Claude CodeにStable Diffusionで可愛い女の子を描かせてみた!7モデル比較

Stable Diffusionで可愛い女の子を描きたい。でもモデルが多すぎて、どれを選べばいいかわからない。
リアル系、アニメ系、セミリアル系。SD1.5とSDXLでも傾向が違う。Civitaiを眺めていても、サンプル画像の条件がバラバラで純粋な比較ができない。
そこで今回、7つのモデルで同じプロンプト・同じ設定・同じseedで画像を生成して、純粋にモデルの画風だけを比較してみました。
生成はClaude Code(Anthropic製のAIコーディングツール)でComfyUI APIを叩いて全自動化。モデル選定からプロンプト作成、28枚の一括生成まで、ほぼチャットだけで完結しています。自動化の詳しいやり方は別記事にまとめたので、興味がある方はそちらもどうぞ。

生成条件
共通設定
| 項目 | 設定 |
|---|---|
| UI | ComfyUI(API経由) |
| サンプラー | DPM++ 2M Karras |
| ステップ数 | 28 |
| CFG Scale | 7 |
| 解像度 | 512×768(SD1.5系)/ 896×1152(SDXL系) |
| Seed | 42(全モデル共通・固定) |
キャラクター設定
全シーン共通で「肩につくくらいの長さのダークブラウンの髪、茶色い瞳の日本人の女の子」。アニメすぎないsemi-realistic寄りのプロンプトにしてもらいました。
プロンプト
Claude Codeが作った各シーンのポジティブプロンプトはこちら。
春:桜吹雪の公園でワンピース
masterpiece, best quality, realistic, semi-realistic,
1girl, solo, japanese girl,
medium hair, shoulder-length hair, dark brown hair, brown eyes, natural face,
cherry blossoms, sakura petals falling, park, spring, warm sunlight, dappled light,
white one-piece dress, spring dress,
gentle smile, breeze blowing hair, looking at viewer,
upper body, depth of field, soft lighting, natural skin texture
夏:ビーチで白ビキニ
masterpiece, best quality, realistic, semi-realistic,
1girl, solo, japanese girl,
medium hair, shoulder-length hair, dark brown hair, brown eyes, natural face,
beach, ocean, summer, bright sunlight, blue sky, clear water,
white bikini, swimsuit, gravure pose,
looking at viewer, full body, sand beach, waves,
lens flare, tanned skin, natural skin texture, photorealistic lighting
秋:紅葉の中でセーター&スカート
masterpiece, best quality, realistic, semi-realistic,
1girl, solo, japanese girl,
medium hair, shoulder-length hair, dark brown hair, brown eyes, natural face,
autumn, fall, red maple leaves, autumn forest path, golden hour,
knit sweater, cream colored sweater, plaid pleated skirt,
gentle expression, looking at viewer,
upper body, warm tones, falling leaves, soft natural lighting, natural skin texture
冬:雪の街でニット帽、白い息
masterpiece, best quality, realistic, semi-realistic,
1girl, solo, japanese girl,
medium hair, shoulder-length hair, dark brown hair, brown eyes, natural face,
winter, snow, snowing, city street,
knit hat, beanie, scarf, winter coat, warm clothing,
visible breath, white breath, blushing, red cheeks, rosy cheeks,
looking at viewer, upper body, soft lighting, snowflakes, cold weather, natural skin texture
ネガティブプロンプト(共通)
worst quality, low quality, normal quality,
ugly, deformed, bad anatomy, bad hands, extra fingers, missing fingers,
watermark, text, signature, jpeg artifacts, blurry,
cropped, out of frame, overly anime, cartoon, 3d render
比較するモデル7選
Claude Codeが選んでくれたモデルは以下の7つ。SD1.5系とSDXL系が混在しています。
| モデル名 | ベース | 特徴 |
|---|---|---|
| Beautiful Realistic v7 | SD 1.5 | リアル系の定番。肌の質感や光の表現が実写レベル。グラビア・ポートレート向き |
| DreamShaper 8 | SD 1.5 | リアルとイラストの中間。クセが少なく万能。初心者にもおすすめ |
| MeinaMix V11 | SD 1.5 | 可愛い系アニメの超定番。キラキラした瞳と柔らかい色合いが特徴 |
| Counterfeit V3.0 | SD 1.5 | 繊細な線画と美麗な塗り。MeinaMixより大人っぽく、背景の描き込みも丁寧 |
| Animagine XL V3.1 | SDXL | SDXL世代の高品質アニメ。解像度・描き込み量がSD1.5系とは段違い。VRAM注意 |
| FudukiMix V2.0 | SD 1.5 | 日本人の顔立ちに特化したセミリアル系。リアルだけどほんのり柔らかい仕上がり |
| NovaAnime XL V4.0 | SDXL | SDXLのアニメ系。Animagineより色彩が華やかでポップ。可愛さ強め |
生成結果
Beautiful Realistic v7
リアル系の代表格。実写と見間違えるレベルの品質が出ます。肌の質感や光の当たり方がとにかくリアル。




DreamShaper 8
リアル系だけど、どこか絵画的な柔らかさがある。写真とイラストの中間あたりの雰囲気。万能でクセが少なく使いやすい。




MeinaMix V11
可愛い系アニメの超定番。瞳がキラキラしていて、全体的にふわっとした柔らかい色合い。「可愛い」に全振りしたモデル。




Counterfeit V3.0
線画が繊細で、塗りが美しい。MeinaMixより少し大人っぽい印象。背景の描き込みも丁寧で、1枚絵としての完成度が高い。




Animagine XL V3.1
SDXL世代のアニメモデル。SD1.5系と比べて解像度が高く、描き込み量が段違い。表情や髪の毛の質感が非常に細かい。




FudukiMix V2.0
日本人の顔立ちに特化したセミリアル系。リアルだけどほんの少しイラスト的な柔らかさがあり、親しみやすい仕上がり。




NovaAnime XL V4.0
SDXL系のもうひとつのアニメモデル。Animagineと比べると色彩が華やかで、ポップな印象。バレンタイン版ということもあり、可愛らしさが強めに出る。




まとめ:結局どのモデルを選べばいいのか
同じプロンプト・同じ設定でも、モデルが変わるとここまで雰囲気が違う。好みに合わせて選ぶのが正解だが、迷ったらこのあたりから試してみるといい。
- リアル系が好きなら → Beautiful Realistic v7 か FudukiMix
- 可愛いアニメ系なら → MeinaMix V11(間違いない定番)
- 綺麗めアニメなら → Counterfeit V3.0
- バランス重視・初心者なら → DreamShaper 8
- 高品質を求めるなら → Animagine XL V3.1(VRAM注意)
NovaAnime XL V4.0はAnimagineより色彩が派手でポップ寄り。「華やかさ」で選ぶならこちら。
今回の比較ではClaude Codeを使ってComfyUI APIから28枚を一括生成しましたが、同じことを手動でやると相当な手間になります。自動化の手順は別記事にまとめたので、効率よく回したい人はこちらもどうぞ。

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