【2025最新】FLUX.1 LoRAの学習方法と使い方を解説！おすすめLoRAも | romptn Magazine

【2025最新】FLUX.1 LoRAの学習方法と使い方を解説！おすすめLoRAも

LoRA

最新の画像生成AI「FLUX.1」を使いこなすために欠かせないのが「LoRA」です。FLUX.1の高品質な画像生成能力をさらに利用するために、自分好みのスタイルやキャラクターを作り出すことができるツールとして注目されています。

この記事では、FLUX.1 LoRAの基本から作成方法、使い方、おすすめのLoRAまで、あらゆる角度から詳しく解説します。初心者の方でも理解しやすいよう、分かりやすく説明していきますので、ぜひ最後までお読みください！

今回の記事で分かること
  • FLUX.1 LoRAの学習方法
  • FLUX.1 LoRAの使い方
  • FLUX.1 LoRAを使用する際の注意点
  • おすすめのFLUX.1 LoRA10選！
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FLUX.1とは？

FLUX.1は、Stable Diffusionの開発者たちが設立したBlack Forest Labsが発表した最新の画像生成AIモデルです。優れた画質と高いプロンプトの再現性を持っており、手や指といった細部の表現が非常に正確であることが特徴です。

FLUX.1には以下の3種類のモデルがあります。

  • FLUX.1 [pro]: APIから利用可能な最高品質のモデル
  • FLUX.1 [dev]: 非商用アプリ向けのオープンなモデル（20 steps）
  • FLUX.1 [schnell]: 最速の高速生成モデル（4 steps）

FLUX.1は従来のStable Diffusionなどと比較して、高品質な画像生成が可能ですが、より多くのリソースを必要とします。

※FLUX.1の使い方については、下記記事で詳しく解説しています！

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2025.02.15
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LoRAとは？

LoRA（Low-Rank Adaptation）は、大規模なAIモデルを効率的に微調整するための技術です。FLUX.1のようなベースモデルに対して、特定のスタイル、キャラクター、特徴などを学習させることで、オリジナルのモデルに新しい要素を追加できます。

簡単に言えば、「AIにちょっとした個性を付け加える」ための道具と考えてください。

※LoRAに関する詳しい情報については、下記記事で解説しています！

Stable Diffusionの学習モデル『Lora』とは？使い方や導入方法を紹介
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FLUX.1 LoRAの主なメリット

  • 高画質のキャラクター生成: Midjourneyレベルの画質で細部までこだわったキャラクターを出力
  • 少ないデータで学習可能: 10～20枚程度の画像があれば、特定の顔の特徴を学習可能
  • 軽量で扱いやすい: 元のAIモデルに比べて非常に小さいサイズ
  • 柔軟なカスタマイズ: 元のモデルを変更せずに新しい特徴を追加可能
  • 高速な学習: 通常のファインチューニングより短時間で学習完了

