フォトデータセットを準備する

LoRAの品質は、使用する写真の質に直結します。枚数が多くても質がバラバラなセットより、少数でも厳選されたセットのほうが、はるかに良い結果をもたらします。

必要な枚数

tendre.AIのトレーニング画面では、同じ被写体の画像を10〜15枚使用することを推奨しています。どれも似たような写真ばかりであれば、枚数を増やしても効果はありません。量より多様性が重要です。実際の写真とAI生成画像を同じセットに混在させることも可能です。

角度と表情を変える

クローズアップ、半身ショット、さまざまな角度（正面、斜め、横顔）を組み合わせましょう。異なる表情や服装の写真も数枚加えることで、LoRAが特定の一枚ではなく、顔そのものを学習できるようになります。

明るさと構図

顔がはっきりと鮮明に写っている、明るい写真を選びましょう。逆光や強い影が入っているものは避けることをおすすめします。また、写真ごとに強いフィルターやメイクの大きな違いがあると、モデルが誤った情報を学習してしまうため注意が必要です。

除外すべき写真

ぼやけた写真や重複した写真、フレームの中で被写体が小さすぎる写真、他の人物が写り込んでいる写真は除外してください。1枚の写真に1つの顔が写っている状態が、トレーニングを正しい被写体に集中させるうえで理想的です。

写真が少ない場合

10枚未満、または1枚だけでもトレーニングは実行できますが、顔の再現精度が下がりやすくなります。開始前にできるだけ多くのクリーンで多様な写真を用意しましょう。実写の写真が少ない場合は、同じ被写体のAI生成画像を混ぜて補完することも有効です。

トレーニングを始める

トレーニング画面でセットをインポートすると、tendre.AIがトレーニング開始前に各写真を自動キャプション（WD14タグ付け）します。詳しい手順については LoRAをトレーニングする を、LoRA完成後のキャラクター統一については キャラクターの一貫性 をご覧ください。