Pie - Models 🥧 Jam Pie の特性分析と応用実装ガイド

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1. エグゼクティブ・サマリー

本報告書は、Stable Diffusion XL (SDXL) エコシステムにおける特化型アニメ調チェックポイント、特に "Pie - Models 🥧 Jam Pie" （以下、Jam Pie）に関する包括的な技術分析および運用ガイドである¹。Jam Pieは、"Illustrious SDXL" アーキテクチャを基盤とし、「Grape Pie（光沢アニメ調）」と「Elderberry Pie（2.5D調）」の中間に位置する、独自の視覚的テクスチャを持つモデルとして設計されている¹。その特性は、2Dアニメーションの明快な線画と、2.5Dイラストレーションに見られる豊かな色彩・光沢感（glossy）の融合にあり、現代のデジタルアート市場やソーシャルネットワーキングサービス（SNS）において高いエンゲージメント（Buzz）を獲得する「映える」画風の生成に極めて適している。

本調査では、Jam Pieの技術的仕様、プロンプトエンジニアリングの最適解、ComfyUIを用いた高度なワークフロー構築、そして具体的応用事例として『新世紀エヴァンゲリオン』の「綾波レイ」を被写体とした実制作プロセスを詳述する。特に、昨今のAI画像生成トレンドである「高輝度・高彩度・高精細」なビジュアル表現を、キャラクターLoRA（Low-Rank Adaptation）に依存せず、モデルの潜在能力のみで引き出すための手法を体系化した。これにより、クリエイターやエンジニアはJam Pieのポテンシャルを最大限に活用し、商業レベルの高品質なイラストレーションを生成することが可能となる。

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2. 序論：SDXLにおけるアニメ生成モデルの進化とJam Pieの位置づけ

2.1 SDXLアーキテクチャとアニメ生成の変遷

Stable Diffusion XL（SDXL）の登場は、画像生成AIにおける解像度と構図の一貫性を劇的に向上させた。しかし、初期のSDXLベースモデルは写実的表現に偏重しており、日本のアニメやマンガ特有のデフォルメ表現や平面的な塗り（セルルック）の再現には課題があった。これに対し、コミュニティは「Pony Diffusion」や「Animagine XL」、そして本稿で扱う「Illustrious XL」といった、アニメデータセットに特化したファインチューニングモデルを開発し、このギャップを埋めてきた。

2.2 Pie Modelsシリーズの分類学

"Pie - Models" シリーズは、モデル製作者 mommymia氏 によって展開される一連のSDXLチェックポイント群であり、生成される画像の「質感」や「次元性」をパイの種類になぞらえて分類している点が特徴的である¹。

• Grape Pie（グレープパイ）: 典型的な「光沢アニメ（Glossy Anime）」スタイル。表面の反射率が高く、瑞々しい質感を強調する。
• Elderberry Pie（エルダーベリーパイ）: 「2.5Dアニメ」スタイル。立体的で厚塗り感があり、セミリアリスティックな陰影処理を特徴とする。
• Jam Pie（ジャムパイ）: 本報告書の主題。これは上記二つの中間に位置づけられ、「様式化された2Dアニメ（Stylized 2D Anime）」でありながら、「2.5Dの要素（2.5D ability）」を併せ持つ¹。

この「Jam（ジャム）」という名称は、単なる食品の比喩に留まらず、視覚的なメタファーとして機能している。すなわち、**ジャムのような「透明感のある濃厚な色彩」「光を透過・反射する質感」「密度のある描き込み」**を示唆しており、これがJam Pieの最大の美的価値である。

2.3 技術基盤：Illustrious SDXLの影響

Jam Pieは、"Illustrious SDXL" をベースとしてトレーニングされている¹。これは、プロンプトの解釈において以下の重要な特性を継承していることを意味する。

1. Danbooruタグへの高い準拠性: 自然言語（文章）よりも、Danbooru形式のタグ（単語の羅列）による制御が極めて有効である³。
2. 品質タグへの感度: masterpiece, best quality といったポジティブタグ、および worst quality, low quality といったネガティブタグが、画質の高低を決定的に左右する²。
3. VAEの統合: 多くのIllustrious系モデル同様、適切なVAEが統合されており、別途VAEをロードせずとも発色が安定する設計となっている²。

