あなただけのAIモデルを創造!高品質LoRA学習&効率化ツール
高度LoRA学習&キャプション自動生成パック (FLUX
・ Pony
対応)
「特定のキャラクターや画風をAIに学習させたいけど、難しそう…」「LoRA学習の環境構築で挫折した…」「大量の学習画像の準備やキャプション付けがとにかく大変!」そんな悩みを根本から解決し、最新AIモデルFLUX
と人気Pony
で高品質LoRAを自作するための、ローカルPCツールとColabノートブックが連携する究極の効率化パックです!

LoRA学習、こんな「見えないコスト」に悩んでいませんか?
- 数百枚、数千枚の学習画像ファイル名を一つ一つ手作業でリネーム…
- 一枚一枚画像を確認して、学習に不適切な画像をフォルダから手動で移動…
- 全ての画像に最適なキャプション(タグ)を考えるのが苦痛…
- 最新モデルのLoRA学習環境をColabで構築するだけで何時間も溶けてしまう…
- やっと学習を始めても、エラーが出て原因究明にさらに時間が…
このパックに含まれるローカルPC用「LoRA画像データ整理ツール」と、エラー対策済みのColabノートブック群が、これらの膨大な「時間」と「手間」を劇的に削減します!
セット内容:3つのColabノートブック + 強力なローカルPC支援ツール
Colabノートブック群
FLUXモデルLoRA学習特化.ipynb
:最先端FLUX
モデルでのLoRA学習を実現PonyモデルLoRA学習特化.ipynb
:大人気Pony
モデルでの高品質LoRA作成AI自動キャプション&タグ付け支援.ipynb
:AIによるキャプション生成とトリガーワード追加を効率化
ローカルPC用「LoRA画像データ整理ツール」
- 画像ファイル名一括リネーム機能:学習用画像ファイル名を統一形式に自動で変更。
- LLM評価支援用プロンプトコピー機能:ChatGPT等での画像評価をスムーズに開始。
- NG画像の自動仕分け機能:評価結果に基づき、不適切な画像を別フォルダへ自動移動。
- (ツール一式:Pythonスクリプト2点、実行用バッチファイル3点、README.txt、評価指示プロンプト元ファイル)
その他
- LoRA学習データ準備ガイド・パラメータ調整のヒント(テキスト+解説動画付き)
推奨ワークフロー:ローカルPCとColab連携で効率最大化
- ローカルPCでの準備フェーズ:
- Google Driveへのアップロードフェーズ:
- Colabでのキャプション生成とLoRA学習フェーズ:
各ツールの詳細
Colabノートブック詳細
1. FLUXモデルLoRA学習特化.ipynb
(Colab)
Hugging FaceのFLUX.1-dev
モデルをベースに、FP8 Base有効化などの最新技術も活用したLoRA学習が可能です。従来のモデルでは難しかった複雑な指示や概念の学習にも挑戦できます。(高性能GPU推奨)
(ここにFLUXモデルLoRA学習特化.ipynb
の作例イメージを挿入)
2. PonyモデルLoRA学習特化.ipynb
(Colab)
Civitaiで絶大な人気を誇るPony Diffusion V6 XL
モデルを使い、高品質なアニメ・イラスト風LoRAを作成できます。キャラクター再現や特定の絵柄の学習に最適です。
(ここにPonyモデルLoRA学習特化.ipynb
の作例イメージを挿入)
3. AI自動キャプション&タグ付け支援.ipynb
(Colab)
LoRA学習に不可欠なキャプション(タグ)付け作業を、AIがサポート。BLIP2
やBLIP-large
といった画像認識モデルを使い、画像の内容を自動でテキスト化します。さらに、生成されたキャプションに一括でトリガーワードを追加する機能も搭載。面倒な手作業から解放され、学習データの準備時間を大幅に短縮します。
(ここにAI自動キャプション&タグ付け支援.ipynb
の動作イメージを挿入)
ローカルPC用「LoRA画像データ整理ツール」詳細
このツールは、Pythonスクリプト(rename_images.py
、move_rejected_files.py
)と、これらを簡単に実行するためのバッチファイル(1_画像ファイル名連番化.bat
、2_評価指示コピー.bat
、3_NG画像移動.bat
)で構成されています。README.txt
に使用方法が記載されており、instructions
フォルダには画像評価用のプロンプトテンプレートが含まれています。これらのツールを使うことで、Colabでの作業前に、ローカル環境で効率的に高品質な学習データセットを準備できます。
