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カスタムLoRAモデルの訓練方法|入門ガイド01

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SeaArt Official
Publié à Mar 14, 2025
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データセットとアノテーション完全解説


はじめに

LoRAモデルのトレーニングに挑戦したいけ、こから始めればいいかわからない?

せっかく集めた画像が変な結果を生成してしまう?

大量のデータセットにラベリングが追いつかない?

心配無用!このゼロから始めるガイドで基礎をマスターしましょう!

『鬼滅の刃』の竈門炭治郎を例に、データセットの準備とラベリングの基本を解説します。


1. データ収集:高品質キャラクター画像の集め方

💡 最初にトレーニングするキャラクターのバージョンを明確に(異なる画風が混在しないよう注意)

💡 重要なポイント:高品質な画像が多いほLoRAモデルの精度が向上!


1.1 おすすめ画像ソースa. 公式素材:アニメスーンショット(HDブルーレイ版)、 公式設定資料集、 漫画コマ(炭治郎・禰豆子な主要キャラ)

b. 二次創作素材:Pixiv高評価イラスト(画風統一された作家を厳選)

c. 注意事項: 過度にデフォルメされた二次創作(ちびキャラ等)は避ける,キャラクターデザインの比率を統一


1.2 選定基準a. 画像の多様:

● 正面・横顔・全身・半身を含む(比率目安:正面40%/その他60%)

● 背景・衣装・ポーズのバリエーション

b. 画風の統一:

● ufotable制作アニメのスーンショットを優先(他スタジオの画風と混合しない)

c. 解像度要件:

● 512x512ピクセル以上

● SeaArtで一括クロップ可能

クロップのコツ:

● 不要な要素(他キャラ・余白・ロゴ)を除去


1.3 失敗回避ガイドa. 低解像度画像は使用しない(拡張も非推奨)

b. 手のポーズが不自然・装飾過多な画像は避ける

2. データ前処理:スーンショットから訓練用データへ

2.1 基本処理手順 1. 重複削除:同一画像排除(過学習防止)

2. 透かし除去:Photoshopで字幕/ロゴ消去

3. 背景統一:

a. 単色背景推奨

b. 複雑な背景は切り抜き

4. 形式変換:全画像PNG化(度保持)


2.2 応用テクニック ● 顔補正:ぼやけた表情のディテール修復


3. ラベリング術:AIに特徴を正確に認識させる

3.1 ラベリングの基本理論💡 ラベリングはAIへの「付箋メモ」だと考えよう:

"変更したい要素は残し、AIに任せたい要素は削除"


① 残すケース(後で変更したい時)

● 基本特徴:

○ 赤先の黒髪 →(鬼化白髪バージョンに変更可能)

○ 緑格子羽織 →(鬼殺隊制服に変更可能)

● ○ 日輪花紙耳飾り →(機械義肢イヤリングに変更可能)特殊形態:

○ ヒノカミ神楽・頭巾燃焼 →(水の呼吸エフェクトに変更可能)


② 削除するケース(AI自動認識対象)

● 炭治郎のデフォルト特徴:

○ 額の傷跡(AIが自動認識)

○ 刀の持ち方(銃を持たせたい時以外)


3.2 誤ラベル対応不整合なラベルは地雷処理のように除去!

鉄則:”誤りは即削除、変更可能要素は保持”

致命的な誤ラベル例:

● 男キャラに1girlタグ → 削除必須!(AIが女体型を生成)

● 実際よりblue eyesと記載 → ”異色瞳炭治郎”生成防止

● 単身画像にmultiple boysタグ → 分身現象発生リスク

子供に動物を教えるように、猫の画像に「犬」ラベルがあれば即修正!


3.3 実践ラベル修正例元タグ:

1boy, black hair, blue haori, holding axe, smiling

修正手順:

1. 誤り削除:

a. ✖️ blue haori(正:緑格子)

b. ✖️ holding axe(正:日輪刀)

2. 変更可能要素保持:

a. ✔️ black hair(後で「白髪+鬼角」に変更可能)

b. ✔️ smiling(「怒り顔」に変更可能)


3.4 記憶術ラベリングを着物の生地選びに例える:

● 染め失敗生地は裁断(誤ラベル除去)

● ベース生地は保持(変更可能特徴)

● 襟な基本部分は職人(AI)任せ(自動認識特徴)これで炭治郎の「魂」を保ちつつ、水の呼吸/ヒノカミ神楽な自由にスキン変更可能!


4. 実践手順:SeaArtでのデータセット登録

1. LoRAトレーニング画面を開く


2.準備画像をアップロード&一括クロップ

クロップモード:センタークロップ / フォーカスクロップ / ノークロップ

センタークロップ:画像の中央領域をクロップします

フォーカスクロップ:画像の主題を自動的に識別します


3.ラベリング実施

前述のルールに従ってタグ編集


4.ベースモデル選択

ベースモデル:Loraのスタイルに密接に合致する高品質でしたベースモデルを選択することを推奨します。これにより、AIが特徴をマッチングしやすく、違いを記録しやすくなります

該当カテゴリタブから適切なモデルを選択


これがLoRAトレーニングの第一歩! データ収集からラベリングまで完了です

🎯 初心者向けチュートリアル続編予定!役立ったら「いいね」お願いします!

💬 リクエストあればコメント欄へうぞ!

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