Stable Diffusionで写真を学習！LoRA・DreamBoothでモデル作成

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Stable Diffusionは、テキストから画像を生成するだけでなく、写真を学習させて特定のスタイルや人物を再現することも可能です。

✅ 「自分やペットの写真をAIに覚えさせたい！」
✅ 「特定の画風や撮影スタイルをAIに学習させたい！」

こういったカスタム画像生成をしたい場合、Stable Diffusionに写真を学習させる必要があります。

本記事では、初心者でもできる2つの学習方法（LoRA・DreamBooth）を詳しく解説します！

1. Stable Diffusionに写真を学習させるとは？

Stable Diffusionは通常、膨大なデータセットから学習した汎用的な画像生成を行いますが、特定の写真を学習させることで、自分だけのオリジナルモデルを作ることができます。

例えば…
✅ 特定の人物（自分・友人・有名人）を学習させて、その人の画像を生成
✅ アーティストの特定のスタイル（絵画風・漫画風）を学習させる
✅ ペットや特定の背景・撮影スタイルを覚えさせる

こうした個別の学習をする方法が「LoRA」と「DreamBooth」です。

学習方法	特徴	用途
LoRA（Low-Rank Adaptation）	既存のモデルを微調整（軽量）	特定のスタイルやキャラクターを追加
DreamBooth	フルモデルをカスタム（重量級）	個人・ペット・ブランド専用のモデル作成

✅ 軽量でモデルを変更したくない → LoRA
✅ 特定の人物やスタイルをしっかり再現 → DreamBooth

LoRAは、元のStable Diffusionモデルのサイズをほぼ変えずに、特定の情報を追加できる手法です。

✅ Stable Diffusion Web UI（AUTOMATIC1111版） → GitHubページ
✅ Python & Torch（環境構築）
✅ LoRA学習用スクリプト（kohya-ss） → GitHubページ
✅ 学習用の写真（20〜100枚程度）

学習したい写真を集める（20〜100枚）
- 異なる角度・表情・背景のバリエーションを増やす
- 解像度は512×512px 以上推奨
画像のキャプションを作成
- 画像ごとに説明文（キャプション）を作成
- 例：photo of a young man wearing glasses, smiling outdoors
kohya-ssのスクリプトを使って学習
- 「LoRAトレーニングスクリプト」を実行
- エポック（学習回数）を調整（10〜30回推奨）
学習したLoRAファイル（.safetensors）をWeb UIに読み込む
- プロンプトで「lora:ファイル名:1」を入力し生成！

✅ ポイント：LoRAは軽量なので、他のLoRAと組み合わせて利用可能！

DreamBoothは、元のStable Diffusionモデル全体をカスタム化し、特定の人物やスタイルを忠実に再現できる手法です。

✅ Google Colab（無料で使える）
✅ 学習用の写真（20〜50枚程度）
✅ Hugging Faceアカウント（学習用）

✅ ポイント：DreamBoothは学習時間が長いが、精度が高い！

💡 良い学習データの条件

✅ 被写体が明確（顔がはっきりしている）
✅ 背景がシンプル（余計なノイズを防ぐ）
✅ バリエーション豊富（角度・表情・ポーズ）

注意点

著作権のある画像を学習させるのはNG！
学習データが少なすぎると、正しく再現されない

✅ LoRAなら軽量＆カスタムしやすい（スタイル追加向け）
✅ DreamBoothなら忠実に再現可能（人物・ブランド向け）
✅ 写真のバリエーションを増やして学習精度を向上！

まずはLoRAで試して、もっと忠実な再現をしたくなったらDreamBoothに挑戦するのがおすすめ！

次のステップ

Google ColabでDreamBoothを試す！ → Colab で実践
LoRAの詳細設定を学ぶ！ → LoRA学習ガイド

AIにオリジナルの写真を学習させて、クリエイティブな画像生成を楽しんでください！