Nano Banana Pro 人物差し替えプロンプト：初回の差し替えから高度なテクニックまで

Nano Banana Proは、単にある顔を別の顔に合成するのではなく、照明、肌の質感、視点をターゲットのシーンに合わせて調整します。違いはエッジのディテールに表れます。つまり、あごのラインのなじみ方、影の向きの一致、そして従来のツールでは誤りがちな肌色の移り変わりです。

曖昧なプロンプト（「この人物を入れ替える」）では、モデルは何を変えて何をそのままにするかを推測しなければなりません。具体的なプロンプトでは、各画像に明確な役割を割り当て、保持したい要素を固定します。

レベル1 — 最初の人物の入れ替え

すべての人物の入れ替えでは、2枚の画像とプロンプトを使用します。画像1は、最初にアップロードしたものです。これはあなたのidentity source（希望する顔）です。画像2はtarget scene（体と環境）です。

2つの前提条件:

Nano Banana Pro を使用してください。標準の Nano Banana や Nano Banana 2 ではありません。 Gemini アプリで「create images」を選択し、thinking バージョンを選んでください。テストでは、Pro は標準版よりも明らかに優れたアイデンティティ保持を実現し、顔は元画像により近く保たれ、交換中に目の形や鼻筋がずれることも少なくなっています。

アップロード順は重要です。 モデルはアップロードを順番に参照します — 最初のアップロードは、そのラベルを使うプロンプト内で「Image 1」になります。顔の元画像を先に、ターゲットのシーンを次にアップロードしてください。順序を逆にすると、入れ替わりも逆になります。

顔の元画像を画像1としてアップロードし、対象シーンを画像2としてアップロードしてから、次のプロンプトを使用してください:

基本スワッププロンプト: "Image 1 をアイデンティティのソースとして使用してください。Image 2 をターゲットのシーンおよび身体の参照として使用してください。ターゲットのポーズ、服装、照明、カメラアングル、背景、構図を維持しながら、Image 1 のアイデンティティを Image 2 のターゲット人物に移してください。編集が自然に見えるよう、肌の質感、影、遠近感、ホワイトバランスを合わせてください。"

これで生成されるものです — 顔のソースがターゲットのシーンに転送され、ポーズ、服装、背景が保持されています:

適切な元写真を選ぶ

• 顔がはっきり見えていて、遮られていないこと。 サングラス、帽子、顔にかかった手、強い影がないこと。顔データが欠けている場合、モデルはそれを再構成しますが、その再構成は人工的に見えます。

• 正面または3/4角度。 極端な横顔では、モデルは見えていない顔の半分を推測しなければなりません。

• 高解像度。 より高解像度の元画像ほど、出力により多くの顔のディテールが保持されます。低解像度の元画像は、過度に滑らかな結果になりがちです。

• ターゲットに近い照明。 元画像が強い方向光で、ターゲットが柔らかく拡散した光の場合、モデルは矛盾する影のパターンを調整しなければなりません。

レベル2 — 何を変更し、何を維持するかを制御する

ロックイン・テクニック

交換そのものと少なくとも同じくらいの詳細で、何を変更すべきでないかを説明してください。プロンプトで要素を未指定のままにすると、モデルがそれらを変更してしまう可能性があります。

Lock-In Prompt Template: 「Image 1をIDソースとして使用します。Image 2をターゲットのシーンおよび身体参照として使用します。Image 2の顔のIDのみをImage 1のIDに置き換えてください。変更しないでください: ターゲットのポーズ、体型、服装（生地の質感と色を含む）、ヘアスタイル、メイク、背景、照明設定、カメラアングル、または画像の構成。あごのラインと首における肌色の遷移を維持してください。差し替えた顔の環境光を、既存のシーンの照明に合わせてください。」

明示的な「変更しないでください」リストと顎のラインの肌色指示は、最も目立つ2つの失敗点を狙っています。

違いは実際に見てわかります。Lock-In なし（左）では、「画像1の顔を画像2に載せて」といった曖昧なプロンプトにより、モデルは髪型まで変更してしまい、元のカーリーヘアは消えていました。Lock-In あり（右）では、明示的な保持リストによって髪、服装、ポーズがそのまま保たれています:

