが強いモデルを判別するベンチマークとして使われるようになったが、この判別方法に強く信頼を置くユーザーと根拠として薄くDanbooruデータセットを利用しているかどうかの判別にしか使えないというユーザーとでの論争になりがち
詳細
プロンプト：masterpiece, best quality, masterpiece, asuka langley sitting cross legged on a chair
ネガティブ：lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts,signature, watermark, username, blurry, artist name
Step:28 scale:12
サンプラー:Euler （K_Euler）
Seed:2870305590
非公開プロンプト：非公開術式、非公開呪文とも。その名の通りネットにアップした画像のプロンプトが非公開な状態を指す。プロンプトは全て公開されるべきだという思想や非公開にするのは自由だがそういった人間はコミュニティから排斥されるべきだという主張などもあり、論争の種になっている
ファインチューニング：（ざっくり言うと）人力でモデルに学習をさせる行為
複数人生成呪文：NovelAIを筆頭に画像AIは複数人の出力を苦手とし、人体融合や顔の破綻を引き起こしやすいがそれを防げるタグ・術式・呪文テンプレートなどの総称。多くの場合おいやみ術式もしくはその派生のこと
フラグメント：既存の言語に存在しない、CLIPが学習時に独自に生み出した単語のこと。言ってしまえば「CLIP語」なのだが、なぜフラグメントと呼ばれているのかは不明（断片的な文字列に見えるから？）。基本的に2~3文字のアルファベットや1文字の2バイト文字で構成され、抽象的な意味合いを持つ。前述したようにCLIP語であるため、Open CLIPや今後出てくるであろう新しいモデルではまた違う挙動になるはずである。
ブレインパワー：「 O-oooooooooo AAAAE-A-A-I-A-U- JO-oooooooooooo AAE-O-A-A-U-U-A- E-eee-ee-eee AAAAE-A-E-I-E-A- JO-ooo-oo-oo-oo EEEEO-A-AAA-AAAA 」をタグとして使う事。シャウト感が出る。
プロンプト：どのような画像を生成するか指定する文章
プロンプトエディティング：特殊な融合術式の１つ。[promptA:promptB:0.1]などと表記する。この場合生成過程の最初の1割でpromptAを、残り9割でpromptBを描画するようになる。NovelAIでは（多分）機能しない
プロンプトエンジニア：画像生成AIを使って画像を生成することを生業とする職業（？）。ごく一部だが実際に求人が存在する
プロンプト希釈：Prompt Dilution攻撃のこと。論文「Red-Teaming the Stable Diffusion Safety Filter」にて発表された画像AIに対する攻撃方法で、SDの有害画像ブロック機能を無力化する。SDは予めどのようが画像が有害かのリストを内部に保持しておりそれとの一致率を基に画像のブロックを行うため、ロケーション指定などで有害要素とは全く無関係の出力割合を増やし有害度を希釈することでブロックをすり抜けるという手法
プロンプトパクリ：他者が公開したプロンプトを（無断・引用表記無しで）丸パクリする行為。嫌う人・必須ではないが引用元明記はマナーだという人も多いが、公開済みのプロンプトに対し1ユーザーが権利を主張すること自体に無理がある為問題ないという見方も多い
プロンプトミキシング：NovelAIの特殊な融合術式。promptA:0.1|promptB:0.5などと表記する。数字通りの比率で各プロンプトが影響する。数字は未記入の場合は1扱いとなる。テスト段階の機能で不安定な面があり特に負の値を入れるとネガティブとして働くが、効果が過剰になりやすいようだ。ちなみにshift+ctrl+Enterでプロンプト入力欄を増やせるが、これは本機能用のもの（|で分ける必要がなくなる）
