シード

拡散モデルは、ランダムな砂嵐から絵を組み立てますが、コンピューターは何もないところから本当のランダムな数を作れません。ある数から始まる生成器を使います。その数がシードです。81726354を二回入れれば、生成器は同じ砂嵐を二回作ります。残りの過程は決まった計算の連続なので、最終的な画像も同じになり、くじ引きだったものが、繰り返し、共有し、比較できるものに変わります。

これは三つの点で役立ちます。第一に、気に入った構図を残して、言葉だけを変えられます。夜明けの灯台の構図がちょうど良いなら、同じシードで空の色を変えてみれば、配置はおおむね保たれます。第二に、公正なテストができます。ガイダンスの強さやステップ数など、設定を一度に一つだけ変えれば、違いは運ではなくその設定から生まれます。第三に、良い結果のシードを記録しておけば、同僚や未来の自分がそれを再現できます。

限界も知っておきましょう。シードが絵を再現するのは、ほかのすべてが同じときだけです。同じモデルとバージョン、同じプロンプト、サイズ、ステップ数、サンプラーが必要です。単語を一つ変えただけでも、小さなプロンプトの変化がノイズを違う形で導くため、絵が大きく変わることがあります。サーバーによってはハードウェアや並列計算の都合でわずかな差が出るので、異なるサービスの間でも完全に同じ画像になる可能性は高いものの、保証はされません。そしてシードは品質のスコアではありません。7番が8番より良いわけではなく、別の出発点にすぎません。実際の流れを考えると価値がわかります。パン屋のポスターを用意するとしましょう。まず8枚の下書きを生成し、パンの皮の焼き色と光の具合が気に入った一枚を選んで、そのシードを書き留めます。次に、シードを固定したまま、背景だけを素朴な木のテーブルから大理石のカウンターへと変えていきます。出発点のノイズが共通なので、パンそのものの形と位置は似たまま保たれ、比較は公正になり、依頼主は整った選択肢の中から選べます。記録したシードがなければ、新しい試みのたびにさいころを振り直すことになり、有望な構図が永遠に失われるかもしれません。シードを共有することは、協力者への心づかいでもあります。デザイナー、編集者、依頼主が、スクリーンショットをやり取りしてどの言葉がどの見た目を生んだかを推測する代わりに、番号で同じ下書きについて話し合えるからです。

NeverNo の画像生成 API は、返す画像ごとにシードを画像の隣に付けて返すので、気に入った結果がどの出発点から生まれたかを控えておけます。スタジオの初期設定のモデル Z-Image Turbo は、1メガピクセルの標準的な画像を約3秒で作ります（当社の画像提供元 Runware での測定）。そのため、プロンプトのバリエーションをいくつも試して比べるのも手軽です。

スタジオのチャットに絵の変更を頼むと、その依頼は、その絵自身のプロンプトを書き換え、残りの言葉は保つので、同じシードで、あなたの変更を加えたほぼ同じ絵を描けます。スタジオに、手で入力するシードの欄はありません。生成した画像は暗号化されてブラウザに保存され、NeverNo の絶対的な制限は、シードにかかわらず、すべてのリクエストで確認されます。