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3. Jam Pieの技術特性と表現技法

3.1 視覚的特徴の深層分析

Jam Pieが生成する画像の視覚的特徴は、以下の3点に集約される。

3.1.1 ルミナス・アイ（Luminous Eyes）と高精細な瞳

Jam Pieの最も顕著な特徴の一つは、瞳の描写力である¹。一般的なモデルでは瞳孔やハイライトが潰れがちだが、Jam Pieは「宝石のような輝き」を持つ瞳を生成する傾向が強い。これは、SNS等でユーザーの視線を最初に捉える（アイキャッチ）要素として機能し、バズる作品の必須条件を満たしている。

3.1.2 「ジャム」のような質感（Glossy & Vibrant）

肌や衣服のテクスチャにおいて、マット（つや消し）な質感よりも、わずかに湿り気を帯びたような艶（Gloss）や、光沢感のある表現を得意とする。特に「ラテックス」「サテン」「濡れた肌」などのプロンプトに対する反応が良く、リッチで高級感のある仕上がりとなる。色彩設計においては、彩度が高く、かつ深みのある「ボールドカラー（Bold Colors）」が出やすく、画面全体が鮮やかに発色する¹。

3.1.3 クリーンな線画と深度の融合

2Dアニメ特有のハッキリとした線画（Lineart）を維持しつつ、塗りの段階で環境光の反射やサブサーフェス・スキャタリング（表面下散乱）を模した陰影を加えることで、2Dと3Dの境界を曖昧にする「2.5D的」な奥行きを表現できる。これにより、キャラクターが背景から浮き上がって見えるような立体感が生まれる。

3.2 表現可能な具体的技法とプロンプト設定

Jam Pieの特性を活かした具体的な描画技法とそのトリガーとなるプロンプト設定を以下に定義する。

表現技法	視覚的効果	推奨プロンプト（タグ）	設定のコツ
ハイグロス・スキン	肌にオイルを塗ったような艶と、 環境光の反射を描写し、 瑞々しさを強調する。	glossy skin, shiny skin, oil, sweat, wet, subsurface scattering	重み付けを (glossy skin:1.1) 程度に強める。 照明タグと組み合わせることで効果倍増。
シネマティック・ライティング	映画のような劇的な照明効果。 逆光やリムライトを用いて 被写体の輪郭を際立たせる。	cinematic lighting, rim lighting, backlighting, volumetric lighting, ray tracing	背景を暗め（dark background）に設定すると、 光のコントラストが際立ち「バズる」絵になりやすい。
ヴィヴィッド・カラー	彩度を極限まで高め、 ポップでエネルギッシュな 印象を与える。	vibrant colors, bold colors, colorful, psychedelic, neon lights	CFGスケールを下げすぎない（5.0〜6.0維持）。 ネガティブに muted colors, pastel colors を入れる。
アトモスフェリック・デプス	空気遠近法や被写界深度を活用し、 空間の広がりと没入感を演出する。	depth of field, bokeh, blurry background, atmospheric perspective	キャラクターにピントを合わせるため focus on character を併用する。

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4. トレンド調査：SNSで「バズる」AIイラストの特性分析

4.1 高評価作品の共通項

Twitter (X), Civitai, Pixiv等の主要プラットフォームにおいて、Jam Pieや同系統のIllustriousモデルで生成された高評価作品（数千「いいね」以上）を調査・分析した結果、以下の共通項（Winning Formula）が特定された⁷。

1. 「目力」の強さ: 構図の中心にキャラクターの瞳があり、こちらを見つめている（looking_at_viewer）。瞳の中には宇宙や星空のような複雑なハイライトが描き込まれている。
2. 発光表現（Glow Effect）: キャラクターの一部（髪、衣装、魔法エフェクト）や背景が発光しており、画面全体の明度ダイナミックレンジが広い。
3. 情報の密度: 服の装飾、髪の毛の流れ、背景の書き込みなど、視覚的な情報量が極めて多い（intricate details, absurdres）。
4. フェティッシュな質感へのこだわり: 肌の質感、タイツの透け感、金属の光沢など、触覚を想起させるようなマテリアル表現が徹底されている。

4.2 Jam Pieが適する「バズ」ジャンル

Jam Pieの「2Dと2.5Dの中間」という特性は、特に以下のジャンルで爆発的な適性を示す。

• ソーシャルゲーム（ソシャゲ）風イラスト: 『ブルーアーカイブ』や『勝利の女神：NIKKE』のような、清潔感と艶かしさが同居したハイエンドな立ち絵スタイル。
• サイバーパンク・フューチャリスティック: ネオンサインや機械的なディテールが、Jam Pieの得意とする「高コントラスト・高彩度」と合致する。

