お待たせしました!多くの方からご要望をいただいていた「LoRAの作り方」を、ついに徹底解説します。オリジナルキャラをPixAIで生成したい、お気に入りの画風を再現したい、理想のメイド服LoRAを作りたい——そんな願いを叶えるための完全ガイドです。
今回は、難易度が高い分やりがいも大きい「キャラLoRA」をメインに解説。ここをマスターすれば、他のタイプは驚くほど簡単になります!
Part 1:学習データの準備——成功のカギはここにある!
「学習データ」はLoRAという料理の「材料」です。材料の品質が、そのまま完成度に直結します。
- 解像度が命 👑
- 最低基準:512×512ピクセル以上
- 推奨サイズ:SDXLモデルの場合 768×768〜1024×1024
- 品質への影響:高解像度ほど学習可能な情報量が増加
- 避けるもの:ぼやけた画像、荒い画像、極小サイズの画像


- 特徴をしっかり見せる
すべての画像で、キャラの「これ!」という特徴がはっきり写っているか確認しましょう。
必須の要素:
- 髪:色・スタイル・長さ・特徴的な要素
- 瞳:色・形・特殊なマーク
- 個性:傷・タトゥー・マーク・アクセサリー
- 一貫性:全画像で共通する「らしさ」
避けたい画像の例:
- 複数キャラが写っている画像(どのキャラを学習すべきかAIが迷ってしまう)
- 顔の大部分が影で隠れているもの
- 重要部分が見えない極端なアングル
- キャラ表現がバラバラ


- 余計なものは消しておく
除去対象:テキスト・吹き出し・透かし・UI要素
理由:テキスト入り画像で学習すると、生成時に謎の文字が出現することもあります
※完全除去が難しい場合、ネガティブプロンプトに「watermark, text」を追加しましょう。ただし事前除去がベストです
おすすめツール:


- サイズは揃えるのが理想
理想:全画像のサイズを統一
- 現実:手持ち画像が少ないと完璧は難しい
- 実践策:できる範囲で統一、品質は妥協しない
- 効率化:バッチ処理機能を活用


- 必要な枚数の目安
- キャラLoRA:15〜30枚(できるだけ高品質なもの)
- スタイルLoRA:20〜40枚(多様性重視)
- ポーズLoRA:10〜20枚(明確な例示)
- 衣装LoRA:15〜25枚(角度・照明のバリエーション)
Part 2:学習設定 – LoRAを作ろう!

名前をつけよう
説明的で検索されやすい名前形式がおすすめです。
例:
'Castorice | Honkai Star Rail (Haruka)'
こうしておくと、他の人にも見つけてもらいやすくなりますし、あなたのLoRAが使われるたびにクレジットの報酬も獲得できます。最高じゃないですか!
2.1 ベースモデルの選択:ここが運命の分かれ道


