本記事では、人種・民族・国籍などのプロンプトを使ってChatGPTで生成したAI美女を、実際の生成結果とともに紹介しています。
画像生成AIで「日本人女性」「韓国人女性」「中国人女性」みたいに指定したとき、実際どれくらい顔や雰囲気が変わるんだろう、というのがちょっと気になりました。
GPT Image 2.5のように画像生成AIの性能が上がってくると、言葉の細かいニュアンスもいろいろ拾って画像にしてくれるようになっています。そうなると、「日本人女性」「アメリカ人女性」みたいなシンプルな指定でも、それぞれをどう解釈して、どのくらい違いを出してくるのか、実際に検証してみたくなります。
今回は、日本人・韓国人・中国人といった国籍から、タミル人やヨルバ人のような民族、東アジア系や北欧系のような地域・系統、先住民族や複合的な背景を表すものまで、人物の背景を指定するときに使えそうな名前をいろいろ集めました。
その名前の部分だけを変えながら、できるだけシンプルな共通プロンプトでGPT Image 2.5（ChatGPT）からAI美女を生成して、顔立ちや服装、背景、全体の雰囲気がどんなふうに変化するのかを試しています。
今回見ているのは、こういった名前を入れたときに、現在のChatGPTがそれをどう解釈して、実際にどんな画像を出してくるのかというところです。
なので、掲載している画像も「実際の○○人の顔はこう」というものではなく、今回のプロンプトを使ったときにGPT Image 2.5が出力した結果になります。
全部で390パターン試しているので、GPT Image 2.5（ChatGPT）が人種・民族・国籍などの指定をどんなふうに受け取っているのかを見たり、AI美女を生成するときのプロンプトを探したりする参考として使ってもらえたらと思います。
検証方法について
以下のようなシンプルな実写用のプロンプトをベースにして試しています。
AIモデル：GPT Image 2.5（ChatGPTから生成）
iPhone selfie photo
20歳の{日本人}美女
{日本人}っぽい服
胸から上のポートレート構図
モチーフとなる場所
アスペクト比は2:3「日本人」の部分をそれぞれの人種・民族・国籍などの名称に置き換えて生成しています。そのまま差し替えると「○○美女」のつながりが不自然になる場合は、意味が変わらない範囲で自然な表現に調整しています。
上記に加えて、仕草や顔の向きが多少ばらつくように、機械的にポーズ指定も加えています。
服装については「○○っぽい服」、背景については「モチーフとなる場所」というあえて曖昧な指定にしています。これは、その人種・民族・国籍などの名称をChatGPTがどれくらい知っているのか、どんな服装や場所、雰囲気として解釈するのかも、ちょっとした判断材料になるかなと思って入れています。
生成結果には、AIの学習データに含まれるステレオタイプや、単純化されたイメージが反映される場合があります。
今回は生成された顔立ちの違いを見るのがメインですが、服装や背景も含めて、チャッピーがそれぞれの名称をどう解釈して画像にしているのかも一緒に見てもらえればと思います。
AI IMAGE PROMPT CATALOG
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掲載画像は、各プロンプトを指定して生成したAI画像です。実在する人物や集団の特徴を示すものではありません。
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