初心者の方でも安心して作れますので、続いては早速学習方法を見てみましょう！

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FLUX.1 LoRAの学習方法

FLUX.1用のLoRAを学習するには複数の方法があります。ここでは主な3つの方法を紹介します。

①クラウド環境でのLoRA学習方法（Replicate）

最も手軽にLoRAを作成できる方法です。クラウド上で処理するため、高性能なPCがなくても作成可能です。

Replicateを使ったLoRA学習方法
  • STEP1
    Replicateに登録する

    こちらから、GitHubアカウントでサインインしましょう。

    サイト：https://replicate.com/home
  • STEP2
    LoRA作成の準備

    ①参照元となる画像を用意（PNG/JPG形式）

    ②画像に適切な名前を付ける（例：a_photo_of_***().png）

    ③画像をZIPファイルにまとめる

  • STEP3
    ReplicateでのLoRA作成

    ①https://replicate.com/ostris/flux-dev-lora-trainer/train にアクセス

    ②モデル名を設定（例：kenta-flux-lora）

    ③STEP2のZIPファイルをアップロード

    ④トリガーワードを設定

    トリガーワードとは、LoRAを学習させる際に設定し、画像生成時にプロンプトに含めることで特定のLoRAの効果を呼び出すための特別な単語や語句のことです。

    ⑤「Create training」をクリック

    ⑥約20分、コスト約300円程度で作成完了です。

    生成例

Replicateを使うメリットは、簡単な操作で短時間・低コストでLoRAを作成できることです。しかし、詳しい設定ができず、学習ステップ数などに制限があります。

②ローカル環境でのLoRA学習方法（Flux Gym）

自分のPCでLoRA学習を行う方法です。より細かい設定が可能で、何度も作成する場合はコストを抑えられます。

その際、下記の環境が必要ですので確認してください。

  • VRAM 12GB以上のグラフィックボード（RTX 3060以上推奨）
  • メモリ32GB以上推奨
  • Windows OS
ローカル環境でのLoRA学習方法
  • STEP1
    Flux Gymのインストール

    Pinokioを使ってFlux Gymをインストール

  • STEP2
    LoRA Info設定

    ①LoRAの名前とトリガーワードを設定

    ②ベースモデルの選択（bdsqlsz/flux1-dev2pro-singleがおすすめ）

    ③使用するVRAMを設定

  • STEP3
    データセット準備

    ①学習する画像をアップロード（6～10枚程度）

    ②「Add AI captions with Florence-2」でキャプションを自動生成

  • STEP4
    学習開始

    ①「Start training」をクリック

    ②ステップ数は「Repeat trains per image × Max Train Epochs × 学習画像枚数」で計算

    ③RTX 3060の場合、7枚の画像で約3時間程度かかります

    コチラが参考になります。

Flux Gymを使うメリットは、無料で何度でもLoRA学習ができること、細かい設定が可能なことです。デメリットは、高性能なPCが必要なことと、学習時間が長いことです。

③AI-Toolkitを使ったLoRA学習方法

WebUIがついているため視覚的に分かりやすく学習できる方法です。

AI-Toolkitを使う方法
  • STEP1
    AI-Toolkitをセットアップ

    ①GitHub: https://github.com/ai-toolkit/

    ②WebUIでの操作が可能

  • STEP2
    トレーニング設定

    ①LoRA名とトリガーワードを設定

    ②画像をドラッグ&ドロップでアップロード

    ③キャプションの自動生成：自動リサイズや正方形の切り抜き、キャプション生成機能が組み込まれています。

  • STEP3
    学習開始

    GoogleコラボのA100GPUでも約40分で学習完了します。

AI-Toolkitのメリットは、直感的なWebUIで操作できること、画像の前処理を自動で行ってくれることです。

FLUX.1 LoRAの使い方

FLUX.1 LoRAを実際に使うには、以下の方法があります。

  • ComfyUI
  • Stable Diffusion WebUI Forge
  • Google Colaboratory

①ComfyUIでの使用方法

ComfyUIはFLUX.1に対応した画像生成環境の一つです。

ComfyUIでの使用方法

※下記記事も参考にすると良いでしょう。

ComfyUIにLoRAを導入する方法・使い方！複数のLoRAを利用する方法も解説！
ComfyUIを立ち上げて、LoRAを導入する方法をご紹介します！そしてComfyUIでLoRAを使う方法は勿論、複数のLoRAを適用して画像を生成する方法についても解説しています。とっても簡単にLoRAを導入できますので、ぜひ本記事を参考にしてください。
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2024.02.06

②ForgeでのLoRA使用方法

Stable Diffusion WebUI ForgeはFLUX.1に対応した便利なUIツールです。

タイムラインのタイトル

③Google Colaboratoryでの使用方法

高性能PCを持っていない場合はGoogle Colaboratoryを利用することも可能です。

Google Colaboratoryでの使用方法

詳しくは、こちらも参考にしてください！

Stable Diffusionの学習モデル『Lora』とは？使い方や導入方法を紹介
Stable Diffusionで画像生成の幅を広げる際に重要な『Lora』という追加学習モデルについて紹介します。『Lora』の概要、ダウンロード・導入方法、使い方からおすすめLora、商用利用まで徹底的に解説します！
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FLUX.1 LoRAを使用する際の注意点

