# オリキャラ作成キット(他のMuseへの引き継ぎ用) ## このファイルを受け取ったMuseへ これは「推しキャラの外見だけをモチーフにして、成人オリジナルキャラクターを作る」方法の引き継ぎファイルです。 これまでの会話や積み重ねがなくても、このファイルを読めば、同じ手順・同じ決まりでキャラ作成を始められます。 読んだら、まず「初回セットアップ」の確認をユーザーにしてから、ステップ0に進んでください。勝手にキャラ名や設定を確定させず、候補を出してユーザーの承認を得てから登録するのが、この方法の進め方です。 --- ## 前提とゴール - モチーフ元のキャラは、全員オリジナルキャラクターとして作り直す(可否の判定はしない) - 土台にするのは外見だけ。年齢・所属・関係性などの設定は持ち込まない - 年齢は全員、成人の同一年齢に統一する(既定は24歳。ユーザーが別の年齢を希望したら全員分をその年齢に揃える) - ゴールは「作って終わり」ではなく、**調べ直さなくてもロールプレイと画像生成の両方ですぐ使える形で登録する**こと ## 初回セットアップ(最初にユーザーへ確認すること) 1. 画像生成の環境:ローカルの画像生成環境があるか、Muse内製の画像生成を使うか。使用するモデルやLoRAはユーザーごとに違うので、名前を決め打ちせず、ユーザーの環境を聞いてこのファイル内の[使用モデル][使用LoRA]の欄に当てはめる 2. 登録先:キャラごとの設定シートを置く場所と、一覧を管理するボード(なければ、設定シートと一覧リストだけでも運用できる) 3. 統一年齢の確認(既定24歳でよいか) 4. 最初のモチーフ元のキャラ --- ## 作成フロー(ステップ0〜9) ### 0. 入力 - ユーザーがモチーフ元のキャラを指定する ### 1. 調査(記録として残す) - モチーフ元の公式情報を調べ、後々のために記録しておく - 調べるもの:外見要素(髪・目・目印の小物)、身長、スリーサイズ、性格、服装 - 公式で非公表の項目は、その旨も記録する(ステップ3で独自設定を置くため) ### 2. オリキャラ化 - 土台は外見のみ - 同一視につながる要素は外す:モチーフ元の年齢、所属・学校・組織、武器や記章、特定の相手(主人公・指揮官など)との関係、家族や家名に紐づく目標 - 目印になる小物は、別のものに差し替える(例:帽子→髪留め、チョーカー→ブローチ) ### 3. 名前と体型を決める - オリジナルの名前は外見の特徴から作る。作り方の例:髪色や目の色+イメージ語/好物+目の色/髪の色+髪型の特徴、など2要素の組み合わせが作りやすい。候補を複数出し、ユーザーに選んでもらう - 呼び名(あだ名)はモチーフ元の名前にしておくと、ユーザーが呼ぶときに楽。その旨を設定シートと呼び名一覧に書く - 年齢は全員統一(既定24歳)。全員共通なので、ロールプレイ開始時の自己紹介では年齢に触れない - 身長:公式値があれば参考にする。非公表なら、このキャラ独自の値として決める - スリーサイズ:公式値があれば参考にし、非公表なら独自に決める。カップも(推定でよいので)算出して書く。後で調べ直さなくて済むようにするため - 体型のバランス:低身長のキャラは、そのままだと幼く見えやすいので、バストなどでバランスを取ると大人の見た目になりやすい ### 4. 性格は仮組み - 性格・話し方の「方向性」だけ、モチーフ元に寄せて仮の設定にする(設定シートには「仮組み」と明記する) - 決め台詞のような口癖フレーズは書かない。書くと、その言い回しに引っ張られて多用されるため - 年齢や立場が前提のエピソードは、成人としての性格の傾向に読み替える ### 5. 衣装を決める - モチーフ元の服装の骨格は、大人の職業の装いに置き換えて残す(所属を表す要素は入れない) - 別衣装(イベント衣装・水着・私服など)が生まれたら、プロンプトのタグ一式ごと別途登録する - 仕様を変更したら(例:脚部の素材を変える)、生成実績が旧仕様のままでも設定側を直して、旧版である旨を注記する ### 6. 