おはよございまぁす
なんでプロンプトが
上手くいかないのぉって感じる方のために参考になれば🦊
間違っていたらごめんなさい
昨日教えていただいた
AIの種類
拡散型、回帰型
回帰型+準拡散型（ハイブリッド）
について調べましたぁ🦊

AIで絵を描く方法には、大きく分けて3つのアプローチがある。
それぞれに独特の「絵との向き合い方」があり、同じ作品づくりでも感覚がまったく変わってきます。
まずは拡散型（Diffusion Model）。
これはノイズの砂嵐のようなザラザラした画像から始まり、そこに少しずつ形・色・質感を足していきます。
何百回ものステップをかけて、白いキャンバスを塗り重ねるように絵を復元していく。
まるで、ノイズの奥底から美しい絵を掘り起こしていくような感じです。
時間はかかりますが、その分構図や質感のコントロールが強く、緻密な描写や高解像度が得意。
プロンプトに書いた複数の条件をバランスよく組み合わせ、少しずつ完成へと近づいていきます。
Midjourney、Nijiが代表格かな。

一方で回帰型（Regression / Generative Model）は発想がまったく逆。
最初から完成に近い形を狙って一気に出力するタイプです。
ノイズを削ったり積み上げたりせず、入力された言葉から直接、構造や特徴を推定して絵にします。
頭の中の完成形を、そのままキャンバスに描き出すような感覚に近いかも。
この方式は構造が安定しやすく、顔やポーズ、シーンが崩れにくいのが魅力。
プロンプトも「条件の集合」より「コンセプトそのもの」を伝える方が通りやすく、スピードも速い。
DALL·Eの初期モデルや、Grok などの初期画像生成がこの流れに属すようです。

そして、最近注目を浴びているのがハイブリッド型。
これは回帰を核にして骨格を安定させ、最後の仕上げだけ拡散で磨くスタイルです。
まず回帰で人物や構図をしっかり決めたあと、肌の質感や服の繊維、光の粒子などを拡散で美化する。
画家が下絵を描き、最後に絵具で細部を仕上げる、そんな手触りの生成体験に近いものがあります。
結果として、顔が崩れにくく、キャラクターの保持が強い。
理解力は回帰型らしく良いのに、見た目の完成度は拡散型の強さも持つ。
nano-banana は、このハイブリッド型として語られることが多いようです。
どの方式にも得意とする表現があります。
拡散は丁寧で奥深い彫刻のように、回帰は発想を直接描く素早いスケッチのように、
ハイブリッドは二つの良さを抱えた職人技のように。
作品づくりの目的や、描きたい世界に合わせて、
あなたに合うツールを選んでみるのがいいのかもしれません。

わたしが調べたので間違ってるかも
(*ˊ˘ˋ*)♡ November 11, 2025