今日は「ジャンル別ギャラリー」の回。ひとつのテーマを複数のAIツールで作り分け、それぞれに再現可能なプロンプトを添える。今回選んだジャンルは、2026年も根強い人気を保つ「ミニチュア・ジオラマ(tilt-shift)」。実在の風景を模型サイズに見せる視覚トリックを、画像生成5モデルと動画生成1モデルでどう組み立てるかを解説する。
ミニチュア効果の基本原理
tilt-shiftは本来、レンズの傾き(スイング/ティルト)を使って画面の一部だけにピントを合わせるレンズ技法だ。解説記事によれば、画面中央に鋭いピント帯を置き、上下だけをぼかすと、脳はそれを「近距離のマクロ撮影=小さな模型」と錯覚する。AI生成でこの効果を狙うときは、単に”miniature”と書くだけでは弱く、①スケール比の明示(1/87や1/48などの模型スケール)、②ピントの帯とぼかしの位置を文章で明示、③トイのような彩度の高い色調、の3点を揃えると再現性が上がる。
作例1:雨上がりの旧市街ジオラマ(Midjourney)
①狙い:ヨーロッパの石畳路地を、路面電車ごと模型サイズに見せる。Midjourney の --style raw でトイ感を保ちながら質感の粗さを残す。
Tilt-shift miniature diorama of a European old town street after rain, narrow cobblestone alley lined with tiny pastel-colored buildings, a small vintage tram frozen mid-motion on rails, miniature figures holding umbrellas scattered along the sidewalk, glossy wet cobblestones reflecting soft daylight, sharp focus band across the center third of the frame with heavy gaussian blur toward the top and bottom edges, 1/87 scale model aesthetic, saturated toy-like colors, macro photography look --ar 3:2 --style raw --v 8.1③解説:sharp focus band across the center third … heavy gaussian blur toward the top and bottom edgesが、tilt-shiftの核となるピント帯の指定。1/87 scale model aestheticは鉄道模型で一般的なHOスケールを示す語で、「これは模型だ」という前提をAIに与える役割を果たす。--style rawはMidjourney既定の装飾的な盛りを抑え、被写体の指示を素直に反映させるパラメータで、公式パラメータ一覧に解説がある。V8.1は2026年6月に既定モデルへ昇格した最新版。
作例2:曇天の港町ジオラマ(Nano Banana Pro)
①狙い:実在のマクロレンズ数値を指定し、写真としての説得力を高めた港町ミニチュア。Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image)はカメラ設定の記述に強く反応する。
Tilt-shift diorama photo of a small harbor town on an overcast day, tiny wooden fishing boats docked along a miniature pier, toy-scale lighthouse and fish market stalls, 1/24 scale diorama aesthetic, shot on a 100mm macro lens at f/2.8, narrow sharp focus band across the middle third of the frame, strong blur on the foreground pier and background hills, soft overcast diffused lighting with no harsh shadows, muted pastel color grading, ultra-detailed miniature textures on rooftops and boat hulls, photorealistic macro photography, 4:3③解説:100mm macro lens at f/2.8は実際のマクロ撮影で使われる代表的な数値で、Google DeepMindの公式プロンプトガイドもレンズ・絞り値など実カメラの語彙を具体的に書くことを推奨している。soft overcast diffused lighting with no harsh shadowsは天候を明示して影の出方まで制御し、模型特有の「作り物っぽい強すぎる影」を防ぐ一文。
作例3:深夜の高速道路ジャンクションジオラマ(FLUX.2)
①狙い:光跡のある夜景ジャンクションを、構造化ラベルで要素分解して指定する。FLUX.2 はJSON形式の構造化プロンプトを解釈できる。
{
"subject": "elaborate 1:64 scale miniature diorama of a multi-level highway interchange at night, dozens of tiny cars with lit headlights and taillights frozen mid-motion",
"style": "tilt-shift miniature photography, toy-like saturated colors, glossy plastic sheen on vehicle miniatures",
"lighting": "long-exposure light trails from taillights, sodium-vapor orange streetlights, deep blue night sky",
"context": "sharp focus band across the central lanes, soft blur on the overpasses above and below, macro lens perspective, ultra-detailed scale model textures",
"aspect_ratio": "21:9"
}③解説:Black Forest Labs公式のFLUX.2プロンプトガイドは「Subject→Action→Style→Context」の順で、先に書いた要素ほど強く反映されると説明している。このJSONも同じ優先順位でキーを並べた。同ガイドはFLUX.2がネガティブプロンプトに対応しない点も明記しており、「ぼかしすぎない」ではなくsharp focus bandのように欲しい状態を肯定文で書く必要がある。