FLUX.1 LoRAを使用する上で、以下の点に注意が必要です。

  1. モデルとLoRAの互換性：LoRAを使用する場合はFP8モデルを使用（NF4では効果が出ないことがある）する必要があり、Dev用のLoRAはSchnellでも使用可能な場合があります。
  2. VRAM要件：FLUX.1はVRAM消費が大きい（最低24GB推奨）です。Google ColaboratoryではL4以上のGPUが必要なことに注意してください。
  3. 学習データの選択：学習データの質が出力結果に大きく影響します。特定の特徴を学習させるには、その特徴が明確な画像を使用しましょう。
  4. 著作権への配慮：著作権で保護されたコンテンツを無許可で学習データとして使用しないようにてください。
  5. パラメータ調整：学習率や次元数などのパラメータは結果に大きく影響しますので、過学習にならないよう適切なステップ数を設定しましょう。

特に、著作権の問題は非常に重要ですので学習させる際は気をつけてください！

おすすめのFLUX.1 LoRA10選！

FLUX.1用に多くのLoRAが公開されています。ここでは、特におすすめのものをいくつか紹介します。

①スタイル系LoRA

Aki Anime: アニメ調の高品質な画像生成が可能

Artify’s Fantasy and Sci-Fi Art: ファンタジーやSF系の表現に優れる

Flat Colour Anime: フラットな色彩のアニメスタイル

Midjourney Whisper: Midjourneyに似た雰囲気を表現

②人物特化LoRA

KoreanDollLikeness-FLUX: 韓国人女性の特徴を再現するLoRAで、自然な肌の質感と特徴的な顔立ちを表現できます。

Male model man jxx: 男性モデルの特徴を学習したLoRAで、筋肉質で洗練された顔立ちの男性キャラクターを生成できます。

QTCanimatedFeeling-FLUX-PAseer: アニメーションスタイルを強化し、細かい目の表現や複雑なドレスの表現が可能

③テーマ特化LoRA

Cyberpunk Anime Style: サイバーパンク世界観の表現

Neon Cyberpunk FLUX: ネオンが輝く未来的な世界観

Fantasy Armor: アーマーの細部表現に優れる

LoRAの組み合わせ方

実は複数のLoRAを組み合わせることで、さらに独自性の高い画像を生成できるんです！最後に、上記で紹介したおすすめLoRAの中からいくつかの効果的な組み合わせを紹介します。

  1. Artify’s Fantasy (0.8) + Flat Color Anime (0.5)
    • よりアニメ調に寄せた表現が可能
  2. DistantFuture (0.8) + Neon Cyberpunk (0.5)
    • 未来的なテクノロジーと鮮やかなネオンの組み合わせが可能
  3. Aki Anime (0.8) + Mythic Fantasy (0.6)
    • ファンタジー要素を含んだアニメ表現が可能

LoRAの重み（数値）を調整することで、それぞれの効果のバランスを取ることができます。

※詳しくは、下記記事を参考にしてください！

Stable Diffusionで複数のLoraを同時に使用する方法！Loraの組み合わせのおすすめも紹介
Stable Diffusionで複数の『Lora』を同時に使用する方法がわからず、お困りではありませんか？この記事では、複数の『Lora』を同時に使用する方法や、おすすめの『Lora』の組み合わせ等を解説しています。ぜひご覧ください！
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2023.09.26

まとめ

いかがでしたでしょうか？ FLUX.1 LoRAの基本から作成方法、使い方、おすすめのLoRAまで詳しくご紹介しました。

この記事で紹介したことをまとめると次のようになります。

  • LoRA作成はReplicate（クラウド・約300円）、Flux Gym（ローカル・無料）、AI-Toolkit（ローカル・無料）などで可能
  • LoRA学習には6〜20枚程度の画像があれば十分
  • 作成したLoRAはComfyUI、Forge、Google Colabなどで使用可能
  • LoRAを使用する際はFP8モデルを使うとより効果的
  • 複数のLoRAを組み合わせることでより個性的な画像生成も可能

FLUX.1の高品質な表現力とLoRAの柔軟なカスタマイズ性を組み合わせることで、これまでにないクオリティーの画像生成が可能になります。

初心者の方も経験者の方も、ぜひFLUX.1 LoRAを試してみてください！

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