文節：CLIPでは75トークン毎に1つの文節として区切られる。先頭側のタグほど影響が大きく後ろに行くほど影響が小さくなるという特徴があるが、この影響度の大小が文節ごとに独立するため1トークン目と76トークン目は影響度が同じになる”はず”である（実際影響度は可視化出来ないので断言は出来ない。後半の文節の方が影響度が大きいという主張もある）。ちなみにこれはNovelAIの場合であり、SDではそもそも1文節までしか認識しないらしい（？）。midは聞いたことがないが、nijiも1文節しか認識しないとの事
ポジ：ポジティヴプロンプトの省略形
ポジティヴプロンプト：プロンプトのこと。ネガティヴプロンプトとの対比表現
ほらら：画像生成AIサービス『Holara』のこと
ま行
マジカルチンポ効果：magical cockというタグを含む極端にトークン数の少ないプロンプトにおいてそこそこ高クオリティな画像が生成される現象のこと。理屈は不明。そこそこどまりなので初心者向け。penisをネガティヴプロンプトに入れておくこと
マスピ：NovelAIの固有のタグ「masterpiece」のこと。クオリティが高くなる。特に短いプロンプトにおいて一定のクオリティが保たれるが、代わりに画風や顔が似たり寄ったりになる為「マスピ画風」「マスピ顔」などと揶揄される。NovelAIが独特の機能をしているだけで、最高傑作という意味の単語なので別に他の画像AIでもタグとして機能しないわけではない。Trin-artだと陰影がつくらしい？SDは不明（おそらく絵画風のフレームが出現しやすくなる）
マージモデル：既存のモデル複数を融合したモデルのこと
無量大数レイヤー：X-layer（Xには数字を入れる）というタグ。数字はその名の通り無量大数分の桁を入れることもあれば、100や1000が使われる時もある。画像の書き込みを増加させる方法として広まったが実はlayer自体にその効果があり数値を入れる意味はない
メタデータ：この界隈においてはexifのこと。画像の内部に格納されている情報群。AI製の画像は加筆修正や超解像などで弄っていなければ、基本的にプロンプトや各種設定の情報が残っている
や行
ら行
ラーメンを食べる樋口円香：AIが麺類を食べる描写が極端に下手糞であったために生まれたミーム。ちなみにnijiだと完璧に描写できる
リーク版：NAI Leakのこと
ローラ：ろら とも。追加学習手法の1つLoRAのこと
わ行
脇ま〇こ：脇に描画された女性器。SD系の特徴としてAIは自分が何を描画していたのか記憶しておらず、今現在の描画内容から次に描画するべきものを決める。加えてその際、キャンパス全体ではなくごく狭い範囲しか見ていない？ようで、脇の皺を途中まで描かれた女性器だと勘違いしてこのような破綻を生み出す頻度が高い。同様に「妊婦の出べそが乳首になる」「右手と左手を間違える」などの現象も頻発する
ABCD
A100：NVIDIAが開発した最高性能のGPU。スーパーコンピューターなどに搭載されており、企業によるAI開発のための機械学習にも活躍している。性能の高さから軍事利用も可能であるため、米政府による対中制裁の影響を受け中国へ輸出出来ないため、中国への輸出を目的に機能を制限したA800というマイナーチェンジモデルも開発された。現在は後継のH100が出た
Abyss：画像モデル『abyss_7th_layer』もしくは『AbyssOrangeMix』のこと。どちらかといえば後者の可能性が高い。両モデルはU-netの深層を層別マージをしたモデルという意味合いでAbyssを使っているだけで全く別のモデルであるが、同時期に登場した高品質モデル同士だったことで両者がAbyss呼びされ混乱を呼んだ
AIアートインポスター：SDを利用した人狼系ゲーム。ゲームとしての評価は低いが（Steamで賛否両論）、配信ウケしやすいゲームであり多くの有名配信者がプレイしているため有名
AI絵師：画像AI使用者のこと。最初期にこう自称する人間がいたがAI使用者は絵師じゃないだろうと界隈内外からの意見が多く、今ではAI絵師を自称する人間は皆無（ある人物の調査によると、自称している肩書はAI術師3%・AI絵師1%・その他/肩書無し96%）。しかし反画像AIだけがずっとAI絵師呼びを続けており、それに対して別の反画像AIが「あいつら絵師を自称してるらしいけど絵師じゃねーだろ！ｗ」と突っ込むセルフ永久機関が完成しちまっている
