Stable Diffusion LoRA学習決定版！初心者も失敗しない完全マニュアル

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Stable Diffusionで画像生成をしていると、「同じキャラクターがなかなか安定して出せない」という悩みにぶつかる人が多いです。

そんな時に活用できるのがLoRA（Low-Rank Adaptation）という学習技術です！

自分のオリキャラを学習させて、毎回同じ姿で出せる
特定の服装・髪型・構図も安定再現
スタイルや絵柄まで学習できる

「AIにキャラを覚えさせる」技術がLoRAです。

この記事では、Stable Diffusion初心者でも迷わず取り組めるように、LoRA学習の準備〜実践〜注意点まで完全解説します！

1 1. LoRAとは？そもそもの仕組みとメリット
- 1.1 LoRA（Low-Rank Adaptation）とは？
- 1.2 LoRAの主な用途
2 2. 事前準備：LoRA学習に必要な3つの準備
3 3. LoRA学習手順（Google Colab版）
4 4. WebUIでLoRAを使った画像生成
- 4.1 手順
5 5. LoRA学習のコツ＆よくある失敗
6 6. まとめ：LoRA学習は"自分専用AI"を作る体験！

1. LoRAとは？そもそもの仕組みとメリット

Stable Diffusionでは、テキストプロンプトから画像生成ができますが、「同じキャラクターを安定して再現する」のは意外と難しいです。

たとえば

ある日は似ているが、翌日は全然違う顔に…
髪型や服が安定しない…
ポーズや角度によってキャラが崩れる…

➡ そこで登場するのがLoRAです。

LoRA（Low-Rank Adaptation）とは？

Stable Diffusion本体モデルに対して「追加の学習」を行い、キャラやスタイルの再現性を高める技術
本体モデルは維持したまま、後付けの補助ファイル（LoRAファイル）で特徴を加える方式

LoRAの主な用途

用途	できること
キャラクター学習	アニメキャラ、オリキャラ、VTuber風キャラ
スタイル学習	ジャンル特有の画風を学習
アイテム学習	特定の服装・髪型・アクセサリー

2. 事前準備：LoRA学習に必要な3つの準備

① 環境（Google Colab or ローカルPC）

LoRA学習は計算量が多くGPUが必須です。

Google Colab（無料〜有料プラン）
→ GPUがレンタルでき、ブラウザだけで学習可能
ローカルPC（GPU搭載マシン）
→ 自分のPC性能に自信がある人向け

初心者にはGoogle Colabが断然おすすめ！

・Google Colab準備ガイドはこちら（キカガク公式）

② 学習用画像（最低20〜50枚）

学習する対象キャラの画像を集めます。

できるだけ高画質（最低512px以上）
顔の向き・ポーズ・表情がバラけている方が精度UP
同じ解像度に揃えておくと安定

重要：画像が良質だとLoRA精度が段違いに向上します。

③ キャプション（特徴説明文）

AIが学習する際、画像だけでなく「画像の説明」も必要です。

例：
1girl, blue hair, twintails, sailor uniform, anime style
キャプションは手動 or 自動（DeepBooru）で作成可能
自動生成ツール： DeepBooru導入ガイドはこちら

3. LoRA学習手順（Google Colab版）

Step①：Google Colabノートブックを開く

おすすめはkohya-ssのLoRA学習ノートブック。

ノートブックをColabにコピー
「ランタイム → ランタイムのタイプ → GPU」に変更
セルを上から順番に実行

・kohya-ss/sd-scripts GitHub

Step②：学習画像をアップロード

Google Driveに train_data というフォルダを作成
学習用画像をすべて格納

Step③：パラメータ設定＆学習開始

設定項目	初心者向けおすすめ値
学習回数（steps）	1,000〜2,000
解像度	512×512固定
batch size	2〜4
学習率（learning rate）	1e-4程度

学習は30分〜数時間。Colab Proなら高速！

Step④：LoRAファイルを取得

完了後 〇〇.safetensors というLoRAファイルが完成
このファイルをStable Diffusion WebUIの models/Lora/ フォルダへ移動すれば使用可能！

4. WebUIでLoRAを使った画像生成

手順

WebUIを起動し、txt2img を開く
Additional Networks からLoRAを選択
プロンプトにLoRAを適用：

masterpiece, 1girl, blue hair, twintails, anime style, <lora:my_character:0.7>

数値（0.5〜0.8）がLoRAの強度。調整しながら最適値を探そう！

5. LoRA学習のコツ＆よくある失敗

失敗例	改善策
画像のバリエーション不足	顔の向き・表情を揃えすぎない
低解像度画像	最低512px以上を用意
stepsが足りない	1,000〜2,000は回す
LoRAの強度が強すぎる	0.5〜0.8に調整する
キャプションが適当	正確な特徴を記述する

LoRA学習は「入力データの質」がすべてを左右します。

6. まとめ：LoRA学習は"自分専用AI"を作る体験！

ステップ	内容
① 環境を準備	Colab or ローカルPC
② 画像収集	20〜50枚の良質画像
③ キャプション作成	画像特徴を説明
④ 学習実行	kohya-ssで実行
⑤ 画像生成	WebUIでLoRA適用

LoRAは、まさに"AIと自分だけのキャラを育てる"技術です。
最初は失敗しても、何度か学習すればどんどん精度UP！
ぜひあなただけの理想のキャラ生成を体験してください！