品質タグとネガティブプロンプト

品質タグはDanbooruのタグではない

masterpiece や best quality は Danbooru に存在しないタグである。API 実測で masterpiece は post_count 0 かつ非推奨扱い、best quality low quality normal quality も 0、worst quality はタグレコード自体が無い。

効くのは、Illustrious や NoobAI が学習時に自前で合成しキャプションへ注入した人工タグだからだ。品質タグは開発者が定義した制御トークンであり、モデルが変われば語彙も意味も変わる。

Illustrious XL

公式モデルカード（v0.1）の語彙は6つ。技術レポート Table 3 が対応スコア帯を示す。

年代タグは oldest(~2017) / old(~2019) / modern(~2020) / recent(~2022) / newest(~2023)。NoobAI の同名タグとは意味が全く違う（後述）。

置く位置は論文 §3.1.2 の学習スキーマが明示している。

person count ||| character names ||| rating ||| general tags ||| artist ||| score range based rating ||| year modifier

品質タグと年代タグは末尾である。公式作例も 1girl, ..., low contrast, masterpiece と最後に置く。

very aesthetic / extremely aesthetic は広く使われるが、Onoma の一次資料に語彙定義はない。技術レポートは審美修飾子の存在に触れつつ「details will be disclosed in future model releases」としたまま公開していない。

NoobAI-XL

品質タグは人気度パーセンタイルで機械的に定義される（時間減衰をかけた上で全データセット内順位を取る手順が公式に明記）。

公式の推奨プレフィックス（逐語）:

masterpiece, best quality, newest, absurdres, highres, safe,

審美タグは v-pred 系のカードにのみある。very awa = waifu-scorer 上位5%、worst aesthetic = 2つのスコアラー両方で下位5%。公式表はこの2行の後 ... で打ち切られ、残りは公開されていない。 流通する very as2 は一次ソースで確認できず、displeasing / very displeasing は Illustrious 系譜の語彙である。

置く位置は公式資料内で矛盾している。モデルカードは上記を Prompt Prefix（先頭）とするが、リンク先の公式ガイドブックは「at the end of the TAG」と末尾を推奨する。統一見解は無い。

Illustrious との非互換

NoobAI は Illustrious v0.1 の追加学習だが、品質・年代語彙は互換ではない。

oldest / modern は Illustrious 専用、early / mid は NoobAI 専用。年代タグは名前が衝突しつつ意味がずれているのが最大の罠で、Illustrious のつもりで old（~2019 相当のつもり）と書くと、NoobAI では 2005〜2010 年の絵柄を要求することになる。

Pony Diffusion V6 XL

公式推奨は score_9, score_8_up, score_7_up, score_6_up, score_5_up, score_4_up の6連。Danbooru のスコアではなく、作者が約20,000枚を手動評価して訓練した CLIP埋め込みベースの独自審美ランカーの出力だ。

V5.x では score_9 / score_8 と単純なラベルだった。V6 で「80%以上のもの全部」を指定したくてラベルを冗長化した結果、モデルは各タグを個別概念として学習せず、長い文字列全体を1つの塊として「良い画像」に紐づけて覚えた。作者本人が “a variation of The Clever Hans effect” と呼ぶ現象である。score_4_up（4以上＝事実上全データ）が品質フィルタとして働くのは意味論的にナンセンスだが、丸暗記された文字列なので効く。

• 短縮は可能だが弱い。公式逐語「you can still use score_9 but it has a much weaker effect compared to full string」
• 定番の3連 score_9, score_8_up, score_7_up は普及しているが、PurpleSmartAI が推奨・検証した記録は確認できない。
• ネガ側では弱い。「you can only go as low as 4」ため score_4 / score_5 をネガに置いても効果は薄い。スタイルLoRA併用時は正側からも外した方がよい場合がある。
• V7（AuraFlowベース）では弱体化。公式カード「Special tags (including quality tags) have much weaker performance compared to V6」。

source_pony / source_furry / source_cartoon / source_anime は品質ではなくドメイン選択タグ（V6 の学習データは anime / cartoon / furry / pony が概ね1:1）。レーティングは e621 式3値の rating_safe / rating_questionable / rating_explicit で、Danbooru 式の rating:general は学習語彙に無い。masterpiece 系は公式に不要と明言されている。