AI絵作り研究会：Discordサーバーの１つ。メンバー2000人超えの国内最大規模のAI画像コミュニティ
AI画像コンテスト：学生グループによって主催された、大規模なAI製画像専門のイラストコンテスト。上位作品を実際の画展にて展示するらしい。プロンプトの公開必須、リーク版や固有名詞タグの使用禁止など特にルールが厳しめだった
AIが作った画像か判別するAI：名前の通りの機能のサイト。類似サイトのilluminartyと比べると精度が低く、またexifを読み込まない。利用者が多く常にパンク気味であり、それもあってか閉鎖と復活を繰り返しているようだ
AIのべりすと：日本語の小説生成AIであり、個人製作でありながら同ジャンルに置いてトップクラスの能力を持つ。小説以外にもチャットbotやキャラクターの設定生成、オリジナルボードゲームのルール設定、オリジナル遊戯王カード生成など多種多様に利用できる。「AI」の「べりすと」だと勘違いする人が少なくないとか
AIのやつ：主にコスプレ界隈でMeituに実装されたi2iを指して使われている
AIピカソ：SDを手軽に利用できるスマホアプリ
AIPIC：日本向けのAI製画像専用投稿プラットフォーム。Discordサーバー「AI絵作り研究会」が運営しており、aivyに対抗（？）して開発者が中学生である事を推している
aivy：日本向けのAI製画像専用投稿プラットフォーム。AI画像コンテストの主催者が開発している。開発者が高校生ということで話題になった。ネットメディアに取り上げられたことでPVが激増したが、その影響で資金面でヤバいらしい
Anlas：NovelAI Diffusionで使われるサイト内通貨
any：Anythingモデルの省略形
Anything v3.0：NAI Leak派生のモデルの1つ。指の破綻率がNovelAIよりも低い。また、プロンプトが短い場合AI側で適当な要素を付け加える為適当なプロンプトでも高クオリティな画像が生成されやすいためバズりやすく、NAI Leakは避けていたユーザーでも数字欲しさにany堕ちする例が多かった。比較的ひっそり使われていたNAI Leakと違い、anyはクリーンなモデルであるという意図的なデマを流布する人間やanyの使用を強く勧める人間が複数存在したため強く反感を買った
Anything v4.0：Any v3の後継版・・・を自称する全く関係ない人物が作ったAny派生モデル。Any v3を韓国のとある絵師のイラストでファインチューニングしたものがyoruha-diffusion。それをマージした物がyoruhaMix。それをマージした物がcocoa。それをマージした物がlate。これらは全て単一の作者によって作成されたもので品質は高いが、特定絵師を狙い撃ちにしたモデルが避けられるせいかDL数は少なくマイナーである。Any v4はlateの作者がマージ比率を変えただけのものであり、Anyの後継を詐称したおかげで一気に拡散されDL数も圧倒的に増えたため、これを見てAnyの後継を詐称してバズろうとする人間が現れるようになった（Any v4.5/Any v5）
AUTOMATIC1111：同名のハンドルネームで活動するネットユーザーが作ったWeb UIのこと。現時点においてローカル環境を構築する上で必須・最善とされる。ちなみに同氏はトラブルの絶えない人物で、NAIのソースコードを盗用し批判される・カウンターのためにNAIのソースコードを調べ上げNAIも自身のソースコードを盗用していると批判し返す・Stability AIの公式ディスコードサーバーにてemadと大喧嘩をしてBANされるなどの経歴がある
Basil：実写の人物写真でファインチューンされたSD1.5ベースのモデル。この手のモデルは毎回実写風児ポが出力できる闇のモデルとして大きな批判を受けるが、未成年の裸は学習していないので大人の裸を輪郭だけ幼児体形にしたような出力にしかならない（肉付が良くない・肌が若々しくない・乳首や女性器が色素沈着しているなど）
CAI：コンテンツ認証イニシアチブ（Content Authenticity Initiative）。Adobeが設立したコミュニティでありデジタルコンテンツの権利者を明確にし盗用などを防ぐ取り組みを行っている。Adobeが開発中の”クリーンな画像AI”にも携わるようだが、声明を読む限り「この画像を参考にAIが画像を出力しましたよ」というメタデータが埋め込まれるだけでCAI認証済み＝Adobeに学習の許可を出した物として扱う。ということのようだ
