シード値

シード値は、画像生成の「出発点となる乱数」を決める番号です。拡散モデルは、ランダムなノイズから少しずつ画像を整えて作るため、最初のノイズが違えば、同じプロンプトでも別の画像が出ます。そのノイズを決めているのがシード値です。

しくみ

コンピュータの乱数は、実は完全なでたらめではありません。初期値（シード）を決めれば、そこから同じ順序で数列が作られます。画像生成ではこの性質を使い、シード値を指定すると同じノイズが得られます。「ガチャの当たり番号」ではなく、「福袋の番号」を覚えておくようなものです。同じ番号を選べば、同じ中身が出てきます。

具体例

• 気に入った構図の画像が出たとき、そのシード値を控えておき、プロンプトの一部（髪の色など）だけ変えて見比べる。構図を保ったまま細部を調整できます。
• 設定の違い（CFGスケールやステップ数）が結果にどう影響するかを、シードを固定して比べる。条件を1つだけ変える実験に欠かせません。
• チームで同じ条件を共有し、同じ画像を再現する。

使うときの注意・よくある誤解

• 同じシード値でも、完全に同じになるとは限りません。 モデルのバージョン、ソフトの設定、GPU の種類、画像サイズ、サンプラー（生成の進め方）が違うと、結果が変わります。再現性が必要な場合は、これらの設定も記録します。
• シードを固定しても、プロンプトを変えれば画像は変わります。ただし構図の傾向が似ることが多いのは、同じノイズから出発するためです。
• 画像サイズを変えると、同じシードでもノイズの配置が変わり、別の絵になります。
• シード値そのものに、良し悪しはありません。「いい数字」があるわけではなく、たまたま好ましい結果が出た番号を保存しているだけです。
• 「ランダム」を選ぶと、毎回違うシードが自動で割り当てられます。サービスによっては、シード値を指定できない、または公開されないものもあります。

関連する考え方

文章で細かく指示しにくい部分は、ControlNet や、CFGスケール、ネガティブプロンプトで補えます。画像だけでなく動画や音声の生成でも、シードを持つモデルは多くあります。LLM のtemperature が出力の「ばらつき」を調整するのとは別の話ですが、「再現性」の観点では似た役割を持ちます。

動画や音声での扱い

動画生成や音声生成でも、シード値に相当する設定を持つモデルがあります。ただし、動画は一貫性を保つ処理が加わるため、同じ番号でも画像ほど再現しないことが多いです。