LoRA を自作して特定の画風を AI に覚えさせる

Stable Diffusionで特定の画風を再現するためにLoRA（追加学習モデル）を自作する手順を解説。データセット準備から学習までのプロセスをまとめ、GPU環境（VRAM 8GB以上推奨）についても触れている。

• LoRA（Low-Rank Adaptation）は、Stable DiffusionなどのAIモデルに追加学習させ、特定の画風やキャラクターを効率的に覚えさせる技術である。
• LoRA作成には、目的に合った画像（15〜30枚、512x512px以上）で構成されたデータセットと、詳細なキャプション付けが不可欠である。
• キャプションには、画風を指示するトリガーワードを必ず含め、画像の内容を具体的に記述し、特徴を英語で補足する。
• 学習ツールの定番である「kohya-ss」を使用し、GPU（VRAM 8GB以上推奨）とPython環境を準備して学習を実行する。
• 学習パラメータ（network_dim, network_alphaなど）の調整がLoRAの品質に大きく影響するため、試行錯誤が必要となる。