CC0：作者による「いかなる権利も保有しない」という主張。法律上権利が失効しているパブリックドメインと違い権利者が勝手に主張しているだけであるのでパブリックドメインとはノットイコールである。（例えば日本の場合著作権の放棄は出来ない）ただし著作権などは親告罪なので、CC0作品は実質的にパブリックドメインと同様に扱って問題ない。ただし権利者どういって言おうとCC0作品を無断に学習する行為は違法・不正だと主張する反画像AIも多い
ChatGPT：GPT-3.5をベースに作られたOpenAI製のチャットボット。従来のそれとは一線を画す超高性能であり「Google検索を使うよりもこっちで聞いた方が楽」「プログラミングやCSSのコードを素早く書いてくれて便利」「困りごとあった時に取り合えずの相談相手として優秀」など好評。ただし、分からない事を聞かれた際に平然と嘘をつく仕様がありこの点において大きな批判もある
chichi-pui：日本向けのAI製画像専用投稿プラットフォーム。同ジャンルにおいて最初に登場したためユーザー数が多い
CIVITAI：SD用のモデルやHNファイルの投稿サイト
CLIP：従来の物よりも優れた事前学習画像分類モデルの１つ。SD系で使われている
CLIP front：CLIPがネット上から学習したビッグデータを可視化しているサイト。タグを入力して検索することで、実際にどのような画像が学習元になっているかを確認できる。あくまでCLIP限定の話なので各種画像AIが独自に学習した分は対応範囲外
colab：Google colabのこと。技術的なことはそもそも筆者自身良く分かっていないが、簡単に言えばオンライン環境で自前のGPUを使うことなくPythonを動かせるサービス。低スペックPCでSDなどを利用するための手段。colaboと間違えている人が多い
Curated：NovelAIのモデルの1つ「NAI Diffusion Anime(Curated)」のこと。Fullと比べて、二次創作の再現が少し容易。nsfwは基本的に生成されない
DAAM：各プロンプトが、実際に出力された画像のどこにどの程度の影響を及ぼしているのかを可視化してくれるWebUI用機能
DALL-E 2：OpenAIが開発した画像生成AI。実写にとても強くアルファベットと指が綺麗に出力できる反面、既存の概念に無い大喜利的な出力やアニメ調の出力は困難。また画像の更に外側を描画するアウトペインティング機能が特徴的
Danbooru：Pixivなどから無断転載し、独自のタグで見やすくジャンル分けをしているサイト。引用元を明記しているほかDMCA申請フォームも完備しているため引用の要件を満たしたホワイトなサイトであるという指摘もある一方、オリジナル画像を自身のサーバー上に保管しているため引用の要件を満たせていないという反論もある。NovelAIはここからの学習を明言したため炎上した
Danbooru語：Danbooruで使われているタグのこと。NovelAIなどで機能したりしなかったりする
Daydreams：WORDLEライクゲームの1つで、AIによって生成された画像からタグ3つを推測する
DB：Dream Boothの省略形
ddim：サンプラーの１つ。定番であるk_euler_ancestralと比べプロンプトを無視し独自性を出してくるが、クオリティの上振れが期待出来るため評価が高い
DeepDanbooru：画像を解析し、想定されるDanbooru語を表示してくれるツール。画像に含まれる要素のDanbooru語を知りたい時に使う
depth2image：SD v2.0で実装された新機能。画像を基に別の画像を出力するという点でi2iに近いが、画像全体に変更を加えるi2iと違い画像内の一部の要素をのみを別の要素み置き換える。1月ほど先んじて同様の機能をメインとする画像AI「Text2LIVE」が公開されている
