Stable Diffusion WebUI Forgeで大量生成を行う場合、「ランダムに回す」だけでは効率が悪い。本記事では、Dynamic Prompts拡張を用いて {A|B|C} 構文やワイルドカード（__name__）を活用し、色・服・髪型・画風を体系的に組み合わせる方法を解説する。
さらに、Combinatorial generationによって候補を順番に消化する設定や、Forge内蔵の styles_integrated.csv の仕組みも整理。img2imgで“画風だけ”を試す実践例も含め、量産を偶然ではなく「設計」に変える具体的手順をまとめた。
この記事でやること
{A|B|C}で単語を差し替えて量産する- Combinatorial generation で順番に消化する
- ワイルドカード（txt）でプロンプトを辞書化する
- Built-in Styles（CSV）の正体を理解する
- img2img で“画風だけ”を試す
「量産」を偶然ではなく、設計として扱うための整理です。
動作環境
- Windows 11
- Python 3.10.6
- Forge: f2.0.1v1.10.1-1.10.1
- GPU: RTX 3060 12GB
- PyTorch 2.3.1+cu121
- VRAM: NORMAL_VRAM
- Model: FLUX.1
Dynamic Promptsの導入
インストール
Extensions → Install from URLhttps://github.com/adieyal/sd-dynamic-prompts.git
Install ボタンを押した後、
Apply and restart ボタンを押して反映。
リスタート後に、リストに反映されているか確認。
ブラケットで単語を差し替える
もっとも単純なプロンプト例。
Japanese woman, {red|blue|green|yellow} dress, downtown
- Dynamic Prompts enabled をON
- Batch countを増やす
これだけで、色が切り替わった画像が生成される。
ワイルドカードで「辞書化」する
単語をブラケットで並べるのは簡単だが、量が増えると管理が難しい。
そこでワイルドカードを使う。
置き場所
\stable-diffusion-webui-forge\extensions\sd-dynamic-prompts\wildcards
txtを作る
例：hairs.txt
ahoge
bangs
blunt bangs
ponytail
high ponytail
twintails
straight hair
wavy hair
curly hair
プロンプト側：
japanese girl, downtown, __hairs__
__ファイル名__ が差し替え候補になる。
ディレクトリ: D:\stable-diffusion-webui-forge\extensions\sd-dynamic-prompts\wildcards
Mode LastWriteTime Length Name
---- ------------- ------ ----
-a---- 2026/02/27 16:10 1256 01.txt
-a---- 2026/02/27 15:12 91 hairs.txt
-a---- 2026/02/27 15:36 1839 sai.txtharis.txt を ワイルドカードに゙使用した生成例
辞書として扱えるのが最大の利点。
反復して呼び出すグループプロントを整理しておくと、後がラク。
用途は無限大。ワイルドカードに゙使用した生成例
宝石なんかをグルーピングしておけば、こんなのも1発で出せる。
動物をグルーピングしておけば、動物図鑑用の大量画像も1発で生成できる。
Combinatorial generationで順番に出す
ランダム抽選だと、同じ候補が連続することがある。
Combinatorial generationは候補を順番に消化する。
設定：
- Dynamic Prompts enabled ✅
- Combinatorial generation ✅
- Max generations = 0
これで候補を一巡させることができる。
量産時の“無駄打ち”が減る。
Built-in Stylesの正体
ForgeのStylesは、UI上のラベルだが、実体はCSV。
場所：
.\stable-diffusion-webui-forge\styles_integrated.csv
中身は以下の構造：
- name
- prompt
- negative_prompt
つまり、テンプレの差し込み。
重要なのは、「名前」ではなく「中身」。
Styleは“Name”ではなく“Prompt”として扱う
UIでStyleを選ぶのは便利だが、再利用性は低い。
しかも、あの膨大なリストから毎回探すのも億劫。
量産を設計するなら：
- Styleのprompt部分をワイルドカード化する
- style.txtとして管理する
Prompt 例：
__style__
style.txtの中に画風テンプレを並べる。
anime artwork {prompt} . anime style, key visual, vibrant, studio anime, highly detailed
comic {prompt} . graphic illustration, comic art, graphic novel art, vibrant, highly detailed
play-doh style {prompt} . sculpture, clay art, centered composition, Claymation
concept art {prompt} . digital artwork, illustrative, painterly, matte painting, highly detailed
ethereal fantasy concept art of {prompt} . magnificent, celestial, ethereal, painterly, epic, majestic, magical, fantasy art, cover art, dreamy
line art drawing {prompt} . professional, sleek, modern, minimalist, graphic, line art, vector graphics
Fashion editorial style {prompt} . High fashion, trendy, stylish, editorial, magazine style, professional, highly detailed
Luxury product style {prompt} . Elegant, sophisticated, high-end, luxurious, professional, highly detailed
Pop Art style {prompt} . bright colors, bold outlines, popular culture themes, ironic or kitsch
cyberpunk cityscape {prompt} . neon lights, dark alleys, skyscrapers, futuristic, vibrant colors, high contrast, highly detailed
Minecraft style {prompt} . blocky, pixelated, vibrant colors, recognizable characters and objects, game assets
gothic style {prompt} . dark, mysterious, haunting, dramatic, ornate, detailedこうすると、画風も辞書として扱える。
img2imgで画風だけ変更を試す
イメージ（構図・被写体）が決まっている場合、
画風の方向性だけ迷うことがある。
その場合：
- img2img
- 元画像を固定
- Styleだけ差し替える
Prompt は、最低限、登録済みのテンプレート名をCallするだけでいい。
__style__denoiseは低め（0.3〜0.5程度）にすると、
“画風の試着”になる。
構図を変えずに、世界観だけ比較できる。
まとめ
最短で使うなら、この3点。
{A|B|C}で差分を作る__wildcard__で辞書化する- Combinatorialで無駄打ちを減らす
量産は偶然ではなく、設計にできる。
おわりに
Dynamic Promptsは、クリエイターのための機能であると同時に、業務効率化ツールでもある。
広告素材のバリエーション展開、教育コンテンツ制作、キャラクター商品開発など、一定の品質と統一感が求められる場面で強力な武器になる。
「毎回ゼロから考える」から
「設計した型を展開する」へ。
この発想の転換が、生産性を大きく押し上げる。
画像生成を遊びで終わらせないためにも、Dynamic Promptsはぜひ押さえておきたい機能だ。
参照
Stable Diffusion WebUI Forge 公式GitHub
Black Forest Labs（公式サイト：bfl.ai）