ネガティブプロンプト

ECCV 2024 の研究（arXiv:2406.02965）は Delayed Effect（効果はポジティブが対応内容を描画した後に現れる）と Deletion Through Neutralization（潜在空間での相殺で消す）の2挙動を報告する。ネガティブは「出さない」のではなく「出たものを打ち消す」ため、出ていない概念のネガは無意味で、強すぎるネガは周辺構造まで壊す。

NoobAI-XL（全バージョン共通・公式逐語）

nsfw, worst quality, old, early, low quality, lowres, signature, username, logo, bad hands, mutated hands, mammal, anthro, furry, ambiguous form, feral, semi-anthro

後半の mammal, anthro, furry, ambiguous form, feral, semi-anthro は e621 混入を打ち消す NoobAI 固有部分で、Illustrious 系には不要。

Illustrious は版で公式作例の長さが極端に違う。v0.1 カードは worst quality, comic, multiple views, bad quality, low quality, lowres, displeasing, very displeasing, bad anatomy, bad hands, ... と20語級だが、v2.0 は公式ブログの作例で11語（worst quality, low quality, lowres, low details, bad quality, ...）、Civitai 作例に至っては worst quality, bad quality の2語しかない。v3.6 の注記「negative designed for other models may not be effective」のとおり、他モデル用のネガを持ち込むなが公式の立場。

Pony V6 XL は公式ベースラインが「空」。モデルページ逐語「designed to not need negative prompts in most cases」で、公式サンプル画像も全件ネガティブ空文字だった。マージ AutismMix SDXL の作者も「schizo negatives and those negative embeds made for SDXL/pony make it worse」と明言する。長大な Pony 用ネガ列はコミュニティの慣習にすぎない。

効かないネガタグ

定番テンプレには学習信号ゼロのタグが紛れ込んでいる（Danbooru 実測・2026-08-21）。

NoobAI 公式推奨ネガの mutated hands すら Danbooru に存在しない。同ラボのマニュアルの負タグ表でも mutated hands と distorted anatomy の Source 欄は -（Danbooru/e621 由来でない）と自認されている。この2つも定番の poorly drawn hands も Danbooru にタグレコードが無く、タグ学習ではなく CLIP の一般英語理解に頼るだけのタグである。

bad anatomy の17,910件も Danbooru 全体（約1,199万件）の 0.15% にすぎない。信号は希薄で重みを上げても線形に効かず、手の破綻は ADetailer / inpaint / hand ControlNet による後段修正が現実解。

盛りすぎの弊害

75トークンの境界が動く。 CLIP の実効枠は BOS + 本文75 + EOS = 77。75を1つでも超えると2チャンク目が確保され、残りはパディングで埋まる。「タグを1個足しただけで絵が変わった」の正体はこれで、カンマも1つ1トークン消費する。

A1111 では強調が他タグを押し下げる。 既定の Emphasis「Original」は重みを掛けた後にチャンク全体の平均を元へ戻すため、(masterpiece:1.4) と強調すると同一チャンク内の他タグが相対的に弱くなる。SDXL 系では作者が “No norm” を推奨する。ComfyUI は計算式が別（平均正規化なし）で、重み数値をそのまま移植するのは誤り。

語彙の混在はノイズ。 score_9, masterpiece, very aesthetic, newest と全系列の語彙を並べる例をよく見るが、他系列の品質タグは学習されていない無意味トークンで、予算を食うだけ。

CFG が先。 公式推奨は Illustrious 5〜7.5（v0.1 カードと技術レポート。v1.0 以降は推奨設定の記載自体が無い）、NoobAI eps 5〜6、v-pred 1.0 は 4〜5（Euler 推奨、公式ノートは Euler と DDIM を挙げる。Karras 系スケジューラは非対応）、Pony V6 は記載なしだが公式サンプル実測で 8.5。品質タグを盛る前にCFGを確認する方が効く場面は多い。

まとめ