double exposure：ダブルエクスポージャー。二重露出。多重露出とも。写真用語であり、同じフィルムで2回撮影をすることで2枚の画像を重ねる手法。画像AIにおいては2つの要素が重なり合ったような出力となり、綺麗で壮大なイラストになりやすいため良く使われる
Draw Things：iOSのローカル環境でSDを実行できるアプリ。anyに対応したため批判もある
Dream Booth：拡散モデルに追加学習する際の手法の1つ。とても高精度だがモデルを作成するため記憶容量を圧迫する。VRAM12GB必須
EFGH
Emad：SDを開発した企業のうちの1つStability AIの創設者兼CEOであるEmad Mostaque氏のこと。技術に対する思想が強い事で有名で、「良いモデルは出れでも使えるべき」という主張の下SDおよびその全ての派生はオープンソース必須というライセンスを作った。
exif：画像の内部に格納されている情報群。AI製の画像は加筆修正や超解像などで弄っていなければ、基本的にプロンプトや各種設定の情報が残っている。メタデータと同義
Face Play：自撮り画像を基にi2i出来るアプリ。課金限定らしい？自撮り界隈で一瞬流行ったが、無料のMeituに話題を取られた
Faces-Faces-Faces：人物の容姿決定に関する大量のNovelAI用タグを、例となる画像と共に掲載してくれている有用サイト
Full：NovelAIのモデルの1つ「NAI Diffusion Anime(Full)」のこと。えっちなイラストを作成する用モデルとして語られることが多いが、そうでなくとも美麗なイラストが生成されやすい
Furry：（主にnsfwの）ケモノ系のこと。もしくはそれに最適化されたNovelAIのモデルの１つのこと
fusion of A and B：融合術式とも呼ばれるタグ。AとBを融合させる。例えば fusion of serafuku and swimsuit,ならば、セーラー服の襟が付いたスクール水着やスクール水着の上にセーラー服をトップスだけ着た服装になったりする。
GitHub：オープンソースのソースコードを公開するプラットフォーム。設計図共有サイト By日本経済新聞
GitHub Copilot：MS・GitHub・OpenAIの3社によって開発された、GitHub上のオープンソースコードを学習したプログラミングAI。テキストである都合上学習元からのパクり具合が明確にわかってしまうため、利用にあたりライセンス表示を求めているソースコードをライセンス表示せず丸パクリしているとして訴訟された
GPT-3：OpenAIが開発した言語モデルの1つであり、アプローチこそ根本的に違うものの人間と同等の言語能力を保有するとすら評価されている。その一方でステレオタイプや人種差別を学習しているためにポリコレ面で大きな非難を呼んだり、研究論文を学習しているためにGPT-3製の論文が少なからず世に放たれており研究者たちから論文の盗用であるとして非難されている。また米国行政から著作権違反の疑いを掛けられており無断学習にまつわる論争の注目点となっている
GPUサーバー：その名の通りGPUを搭載したサーバーであり、様々な企業がGPUサーバーの処理能力のレンタルサービスを提供している。高額なGPUを購入せずともSDが動かせる。特に追加学習に便利
H100：A100の後継モデル。現状最強のGPU
HD：（解像度の事でなければ）Hentai Diffusionの省略形
Hentai Diffusion：Waifu Diffusionから派生した個人モデル。その名の通りnsfwに重きを置いた学習をしている。途中からnsfwは追及しなくなりほぼ出なくなった。当初は非NAIリーク系モデルとしての需要があったがWDをファインチューンする方向性を辞めひたすらマージを繰り返しているため、現在はNAIが混ざっている
HN：追加学習の１つhypernetworkの省略形
Holara：新興の人気画像生成AIサービス。サービス形態はNAIに近しいが、無料生成がないうえにコストが高いのでかなりの割高。出力はAnyに近しいが、NAIっぽさは少ないのでAny-NAIをベースにしているのかもしれない
Hua：SD上にて画像内の一部に新しく書き込むインペインティング機能、画像外に新しい画像を付け加えるアウトペインティング機能を簡単に実行できるUI