顔のみの入れ替え vs. 全身の入れ替え

プロンプトを書く前に、どの画像が本文を「所有」するかを決めます:

顔のみの入れ替え — ターゲット画像は顔以外のすべてを保持します。上の Lock-In テンプレートを使用してください。

全身入れ替え — ターゲット画像は背景とカメラのみを保持します。ソース人物の外見全体が転送されます:

"Image 1 を完全なアイデンティティと外見の参照として使用してください。Image 2 はシーンとカメラの参照としてのみ使用してください。Image 1 の人物を Image 2 のシーンに配置してください。顔、体のプロポーション、肌の色、全体的な外見を保持してください。シーンの照明、遠近感、カメラアングルに合わせてください。背景、フレーミング、構図は Image 2 から取得してください。"

写真のリアルな結果のための撮影パラメータ

フォトリアルなスワッププロンプト: 「Image 1 をアイデンティティのソースとして使用してください。Image 2 をターゲットシーンとして使用してください。Image 1 のアイデンティティを Image 2 に転送してください。f/2.8、35mm判換算85mm相当の焦点距離で撮影してください。ターゲットのレンブラントライティングパターンを維持してください — キーライトはカメラ左45°、フィル比 3:1。背景は浅い被写界深度を維持してください。肌の描写: 自然な毛穴、微細なテクスチャ、サブサーフェススキャタリングを保持してください。エアブラシ処理はしないでください。カラーグレーディング: Image 2 に既存のホワイトバランスと色温度を合わせてください。」

役立つパラメータ:

トラブルシューティング: スワップの問題と修正

修正の優先順位: 役割割り当てのエラー（人物の間違い、順序の逆転）を最優先に → アイデンティティの忠実性（顔の変化、プラスチックのような肌） → 統合品質（継ぎ目、ライティング）。間違った人物に顔があるということは、モデルが割り当てをまったく理解していなかったということです。どれだけ品質調整をしても、それは直せません。

顔のドリフトと Identity Lock の実例です。「この人物をこの写真に差し替えて」という曖昧なプロンプト（左）は、より緩い解釈になり、背景の構造が変わって顔の特徴もずれてしまいました。Identity Lock のプロンプト（右）は、顔を元画像により近く保っています:

安全フィルターの扱い

Nano Banana Pro には、特定の人物入れ替えプロンプトを拒否する場合があるコンテンツ安全フィルターがあります。一般的なトリガーと回避策:

• 有名人の顔: 認知度の高い公人を含む入れ替えを求めるプロンプトは、ブロックされる可能性が高くなります。自分の写真やストック画像を使えば、これを避けられます。

• 示唆的または親密な内容: 顔を露出の多い画像や親密な画像に重ねる入れ替えは拒否されます。対象となるシーンは適切に保ってください。

• 欺瞞的な表現: 偽の証拠の作成やなりすましを示唆するプロンプト（「XがYをしたように見せる」など）は、安全上のブロックを引き起こします。欺瞞ではなく、創造的な編集としてプロンプトを表現してください。

Googleは、すべてのNano Banana Proの出力にSynthIDウォーターマークを適用します。

レベル3 — 高度なテクニック

複数人物シーンの入れ替え

集合写真は基本的なプロンプトを難しくします。モデルは誰を入れ替えるべきかを混同し、間違った人物を編集したり、周囲の人を変更したりします。

2段階の在庫管理方法を使用します:

ステップ1 — シーンをマップする（編集なし）:

「画像2には3人の人物が写っています。人物Aは左側で青いジャケットを着ています。人物Bは中央で白いシャツを着ています。人物Cは右側で赤いドレスを着ています。それぞれの人物を特定してラベルを付けてください。画像を変更しないでください。」

ステップ 2 — ラベル付きで実行:

「Image 1 の人物の身元で、Person B（中央、白いシャツ）のみを置き換えてください。Person A（左、青いジャケット）と Person C（右、赤いドレス）は完全に変更しないでください — 顔、ポーズ、表情、位置はすべて同じにしてください。Person B の顔の身元だけを変更してください。」

