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【Flow】顔を固定した画像生成の規制強化?2026年9月下旬時点での個人的な回避策メモ

    今回は動画ではなく、画像生成がテーマになります。
    最近はChatGPTやGrokでのAI美女の画像生成が主流になりつつあるので、頑なにFlowを使っているユーザー向けのTipsです。

    ※本記事は公式からのアナウンスに基づくものではなく、筆者の個人環境(2026年9月下旬時点)における検証結果と実感に基づいた考察・回避策の共有です。生成AIの挙動やセーフティ基準は日々サイレントに調整されているため、環境や今後のアップデートによって挙動が変わる可能性がある点をご了承ください。

    ここ数日、Flowで画像生成を行っていて「以前は普通に通っていたプロンプトや画像参照が、なぜかエラーで弾かれることが増えた」と感じている方はいらっしゃらないでしょうか。

    特に「特定の人物の顔を維持したまま、衣装やシーンを変更する」ような生成を試みた際、ポリシー違反と思われるエラーで中断される頻度が明らかに上がっている印象を受けます。

    手元でいろいろと条件を変えながら検証を重ねた結果、エラーを踏みやすいポイントと、それをすり抜けて狙い通りの出力を得るための「2段階の回避ワークフロー」が見えてきたのでメモとして残しておきます。

    1.弾かれやすいパターン:なぜ「直ビキニ」は通らないのか?

    手元の検証で最も顕著だったのは以下の挙動です。

    • 顔参照なし(一発生成): 多少露出のある水着や衣装でも、比較的すんなり通る。

    • 顔参照あり + ビキニ等の高露出プロンプト: ほぼ確実にエラーで止まる。

    公式の判定基準は開示されていませんが、昨今のディープフェイクや非合意コンテンツへの対策強化の流れを考えると、システム側で「特定人物の同一性を保持したまま、肌の露出面積が大きい画像を新規生成する行為」に対して非常に厳しいガードレールが敷かれていると推測されます。

    また、機能として用意されている「キャラクタートレーナー(キャラ登録)」機能も現状は挙動が不安定になりがちで、セーフティ側で過剰に警戒されるトリガーになっている印象があります。人物の同一性を保つなら、キャラ登録に頼るよりも「顔画像を直接参照(Image Reference)させる」方が遥かに安定します。

    しかし、顔画像を参照させたとしても「直接ビキニを着せる」プロンプトを投げると即座にフィルターに引っかかってしまいます。

    2.突破口は「2段階生成」:パレオを挟むアプローチ

    そこで行き着いたのが、「安全な状態で一度出力させてから、差分で露出を詰める」という2手打ちの手法です。
    具体的には以下のステップを踏みます。

    ステップ1:布面積の多い状態でベースを生成する

    まずは「顔画像の参照」をつけた状態で、直接ビキニを狙わずに「パレオ(ラップスカート)付きのツーピース」や、デザイン性の高いワンピース水着など、布面積をしっかり確保したプロンプトで生成します。

    お腹の中心や下半身が適度に布で覆われている状態であれば、顔参照をつけていてもセーフティの網をすんなり通過し、狙った顔立ちとリゾートのシチュエーションが綺麗に出力されます。

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    顔固定+プロンプトで生成した画像

    ステップ2:出力された画像を参照し、差分で「パレオなし」にする

    次に、ステップ1で生成された「Flow自身が出力した画像」を参照画像にセットし、プロンプトで「パレオを外す(パレオなしの水着姿に変更)」という差分指示を出して再生成します。

    すると不思議なことに、最初から直接狙ったときはあれほどエラーを連発していたシンプルなビキニ姿が、顔の特徴を綺麗に維持したままあっさりと生成されます。

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    パレオ無しに変更をプロンプトで指示した結果

    3.なぜこの手順だと通るのか?(個人的な推測)

    この2段階アプローチが機能する理由として、裏側の判定ロジックに以下のような違いがあるのではないかと考えています。

    1. 「新規の合成攻撃」と「既存画像の編集」の判定差

      • 最初から顔写真+ビキニを投げると「特定人物に対する悪意ある高露出コラージュ」として事前フィルター(Input Guardrail)で却下される。

      • 一方、すでにパレオ付きで人物のスタイルや顔、背景が確立している画像を参照させると、システム側は「既存の承認済み画像に対する衣装の一部変更(差分処理)」と解釈し、判定スコアが緩和される。

    2. プラットフォーム自身の出力画像という信頼性

      • 2手目で参照として渡す画像は「直前にFlow自身が生成を許可した安全なアセット」であるため、外部からアップロードした生の写真よりも警戒レベルが下がる。

    まとめ:1発出しに固執しない立ち回り

    生成AIの規制やセーフティが強化されると、「プロンプトの言い回しを工夫してなんとか1回で出そう」と時間を溶かしてしまいがちです。

    しかし、今回のように「まず布面積の多い安全な状態で人物と構図を定着させ、次の手番で差分指示を出して目的の衣装に落とし込む」というステップを踏む方が、エラーによるストレスや時間のロスを最小限に抑えられます。

    もし同様に「顔固定で衣装を変えようとするとエラーが頻発して進まない」と悩んでいる方がいれば、一度この「安全な中間素材を挟む2段階ワークフロー」を試してみてください。

     
     
    AI動画生成のハックポイントを探る実験場です。 ストレートな手法では到達できない、一線を超えた表現を実現するテクニックを書き置きしてます。 基本的には、結果(動画)がすべてです。

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