Guidance Scale（ガイダンススケール）は、AI画像生成において、モデルがテキストプロンプトにどれだけ忠実に従うかと解釈の創造的自由をどう許容するかを制御するパラメータである。値を高くするとプロンプトにより文字通り正確に従う出力になり、低くするとプロンプトの意図の周辺の解釈やバリエーションを探索する余地が増える。

パラメータは、テキストプロンプトが与える条件付けシグナルへ生成プロセスをどれだけ強く導くかを調整する。ガイダンススケールが非常に高いと、プロンプトに正確に従う一方で過飽和・過処理・繊細さの欠如になりやすい。非常に低いと、美的にはより有機的だがプロンプトの具体的指示から外れやすい。所与のプロンプトと望む結果に対して最適なガイダンススケールを見つけることはプロンプトエンジニアリングの重要なスキルであり、モデルごとに最適な範囲が異なる。

ガイダンススケールを理解することで、生成が期待に合わない理由の診断や、プロンプト忠実度とモデルの創造性のバランスを調整する技術的コントロールポイントとして役立つ。多くの用途では、中程度のガイダンス値がプロンプト遵守と自然で美的に心地よい結果の最良のバランスをもたらす。