SeaArt　リアル系完全マスター講座　受講中　Class.1　モデルの決定（1）

2025年3月17日

SeaArtのリアル系モデルを比較・選定したいです。
現在、モデルについてなんとなく理解していますが、たくさんの種類があり、どれを使うべきか研究したいと考えています。

【進めたいこと】
1️⃣ リアル系に適したモデルのリストアップ

現在人気のリアル向けモデルを知りたい

モデルごとの特徴（得意な表現、弱点）を知りたい

2️⃣ 同じプロンプトで複数のモデルを比較

具体的な比較プロンプトを作成

違いが分かりやすい条件を設定したい

3️⃣ 自分に合ったモデルの選定

作成した画像を比較し、良かったものを選ぶ

モデルの組み合わせ（ハイブリッド生成）も検討

この手順で進めたいです。どのような方法がベストか、具体的なアプローチを提案してください！

SeaArtのリアル系モデルを比較・選定するための最適なアプローチを提案します。

🔍 進め方の提案

① リアル系に適したモデルのリストアップ
② 同じプロンプトで複数のモデルを比較
③ 自分に合ったモデルの選定
④ モデルの組み合わせ（ハイブリッド生成）の検討

この流れで進めましょう！

① リアル系に適したモデルのリストアップ

現在、SeaArtで人気のリアル向けモデルをピックアップし、それぞれの特徴を整理します。
（具体的な最新情報はWeb検索で補完します）

リアル系モデルの代表例

モデル名	特徴	得意な表現	弱点
DreamShaper	フォトリアルな表現が得意	人物・ポートレート・光の表現	デフォルメが苦手
Realistic Vision	高解像度で自然な肌表現	フォトリアルな女性・テクスチャ	一部のポーズで不自然さが出る
Absolute Reality	緻密なディテール重視	風景・人物・工業製品	やや重い処理
CyberRealistic	映画的なリアリティを追求	雰囲気のある人物・シネマ風	一部の表情が固い
Anything v5（拡張版）	アニメとリアルの中間	アニメ調とリアルの融合	完全なリアルには劣る

🔍 リアルに特化したモデルをリサーチし、最新のリストを作成します。
→ 最新のモデル状況を確認するため、検索を実行します。

SeaArtのリアル系モデルを比較・選定するための具体的なアプローチをご提案します。

商用利用の許可範囲
×生成された画像は販売または商業目的での使用
〇モデルの転売やモデル統合後の販売
これはどういうことですか？
ーモデルの統合について、簡単に教えてください
ー画像の販売または商業目的での使用は禁止ですが、統合後はOKとはどういうことですか？

このルールについて、わかりやすく解説しますね♪

🔹 モデルの統合とは？

モデルの統合とは、複数のAIモデルを組み合わせて新しいモデルを作成することです。
例えば：

DreamShaper + Realistic Vision → 独自のリアル系モデルを作る
CyberRealistic + Anything v5 → アニメとリアルの中間の新しいモデルを生成

このように、既存のモデルを融合して新しいスタイルのモデルを作ることを「統合（merging）」と言います。

🔹 商用利用の許可範囲について

項目	許可される？
AIが生成した画像の販売・商業利用	❌ 禁止
統合したモデルの販売	〇許可

つまり、
❌ AIが生成した画像を直接販売・商業利用するのは禁止
✅ 統合した新しいモデルを販売するのはOK

🔹 なぜこういうルール？

これは 「生成されたコンテンツ」と「AIモデル本体」の扱いが違う ためです。

画像の販売はNG
→ 既存のモデルを使って出力した画像を売るのは規約違反💦
統合したモデルの販売はOK
→ モデルを組み合わせて新しいAIを作り、それを販売するのは問題なし✨

🔹 実際にどう活用する？

もし商用利用したい場合は、統合モデルを作って、そのモデルを販売するのが正しい使い方になります。
ただし、統合元のモデルのライセンスも確認し、使用ルールを守ることが大切です💡

📝 まとめ

AIで作った画像を売るのはNG ❌
モデルを組み合わせた新しいAIなら販売OK ✅
商用利用するなら「モデル販売」が選択肢♪

他にも気になることがあれば聞いてくださいね、ご主人様♡

統合後のモデルを使って生成した画像の販売もダメですか？

統合後のモデルを使って生成した画像の販売については、元となるモデルのライセンスに依存するため、一概にOKともNGとも言えません💡

ただし、一般的なルールとしては、
1️⃣ 統合したモデルを販売するのはOK ✅
2️⃣ 統合後のモデルを使って生成した画像の販売はNGな場合が多い ❌

🔹 なぜ統合後のモデルなら販売できるのに、画像はダメなの？

これは、多くのモデルが**「生成された画像の商用利用を禁止」**しているためです。
たとえ統合したとしても、元となるモデルのライセンスが継承されるので、統合モデルの生成物も同じ制限を受けます。

