LoRA学習
数クリックで自分だけのLoRAをPixAI上で学習——推しキャラも、自分の画風も、思いのまま。
モデルマーケットに欲しいLoRAがない？ なら自分で学習しましょう。コード不要、GPU不要——必要なのは画像といくつかの判断だけです。公開すれば、他の人があなたのLoRAを使うたびにクレジットも入ってきます。
ステップ1：データセットの準備（ここで9割決まります）
学習画像は料理の材料。何よりも品質が物を言います：
枚数の目安：キャラは15〜30枚、スタイルは20〜40枚、ポーズは10〜20枚（最大100枚）。
解像度：最低768px。ぼやけた画像や小さい画像からは、ぼやけたLoRAしか生まれません。
主役は1人だけ。 キャラLoRAでは複数キャラが写った画像はNG——AIが誰の特徴を学べばいいのか分からなくなります。
画像はきれいに。 文字・ウォーターマーク・吹き出しは先に除去（PixAIのインペイントが便利）。残したまま学習すると、LoRAが謎の文字を生成するようになります。
ステップ2：学習の設定
名前を付ける — 検索されやすい形式で。例：
Castorice | Honkai Star Rail (Haruka)ベースモデルを選ぶ — 最重要の選択です。普段いちばん生成に使うモデルを選びましょう。LoRAはそのベースを共有するモデルでしか動きません——ベースモデルへ。
トリガーワードを設定 — 形式は
character_name, source_work, 属性。後から変更できないので慎重に——トリガーワードへ。
学習時間はSDXLベースなら数分、DiTベースなら約70分。完了すると通知が届きます。
うれしい追加機能
マルチバージョン：同じLoRAのバージョンを複数のベースモデル向けに追加でき、1枚のモデルカードにまとまります。
データセット再利用：以前のバージョンのデータセットを変更せず再学習すると、学習コストが50%オフになります。