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画像生成AIモデルのプロンプト記述の違いとコツ（DiTモデル推奨記事）
1. DiTモデル（Stable Diffusion 3など）特性
高度なトランスフォーマーモデル。
詳細なテキストのコンテキスト理解に優れている。
複雑なプロンプトや長文の指示にも対応可能。
精緻なイラスト生成が得意。
プロンプト記述のコツ
詳細な指示: 色合い、光源、キャラクターのポーズや表情など、具体的な要素を細かく指定する。
メタタグの使用: スタイル、雰囲気、視点、追加要
高品質なイラスト生成のためのプロンプト作成ガイド（中級編）
はじめに
このガイドでは、画像生成AIを使って高品質なイラストを作成するためのプロンプトの書き方を解説します。プロンプトは、以下の要素に基づいて構成され、各要素について詳しく説明します。また、システムやツールによっては期待通りの結果が得られない場合もあることを念頭に置いてください。
プロンプト作成の基本構造
プロンプトは、以下の主要な要素に基づいて構成されます：
主題とスタイル
視点と
AIで理想の画像を作る方法
AIで理想の画像を作る方法
AIを使って理想の画像を作るためには、正確で分かりやすいプロンプト
（指示文）を書くことが重要です。このガイドでは、初心者でも簡単にプロンプトを書く方法を紹介します。プロンプトを書くことで、AIがどんな画像を生成すればいいのかを理解しやすくなります。
プロンプトって何？
プロンプトは、AIに対して「こんな画像を作ってください」と指示を出すための文章です。例えば、「
SDXL上級者テクニック
StableDiffusion XLの非常に高度で専門的な機能をいくつか紹介しましょう。これらは一般的にはあまり知られていない、上級者向けのテクニックです。
カスタム損失関数の定義 例：<loss_func|mse|0.8|l1|0.2> 独自の損失関数を定義することで、生成される画像の特性を細かくコントロールできます。上の例では、MSE（平均二乗誤差）とL1ノルムを0.8:0.2の割合で組み合