Hugging Face：機械学習用のライブラリ・モデル・データセットを共有出来るプラットフォーム。機械学習専用GitHubのようなもの
hypernetwork：追加学習の１つ。VRAM10GBが必須
IJKL
IF：Stability AI傘下グループ「DeepFloyd」が開発中の画像生成AI。SDと違いアルファベットと指の精度がDALL-E 2並に高い
illuminarty：アップした画像がAI製か否かを判別するサイト。高精度ではあるものの、勿論学習データを基にした推測であり事実であるとは限らない。描画内容だけでなくexifも読み込んでいるため、exif内にプロンプトなどの情報が残っているとほぼ確実にAI製と判断される。利用者が多すぎて鯖落ちしてる事がある。誤判定があった場合作者にディスコードで報告すると爆速で対応してくれるらしい
Imagen：Google製の画像生成AI。ベンチマークにおいてDALL-E 2を上回っている。しかしこの界隈においてベンチマークのスコアは実用具合と一致しない場合が多く、またImagenはポルノコンテンツを除外せず学習している都合上完全公開はされず部分的にしか公開されていない為実際のところどの制度の性能なのかは不明。部分的に公開された分を見る限りはDALL-E 2と同格くらいに見える
image-to-image：画像を基に画像を生成する手段。ラフからAIに線画を描かせたり、自撮り写真を基に美少女化した自分の画像を生成したり、出力した画像の微修正をしたり
insert symbol "A"：「Aを入れろ」という意味合いのタグ。このような言い回しにすることで該当の要素が無視される確率を大幅に減らせる
irasutoya：いらすとや。何故か高クオリティな廃墟が出るタグ。後にフラグメントによる影響であることが判明した。CLIPの影響のため、CLIP未使用モデルや0から学習したモデルでは発生しない
irasutoya検定：”irasutoya”タグの挙動を確かめることでCLIPを使用しているかどうかを判別する行為。SD1.5ベースか、SD2.xベースかの判別に有効
i2i：image-to-imageの省略形
i2iパクリ：他者の著作物を素材にi2iを行うこと。これがバレて炎上した人物も少なくない。大抵、i2iであることを隠して自作発言しているため本人も悪いことをしている自覚はあるようだ。画像AIユーザーからも強く非難される行為。勘違いされがちだがよほどストレングスとノイズを低く設定し元画像まんまの出力をしない限りは、マナー違反ではあっても日本の法律上の著作権侵害に該当しない可能性が高い
k_euler_a：euler_aとも。サンプラーの１つであるk_euler_ancestralの省略形。（比較的）プロンプトに忠実で人物の描写が得意
LAION：ドイツの非営利団体で、SDやImaginの学習にも使われたデータセットを公開していることで有名。またオープンソース版CLIPを作成した。ちなみにこのデータセットは品質が低く、SDが人体破綻を引き起こしやすい原因であるという指摘もある
lama-cleaner：簡単操作で画像内から特定の要素だけを綺麗に消してくれる超高性能ツール。例えば、ラーメンの画像から特定のトッピングだけを消す・ロゴから文字だけを消すなどといった事が出来る
Loab：ローブ。AI製画像に共通して現れる不気味な女性だとして、報告者であるSupercomposite氏当人によって名付けられた。Twitterでバズりいくつかのネットメディアにも取り上げられたが、実際のところ当人が詳細を明かすのを拒否したことから作り話の可能性が高い
LoRA：追加学習の手法の1つで、大容量VRAMを必要とする従来の手法と違い必要なVRAMは1/3で済むうえ元モデルからの品質低下もしにくいという画期的手法。登場以後追加学習のメインストリームとなった
LQ+BA：NovelAIの頻用ネガティブプロンプトをデフォルトでUCに設定してくれる機能。モデルにより違いがあるが、Fullの場合nsfw, lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry,の計18個
MNOP
Magic Generator：NovelAI用のプロンプト作成支援サイト
