LoRAは無料で作れますか

SeaArtの無料プランでもLoRA作成は可能ですが、回数や学習条件に制限がある場合があります。長時間の学習や高負荷設定は有料プラン向けです。

作ったLoRAは商用利用できますか

商用利用が可能なモデルをもとにしているかつ、自分で用意したオリジナル画像のみを使って作成したLoRAであれば、商用利用が可能です。ただし、SeaArtの利用規約を必ず確認してください。

【初心者向け】SeaArtでLoRAを作る方法｜LoRAとは？メリットやコツ、注意点も徹底解説！

Q: LoRAは無料で作れますか

SeaArtの無料プランでもLoRA作成は可能ですが、 回数や学習条件に制限 がある場合があります。長時間の学習や高負荷設定は有料プラン向けです。

Q: 作ったLoRAは商用利用できますか

商用利用が可能なモデルをもとにしているかつ、 自分で用意したオリジナル画像のみ を使って作成したLoRAであれば、商用利用が可能です。ただし、SeaArtの利用規約を必ず確認してください。

AI画像生成ツールはここ数年で大きく進化し、誰でも手軽にクオリティの高い画像を作れるようになりました。趣味で楽しむ人はもちろん、仕事やビジネスで活用する人も増えています。

SeaArtを使っていて、「自分だけの絵柄やキャラクターを再現したい」「いつも同じ雰囲気の画像を安定して作りたい」と感じたことはありませんか？その悩みを解決してくれるのが LoRAという仕組みです。

そこで今回は、LoRAの基礎知識やSeaArtでの作り方を初心者向けに解説するとともに、失敗しにくいコツや注意点よくある質問まで、わかりやすくまとめて解説します。

内容をまとめると…

LoRAとは、既存のAIモデルに特定の特徴だけを追加学習させる仕組み
データセット用の画像を丁寧に生成することでLoRAがうまく作れる
LoRAをうまく活用することで自分好みの画像を効率よく作ることができる
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※SeaArtの詳しい使い方については、下記記事で解説しています。

そもそもLoRAとは？
LoRAを作る前に｜学習用画像の準備のコツ
LoRAを実際に作ってみよう！
LoRAを作る際の注意点
よくある質問(FAQ)
まとめ｜LoRAを活用して、自分だけの最強モデルを作ってみよう！

そもそもLoRAとは？

LoRAとは「Low-Rank Adaptation」の略で、既存のAIモデルに特定の特徴だけを追加学習させる仕組みです。

たとえば以下のような用途で使われます。

特定のキャラクターを安定して生成したい
自分好みの絵柄・タッチを再現したい
服装や表情、構図のクセを覚えさせたい

LoRAの使い方を理解すると、大きなモデルを一から作る必要がなく、少量の情報で自分の好みの特徴を効率よく追加することができます。

モデルとLoRAの違い：LoRAのメリットとは？

SeaArtでは「モデル」も存在します。実際に利用している方も多いのではないでしょうか。ここではモデルとLoRAの違いを理解しておきましょう。

AI画像生成における「モデル」とは、絵を描くための基礎能力そのものです。人物を描く、背景を描く、リアル風・アニメ風といった全体的な表現力は、このモデルが担っています。

一方でLoRAは、そのモデルに対して特定の画風・キャラクター・特徴だけを後から覚えさせる追加させる仕組みです。モデルを土台とすると、LoRAはそこに重ねるフィルターや味付けのような存在だと考えると分かりやすいでしょう。

LoRAを使うことで、以下のことが可能となります。

生成される画像のクオリティを安定させる
好きな画風を強く反映させる
特定キャラクターの雰囲気を再現する
表情・服装・タッチなどの特徴を加える

一からモデルを作り直さなくても、表現の幅を大きく広げられるのがLoRAの大きな魅力です。

違いを表でまとめたものです。

項目	モデル	LoRA
役割	画像生成の土台	特徴を追加する拡張データ
影響範囲	画風・品質全体	特定の絵柄・キャラ・特徴
容量	大きい	小さい
学習難易度	高い	低め（初心者向け）
主な用途	基本性能を決める	クオリティ安定・個性付け

モデル＝ベース、LoRA＝表現を強化する追加要素と考えると理解しやすいでしょう。

LoRAを作る前に｜学習用画像の準備のコツ

LoRAを作る前に行う準備は、大きく分けて ①学習用画像の用意と②画像の前処理・設定の2つです。

ここでの設定次第で、LoRAの再現性や安定感が大きく変わるため、初心者の方ほど一つずつ丁寧に確認しておきましょう。

① データセット用画像を用意する

一般的なLoRAでは、10〜30枚程度の画像があれば十分とされています。ただし、画像は多ければ多いほど良いというわけではありません。たとえ枚数が少なくても、質と統一感が高ければ安定したLoRAになります。

他にも自分のイメージに近づけるため以下の観点を意識して画像を用意することもおすすめです。

角度（正面・斜め・横）
照明（明るい・暗め）
背景（シンプル・屋内・屋外）

今回は「妖艶　中華系美人」をテーマに、以下の15枚の写真を用いたいと思います。

② 画像の前処理を行う

準備した画像は、サイズをそろえる必要があります。画像のサイズ調整はagrooveやCanvaなどのサイトを使えば、無料で簡単に行えます。

また、画像のサイズ調整は SeaArt内でも可能です。SeaArtで行う場合は、次の章で解説する「LoRAの作り方」の ステップ4 のタイミングで設定してください。

SeaArt内では、以下のような設定を行うことができます。

クロップ(切り抜き)設定

フォーカス切り抜き：画像の主要な被写体を自動検出して切り取る
センター切り抜き：画像の中央部分を切り取る
切り抜き不要：画像を切り取らない

センター切り抜きと比べて、フォーカス切り抜きは被写体をより確実に残せるため、通常はフォーカストリミングの使用を推奨します。

画像サイズの設定

用途に合わせて、以下のサイズから選びます。

正方形：512 × 512（汎用・初心者向け）
縦長（ポートレート）：512 × 768（キャラ全身向き）
横長（ランドスケープ）：768 × 512（背景重視）
Stable Diffusion 1.5 LoRAでは、512×512、512×768、768×512のサイズを推奨
詳細なLoRAを作成する場合は、768×768も使用可能
SDXL、Flux、Stable Diffusion 3.5のトレーニングでは、1024×1024のサイズを推奨

迷った場合は、正方形（512×512）を選べば問題ありません。

タグ付けの設定

タグ付けアルゴリズム：DeepBooru（推奨）
タグ付けの閾値：0.6（推奨）

自動で画像内容を分析し、学習に必要なタグを付けてくれます。基本的にはデフォルト設定でOKです。

ここまで準備ができたら、いよいよLoRAの学習を開始できます。

LoRAを実際に作ってみよう！

それでは実際にLoRAを作ってみましょう！ここでは細かい単語についての解説も載せています。是非参考にしてください。

LoRAの作り方

ステップ１
SeaArtにログインし「作成」にカーソルを合わせ、「モデル→トレーニング」を選択する
ステップ２
「画像LoRAトレーニング」の「今すぐトレーニング」を選択する
ステップ３
データセット用の画像をすべてダウンロードする
ステップ４
画像の前処理を行っていない場合は、前章の設定を行う
ステップ５
左側の設定を行う
- 最上部はベースモデルタイプ(大まかなモデルになるため、自分の理想のものの方向性に合わせる)
- タスク名：自分の好みのタスク名を付ける
ステップ６
「切り抜き/タグ付け」をクリックする
ステップ７
右上の「今すぐトレーニング」を押して完成