LoRAを学習させる前に試すこと｜参照写真1枚でどこまで似るか

「同じキャラクターを出し続けたいなら LoRA を学習させる」というのは、少し前まで正しい前提でした。参照画像を渡しても似ない時代の話です。前提が変わったので、判断をやり直します。

変わったのは参照画像の効き方

実測したところ、GPT Image 2 は参照画像1枚から、角度・表情・服装を変えてもほくろの位置まで保持しました。学習なしで、実行のたびに参照を渡すだけです。

ユイ

同じキャラを出すなら LoRA を作るもの、だと思っていました。

サキ

参照1枚で顔が保てるモデルが出てきたので、まず試してから決めていいと思います。

対象の数と期間で判断が変わる

1体のキャラクターを長期間、大量に出し続けるなら、学習の初期コストは償却できます。一方、扱う対象が頻繁に変わる場合、学習は毎回やり直しになります。

実務で効いてくるのは、むしろ乗り換えのコストです。画像モデルの世代交代は速く、今日いちばん良いモデルが半年後も最良である保証はありません。学習した資産は、乗り換えるとそのまま捨てることになります。参照画像は捨てる必要がありません。

ブラック先輩

モデルを乗り換えたら学習は作り直しになる。参照画像はそのまま使える。

参照画像で足りないケース

• 参照画像が存在しない対象（これから設計する架空のキャラクター）
• 実在しない画風そのものを固定したい場合
• 参照を渡す余地がない大量バッチ処理を、一定品質で回す必要がある場合

1つ目が現実的にいちばん多い理由です。既存の写真やイラストがある対象なら参照で足りますが、これから決める見た目には参照がありません。その場合は、まず1枚を確定させて、それを以降の参照にする、という進め方が使えます。

参照画像の効きを上げる

• 顔がはっきり写り、明暗差の少ない1枚を選ぶ
• 枚数を増やすより、良い1枚を渡す
• 変えたい要素だけを文章で書き、顔の描写は書かない
• 同一性を保てるモデルを選ぶ。保てないモデルでは何をしても保てない

最後が重要です。Seedream 5.0 Lite は参照を渡しても別人が出ました。モデル側の性質なので、プロンプトの工夫では解決しません。同一性が要る工程では、モデルの選定が先です。