MAKAMAKA：新興の画像生成AIサービス。mid同様ディスコード上で動作する
Meitu：snowのような基本無料の加工アプリ。自撮り画像を基にしたi2i機能が実装され、レイヤーの間で流行っている
Midjourney：画像生成AIの１つ。Discord上で利用できる
mimic：絵柄の模倣を目的とするサービス特徴のせいで絵師とそのファンに燃やされた国産画像生成AI。悪用への対策を厳重に行ったことで後に見直される
MoeGoe：中華ユーザーによって作成された、3000人近いアニメ声優を対象としたディープフェイク音声ツール。内容が内容だけに各種データセットがアップされては削除されを繰り返し、最終的にMoeGoe自体が自主削除された。しかしQQ（中国のSNS）内では開発が続行していたりデータセットが二次配布されていたりする
NAI：NovelAIの省略形
NAIちゃん：NovelAIそのものを擬人化した表現。もしくはNovelAIにおいて特別出力されやすい黒髪ロング・青目の女の子のこと
NAI Leak：流出したNovelAI Diffusionの学習モデル。およびそれを導入したWeb UI環境のこと。
niji：niji・journeyのこと
niji・journey：Midjourneyの派生版。アニメ・サブカル系のイラストに最適化されている。同じくDiscord上で利用できる。全角の中黒を使っているのは日本リスペクトらしい
Noise：ノイズ。i2iにおいて元画像に存在しない要素をどの程度付け加えるかの数値。修正や差分目的などの場合は0で良い
NovelAI：小説・画像生成AIサービス。この界隈では主に画像生成のみを指す
NovelAI Diffusion：NovelAIの画像生成機能。単にNovelAIと呼ばれることが多い。有料の分、画像の処理をサーバー側で行ってくれるためマシンスペックを必要とせずスマホやタブレットでも利用できる。
NovelAI Tag Experiments：NovelAI上でDanbooru語がどのように機能するかを大規模に検証している有用サイト
nsfw：職場などでの閲覧に適さないもの。主にエロ
OpenAI：イーロンマスクなどが出資して設立したAI研究を専門とする元非営利団体。（利権の発生に伴い非営利の親会社と営利の子会社に分離。イーロンマスクも現在は無関係）画像生成AI「DALL-E」シリーズや言語モデル「GPT」シリーズを生み出している
OpenCLIP：SDの開発企業の１つでもあるLAIONがCLIPを模倣して開発したオープンソースの事前学習画像分類モデル。CLIPと違ってアーティスト名やnsfwなどを学習していない為”相対的に”クリーンとされているが、どちらにせよ画像の学習は全て無断であることに変わりはない。SD v2.0からはCLIPに代わりこちらが採用されている
Pixai：AI製画像専用投稿プラットフォーム最大手
Prompt Dilution攻撃：プロンプト希釈とも。論文「Red-Teaming the Stable Diffusion Safety Filter」にて発表された画像AIに対する攻撃方法で、SDの有害画像ブロック機能を無力化する。SDは予めどのようが画像が有害かのリストを内部に保持しておりそれとの一致率を基に画像のブロックを行うため、ロケーション指定などで有害要素とは全く無関係の出力割合を増やし有害度を希釈することでブロックをすり抜けるという手法
QRST
QT：NovelAIの機能「Quality Tags」の省略形。プロンプトの先頭にmasterpiece,best quality,が付くだけ
Real-ESRGAN-GUI：アップスケーラーモデルの１つReal-ESRGANを独立したアプリケーション化したもの。便利
Remacri：アップスケーラーの1つであり、現在最も高性能と評価されている。画像生成AI界隈においては長期に渡りローカル以外では（アプリを自作しない限り）使えなかったが、今はこれを搭載したアップスケーラーアプリ「upscayl」が登場した。
remove.bg：画像から背景だけを綺麗に削除してくれるサービスサイト。
Sampler：サンプラー。画像生成時のアルゴリズム。ものによって生成傾向が異なり得手不得手がある。基本的にはk_euler_ancestralで良い
