AIツール・生成AI

【完全ガイド】Stable Diffusionでカスタムモデルを作成する３つの方法とメリット・扱い

この記事を書いた人

✅ AI×ブログ運営に挑戦中！
✅ ChatGPT・生成AIで記事作成を研究
✅ ブログの効率化＆収益化を発信！

💡 「AI×ブログ」の可能性を探求し、学びをシェア！

Stable Diffusionは、画像生成AIとして高い自由度を誇りますが、自分の好みのスタイルや特定のキャラクターを学習させるためには、モデルのカスタマイズが必要です。

モデルのカスタマイズには、以下の3つの方法があります。

  1. LoRA（Low-Rank Adaptation） → 軽量で特定のスタイルやキャラクターを学べる（初心者向け）
  2. DreamBooth → 特定の人物やオブジェクトを学べる（中級者向け）
  3. フルモデル（チェックポイント）をトレーニング→ ゼロから新しいモデルを作成（上級者向け）

この記事では、それぞれの手順・メリット・対策について詳しく解説します。

👉関連記事： Stable Diffusionの基本ガイド

1. LoRAを使ったモデルの作成（おすすめ）

LoRAはVRAMの消費が少なく、比較的簡単に特定のスタイルやキャラクターを学習できるため、多くのユーザーに適しています。

LoRAの作成手順

①必要なツールを準備する

  • Google Colab（無料で使える）
  • LoRA学習用スクリプト（GitHub）
  • 学びたい画像データ（20〜100枚推奨）

② LoRA学習スクリプトを実行

  1. Colabでスクリプトを開く
  2. ライブラリをインストール（pip install）
  3. 画像データをアップロード
  4. 設定を調整（学習率、エポック数など）
  5. 実行してLoRAを生成する

③ LoRAモデルを安定普及で使う

  • 生成したLoRAファイル（.safetensors）を安定拡散のmodels/Lora/フォルダに配置
  • WebUI（AUTOMATIC1111）にlora:<model_name>プロンプ​​トを追加

LoRAの恩恵・野球

いいねライン
VRAMの消費が少ない、軽い（4GB〜でも学習可能）細かい修正が難しい（学習した内容を微調整しにくい）
特定のスタイルやキャラを学びやすい細部の精度はフルモデルに劣る
Google Colabの無料枠でも学習可能大規模な学習には不向き

2. DreamBoothを使ったモデルの作成

DreamBoothは、特定の人物やオブジェクトを学習させるのに適した手法です。

DreamBooth作成手順

①必要なツールを準備する

  • Google Colab（プロ版推奨）
  • DreamBooth学習スクリプト（GitHub）
  • 学習用画像（10〜20枚の高品質な写真）

②ColabでDreamBoothスクリプトを実行

  1. Colabでスクリプトを開く
  2. ライブラリをインストールする
  3. 画像データをアップ（例：特定の人物の顔写真）
  4. instance_promptを設定（例：「sksさんの写真」）
  5. モデルをトレーニング

③DreamBoothモデルを使う

  • 生成したまたは.ckptを.safetensorsStable Diffusionのmodels/Stable-diffusion/に配置
  • WebUIのa photo of sks personようにプロンプ​​トを入力して生成

DreamBoothの特典・野球

いいねライン
特定の人物やオブジェクトの学習が可能VRAM 12GB以上が推奨される
個人の顔やブランド用画像の生成ができるColab無料枠では学習が難しい
精度の高いカスタムモデルができる学習に時間がかかる（数時間〜）

3. フルモデルをゼロから作成する（上級者向け）

Stable Diffusionのフルモデル（.ckptファイル）をゼロからトレーニングするには、大量のデータと計算リソース（高性能GPU）が必要になります。

フルモデル学習の手順

  1. データセットを準備（10万〜100万枚の画像が必要）
  2. モデルのアーキテクチャを設定（U-Net、VAEなど）
  3. 学習ハイパーパラメータを調整（学習率、バッチ）
  4. 100万ステップ以上の学習を行う（曜日〜数）
  5. 完成したモデルを安定普及で活用

フルモデル学習のメリット・野球

いいねライン
完全オリジナルのモデルを作成できる学習コストが高い（電気代・GPUコスト）
大規模なカスタマイズが可能一般ユーザーには現実的ではない
企業・研究用途で活用できる学習時間が長い（数週間〜数ヶ月）

まとめ：おすすめのモデル作成方法は？

手法おすすめ用途必要なVRAM達成
ローラ軽量なスタイル4G⭐
DreamBooth特定の人物やオブ12⭐⭐⭐
フルモデル学習ゼ24GB⭐⭐⭐⭐⭐

初心者向けなら…

→ LoRAが最も手軽で、VRAMが少ない

特定の人や物を学ぶなら…

→ DreamBoothが適しているが、VR

ゼロから学びたいなら…

→フルモデル学習はコストが高いため、個人には非推奨。

おすすめ外部リンク
✅ https://github.com/kohya
✅https://github.com/JoePen
✅ Stable Diffusion公式（Stability AI）

結論：まずはLoRAから始めるのがおすすめ！

  • この記事を書いた人

しろ

✅ AIを活用したブログ運営に挑戦中！｜✅ ChatGPT・生成AIを活かした記事作成を研究中｜✅ 効率的なブログ運営 & 収益化を目指して情報発信！｜💡 「AI×ブログ」の可能性を探りながら、学んだことを発信していきます！

-AIツール・生成AI