これは、LoRA作成において最も重要な選択と言っても過言ではありません!ベースモデルは、LoRAが学習する「土台」そのものです。
基本原則:互換性を最優先に
普段使っているベースモデルで学習するのがベスト。「Haruka V2」で生成しているなら、Haruka V2 で学習しましょう。
PixAIのモデルファミリー
「Illustrious」ファミリー(SDXL):
- 対象モデル:Haruka シリーズ、 Hoshino、Otome シリーズ
- 適性分野:高品質なアニメ絵、緻密なキャラ表現
- 互換性範囲:「Illustrious」系モデル
- 強み:細部の再現力、キャラの一貫性
「Noob」ファミリー(SDXL):
「SD 1.5」モデル:
- 適性分野:従来型のアニメ絵、旧世代モデルとの互換性
- 重要事項:SDXLのLoRAとは互換性がありません!
- 使用場面:過去プロジェクト、特定のスタイルを再現したい時
DiT LoRAについて: DiT LoRA Training Guide
互換性確認チェックリスト
学習を始める前に、必ず確認しましょう:
- アーキテクチャの種類:SDXL / SD 1.5 / DiT
- モデルファミリー:「Illustrious」、「Noob」など
- 制作者推奨:ドキュメントで推奨ベースモデルを確認
- コミュニティの実績:同じベースモデルで成功しているLoRAを参考
2.2 トリガーワード:魔法の呪文
トリガーワードは、LoRAの真の力を引き出す「合言葉」です。選び方次第で、使い勝手が天と地ほど変わります。
変わらない特徴に注目
含めるべきもの:
- 目の特徴:
heterochromia_blue_red,purple_eyes,star_shaped_pupils - 入れ墨や痣:
tacet_mark,facial_tattoo,beauty_mark - シンボル的装飾:
black_tiara,hair_ornament,earrings - 識別しやすい特徴
pointy_ears,fangs,heterochromia
含めないほうがいいもの:
- 服の詳細(あとで自由に変更したくなるため)
- ポーズ指定
- 背景や環境の情報
- 一時的な要素や、変化しやすい要素
お手軽な方法:「Danbooru」タグ活用
プロのコツ:「Danbooru」のタグをそのまま参考にしましょう!
活用手順:
- キャラの公式イラストや、タグがしっかり付いているファンアートを検索
- 画像左側に表示されるタグ一覧を確認
- 「変わらない特徴」に関するタグをコピー
- PixAIで使いやすい形式に調整しましょう
理想的なトリガーワード構成
キャラを 1:1 で再現したい場合は、次のようにプロンプトを整理するのがおすすめです。
テンプレート:
Character_name, permanent_features, optional_tweaks, [flexible_elements]
実例:
Castorice/hsr, long purple hair, low twintails, purple eyes, hair flower, pointy ears, crown of thorns, black tiara
衣装の詳細をトリガーに入れない理由:
衣装の詳細をトリガーワードに含めてしまうと、別の服を着せたいたびに、その部分を手動で削除して書き換える必要が出てきます。とても手間がかかりますし、LoRAの汎用性・柔軟性も大きく下がってしまいます。
Part 3: 他のLoRAタイプ——ここからは早い
キャラLoRAをマスターすれば、他のタイプも同じ原則に「少し手を加える」だけで作れます。
| LoRAタイプ | 学習ポイント | データセット要件 | トリガーワード | キャラLoRAとの主な違い |
| 画風 | 画風の一貫性 | 同じ技法・画風の画像15〜20枚 | シンプルな記述語(例:“watercolor_soft”) | 統一されたスタイルで複数のキャラを学習(単一キャラではない) |
| 衣装 | 衣装のディティール | 複数アングルからの同一衣装 | 具体的な衣服用語(例:e.g. “maid_uniform”) | 衣装のみに焦点、顔や体の特徴は無視 |
| ポーズ | 身体の位置関係 | 異なる視点からの同一ポーズ | アクション記述語(例:“kneeling_pose”) | 身体の位置のみに焦点、顔や身体的特徴は無視 |
| キャラ | 固有のアイデンティティ | 一人のキャラの多様なポーズ・表情 | 特徴的な特性(例:“scar_cheek”) | 人格全体を捉えるため、最も多様なデータセットが必要 |
3.1 画風LoRAの作り方
基本方針:画風を1つに決めて、データセット全体で統一する
トリガーワード:シンプルで分かりやすく
watercolor,oil_painting,sketch_stylemanga_style,realistic_shading,cel_shaded
データセットのポイント
- 全画像で同じ技法・画風を使う
- 過学習防止のため、描く対象はなるべく多様にしましょう
- その画風ならではの特徴がはっきり分かる例を入れる


3.2 ポーズLoRAの作り方
重要原則:一貫性が何より大事
データセット要件:狙ったポーズを、複数の角度・複数の照明条件で集める
トリガーワード:動作や姿勢を表す言葉
crossed_arms,peace_sign,jumping,sitting_pose
データセットのポイント
- 自然な仕上がりのために、ポーズに少しだけバリエーションを持たせる
- 可能であれば、違うキャラに同じポーズをさせた画像も入れる
- 体の重要なパーツがはっきり見える画像を使う


衣装LoRAの作り方
フォーカス:同じ衣装を、さまざまな角度・照明条件で見せること
最適な用途:お気に入りの衣装、個性的なデザイン、テーマ性のある服装など
データセット戦略:見せ方のバリエーションは最大限、衣装そのものの種類は最小限に
データセットのポイント
- 複数の視点(正面・背面・側面など)
- 様々な照明条件
- その衣装を着たままの、いろいろなポーズ
- 特徴的なディテール部分のアップ


LoRA作りの旅が始まります
おめでとうございます!PixAIで自分だけのLoRAを作るための知識が、これで一通りそろいました。オリキャラの生成、好きな画風の再現、特別なコンテンツ作り——どんな目的でも、ここまでのテクニックが成功の土台になります。
覚えておきたいポイント
- データセットの質がLoRAの質を決める——準備には時間をかけて丁寧に
- ベースモデルの互換性は、最高のパフォーマンスに不可欠
- トリガーワードは「変わらない特徴」に絞り、プロンプトの柔軟性を確保する
- LoRAのタイプごとにアプローチは違っても、基本原則は共通
- 試行錯誤とコミュニティからのフィードバックで、継続的に改善していく
さあ、素晴らしいLoRAを作りましょう!PixAIコミュニティは、あなたが生み出す作品を楽しみにしています。楽しいLoRA学習ライフを!

