95%
フルファインチューニングより少ないパラメータ
LoRAはモデル全体を書き換えるのではなく、軽量なアダプター層を追加します。
LoRAトレーニングツール
一貫したAIキャラクターを作るLoRAトレーニング
少数の参考画像から、再利用できるキャラクターLoRAを作成。顔と個性を保ったまま、新しいポーズ、衣装、シーンで無限に展開できます。
10〜30枚の画像 → 15〜30分 → そのまま使える一貫性。
What’s your story?
Paste your story, then choose the page count and layout.
Edit panels, dialogue, and layouts in the studio.
Training plan
キャラクターの一貫性を最速で実現
1-10min
平均学習時間
すばやく試せて、制作ワークフローにも十分安定。
1-10MB
一般的なLoRAファイルサイズ
保存・共有・再利用しやすい小型モデルです。
10-30
必要な参考画像数
整理されたデータセットは、雑多な大量フォルダより成果が出やすいです。
Built for the work
成果に差が出る主要機能
LoRAトレーニング：制作現場で実際に使える、一貫性の高いカスタムキャラクターモデル。
高速トレーニング
数日ではなく数分で学習。研究室ではなく、クリエイターの感覚で反復できます。
高いキャラクター一貫性
目・鼻・口・体型を生成ごとに揃え、アイデンティティのブレを抑えます。
最小限の学習データ
厳選した10〜30枚の参考画像だけでも、しっかりした結果が得られます。
小さなモデルサイズ
2〜10MBのアダプターは、保存・共有・プロジェクト横断での再利用が簡単です。
スタイル保持
シーンを変えても、線の質感、配色、構図などの作風は保てます。
柔軟な微調整
アイデンティティを強く固定する設定から、やわらかなスタイル誘導まで、用途に合わせて調整できます。
複数モデルのスタッキング
キャラクターLoRAとスタイルLoRAを組み合わせて、より細かな制御が可能です。
制作投入に対応
マンガ、ゲーム、絵コンテ、マーケティング、連載パイプライン向けの素材を生成できます。
Foundation
LoRAトレーニングとは？
LoRA（Low-Rank Adaptation）は、既存モデルの数百万に及ぶコア重みを変更せずに、新しい固有知識を学習させる、効率的なファインチューニング手法です。小さなアダプター層を追加することで、必要な計算量を大幅に抑えながら、高い再現性を実現します。あなたのキャラクターの顔立ち、表情、アクセサリー、作風の特徴をAIが覚え、安定して描き分けられるようにするイメージです。10〜30枚の厳選画像があれば、マンガのコマ、ゲーム素材、絵コンテ、ブランドキャラクターまで、何度でも一貫した生成が可能になります。
Continuity
キャラクターの一貫性が重要な理由
ビジュアルストーリーでは、一貫性が信頼の土台です。シーンごとに顔つきが変わると、髪の長さや目の形、体型の違いが違和感になります。通常のテキストから画像生成は非決定的で、同じプロンプトでも毎回違う個体が出やすいものです。LoRAトレーニングなら、アイデンティティを再利用可能なモデルに落とし込み、変化の中でも同じキャラクターとして認識しやすくできます。
顔の一貫性をしっかり維持
毎回、目・鼻・口・体型を揃えます。
スタイル保持
シーンや構図が変わっても、作画の方向性を保てます。
表情の自由度
アイデンティティを崩さずに、新しい感情表現を追加できます。
ポーズとカメラのバリエーション
同じキャラクターのまま、あらゆる角度や画角に対応できます。
衣装と小物
顔のブレを抑えながら、服や持ち物、細部を変えられます。
シーン適応
照明、背景、雰囲気が変わっても、キャラクターを認識しやすく保てます。
How the method works
LoRAの仕組み
フルファインチューニングは、モデルのコア重みを大きく書き換えるため、コストが高く、壊れやすく、過学習もしやすい手法です。LoRAはベースモデルをそのままに、軽量なアダプターで低ランク更新を学習します。少ないパラメータ、小さなファイルサイズ、高速な学習で、アイデンティティやスタイル、コンセプトを狙って覚えさせられるため、クリエイターの反復作業に最適です。
01 / Proof in the output
少ないデータでも、強いアイデンティティ
モデルに「このキャラクターが誰か」を学習させます。厳選した参考セットで顔や重要なデザイン要素を固定し、新しい生成でも同じ人物として感じられるようにします。
02 / Proof in the output
研究室ではなく、クリエイターのように反復
学習して、試して、調整して、また繰り返す。アイデンティティの強さ、スタイルの追従度、柔軟性を調整し、マンガ制作、ゲーム、マーケティング、連載制作に合う結果へ近づけます。
Detailed process
使い方
数分で開始。機械学習の知識は不要です。
Step 01
参考画像を用意する
高品質な画像を10〜30枚集めます。ポーズ、角度、表情にバリエーションを持たせつつ、アイデンティティは揃えてください。被写体は明瞭に切り抜き、強いフィルターや複数人物の混在は避けましょう。
Step 02
学習パラメータを設定する
ベースモデル（アニメ調／リアル調／アート）を選び、エポック数と学習率を設定します。通常は初期設定で十分ですが、より細かな調整が必要な場合は詳細設定が役立ちます。