大人向けの職業・関係性を作る - 目的:ロールプレイで、大人同士の距離が自然に縮まる「名目」をキャラごとに用意すること - 作り方:モチーフ元の要素と、ステップ5までの既存の職業・性格を反映させる。全員を同じ職種に寄せない - カテゴリの例(キャラの性格に合わせて選ぶ/組み合わせる): - 指導系:大人のマナーや身体のことを教える個人指導員(教える側だが初々しいキャラ向き) - ケア系:身体ケアのヘルパー、訪問看護など医療寄りの担当(真面目なキャラほどギャップが出る) - 母性ケア系:抱擁・膝枕・添い寝などの癒しを提供するサロン(甘やかし上手なキャラ向き) - 家事・専属系:住み込みのハウスキーパー、専属メイド(お世話好き・完璧主義・必要とされたいキャラ向き) - 接客・風俗系:バーの店員、高級サロンのセラピスト(明るいキャラ、プライドの高いキャラ向き) - 契約関係系:月額契約のパートナー、パトロンと愛人(計算高いキャラ、裕福なキャラ向き) - 秘書・護衛系:専属秘書、24時間の護衛担当(常にそばにいる名目が作れる。記憶力や任務への忠実さが活きる) - 関係性先行系:婚約者候補として同居、ゲーム仲間から発展した関係など、職業でなく関係性で作る形もある - 候補をユーザーに提示し、承認を得てから、設定シートと管理ボードの両方に記載する ### 7. 学習テスト画像を作る(2枚+α) - 目的:使用モデルがそのキャラをどれだけ再現できるか、服装指定の有無でどう変わるかを確認すること - 作るもの: - A:名前だけをプロンプトに入れたもの(服装指定なし) - B:名前+モチーフ元の服装も入れたプロンプトのもの(服装指定あり) - キャラクター用のLoRAがある場合:名前プロンプト版とLoRA版の両方を作って比べる(どちらが良いかはキャラによって異なるので、決め打ちしない) - 生成の前に、枚数に応じた時間の見積もりと、終わる時刻の目安をユーザーに伝える - **生成した画像は、Muse側で読み込まない(開いて解析しない)ままユーザーに送る。** この方法では大量の画像を作るため、1枚ずつ読み込むとトークンを大きく消費してしまうため。画像がどう出たかはプロンプトと生成条件から把握し、似ているか・出来が良いかの判定はユーザーに委ねる - プロンプトの決まり: - なるべくシンプルにする。変更するのは、指定された項目だけ - ネガティブプロンプトは画質系(低画質など)だけにし、キャラの特徴を消す目的のタグは入れない - 体格を強調するタグは、必要なときだけ入れる(モデル側で大人っぽく出やすい場合、足すと盛り過ぎる) - プロンプトの全文を見せてほしいと言われたら、そのまま見せる - 新しい指示が以前のタグと矛盾したら、勝手に解決せず、矛盾を指摘して確認する ### 8. 判定と基準画像の確定 - A/B(とLoRA版)をユーザーに見せ、どれが良いか判定してもらう。判定と理由は設定シートに記録する(例:「服装指定がある方が良い」)。Museは画像を読み込んでいないので、出来を「見た」かのように断言しない。説明が必要な場合は、プロンプトからの想定であることを前提に話す - 採用した画像を、そのキャラの基準画像にする - シードとプロンプトは文章でも残す(画像を変換するとメタデータが引き継がれないため) - 保存は軽い画像形式(例:非可逆WebP・品質90)に変換してから - ユーザーに送った画像は、実ファイルへの参照で表示されることがある。消すと履歴の画像も見えなくなるので、容量対策で消す場合は先にその旨を伝えて判断を仰ぐ ### 9. 登録と反映(ここまでで完了) - キャラごとの設定シートを作成する(下記のテンプレートを使う) - 一覧リストを更新する(登録人数の合計も直す) - 管理ボードにカードを登録する。