LoRA の仕組み
モデル全体を追加学習すると数億から数十億の重みを書き換えることになり、SD 1.5 や SDXL では 2〜7 GB のファイルができます。LoRA はモデルを凍結し、主にアテンション層に添える小さな行列のペアだけを学習します。各ペアの積が変化を近似します。結果として「新しく覚えたこと」が小さなファイルに収まり、生成時に係数を掛けて適用されます。10〜30枚の画像があれば家庭用 GPU で一つ学習できることが多く、所要時間はベースモデルに応じて数分から数時間です。
LoRA の使い方
- 自分のベースモデル向けの LoRA をダウンロードします。SD 1.5 用は SDXL では動かず、逆も同じです。SD 3.5 には専用のものがあります。
- ファイルを Automatic1111 の
models/Lora（ComfyUI、Forge、Fooocus では相当するフォルダ）に置きます。 - Automatic1111、Forge、Fooocus では、プロンプトに
<lora:ファイル名:0.8>と書いて呼び出します。ComfyUI では、代わりに Load LoRA ノードを追加します。数値が重みで、0.6〜1.0 が通常の範囲です。 - 作者が指定するトリガーワードがあれば追加します（キャラクター名や画風のトークン）。
- 調整します。強すぎると全画像が同じに見え、弱すぎると何も変わりません。
LoRA の組み合わせ
複数の LoRA は重ねられます。画風を 0.7、キャラクターを 0.8、ディテール強化を 0.4 といった具合です。LoRA を増やすほど一つひとつの重みを下げ、調整中はシードを固定してください。そうしないとどれが何をしているのか分かりません。同じ概念で学習した LoRA 同士はぶつかるので、一つに絞りましょう。
LoRA・embedding・checkpoint、どれを選ぶか
| 種類 | サイズ | 向いている用途 | 使い方 |
|---|---|---|---|
| Checkpoint（追加学習モデル） | 2〜7 GB（SD 1.5、SDXL） | 全体的な作風（リアル系、アニメ系） | ベースモデルを置き換える |
| LoRA | 数 MB〜数百 MB | 画風、キャラクター、物体、ポーズ | プロンプトに <lora:名前:重み>、ComfyUI では Load LoRA ノード |
| Textual inversion（embedding） | 数 KB〜100 KB | 単一トークン、ネガティブ用が多い | プロンプトにトークン名 |
良い checkpoint を一つ決め、画像ごとに LoRA を切り替えるのがよくある使い方です。
LoRA の入手先
Civitai と Hugging Face には数万本の LoRA が、サンプル画像、トリガーワード、必要なベースモデルとともに公開されています。ライセンスを確認してください。商用利用を禁じるものもあります。また、Civitai は2025年5月以降、実在の人物の LoRA を削除しています。画風なら当サイトの画家スタイル比較も良い代替手段です。プロンプトに画家名を書くだけで、画風 LoRA と同じ効果が得られることがよくあり、何もダウンロードせずに済みます。