(ここにローカルツールのフォルダ構成や動作イメージを挿入)
活用事例
- 自分だけのオリジナルキャラクターをAIイラストで自在に生成
- 好きなアニメやゲームの画風を再現したイラスト制作
- 特定のコンセプトや雰囲気を表現するLoRAの作成
- AIイラストコンテストやSNSでの作品投稿
- ポートフォリオ用の高品質な作例制作
- 大量の画像データからの効率的な学習用データセット構築
必要なもの
- Googleアカウント
- Google Drive(学習データ保存用)
- Civitai APIキー(
Pony
ベースモデルダウンロードに【必須】) - Hugging Faceアカウントとアクセストークン(
FLUX
ベースモデルダウンロードに【必須】、かつモデルページでの事前同意が必要) - ローカルPC(Windows環境を想定)
- Python 3.x(ローカルPC用「LoRA画像データ整理ツール」の実行に必要。インストール時「Add Python to PATH」推奨)
- (推奨)Google Colab ProまたはPro+、特に
FLUX
学習にはA100等の高性能GPU環境が望ましいです。
価格:2,980円(税込)
よくあるご質問(FAQ)
LoRA学習用の画像は自分で用意する必要がありますか?
はい、学習させたいキャラクターや画風の画像データはご自身でご用意いただく必要があります。同梱のローカルツールとガイドが、その準備作業をサポートします。
ローカルPC用ツールはMacでも使えますか?
同梱されているのはWindows用のバッチファイル(.bat)ですが、Pythonスクリプト自体はMacでも動作する可能性があります(Python3.x環境が必要です)。ただし、Macでの動作はサポート対象外となります。
FLUX
モデルのLoRA学習は難しいですか?FLUX
モデルは比較的新しいモデルであり、最適な学習のためにはある程度の試行錯誤が必要になる場合があります。本ノートブックでは基本的な設定と実行手順を簡略化していますが、より高度な調整には付属のガイドやコミュニティの情報も参考にしてください。また、高性能なGPU環境(Colab Pro/Pro+のA100など)が推奨されます。
AIイラストの表現力を飛躍的に高めるLoRA学習の世界へ、このパックで踏み出しましょう!
あなただけのオリジナルLoRAで、唯一無二の作品を生み出す楽しさを体験してください。
ご購入にあたっての共通注意事項
- 動作環境:ColabノートブックはGoogle Colabでの実行を前提としています。ローカルツールはPython 3.xがインストールされたWindows PCを想定しています(Macでの動作はサポート対象外)。
- Colabの仕様変更:Google Colabのサービス内容やライブラリの仕様変更により、将来的にノートブックの動作に影響が出る可能性があります。可能な範囲でサポート情報を提供する予定ですが、完全な永続的動作を保証するものではありません。
- GPU・RAMの要件:【重要】Colabの無料版ではGPUの種類やRAM容量、連続使用時間に制限があります。一部の高度な処理(特に
FLUX
モデルのLoRA学習など)を行うノートブックでは、Colab ProやPro+といった有料プランの利用、または高性能GPU(A100、L4など)の割り当てが強く推奨されます。無料版では処理が極端に遅い、またはリソース不足でエラーとなる場合があります。 - サポート:各ノートブックおよびローカルツールの基本的な操作方法や、Colab上での実行に関する一般的な質問についてはサポートを行いますが、生成されるコンテンツの品質や特定のカスタマイズ、Pythonコード自体の詳細な解説、Colab以外の環境での利用に関するサポートは範囲外となります。
- 自己責任:本ノートブックを使用して生成されたコンテンツに関する責任は、すべて利用者に帰属します。著作権や肖像権など、各種法令を遵守してご利用ください。
- 返金・返品:デジタルコンテンツの性質上、ご購入後の返金・返品は原則としてお受けできません。ご購入前に各商品の説明をよくご確認ください。
- 再配布・譲渡の禁止:ご購入いただいたノートブック本体および付属テキスト、ローカルツールの第三者への再配布、譲渡、販売は固く禁じます。
ご不明な点がございましたら、ご購入前にお気軽にお問い合わせください。
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