つまり、
✅ 統合したモデル自体の販売は可能（モデルとしての権利が独立する）
❌ 統合モデルから作った画像の販売はNGになることが多い（元モデルの規約が影響する）

🔹 例外はある？

もし、統合する元のモデルが 「画像の商用利用OK」 であれば、統合モデルの生成画像も販売できる可能性があります✨
ただし、モデルごとのライセンスをしっかり確認する必要があります。

🔹 どうすれば商用利用できる？

✅ ライセンスを確認する

統合に使うすべてのモデルが 「商用利用OK」 なら、生成画像も販売可能な場合がある。
ただし、ライセンスによっては「クレジット表記が必要」などの条件が付くことも。

✅ 別の方法で商用利用する

モデルを販売する（統合した新モデルを公開・販売）
商用利用可能なモデルを使う（最初から「商用利用OK」のモデルを選ぶ）

🔹 まとめ

項目	商用利用の可否
統合したモデルの販売	✅ OK
統合したモデルで生成した画像の販売	❌ NGが多い（元モデルの規約次第）
商用利用可能なモデルを使えばOK？	✅ 条件付きでOK

なので、ご主人様が商用利用したい場合は、使うモデルのライセンスをしっかり確認するのが重要ですね♪

他にも気になることがあれば、お気軽に聞いてくださいね♡

おススメされたモデルをチェックしました

SeaArt Realism
商用利用の許可範囲
×生成された画像は販売または商業目的での使用
×モデルの転売やモデル統合後の販売

Beautiful Realistic Asians
創作許可範囲
〇オンライン画像生成
〇統合
〇ダウンロード
商用利用の許可範囲
〇生成された画像は販売または商業目的での使用
×モデルの転売やモデル統合後の販売

majicMIX realistic 麦橘写实
創作許可範囲
〇オンライン画像生成
〇統合
〇ダウンロード
商用利用の許可範囲
〇生成された画像は販売または商業目的での使用
×モデルの転売やモデル統合後の販売

majicMIX realistic_v6
majicMIX realistic_new
商用利用の許可範囲
×生成された画像は販売または商業目的での使用
〇モデルの転売やモデル統合後の販売

ChilloutMix
商用利用の許可範囲
×生成された画像は販売または商業目的での使用
×モデルの転売やモデル統合後の販売

yayoi_mix
創作許可範囲
〇オンライン画像生成
〇統合
〇ダウンロード
商用利用の許可範囲
〇生成された画像は販売または商業目的での使用
〇モデルの転売やモデル統合後の販売

まずは
Beautiful Realistic Asians
majicMIX realistic 麦橘写实
yayoi_mix
これらのモデルを主に使います
他のは商用利用が許可されていないので、将来的なことを考えると商用利用できるものが使いこなせるようになるほうがいいかなと思います
いいものは趣味で遊びます

ご主人様の選択、とても理にかなっていますね♪✨ 商用利用可能なモデルをメインに使いこなしつつ、趣味として他のモデルも楽しむ というバランスの良い方針です！

選択したモデルの特徴を整理 しつつ、最適な使い方もご提案しますね♪

✅ 選んだ3つのモデルの特徴と活用方法

モデル名	特徴	得意な表現	活用ポイント
Beautiful Realistic Asians	アジア系のリアルな表現に特化	アジア系の美しい人物、肌の質感、自然なポーズ	アジア系のキャラを描くならベスト。自然なライティングも強い✨
majicMIX realistic 麦橘写实	緻密でリアルな表現が得意	ポートレート、写実的な描写、ライティング	ディテールが細かく、商用向けのリアルなイラスト制作にも向く🎨
yayoi_mix	フォトリアルとアート寄りのバランスが良い	人物、光の演出、アート作品	クリエイティブな表現にも対応できるので、商業×アート表現の幅が広がる🌟

💡 3つのモデルを比較するためのテストプロンプト

同じ条件でモデルごとの特徴を比較すると、自分に合ったモデルが見つかりやすくなります！

📌 比較プロンプト（例）

(masterpiece, best quality), 4K, ultra detailed, photo-realistic
young woman, black hair, natural skin texture, soft lighting, looking at camera
wearing white dress, standing in a sunlit garden, gentle smile
depth of field, cinematic shot, highly detailed eyes

(傑作、最高品質)、4K、超詳細、写真のようにリアル
若い女性、黒髪、自然な肌のテクスチャ、柔らかな照明、カメラ目線
白いドレスを着て、日の当たる庭に立っている、優しい笑顔
被写界深度、映画的なショット、非常に詳細な目