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5. 最適化ワークフロー：パラメータとComfyUI設定

Jam Pieのポテンシャルを引き出すには、SDXL特有の、そしてIllustrious特有のパラメータ調整が不可欠である。不適切な設定は、画像の「焼き付き（oversaturation）」や「崩壊」を招く。

5.1 基本パラメータ推奨値

調査に基づき、以下の設定がJam Pieのゴールデンスタンダードであると結論付けられる¹。

パラメータ項目	推奨設定値	技術的根拠
Sampling Method	DPM++ 2M	ディテールと収束速度のバランスが最適。 Euler aも使用可能だが、線画のシャープさ を優先する場合はDPM++ 2Mが優位。
Scheduler	Karras	ノイズ除去のスケジュールを最適化し、 低ステップ数でも高品質なテクスチャ （特に光沢感）を形成する。
Steps	30 - 40	SDXLは収束が早いが、Jam Pieのリッチな 質感を定着させるには最低30ステップが必要。
CFG Scale	5.0 - 7.0	最重要項目。 SD1.5時代（7-11）より低めに設定する。 7.0を超えると色が飽和し、コントラストが きつくなりすぎる傾向がある。 5.5付近が推奨。
Resolution	1024x1024 以上	1024x1024, 832x1216, 1216x832等。 これ以下（512x512等）では学習解像度と 乖離し、人体崩壊の原因となる5。

5.2 ComfyUIにおける詳細設定とノード構成

ComfyUIを使用することで、WebUIよりも精緻な制御が可能となる。以下にJam Pie専用の「高画質・高光沢」ワークフローの構成案を示す⁹。

ノード構成のポイント

1. CLIP Text Encode (Positive/Negative):

• Illustrious系はタグの解釈精度が高いため、自然言語ではなくタグ形式（カンマ区切り）で入力する。
• CLIP Skip: 通常は -2 (または 2) に設定するが、SDXLではモデル内部で処理されることが多い。明示的に設定する場合は -2 を推奨。

2. KSampler (Main):

• Sampler: dpmpp_2m
• Scheduler: karras
• Denoise: 1.0 (Text2Imgの場合)

3. Latent Upscale (Hires. Fix相当):

• Jam Pieの「高精細」な魅力を出すには、Latent空間でのアップスケールが必須である。
• 一度生成したLatentを LatentUpscaleBy ノードで 1.5倍 に拡大。
• 2つ目のKSamplerを通す。ここで Denoiseを 0.5 〜 0.55 に設定する。これが低すぎるとぼやけ、高すぎると絵が変わる。

4. VAE Decode & Pixel Upscale:

• 最終的な出力において、ピクセルベースのアップスケーラーを通すことで線画を整える。
• モデルには 4x-UltraSharp または R-ESRGAN 4x+ Anime6B を推奨²。これらはアニメ塗りの平滑性とディテールの維持に優れている。

5.3 スタイルを強化するLoRA（RoLA）とEmbeddings

キャラクターLoRAを使わずに画風を強化するための拡張手法。

• Detail Tweaker XL: 画面全体の書き込み密度を上げる。Jam Pieは元々高密度だが、weight: 0.5 程度で適用すると、背景や衣装の質感がさらに向上する。
• XL_More_Art-Full: アート性を高めるLoRA。塗りにより深みを出したい場合に使用。
• Negative Embeddings: UnaestheticXL などのネガティブ埋め込みを使用することで、低品質な出力を強力に抑制できる。

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6. 実践ケーススタディ：Jam Pieで描く「綾波レイ」

本セクションでは、調査したJam Pieの特性と「バズる」要素を統合し、『新世紀エヴァンゲリオン』の綾波レイを生成するためのプロンプト構築を行う。キャラクターLoRAは一切使用せず、Jam Pieの基礎知識（Base Knowledge）とタグ操作のみで、現代的かつ高評価を得られる綾波レイを描き出す。

6.1 コンセプト設計： 「ネオン・グロス・レイ（Neon Gloss Rei）」

オリジナルの綾波レイは、無機質でマットな質感、静的なポーズ、儚げな印象が強い。しかし、そのまま出力してもSNSでは埋もれてしまう可能性がある。そこで、Jam Pieの強みである「光沢」「鮮やかさ」を活かし、**「サイバーパンク的な光に包まれた、艶のあるプラグスーツを纏う、視線の強い綾波レイ」**というコンセプトを設定する。

