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「Stable Diffusionの学習データってどう作ればいい？」
「LoRAやDreamBoothで高精度なカスタムモデルを作成したい！」
そんな方のために、学習データの収集方法・前処理・キャプション付け・学習の最適設定までを完全解説しますね。
この記事を読めば、初心者でもLoRA・DreamBooth向けの学習データを正しく作れるようになります！
目次
1. Stable Diffusionの学習データとは？
Stable Diffusionは既存のAIモデルに追加学習を行うことで、特定のキャラやスタイルを再現可能です。
しかし、適切な学習データを用意しないと、低品質な出力になったり、期待通りの結果が得られなかったりします。
学習データには、以下の2つの要素が必要です。
- 画像データ → AIが学習する素材（統一されたスタイルが理想）
- キャプション（テキスト情報） → 画像の特徴を説明するラベル
LoRA / DreamBoothの違い
| 学習方法 | 特徴 | 必要な画像数 | 用途 |
|---|---|---|---|
| ローラ | 軽量で扱いやすい | 10～30枚 | キャラの顔・特定の画風 |
| ドリームブース | 高精度な学習が可能 | 100～200枚 | 人物・ブランド・多数のスタイル |
LoRAは少ないデータで学習できるため、初心者におすすめ！
2. 学習データの集め方と整理方法
学習データを作成するには、高品質な画像を集めることが重要です。
画像を集める方法
✅ 自作画像を使用（イラスト・写真・3Dモデル）
✅ フリー素材サイトを活用（商用利用可能な画像を選ぶ）
✅ Webスクレイピングを利用（著作権に注意）
フリー素材サイト（商用利用可）
| サイト名 | 特徴 | メールアドレス |
|---|---|---|
| アンスプラッシュ | 飛行機に乗る | https://unsplash.com/ |
| Pixabay | さまざまなジャンルの無料画像 | https://www.pixabay.com/ |
| オープンアート | AI向けの画像データが豊富 | オープンアート |
3. データの前処理（高品質な学習データを作る）
AIの学習精度を上げるために、以下の前処理を行いましょう。
✅ 画像の解像度を統一（512×512 or 768×768）
✅ カラープロファイルをRGBに変換（CMYKやGrayscaleはNG）
✅ ノイズ除去・シャープネス強化
✅ 類似画像を削減し、多様性を持たせる
画像処理ツールの活用
| ツール名 | 用途 | メールアドレス |
|---|---|---|
| エスガン | 低解像度画像を高品質にアップスケール | https://github.com/xinntao/ESRGAN |
| 削除.bg | 背景透過処理 | https://www.remove.bg/ |
| GIMP / フォトショップ | 画像のトリミング・補正 | - |
4. キャプションとメタデータの最適化
キャプション（テキスト情報）を適切に付けることで、AIが画像の特徴を正しく認識します。
キャプションの例（アニメキャラ）
コードをコピーする1girl, red hair, blue eyes, anime style, high detail
キャプション生成ツール
| ツール名 | 用途 | メールアドレス |
|---|---|---|
| ブリップ | 自動キャプション生成 | https://github.com/salesforce/BLIP |
| ディープダンブール | アニメ向けタグ付け | https://github.com/KichangKim/DeepDanbooru |
5. LoRA / DreamBoothの学習設定
| 設定項目 | 推奨値 |
|---|---|
| エポック数 | 10～20 |
| 学習率 | 5e-6 |
| 解像度 | 512x512 または 768x768 |
| バッチサイズ | 2～4 |
学習には、Google Colabやローカル環境（KohyaのGUI）を活用するとスムーズです。
おすすめツール
| ツール名 | 用途 | メールアドレス |
|---|---|---|
| KohyaのGUI | LoRA / DreamBooth学習 | https://github.com/kohya-ss/sd-scripts |
| Google コラボ | クラウド学習環境 | https://colab.research.google.com/ |
まとめ
✅ 学習データは「高品質な画像＋適切なキャプション」が重要！
✅ LoRAなら10～30枚、DreamBoothなら100～200枚の画像が必要
✅ 画像の解像度統一＆前処理で精度を向上！
✅ Google ColabやKohya’s GUIを使えば簡単に学習可能！