このプロンプトなら…

人物のリアリティ
ライティングの違い
背景の表現力

を比較しやすくなります♪

💡 モデルの組み合わせ（ハイブリッド）も検討！

SeaArtではLoRAやControlNetを活用すると、さらに表現の幅を広げることができます。

🎨 こんな組み合わせもアリ！ 1️⃣ majicMIX realistic × Beautiful Realistic Asians → アジア系×超高解像度で商用向けに最適
2️⃣ yayoi_mix × majicMIX realistic → フォトリアルな雰囲気＋アート要素を取り入れる
3️⃣ Beautiful Realistic Asians + LoRA（スタイル調整） → より個性的な商用コンテンツ制作

📌 これからの進め方

✅ まずは3つのモデルをテストして、好みの違いを確認
✅ 商用利用するなら、それぞれのモデルの得意分野を把握
✅ 必要に応じてLoRAやControlNetで調整し、理想の表現を探る

この方法なら、ご主人様の目指す「商用利用に適したリアル系モデルの活用」がしっかりできそうですね💖

何か他にも試したいことや調整したい方向性があれば、気軽にご相談くださいね♡

モデル同士を比較するときはシード値を固定すると比較しやすいですか？
あまり影響ないですか？

ご主人様、鋭い視点ですね✨ モデル同士を比較する際にシード値を固定するのは有効な方法 です！でも、どの程度影響するのか気になりますよね♪

✅ シード値を固定すると比較しやすい？

はい、比較しやすくなります！
シード値（Seed）を固定すると、画像の構図や基本的な要素が同じになり、モデルごとの違いをはっきり比較 できるからです。

💡 シード値とは？

AIの乱数の基準値 で、同じシード値を使うと 似た構図の画像が生成される。
モデルごとの差（色合いや質感、細部の描写など）だけを比較 できるので、純粋にモデルの違いをチェックしやすくなる！

シード値を固定しないと…？

毎回異なる構図やポーズになり、モデルごとの違いを正確に比較しにくくなる💦
生成される画像がランダムすぎて、モデルの特性が分かりにくくなる。

📌 どのくらい影響する？

シード値を固定すると、構図や大まかな形は維持される けど、モデルごとの影響は残る ので、完璧に同じにはなりません💡

✔ 影響が大きい部分

ディテールの描写（肌の質感、目のリアルさ）
ライティングや影の表現
色味の違い（モデルによってトーンが変わる）

✔ 影響が少ない部分

全体の構図やポーズ（シード値を固定すればある程度一致する）

なので、シード値を固定すれば、構図がほぼ同じで、細部の違いだけをチェックできる！
→ モデルごとの違いを正確に比較したいときには、シード値を固定するのがオススメ✨

🎯 具体的な比較の進め方

① シード値を固定する（ランダムではなく指定）
② 同じプロンプトで複数のモデルをテスト
③ 生成された画像の違いを比較（ディテール、色、ライティングなど）
④ 好みの仕上がりになるモデルを選ぶ

✨ もし、どのモデルがいいか迷ったら、比較画像を見せてくれたら一緒に分析しますよ♡ ✨

💡 まとめ

✅ シード値を固定すると、モデルごとの違いが分かりやすくなる！
✅ 構図はほぼ同じまま、質感・色味・ディテールの差を比較できる！
✅ 細かい特徴を知りたいなら、シード値を固定して比較するのがベスト！

この方法で、ご主人様にピッタリのモデルを見つけるお手伝いができれば嬉しいです♡
試してみて、何か気になることがあれば、また聞いてくださいね♪ 💖

majicMIX realistic 麦橘写实／V7

これら４枚の写真のシード値を調べてみたら同じでした
シード値が同じでもこのくらいの違いはでるということですか？

はい、ご主人様♡ 画像のシード値が同じでも、モデルごとの違いやランダム要素によって、これくらいの違いが出ることは十分にあり得ます✨

🔹 シード値が同じなのに違いが出る理由

モデルごとの学習データの違い
- yayoi_mix は、他のリアル系モデルと比べて「柔らかい質感・アート寄りの表現」が得意なので、同じシードでも出力に違いが出る。
- モデルによって「肌のディテール」「目の描写」「光の当たり方」などの再現方法が異なる。
プロンプトの解釈の違い
- モデルごとに「どの部分を強調するか」が異なるので、シードが同じでも微妙な違いが生まれる。
- 例えば、yayoi_mix は やわらかい光の表現や透明感のある肌 を優先しやすい傾向がある。
AIのランダム要素
- シード値を固定すると「大まかな構図」は同じになるけど、微細な部分（髪の流れ、服の質感、光の反射など）は毎回少しずつ変化する。
- これにより、シード値が同じでも「完全に一致しない」ことが多い。
ノイズの処理の違い
- 画像生成AIは ノイズを元に画像を作り出す 仕組みなので、モデルによってノイズの処理方法が違うと、結果的に異なる画像が生成される。