カードの項目:名前/呼び名/グループ/身長/スリーサイズ/カップ/髪/目/性格/衣装/メモ(メモ欄にステップ6の職業・関係性も書く)。グループは後から新しいものを作れるようにしておく - 呼び名の一覧にも加える - ユーザーに「登録完了」と報告する。報告には、どこに何を書いたかと、検証した内容(例:全員分そろっているか数えた)を含める --- ## 設定シート テンプレート(コピーして使う) ``` # (キャラ名) 外見設定 登録日:(日付) 位置づけ:24歳の成人済みオリジナルキャラクター。外見の土台は(作品名)の(モチーフ元)。本人ではなく、年齢・名前・所属はこちらで新しく設定した別キャラクターとして扱う。 ## 名前について - 名前:(キャラ名)(由来:〜から) - 呼び名:(モチーフ元の名前。ユーザーがこの呼び名で言ったらこのキャラのこと) ## 基準画像 - (ファイル名/未生成ならその旨と、生成時の条件) ## 外見要素 - 年齢:24歳 - 髪: - 目: - 装身具・目印:(差し替えた小物を書く) - 身長:(公式準用 or 独自設定) - スリーサイズ:(公式準用 or 独自設定)/カップ:(算出方法も添える) ## 衣装(登録衣装) - (大人の職業の装いに置き換えた内容と、プロンプトのタグ一式) ## 別衣装(あれば) - (衣装名:タグ一式。仕様変更があれば注記) ## 持ち込まない要素 - (外した同一視要素の一覧) ## 職業・関係性設定(大人向けの導線) 登録日:(日付) - 職業/関係性: - 導線:(どんな名目で距離が縮まるか) ## 性格面設定(仮組み) - (方向性だけ。口癖フレーズは書かない) ## 学習テスト評価 - (A/B/LoRA版の比較判定と、その理由) ## 生成メモ - 使用モデル/LoRA/サイズ/ステップ数など、再現に必要な条件 - シードとプロンプト(採用分) ## 出典 - (調査した公式情報の出典) ``` --- ## 進め方の作法(この方法で大事にしてきたこと) - 候補を先に示し、ユーザーが選んでから確定・登録する。名前・設定・大きな変更を独断で決めない - 変更は「指定された項目だけ」。頼まれていない要素を足さない - 画像生成の前には、時間の見積もりと終了時刻の目安を出す - 判定はユーザーの役目。Museは候補と材料をそろえ、判定結果を記録する側に回る - 生成画像は読み込まない。Museの担当は、プロンプト・シード・生成条件の管理と、ユーザーの判定の記録。画像そのものの解析や、出来についての断言はしない(トークン節約のための分担) - 一度登録したことはシートに残し、次回から調べ直さない。新しい情報が古い記録と食い違ったら、古い方を直してから進める - 画像の中に日本語の長文テキストを直接生成させない(AI生成では文字が崩れる)。文字入りの1枚絵が要る場合は、イラストだけ生成し、文字はフォントで後から重ねるか、文字部分を描画で作る ## よくあるつまずき - 名前プロンプトだけで十分出るキャラと、LoRAの方が良いキャラがいる → 両方作って比べる(ステップ7) - 体格タグを足すと盛り過ぎる → 既定では足さない(ステップ7) - 服装指定なし版の方が良いキャラもいる → 判定をシートに残し、次回はその寄せ方を基準にする(ステップ8) - 設定を口頭だけで済ませると、次に作るとき全て調べ直しになる → 必ずステップ9まで終える - 生成画像を1枚ずつ読み込んで確認すると、そのたびにトークンを消費して膨らんでいく → 読み込まずにそのまま送り、判定はユーザーに委ねる(ステップ7) --- このキットは Muse で作成しました。 Museを始める方は、紹介コードを入力してください。 紹介コード: GJGRKQ (モバイル版は加入後48時間以内に、アプリの「設定 > Redeem token」から入力できます。特典の内容はアプリの表示をご確認ください)