5要素のプロンプトフレームワーク

複雑なスワップや繰り返し行うスワップの場合は、5つの明示的な要素でプロンプトを構成します:

5要素の例:

"IDENTITY SOURCE (Image 1): 顔のアイデンティティを提供 — 顔の形、目、鼻、口、肌の色、ひげ。

TARGET SCENE (Image 2): 体、ポーズ、服装、背景、照明、構図を提供。主な被写体（フレーム中央）を置き換える。

TRANSFER: facial geometry, skin texture, eye color, facial structure. Nothing else from Image 1.

LOCK: ポーズ（正確に）、服装（生地、色、しわ、フィット感）、光の方向と強さ、背景、他の人物、構図。

QUALITY: あごのラインと首でのシームレスな肌色、自然な毛穴の保持、影の方向がシーンと一致、過度なスムージングなし。"

表現とスタイルの制御

人物差し替えプロンプトは顔の置き換えだけに限りません。同じ仕組みで次のことも扱えます:

表情の調整（入れ替えなし — 1枚の画像）:

"Image 1 のみを使用して、人物の表情を自然で温かい笑顔に調整してください。本人のアイデンティティ、服装、背景、照明は完全に同一に保ってください。顔の特徴や本人のアイデンティティは変更せず、表情のみを変えてください。"

コスプレ変身:

「Image 1の人物をImage 2のキャラクターとしてコスプレさせてください。Image 1の人物の正確な顔とアイデンティティをそのまま維持してください。Image 2のキャラクターの衣装、髪型、アクセサリーを適用してください。照明と背景をキャラクターのシーンに合わせてください。」

芸術的スタイル変換（アイデンティティ保持付き）:

"Image 1の人物をスフマートの油彩画スタイルで描いてください。顔の特徴、プロポーション、そして本人であることが完全に分かるように保ってください。柔らかく拡散した照明に、温かみのある金色のトーンを適用してください。背景: ルネサンス時代の室内で、キアロスクーロ照明。媒体: ブラシワークに見えるキャンバス上の油絵の質感。"

衣類交換ワークフロー

人物を同一のまま衣服だけを入れ替えるには、別のアプローチが必要です — 1枚の画像から服装を「見せ」て、それを着用者を変えずに適用できるようにする必要があります。

直接法:

「Image 1を人物参照として使用してください — その顔、体、髪、ポーズを正確に保持してください。Image 2に示された服装で、彼らの衣服のみを置き換えてください。服装の生地の種類、色、パターン、フィット感を一致させてください。人物については何も変更しないでください。」

抽出優先の方法（複雑な衣装により信頼性が高い）：

1. 対象の服装を説明するために vision AI を使用します: "Analyze Image 2. Describe the clothing in detail: garment type, fabric, color, pattern, fit, accessories."

2. そのテキストを swap prompt に入力します: "Using Image 1 as the person reference, replace their clothing with: [extracted description]. Preserve the person's face, body, hair, and pose exactly."

特定の生地については、"crushed velvet blazer"、"raw denim jacket"、"brushed cashmere sweater" のように、具体的に名前を挙げてください。"jacket" のような曖昧な表現は、モデルに解釈の余地を与えすぎます。

すぐに使えるプロンプトテンプレート

テンプレート1: 商品広告モデルの切り替え

「Image 1 を新しいモデルのアイデンティティとして使用してください。Image 2 を広告レイアウトとして使用してください。Image 2 のモデルの顔を Image 1 のアイデンティティに置き換えてください。保持するもの: 商品配置、ブランド要素、モデルのポーズ、照明設定（キーライトの方向、フィル比、リムライト）、背景、そして広告の美観。f/2.8 で浅い被写界深度でレンダリングしてください。商品が主役の要素のままです。」