Scale：プロンプトに対する忠実度。基本的に11で良い。低すぎると独創性が高くなるだけでなく水彩画タッチに、高すぎるとガビガビになる
SD：Stable Diffusionのこと
Seed：画像ごとに割り振られる数値。Seedを含めプロンプト、ネガティヴプロンプト、各種設定が全て同じなら”ほぼ”同じ画像が生成される。Seedを固定した状態でその他の要素を少し変更することで、それらが実際にどのように影響しているのかを検証することが出来る。また、差分作成にSeed固定が用いられることもある
sfw：健全。nsfwとの対比表現
shinkai makoto：新海誠。高クオリティで綺麗な絵柄を安定するためのタグとして初期に良く利用されてきたが、特定個人の画風をパクるのはNGという認識がコミュニティ間で広がった事であまり使われなくなった
Stable Diffusion：世界初の高機能なオープンソース画像生成AI。Waifu DiffusionやNovelAI Diffusionなど数々の派生が生まれた
Steps：出力するまでに描画する回数。基本的に高いほど良い。NovelAIだと28まではアンラス消費無し（25ドルプランの場合）。ローカル環境だと高いほどマシンスペック・出力時間が要求される
Strength：i2iにおいて元画像からどれくらい変化させるかの数値。微修正ならば値を小さく取り（目安：0.2~0.4）、規模の大きい修正や元画像そっくりでない画像を生成したい場合などは大きめに取る（目安：0.6~0.8）
text-to-image：テキストから画像を生成する手段。一般的な画像生成手段
Tokenizer：Novel AIを開発運営しているAnlatan社が提供しているツール。文章を打ち込むとそれをGPT-2/Genji/Pile/CLIP上でどのようにトークン化されているかを可視化してくれる。基本的にトークン数のカウントくらいにしか役にたたなそうだが、単語が認識されているか否の判断材料にもなったりならなかったり
Trin-Art：AIのべりすとが提供する画像生成AIサービス
t2i：text-to-imageの省略形
UVWXYZ
UC：NovelAIの機能「Undesired Content」の省略形。ここにタグを記入するとそれとは反対方向の出力になる。ネガティブプロンプトと同じもの
upscayl：アップスケーラーアプリの1種。フォルダ単位での選択が出来ないので使いづらいが、アップデートによって最優と名高いアップスケールアルゴリズムのremacriが実装されたのが大きな利点
variation：バリエーション。一部の画像生成AIサービスに搭載されている機能。やっていることは該当の画像を基に特定の設定でi2iをしているだけ
Voynich Manuscript：奇書の１つ「ヴォイニッチ手稿」。挿絵付き解説本のような特徴的なイラストを生成してくれるタグとしてひっそりと話題
Waifu：Waifu Diffusionのこと
Waifu Diffusion：個人作成の画像生成AI。NovelAIと同じくDanbooruから学習しているため高クオリティで一定のユーザーが利用している
Waifu2x：古のアップスケーラー。もとは2倍にしか出来なかったが、今では無料版で10倍・有料版で16倍まで引き延ばせる。また有料版はGIFアニメと動画にも対応している
Web UI：SDのローカル環境の１つ。特にAUTOMATIC1111氏が作ったそれを指す
WD：Waifu Diffusionのこと
xFormers：Metaが開発・公開したPyTorchベースのライブラリであり、Transformersを高速化してくれるためローカル環境において画像生成の速度を向上出来る
数字・記号・絵文字
1girlガチャ：特にそれだけで高品質な画像が生成できる過学習モデルにおいて、1girlを含む最低限のプロンプトで生成する行為。
{}：NovelAIにおいて、囲ったタグを強調する。重ねる事も出来るが、重ねすぎると破綻の原因になる。{{{{{草}}}}}のように誇張表現のスラングとして界隈で使われることも
🤗：Hugging Faceのこと
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