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ど、ど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ど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：アニメスクリーンショット（HDブルーレイ版）、 公式設定資料集、 漫画コマ（炭治郎・禰豆子など主要キャラ）
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. 画像の多様性：
● 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. 画風の統一性：
● ufotable制作アニメのスクリ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：スクリ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（透明度保持）
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：
● 男性キャラに1girlタグ → 削除必須！（AIが女性体型を生成）
● 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）
● 襟など基本部分は職人（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/ヒノカミ神楽など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！
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