プロンプト研究（身長）

ポニテで笑顔の方を身長の変化するモデルにして描き分けかったのですが、見事に特徴が入り混じるためｗキャプションをつけました。キャプションを入れたらメタデータ消えたから、最後に記載しました。

ツーショットなどに相対的な身長差効果を期待できる程度にお考えください。
AIも身長差をつけるのに困ったのか、遠近法効果に走った画像も入っていますｗ

使用したプロンプトは下記から。height、stature、を付けてみたり付けなかったり。
（低身長）tiny height, height-challenged, short stature, petite height,
（普通）standard height, lanky,
（高身長）leggy, tall stature, towering stature, giant stature

height とstatureでは、statureの方が身長への影響が強いように感じました。
どちらも背丈、身長という意味です。
tinyやpetit、giantは上記のどちらかをつけないと、身長よりも年齢感や表情、体格に影響が出る印象です。

3人以上で同カテゴリ内身長差描き分け（例：short, petite, tiny）は、やってみましたが描き分けられなかったです。
上でグループ分けした低→標準→高の描き分けくらいならば、何とか出ます。

シードはランダム。縦横比は身長差が出やすい縮尺を狙っていじくり倒しています💦
Latent Coupleも使ってみたのですが、高低差の出にくい構図（間違った遠近法とか）になってしまうので、AND構文でガチャしましたｗ
lanky, leggyは高身長かつ手足が長く出やすいプロンプトです。leggyはどうしても2人で出てきませんでした…

※プロンプト元ネタはこちらを参考にしました
【プロンプト解説】Stable Diffusionで体型を指定して画像を生成する
https://bocek.co.jp/media/stable-diffusion-formula/person-stable-diffusion-formula/7295/

parameters
(high resolution:1.23, 32K), (photo realistic:1.4), soft lighting, brightness, sharp focus, detail skin, detail background, <lora:flat2:-0.46>
(2 actresses line up:1.3, upper body, wide shot:1.3), (tiny height, an exquisitely beautiful actress, long nose, pony tail hair:1.1, clear eyes, big smile:1.1) AND (2 actresses line up:1.3, upper body, wide shot:1.3), (standard height, an actress, long nose, airy bowl cut hair with bang:1.1, clear eyes, expressionless), in a wide athletic gym,

Negative prompt: (looking at viewer:1.23), easy negative, negative_hand-neg, (extra fingers, deformed hands, polydactyl:1.5), (bad anatomy:1.5), (fused body:1.6), (pear-shaped body:1), (long body:1.3), (long neck:1.3), nude body, open breasts, nipples, (worst quality:1.6), (low quality:1.6), (normal quality:1.6), (low resolution:1.6), bokeh, blur, painting, sketches, (monotone background:1.3), (grey scale:1.4, monochrome:1.4), (logo:1.5), watermarks, autograph, (signature:1.5), artist name, text, ugly face, (skin spots:1.8), acnes, (moles:2), blemishes, tattoo, (split view:1.8), (multiple angles:1.8), (symmetrical view:1.8), white water, white water drops, sperm,
Steps: 23, Sampler: DPM++ 2M Karras, CFG scale: 5.5, Seed: 1578063427, Face restoration: GFPGAN, Size: 768x640, Model hash: 267ad1beb5, Model: blessingMixAkaBracing_v1VAE, Clip skip: 2, NGMS: 0.23, ADetailer model 2nd: hand_yolov8n.pt, ADetailer prompt 2nd: "nice hands, perfect hands, <lyco:GoodHands-beta2:1>", ADetailer negative prompt 2nd: "(extra fingers, deformed hands, polydactyl:1.5),", ADetailer confidence 2nd: 0.5, ADetailer dilate/erode 2nd: 32, ADetailer mask blur 2nd: 4, ADetailer denoising strength 2nd: 0.4, ADetailer inpaint only masked 2nd: True, ADetailer inpaint padding 2nd: 32, ADetailer model 3rd: mediapipe_face_full, ADetailer prompt 3rd: "detailed skin, (photo realistic skin:1.4), beautiful skin,", ADetailer negative prompt 3rd: "dirty skin, noise,", ADetailer confidence 3rd: 0.3, ADetailer dilate/erode 3rd: 32, ADetailer mask blur 3rd: 4, ADetailer denoising strength 3rd: 0.4, ADetailer inpaint only masked 3rd: True, ADetailer inpaint padding 3rd: 32, ADetailer use separate steps 3rd: True, ADetailer steps 3rd: 23, ADetailer version: 23.8.1, Lora hashes: "flat2: 80f764dfb478", TI hashes: "negative_hand-neg: 73b524a2da12", Version: v1.5.1, Hashes: {"vae": "df3c506e51", "embed:negative_hand-neg": "73b524a2da", "model": "267ad1beb5"}