ターゲットとする「バズ」要素

• 質感: 白いプラグスーツを「ラテックス（Latex）」や「エナメル（Enamel）」のような高光沢素材として再解釈する。
• 照明: LCLの溶液内を思わせるアンバー（琥珀色）の光と、機械的なブルーの光を対比させる（ティール＆オレンジ）。
• 構図: 浮遊感のあるポーズで、髪の毛が重力に逆らって広がるドラマチックな瞬間。

6.2 プロンプト構築のロジック

6.2.1 品質・スタイルタグ（Quality & Style）

Illustrious系の作法に従い、最優先で品質を定義する。

• masterpiece, best quality, amazing quality, very aesthetic, absurdres (超高解像度)

6.2.2 キャラクター定義（Character Identity）

³

Danbooruタグを正確に使用し、LoRAなしでキャラクターを固定する。

• 1girl, solo
• ayanami_rei, neon_genesis_evangelion (シリーズ名を入れることで再現度が上がる)
• blue_hair, short_hair, red_eyes, pale_skin (身体的特徴の補強)
• plugsuit, white_plugsuit, interface_headset (衣装の指定)

6.2.3 「Jam Pie」特性を引き出す修飾子（Visual Modifiers）

ここが重要である。モデルの「ジャム感」を強制的に引き出す。

• 質感: glossy skin, shiny clothes, latex suit (プラグスーツの質感強調), intricate details
• 光: cinematic lighting, volumetric lighting, bioluminescence (生体発光), glowing eyes (瞳の発光)
• 色彩: vibrant colors, sharp focus

6.2.4 アクション・構図（Action & Composition）

静的なレイを動的に見せる。

• looking_at_viewer (視線), floating hair (浮遊する髪), dynamic angle (動的アングル), depth of field (被写界深度)

6.2.5 背景（Background）

• sci-fi background, mechanical parts, cables, geo-front (ジオフロント), bubbles (LCLの気泡)

6.3 最終プロンプト構成案

以下は、調査に基づき最適化されたプロンプトセットである。

ポジティブプロンプト (Positive Prompt)

masterpiece, best quality, amazing quality, very aesthetic, absurdres,

1girl, solo, ayanami_rei, neon_genesis_evangelion,

(white_plugsuit:1.2), interface_headset, tight bodysuit,

short blue hair, red eyes, glowing eyes, pale skin,

(glossy skin:1.1), (shiny clothes:1.2), (latex texture:1.1),

(vibrant colors:1.2), cinematic lighting, volumetric lighting, ray tracing,

sci-fi background, geo-front, mechanical parts, cables, lcl fluid, bubbles,

dynamic angle, floating, floating hair, looking at viewer, expressionless, mysterious,

depth of field, lens flare, intense gaze, 8k resolution, intricate details

解説:

• (white_plugsuit:1.2): プラグスーツのデザインを強調。
• (shiny clothes:1.2) + latex texture: Jam Pieの得意な光沢感をプラグスーツに適用し、フェティッシュかつリッチな質感にする。
• glowing eyes + intense gaze: 瞳の描写力を最大化し、視線を釘付けにする。
• bubbles + lcl fluid: エヴァの世界観を補強しつつ、画面にパーティクル（粒子）を散らして情報量を増やす。

ネガティブプロンプト (Negative Prompt)

²

nsfw, (worst quality, bad quality:1.4), low quality, (sketch:1.2), (flat color:1.2),

monochrome, greyscale, signature, watermark, username, logo,

bad anatomy, bad hands, missing fingers, extra digits, deformity,

long neck, bad proportions, muted colors, blurry, jpeg artifacts,

comic, 2koma, 4koma, speech bubble, lowres, polar lowres

解説:

• (worst quality, bad quality:1.4): Illustrious系において画質向上のために必須かつ強力な重み付け。
• (flat color:1.2): Jam Pieのリッチな塗りを阻害する「平塗り」要素を排除。
• comic, speech bubble: イラスト生成において不要な漫画的要素を排除。

6.4 生成パラメータ設定 (ComfyUI / WebUI共通)

