AIプロンプト強調係数シミュレーター｜Stable Diffusionの重み付けを可視化

Stable Diffusionなどの画像生成AIで使われるプロンプトの強調構文 (word:1.2) や [word] の効果をリアルタイムでシミュレーションするツールです。どの単語がどれくらい強調・抑制されているかを数値とグラフで直感的に確認でき、プロンプトエンジニアリングの効率化を支援します。

💡 ツール概要

このシミュレーターは、入力されたプロンプトを解析し、Stable Diffusion Web UI (AUTOMATIC1111版)などで採用されている主要な強調・抑制構文の最終的な重み（注目度）を計算して一覧表示します。

• リアルタイム解析 プロンプトを入力または編集すると、即座に結果が更新されます。Clearボタンで入力内容をリセットできます。
• 主要な構文に対応 数値で重みを指定する (word:1.5) はもちろん、括弧の数で強調・抑制を行う ((word)) や [word] といった入れ子構造も自動で計算します。
• 数値とグラフで可視化 各単語の最終的な重み（注目度）、基準値(1.0)からの増減率(%)、そしてプロンプト内の他単語との相対的な強さを表すバーグラフで、複雑なプロンプトの効果を直感的に把握できます。

🧐 よくある質問

Q. ( ) と [ ] の計算方法はどうなっていますか？

A. このツールでは、Stable Diffusion Web UIで一般的に使われる以下の計算式を再現しています。 - (word): 注目度を1.1倍に強調します。 ((word)) のように重ねると、1.1 x 1.1 = 1.21倍と乗算されます。 - [word]: 注目度を0.909倍（1/1.1倍）に抑制します。 [[word]] のように重ねると、0.909 x 0.909 = 0.826倍と乗算されます。 - (word:1.5): コロン(:)の後に数値を指定することで、注目度を直接設定できます。

Q. 注目度の基準値はいくつですか？

A. 基準値は 1.0 です。何も括弧で囲まれていない単語は、注目度1.0（増減率±0%）として扱われます。この数値を基準に、1.0より大きい単語は画像生成に強く影響し、1.0より小さい単語は影響が弱まります。

📚 プロンプトの重み付けとAttentionメカニズム

画像生成AI、特にStable Diffusionのようなモデルは、プロンプトを解釈する際に「Cross-Attention（交差注意機構）」という技術を用いています。これは、テキストの各単語（トークン）が、生成される画像のどの部分にどれだけ注意を向けるべきかを計算する仕組みです。

(word:1.2) や ((word)) といった重み付け構文は、このAttentionの計算プロセスに介入し、特定の単語へのAIの注意を人為的に強めたり弱めたりするための指示です。例えば、「赤い帽子をかぶった少女」を生成する際に (red hat:1.5) と強調することで、AIは「赤い帽子」という要素に通常より強く注意を払い、より鮮明で確実にその要素を画像に反映させようとします。このシミュレーターは、複雑に組み合わせられたプロンプトが最終的にどのような重みバランスになるかを事前に確認し、試行錯誤の回数を減らすのに役立ちます。