Step 03
カスタムモデルを学習する
学習を開始し、進行状況を確認します。多くのケースは、データセットと複雑さに応じて15〜30分で完了します。
Step 04
LoRAで生成する
学習済みのLoRAを使って、衣装、ポーズ、シーン、ライティング、表情を変えながらも、アイデンティティのブレがない一貫したバリエーションを生成できます。
Explore the full workflow, evaluation criteria, and creator evidence
Where it fits
活用シーン
キャラクターの一貫性を保ったまま、出力を拡張するためにLoRAトレーニングをどう使うか。
マンガ・コミック制作
マンガシリーズ、Webtoon、グラフィックノベルで、何百コマでも一貫したキャラクターを生成。第1話から最終話まで対応できます。
ゲームキャラクター素材
主人公、NPC、スキン向けに、スプライト、ポートレート、キーアート、感情差分を作成できます。
ビジュアルノベル制作
物語全体で整合性を保ちながら、表情差分や衣装セットをまとめて用意できます。
キャラクターシート作成
アニメ制作やゲーム制作チーム向けに、角度、表情、衣装パックを含むデザインシートを生成できます。
ブランドマスコット制作
一貫したマスコットモデルで、マーケティング、SNS、グッズ、広告までブランドらしさを保てます。
アニメーションのプリプロダクション
本制作に入る前に、絵コンテ、コンセプトシーン、キャラクター研究を作成できます。
SNSコンテンツ
一貫したキャラクター投稿やキャンペーンで、ファンの認知を高められます。
グッズデザイン
コレクターズアイテムや製品ライン向けに、印刷対応のキャラクターアートを一貫性のある形で作成できます。
Output gallery
ギャラリー
LoRAトレーニングとCharacter Studioで作れる表現例です。
Workflow
LoRAトレーニングの流れ
一貫したキャラクター生成のための実践的なワークフロー。
データセットを準備する
同じアイデンティティを、角度・表情・ライティング違いで表した画像を集めます。入力が整っているほど、一貫性は高まります。
LoRAを学習する
軽量な学習ジョブで、過学習を抑えながらアイデンティティやスタイルの信号を学ばせます。
一貫して生成する
学習済みLoRAをCharacter Studioで使い、新しいシーン、衣装、ポーズを生成しながら、顔の安定性を保ちます。
Where it earns its place
LoRAを学習する理由
一貫性があるからこそ、きれいな画像が使えるストーリーパイプラインになります。
シーンをまたいでもアイデンティティが安定
背景、カメラアングル、衣装が変わっても、同じキャラクターの顔を保てます。
反復が速い
アイデンティティを一度捉えれば、キャラクター合わせのために再生成を何度もやり直す必要が減ります。
シリーズの継続性が向上
コミック、マンガ、Webtoon、サムネイル、複数画像を使う物語制作に役立ちます。
クリエイター向けの制御性
一度きりのデモではなく、再現性のある制作出力を目指して、学習・検証・調整を行えます。
再利用できる素材
学習済みLoRAを、別プロジェクトにも持ち込める再利用可能なキャラクター素材として扱えます。
Character Studioと連携
/new/characters ですぐに生成・調整・追加制作へ進めます。
FAQ
よくある質問
LoRAトレーニングには何枚の画像が必要ですか？
一般的には10〜30枚の厳選画像が目安です。角度、表情、ライティングに変化を持たせると効果的ですが、アイデンティティは揃えてください。量より質が大切です。
良いデータセットの条件は？
被写体が明瞭で、アイデンティティが一貫し、視点に変化があり、ライティングが整っていて、切り抜きも適切なものが理想です。複数被写体、強いフィルター、極端な隠れ、バラバラすぎるスタイルは避けましょう。
衣装やシーンが変わってもキャラクターは一貫しますか？
はい。うまく学習できていれば、LoRAは顔のアイデンティティを保ちながら、プロンプト、衣装、環境、ライティングの変更に対応できます。
LoRAトレーニングにはどのくらい時間がかかりますか？
多くの場合、データセットのサイズと複雑さに応じて15〜30分で完了します。
LoRAとフルファインチューニングの違いは何ですか？
フルファインチューニングはモデル重みの大部分を更新するため、計算負荷が高く、過学習のリスクも上がります。LoRAは軽量なアダプター層を学習するため、高速で小さく、再利用しやすいのが特徴です。
複数のLoRAモデルを組み合わせられますか？
多くの場合、可能です。キャラクターLoRAとスタイルLoRAを重ねると、アイデンティティを保ちながら作風を変えるなど、より細かな制御ができます。
LoRAモデルは商用利用できますか？
LlamaGenで作成した成果物の権利はお客様にあります。データセットとプロンプトが第三者の権利やIPを侵害しないようご確認ください。
学習したLoRAはどこで使いますか？
Character Studio の /new/characters を開き、学習済みのキャラクターアイデンティティを使って新しい画像を生成できます。
キャラクターのレパートリーを作る準備はできましたか？
一度学習すれば、ずっと使える。どのシーンでも顔が揃うキャラクターを生成できます。