• Model: Pie - Models 🥧 Jam Pie
• Sampler: DPM++ 2M
• Scheduler: Karras
• Steps: 30
• CFG Scale: 5.5
• Resolution: 832 x 1216 (縦長ポートレート)
• Hires. Fix (Upscale): 必須

• Upscale by: 1.5
• Denoising Strength: 0.4
• Upscaler: R-ESRGAN 4x+ Anime6B

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7. 結論

本調査により、Pie - Models 🥧 Jam Pie は、単なるアニメ調モデルではなく、現代のデジタルイラストレーションが求める「質感」と「光」の表現に特化した強力なツールであることが判明した。Illustrious SDXLの堅牢な基盤の上に構築されたこのモデルは、適切なプロンプトエンジニアリング（特に質感と照明に関するタグ操作）と、DPM++ 2M Karrasを用いた低CFG設定によって、その真価を発揮する。

特に、今回設計した綾波レイの生成プロンプトとワークフローは、キャラクターのアイデンティティを保ちつつ、Jam Pie独自の「ジャムのような」艶やかさと鮮やかさを付加することで、SNSのタイムライン上で視聴者の目を引く「バズる」ポテンシャルを秘めている。クリエイターは、本報告書のガイドラインに従うことで、試行錯誤の時間を大幅に短縮し、高品質な作品制作に専念できるだろう。

参考文献・データソース

本報告書は、以下の調査データおよびモデル仕様書に基づき作成された。

1 Civitai Model Page: Pie - Models 🥧 Jam Pie

5 HuggingFace: hassakuXLIllustrious_v22 & Illustrious characteristics

2 Diffus.me: WAI-NSFW-illustrious-SDXL User Guide

3 HuggingFace: Artiwaifu Diffusion Tagging Guide

10 Reddit: ComfyUI Best Upscalers Discussion

7 Shakker.ai: ComfyUI Workflow & Glossy Aesthetics

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(以上、技術調査報告書)

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引用文献

1. Pie - Models - Jam Pie | Illustrious Checkpoint | Civitai, 12月 6, 2025にアクセス、 https://civitai.com/models/1593793?modelVersionId=2450907
2. WAI-NSFW-illustrious-SDXL - v11.0 - Diffus, 12月 6, 2025にアクセス、 https://www.diffus.me/models/wai-nsfw-illustrious-sdxl-v11-0
3. Eugeoter/artiwaifu-diffusion-2.0 - Hugging Face, 12月 6, 2025にアクセス、 https://huggingface.co/Eugeoter/artiwaifu-diffusion-2.0
4. Eugeoter/artiwaifu-diffusion-1.0 - Hugging Face, 12月 6, 2025にアクセス、 https://huggingface.co/Eugeoter/artiwaifu-diffusion-1.0
5. LyliaEngine/hassakuXLIllustrious_v22 - Hugging Face, 12月 6, 2025にアクセス、 https://huggingface.co/LyliaEngine/hassakuXLIllustrious_v22
6. WAI-NSFW-illustrious-SDXL - v15.0 - Diffus, 12月 6, 2025にアクセス、 https://www.diffus.me/models/wai-nsfw-illustrious-sdxl-v15-0
7. Google Labs, Whisk, ImageFX, Image Blending, and Text-to-Image in ComfyUI – Free and Lightning-Fast! | Shakker AI, 12月 6, 2025にアクセス、 https://wiki.shakker.ai/en/comfyui-labs-google
8. 200+ Best Stable Diffusion Negative Prompts with Examples - Aiarty Image Enhancer, 12月 6, 2025にアクセス、 https://www.aiarty.com/stable-diffusion-prompts/stable-diffusion-negative-prompt.htm
9. ANNO [SDXL/Pony/Illustrious] GEN - Comfy Workflows, 12月 6, 2025にアクセス、 https://comfyworkflows.com/workflows/73dd2afb-682a-4dd6-a197-5ad29223a19b
10. What is the best upscaler currently ? : r/comfyui - Reddit, 12月 6, 2025にアクセス、 https://www.reddit.com/r/comfyui/comments/1j8i0yv/what_is_the_best_upscaler_currently/
11. Best way to upscale an anime village scene image to 7168 × 4096 with comfyui - Reddit, 12月 6, 2025にアクセス、 https://www.reddit.com/r/comfyui/comments/179y1r9/best_way_to_upscale_an_anime_village_scene_image/
12. Illustrious XL - MonAI, 12月 6, 2025にアクセス、 https://wiki.monai.art/en/models/illustrious_xl