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Stable Diffusion LoRA学習の決定版！初心者が失敗しない方法を徹底解説

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Stable Diffusionで「自分だけのオリジナルキャラ」や「特定のキャラの再現」をしたいと思ったことはありませんか？

そんなときに使えるのが「LoRA（Low-Rank Adaptation）」です！

LoRAを使うと、好きなキャラやスタイルを学習させて、何度でも再現できるようになります！
本記事では、初心者向けに「LoRAの学習方法」を超わかりやすく解説します！

そもそもLoRAとは？Stable Diffusionの学習技術！

LoRAを使うとできること

✔ 特定のキャラを何度でも再現！
✔ 自分のオリジナルキャラを学習！
✔ 特定のイラストスタイルを学習！
✔ 特定の服装やポーズを学習！

普通のStable Diffusionでは、同じキャラを何度も描くのが難しいですが、LoRAを使えば安定して再現できます！

LoRA学習に必要なもの（準備編）

LoRAを学習するには、PCの環境を整えたり、学習用の画像を用意する必要があります。
以下の3つを準備しましょう！

① LoRA学習環境（Google Colab or ローカルPC）

LoRAの学習にはGPUが必要です！
✅ 無料で試すなら「Google Colab」がおすすめ！
✅ 高性能PCがあるなら「ローカルPC（Stable Diffusion WebUI）」もOK！

🔗 Google Colabの準備方法はこちら：Google ColabでStable Diffusionを動かす方法

② 学習用の画像（最低でも20〜30枚）

LoRAを学習させるには、対象のキャラやスタイルの画像が必要です。
✔ 顔の角度やポーズが違うものを集める
✔ 解像度は512×512以上が望ましい
✔ ファイル名を統一しておく（例：image_01.png, image_02.png）

③ キャプション（画像の説明文）

AIが画像を正しく学習するために、「キャプション（説明文）」をつけます。

例：「青い髪のツインテールの少女」 →

1girl, blue hair, twintails, anime style

キャプションは手動でつける方法と、自動で生成する方法があります！
🔗 自動でキャプションを作成するツール（DeepBooru）：DeepBooruの導入方法

LoRA学習の手順（Google Colab版）

① Google Colabを開く

🔗 LoRA学習用のColabノートブック（簡単に学習ができるツール）
→ kohya-ss/sd-scripts

  1. Google Colabを開く
  2. GPUを有効にする（「ランタイム」→「ランタイムのタイプを変更」→「GPU」）
  3. ノートブックを実行する（「実行」ボタンを順番に押すだけ！）

② 画像をアップロードする

LoRAを学習させるための画像をGoogle Driveにアップロードします。

  • train_data というフォルダを作成し、画像を入れる

③ LoRAの学習を実行する

  1. 学習パラメータを設定する
    • 学習回数（steps）：最初は 1000～2000 回くらいがおすすめ
    • 解像度（resolution）：基本 512×512 に設定
  2. 「学習開始」ボタンを押す
    • 30分～数時間でLoRAが完成！（Colabのプランによる）

④ LoRAファイルをダウンロード

学習が終わったら、LoRAモデル（〇〇.safetensors というファイル）ができます！
このファイルをダウンロードし、Stable Diffusion WebUIで使えるように設定します！

LoRAファイルを保存する場所

stable-diffusion-webui/models/Lora/

LoRAを使って画像を生成する（Stable Diffusion WebUI）

学習が終わったLoRAを使って、実際に画像を生成してみましょう！

① LoRAを選択する

Stable Diffusion WebUIを開いて、LoRAを有効化します！

  1. 「txt2img」タブを開く
  2. LoRAを選択する（「Additional Networks」タブ）
  3. プロンプトにLoRAを適用する<lora:学習したLoRAの名前:0.7>

② プロンプトを入力して画像を生成！

masterpiece, best quality, 1girl, blue hair, twintails, anime style, <lora:my_character:0.8>

「my_character」の部分を、自分が学習したLoRAの名前に変更！

これで、LoRAを使ったオリジナルキャラの画像が生成できるようになります！

LoRA学習のコツ・よくある失敗

✅ 画像の質が悪いと学習がうまくいかない
✔ 高画質＆バリエーションのある画像を用意する

✅ 学習回数（steps）が少ないと精度が低い
✔ 1000～2000 steps で試してみる

✅ LoRAの影響が強すぎる場合
✔ <lora:〇〇:0.5> のように数値を0.5～0.8に調整

まとめ：LoRA学習でオリジナルキャラを作ろう！

ステップやること
① 環境を準備Google Colab / ローカルPCを用意
② 画像を集める最低20～30枚の高品質画像を用意
③ キャプションをつける画像の特徴を説明するテキストを作成
④ 学習を実行ColabでLoRAを学習（1000～2000steps）
⑤ LoRAを適用WebUIでLoRAを読み込んで画像生成！

最初は簡単なキャラから学習して、LoRAの仕組みを理解しましょう！
あなたもLoRAを使って、自分だけのキャラを作ってみてください！

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しろ

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