作例4:文字が読めるレトロ商店街ジオラマ(Ideogram)
①狙い:看板の文字を破綻なく読ませる。Ideogramは多言語のテキストレンダリング精度が強みで、ジオラマ内の看板表現に向く。
Tilt-shift miniature diorama of a retro Japanese shopping street at dusk, a small wooden signboard reading "だんご屋" in bold brush-style Japanese lettering above a tiny shopfront, another sign reading "CAFE" in vintage neon tube lettering, 1/50 scale model buildings with warm tungsten window lights, sharp focus band across the storefronts, soft blur on both street ends, toy-like saturated color grading, photorealistic macro photography, 3:2③解説:文字をダブルクォートで囲むのはIdeogramの基本作法で、公式プロンプティングガイドが推奨する書き方。日本語の看板文字と欧文ネオン文字を1枚に混在させても崩れにくいのは、他の画像生成モデルとの差別化点として押さえておきたい。
作例5:夏祭り屋台ジオラマ(Seedream)
①狙い:祭りの賑わいを、要素の優先順位を守った80語程度の英文でまとめる。Seedream向けの構成を意識する。
Miniature diorama of a Japanese summer festival street at night, 1/48 scale model food stalls with glowing paper lanterns, tiny figures in yukata walking past a candy-apple stand, warm string lights strung between stalls, sharp focus band across the stall counters, soft blur toward the foreground crowd and background trees, toy-like saturated colors, macro photography with shallow depth of field, ultra-detailed miniature textures on lanterns and stall awnings, 4:3③解説:BytePlus公式のSeedreamプロンプトガイドは、被写体・構図・照明・スタイル・技術情報の順で、重要な要素から30〜100語程度にまとめることを推奨している。この作例も「祭りの屋台(被写体)→提灯と浴衣(構図の主役)→ピント帯とぼかし(技術情報)」の順で並べ、この語数に収めた。
おまけ:ジオラマの街へカメラが近づく動画(Kling)
①狙い:静止画のミニチュア世界にカメラの動きを与え、模型感を保ったまま動画化する。Kling AIの公式Motion Control機能でpush(前進)とtilt(下方向の傾き)を組み合わせる。
Tilt-shift miniature diorama cityscape at dusk, camera slowly pushes in from a wide establishing shot toward a small train station platform, subtle downward tilt as the camera approaches, a tiny train arriving with soft steam, sharp focus band across the platform level maintained throughout the move, soft blur maintained on rooftops above and street level below, warm sodium streetlights, toy-like saturated colors, macro miniature photography look, 5 second shot, 16:9③解説:Kling AI公式のMotion Controlガイドはpan・tilt・zoom・roll・tracking・pedestalの6種の基本カメラワークを説明しており、この作例は「push(ズームイン相当の前進)」と「tilt」を同時に指定している。maintained throughout the moveと明記したのは、カメラが動く間もピント帯とぼかしの位置関係を保たせ、動きの途中でミニチュア感が崩れないようにするための一文だ。
ジャンル共通:パラメータ・記法の違い
| モデル | アスペクト比指定 | スタイル/画質パラメータ | 特徴的な書き方 |
|---|---|---|---|
| Midjourney | --ar 3:2 など |
--style raw、--stylize 0-1000、--v 8.1 |
模型スケール比(1/87など)を主題に明示 |
| Nano Banana Pro | API/UIのアスペクト比パラメータ | ネガティブ演算子なし | 焦点距離・絞り・天候など実カメラ語彙が効きやすい |
| FLUX.2 | API生成パラメータで指定 | ネガティブ演算子なし、肯定文で記述 | Subject/Style/Lighting/Contextのラベル分けJSON |
| Ideogram | UI/APIのアスペクト比選択 | Magic Prompt補完オプション | 看板文字はダブルクォートで囲んで指定 |
| Seedream | APIのアスペクト比パラメータ | ネガティブ演算子なし | 重要な要素から30〜100語程度で順に記述 |
| Kling(動画) | 生成時のアスペクト比選択 | Motion Controlでpan/tilt/zoom/roll/tracking/pedestal | ピント帯維持など「動き中も変えない要素」を明記 |
主な情報源
- Midjourney公式 Parameter List
- Google DeepMind公式 Nano Banana Pro プロンプトガイド
- Black Forest Labs公式 FLUX.2 Prompting Guide
- Ideogram公式 Prompting Fundamentals
- BytePlus公式 Seedream prompt guide
- Kling AI公式 Motion Control User Guide
- AI Tilt-Shift Photography Prompts(技法解説)
サンプルプロンプトは本メディアのオリジナル例です。各モデル・サービスは提供元の規約に従ってご利用ください。生成物の権利・商用条件は各規約をご確認ください。情報は公開時点のもの。収集・要約はAI、公開判断は人。