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Stable Diffusionは、テキストから画像を生成する人気のAIツールですが、自分の好きなキャラクターや特定のスタイルを反映した画像を生成 したい場合、モデルに追加学習 をさせる必要があります。
「AIに自分だけのスタイルを学習させたい！」
「推しキャラを忠実に再現したい！」
本記事では、AI初心者でもわかりやすく、Stable Diffusionに学習させる手順を解説 します！
目次
1. Stable Diffusionに学習させるってどういうこと？
通常のStable Diffusionモデルは、汎用的な画像生成 には優れていますが、特定のキャラクターやスタイルに特化した生成 は難しいです。
そこで、AIに新しい情報を学習させる（追加学習） ことで、例えば…
- オリジナルキャラクターのイラストを生成 したい
- 特定のアートスタイルを再現 したい
- 自分やペットの写真を使った画像を作りたい
…といった、より具体的な画像生成が可能 になります。
2. 学習させるための準備物
まずは、学習に必要なものを揃えましょう！
必要なツールと環境
| ツール | 概要 | ダウンロードリンク |
|---|---|---|
| Stable Diffusion Web UI（AUTOMATIC1111版） | 画像生成と学習に必要 | GitHub |
| Python（バージョン3.10推奨） | 環境構築に必要 | Python公式サイト |
| 画像編集ソフト（例：GIMP、Photoshop、Canva） | 学習用データの準備に使用 | Canva など |
パソコンのスペック
- WindowsまたはMac（Windows推奨）
- GPU（グラフィックボード）：NVIDIA製（VRAM 6GB以上が理想）
- メモリ（RAM）：16GB以上推奨
ポイント：GPUがない場合でも、Google Colabを使えばクラウド上で無料で学習可能 です！
3. 学習用の画像データを準備す
AIに学習させるためには、画像データが必要 です。
画像データの集め方
- キャラクターやスタイルの画像を20〜100枚程度用意 しましょう。
- 画像は、異なるポーズ・角度・背景 のものを集めると、学習精度が上がります。
- 画像サイズは512x512px か、正方形にトリミング すると良いです。
キャプションを付ける
画像ごとに簡単な説明文（キャプション） を付けます。
例：
- 「青い髪のキャラクターが笑っている」
- 「夕焼けの風景、山と湖」
キャプションを付けると、AIがテキストと画像の関連性を学びやすくなります！
4. 学習の具体的な手順
追加学習方法は大きく2つあります！
① LoRA（Low-Rank Adaptation）で学習する方法
LoRA は、モデルの容量を増やさずに特定のスタイルを追加学習 できる手法です。
手順：
- Stable Diffusion Web UI を起動します。
- 「Training」→「LoRA」 を選択します。
- 学習用の画像フォルダとキャプションデータを設定 します。
- 学習をスタート し、学習済みの**.safetensorsファイル** を出力します。
メリット：モデル全体を改変しないので、他のスタイルも維持できます。
② DreamBoothを使う方法
DreamBooth は、特定の人物やキャラクターに特化した学習 が可能です。
手順：
- 画像データとキャプションを用意 します（写真や特定のキャラクターに最適）。
- Google Colab（無料のクラウド環境） を利用して学習を実行します。
- 出力されたモデルファイルをStable Diffusion Web UIにインポート します。
メリット：個別の人物（自分やペットなど）をモデルに覚えさせるのに最適です。
5. 学習させたモデルで画像を生成する方法
Stable Diffusion Web UIで学習済みモデルを使う
- Web UIを開き、「txt2img」タブに移動 します。
- プロンプト（生成したいイメージのテキスト）を入力します。
- 例：「LoRAモデルを使って、かわいい猫キャラクターのイラスト」
- 「LoRA」や「DreamBooth」で作成した学習済みモデルを選択 します。
- 「Generate（生成）」ボタンをクリック すると、学習したスタイルを反映した画像が完成！
6. まとめ：AIにオリジナルの学習をさせてクリエイティブを広げよう！
💡 AIに学習させることで、こんなことが可能に！
✅ 推しキャラやオリジナルキャラクターの画像生成
✅ 特定のアートスタイル（油絵、漫画風、リアル調）の再現
✅ 特定のブランドやデザインに合わせた広告画像作成
AI初心者でも、少しの準備と手順を覚えるだけで、独自のモデルを作成することができます。
ぜひ、あなたもStable Diffusionにオリジナルの学習をさせて、自由なクリエイティブを楽しんでください！