テンプレート 2: カップル写真作成（3画像）

「Image 1 を Person A のアイデンティティとして使用してください。Image 2 を Person B のアイデンティティとして使用してください。Image 3 をシーンの参照として使用してください。Image 3 の配置に合わせて、Person A を左、Person B を右に配置してください。両方の顔は、それぞれの元画像と完全に一致していなければなりません — どちらの人物にもアイデンティティのずれがあってはいけません。Image 3 の照明、影、遠近感に合わせてください。」

テンプレート 3: 歴史/ファンタジーのキャラクター挿入

"Image 1をアイデンティティのソースとして使用してください。Image 2を時代設定の参照として使用してください。Image 1の人物を、Image 2のシーンの主人公として挿入してください。彼らの正確な顔立ちと肌の色を維持してください。衣服とアクセサリーは、そのシーンの時代背景に合わせて調整してください。カメラと照明: Image 2の既存の設定に合わせてください。肌: 自然な質感を保持し、スムージングは行わないでください。"

テンプレート 4: ソーシャルメディアのクイックスワップ

「Image 1の顔をImage 2の人物に入れ替えてください。ポーズ、服装、背景、照明はImage 2のものを維持してください。あごと首の肌の色を合わせてください。自然な仕上がりにしてください — エアブラシ加工はしないでください。」

テンプレート5: 新しい環境でのプロフェッショナルなポートレート

「Image 1 をアイデンティティソースとして使用してください。Image 2 をプロフェッショナルな環境として使用してください。Image 1 の人物を Image 2 の設定に配置してください。カメラ右30°からのソフトキーライト、カメラ左からの白いフィルライト、上後方からのヘアライト。85mm f/2.8 の描写。Image 1 からの正確な顔立ちと自然な肌の質感を保持してください。服装は Image 2 のドレスコードに一致させてください。」

これらのプロンプトを使う場所

これらのプロンプトは、Nano Banana Pro へのアクセスを提供するプラットフォーム全体で利用できます:

• Gemini app (gemini.google.com) — チャット内で画像を直接アップロードできます。無料版では生成回数に制限がありますが、Gemini Advanced（Google One AI Premium 経由で月額 $20）でフルアクセスが利用可能になります。

• Google AI Studio — パラメータをより細かく制御できる API アクセスがありますが、開発者向けのセットアップが必要です。

• Third-party API platforms — AIReiter のようなサービスでは、月額サブスクリプションなしで Nano Banana Pro への従量課金制の API アクセスを提供しています。

Gemini アプリの安全フィルターは API アクセスよりも厳しく設定されています — AI Studio では通るプロンプトでも、アプリでは拒否される場合があります。

よくある質問

Nano Banana Pro と Nano Banana 2 の違いは何ですか？

Nano Banana Pro は、レンダリング前にアイデンティティの一貫性を処理しているように見える思考モードを使用しており、実際には顔が元のソースにより近く保たれ、ずれのアーティファクトも少なくなります。Nano Banana 2 はより高速に生成しますが、入れ替え全体でのアイデンティティのばらつきが大きくなります。正確さが重要な人物の入れ替えでは、Pro は追加の生成時間に見合う価値があります。

AIによる顔の入れ替えは合法ですか？

この技術は合法です。法的リスクは出力から生じます。自分の写真で顔を入れ替えることは問題ありませんが、同意のないなりすまし、親密な画像、または詐欺的なコンテンツを作成することは、ほとんどの法域で違法です。顔を入れ替えた画像を公開する際は、編集したことを明示してください。

私のスワップが「プラスチックっぽい」または過度に滑らかに見えるのはなぜですか？

通常は、ソース画像の解像度の問題か、プロンプトの詳細不足です。より高解像度の元写真を使用し、プロンプトに「自然な肌の毛穴、欠点、微細な質感を保持する — 過度なスムージングなし、エアブラシ加工なし」を追加してください。追加の対処法については、上記のトラブルシューティング表を参照してください。

グループ写真で1人だけを入れ替えるにはどうすればよいですか？

レベル3では2段階のインベントリ方式を使用します。まずモデルに各人物を位置と服装で識別し、ラベル付けするよう指示し、その後、ラベル付けされた人物のみを対象にした入れ替えプロンプトを送ります。これにより、モデルが周囲の人物を編集してしまうのを防げます。