Stable Diffusionに写真を学習させる方法｜LoRAでオリジナル画像を作る手順とコツ

1 はじめに
2 Stable Diffusion 学習させる写真１：Stable Diffusionとは？
- 2.1 Stable Diffusionの特徴
3 Stable Diffusion 学習させる写真２：写真を学習させるメリットとは？
- 3.1 写真を学習させるメリット
4 Stable Diffusion 学習させる写真３：この記事の対象読者は？
5 Stable Diffusion 学習させる写真４：追加学習の概要
6 Stable Diffusion 学習させる写真５：学習データの準備方法
7 Stable Diffusion 学習させる写真６：LoRAで学習する手順
8 Stable Diffusion 学習させる写真７：モデルの活用と応用
9 Stable Diffusion 学習させる写真８：トラブルシューティング
- 9.1 よくあるエラーと解決方法
- 9.2 生成がうまくいかないとき
10 Stable Diffusion 学習させる写真９：まとめと次のステップ

はじめに

「Stable Diffusionって聞いたことあるけど、どうやって自分の写真を学習させるの？」

そんな疑問を持っているあなたへ向けて、

この記事では

Stable Diffusionに写真を学習させる方法を、

初心者でもわかるようにやさしく解説します！

特に今回は、

「LoRA（Low-Rank Adaptation）」という

手法を使った追加学習の手順にフォーカス。

自分だけのAI生成モデルを作って、

キャラクターやスタイルを

自在に表現できるようになりますよ！

Stable Diffusion 学習させる写真１：Stable Diffusionとは？

まずは基本の確認から！

Stable Diffusion（ステーブル・ディフュージョン）は、

テキストから画像を生成できる

AIモデルの一つで、

誰でも自由に使える

オープンソースのツールです。

Stable Diffusionの特徴

テキストを入力するだけで、画像を生成してくれる
高品質な画像が出力できる
無料で使えて、自分のPCにもインストール可能
モデルを自分好みにカスタマイズできる

LoRAなどを使って

「写真を学習させる」ことができる点が、

クリエイターにとっては

とっても魅力的なんです。

Stable Diffusion 学習させる写真２：写真を学習させるメリットとは？

じゃあ、わざわざ写真を

学習させる必要ってあるの？と思った方も

いるかもしれません。

実はこれ、

Stable Diffusionの魅力を何倍にも引き上げる

テクニックなんです！

写真を学習させるメリット

特定の人物や衣装、背景を再現できる
オリジナルキャラやブランドのビジュアルスタイルを確立できる
作品に一貫性を持たせられる（商用利用にも向いてます）

たとえば、

自分で撮ったコスプレ写真や商品写真を

学習させて、

そこから自然なAI画像を作れたら、

SNSやポートフォリオでも

注目されそうですよね！

Stable Diffusion 学習させる写真３：この記事の対象読者は？

この記事はこんな人に向けて書いています！

AI画像生成にちょっと興味がある人
自分の素材（写真）を活用したいクリエイター
LoRAを使った追加学習をやってみたい初心者
商用や趣味でオリジナルモデルを作ってみたい方

初めてでも安心して取り組めるよう、

わかりやすくステップごとに

説明していきますね！

Stable Diffusion 学習させる写真４：追加学習の概要

追加学習ってなに？

すでに学習済みのStable Diffusionモデルに、

新しい情報（写真やキャラなど）を

追加して学習させる手法です。

いわば「追い学習」ですね。

LoRAとは？

LoRA（Low-Rank Adaptation）は、

Stable Diffusionに少ないデータ量で効率よく

追加学習を行える方法のひとつ。

しかも扱いやすく、初心者にもぴったり！

LoRAのメリット

軽量で学習時間が短い
学習後のファイルサイズが小さい（数MB〜）
複数のLoRAモデルを併用できる柔軟性あり

他の追加学習との違い

手法	特徴	向いている人
LoRA	軽量＆簡単、初心者向き	とにかく手軽にやってみたい人
Textual Inversion	キーワード追加型	単語ベースで特定イメージを呼び出したい人
Hypernetwork	より柔軟な表現が可能	中〜上級者、精度重視の人

Stable Diffusion 学習させる写真５：学習データの準備方法

ここが最初のつまづきポイントかも？

でも安心してください、

写真データの準備も

コツさえ押さえれば簡単です！

適した写真の条件

解像度は最低512px以上（理想は768px以上）
構図は被写体が中央に写っているもの
バリエーション（ポーズ・表情・背景など）を10枚以上用意すると◎

キャプションの準備

AIに意味を理解させるために、写真ごとに**キャプション（説明文）**が必要です。

自動生成ツール例：BLIP、DeepDanbooru
キャプションの例：a girl wearing red dress, standing, smiling, outdoors

フォルダの整理ルール

写真ファイルと同じ名前で.txtファイルを用意（例：image001.jpg → image001.txt）
フォルダ構成はツールによって異なるけど、/train/imagesなどがおすすめ

Stable Diffusion 学習させる写真６：LoRAで学習する手順

ここが本番です！

LoRAによる追加学習のステップを

具体的に解説します。

使用するツール

Kohya_ss GUI（Google Colabでも使える）
AUTOMATIC1111 Web UI（学習後の適用・確認に便利）

環境準備

GPUがあれば理想（Colabなら無料枠でも可）
Python・Git・CUDA環境（Google Colabなら不要）

学習パラメータの設定

learning_rate: 1e-4
batch_size: 1〜2（VRAM次第）
epoch: 10〜30
caption_extension: .txt
resolution: 512x512

学習の開始と進行チェック

GUI上で「Start Training」
Loss値（損失）が少しずつ下がっていれば順調！
終了後、lora_output/などにモデルが保存されます

Stable Diffusion 学習させる写真７：モデルの活用と応用

ここまできたら、

あとはLoRAモデルを使うだけ！

LoRAモデルの読み込み

AUTOMATIC1111 Web UIで「LoRA」フォルダにファイルを入れる
プロンプトにこんな感じで記述：
<lora:mymodel:0.8>

プロンプト設計のコツ

LoRAモデル名をしっかり記述
キーワードを明確にする（例：1girl, red dress, smile）
複数のLoRAを使うときは、重みのバランスに注意

結果の改善ポイント

成果物を保存＆比較しよう
「変なポーズ」「顔が崩れる」などのときは、キャプションや学習枚数を見直す

Stable Diffusion 学習させる写真８：トラブルシューティング

よくあるエラーと解決方法

VRAM不足：画像サイズを小さくする／Colab Proに切り替え
依存パッケージのエラー：環境を最初から再構築

生成がうまくいかないとき

写真のバリエーション不足
キャプションが的確でない
学習エポック数が少ない

Stable Diffusion 学習させる写真９：まとめと次のステップ

この記事のまとめ

LoRAは初心者でも扱いやすい追加学習方法
学習に使う写真とキャプションの準備が成功のカギ
Kohya GUIやWeb UIを活用すれば、手軽にトライ可能

応用アイデア

コスプレ写真のAI化でファンアート量産！
商品画像を使って、オリジナル広告ビジュアル生成
他の手法（Textual Inversionなど）との組み合わせもおすすめ

次のステップは？

LoRAモデルをSNSやZenn、noteで公開してフィードバックを得よう！
コミュニティ（Discordなど）に参加して、他のクリエイターと交流してみよう！

あなたの写真が、

AIの中で新たな作品を生み出す。

そんなワクワクする世界を、

ぜひ体験してみてくださいね！