AIを使える人と使えない人で、とんでもない差が出ると実感した理由

2026年06月01日 09時00分更新

文● 新清士

LoRA作成用の素材を量産する

　田中さんのアニメ画像を夏っぽい一定の服装に固定し、もう少しイラストらしい印象にすることを目的として、LoRAを作ることにしました。すでにAnimaを動作させるComfyUI環境は構築済みだったため、そこを利用して、基準となる画像を4枚ほど生成するように指示しました。その確認後、LoRAへと発展させることを前提に、コアとなる共通プロンプトを使って、その差分のバリエーションを50枚作るように指示しました。

　さらに、その画像群からLoRA構築に向いていると思われる画像をピックアップさせて、25枚のセットにします。

基準となる画像。このプロンプトやポーズもCodexに考えさせ、画像の生成まで実行させている

CodexがAnimaで生成した50枚の画像を整理したコンタクトシート。キャラクターLoRA化を前提に、正方形で背景を白にしている。このシートもCodexが自動で作成してくれる

Codexとの生成のやりとり

　ただ、同じような微笑みの表情ばかりだったので、もう少し表情差分があったほうがよいと考え、表情差分を追加で20枚生成するようにも指示しました。服や構図を固定し、表情だけを変えたバージョンをCodexが作ってきました。

　合計で45枚の画像ができましたが、その内容をチェックさせたところ、「このキャラLoRAなら、25枚で体型・服・全身、20枚で顔と表情、かなりバランスいいです」との返答があったので、これをデータセットにするため、キャプション付けの作業をします。LoRAの作成には、画像と、その内容を説明するテキストファイル（txt）の2つのペアを20～50枚用意する必要があります。その作成には、自動タグ付けアプリなどを使うこともありますが、その作業もCodexがすべてやってくれます。Animaに認識させやすいようにといった条件をつけることで、どのようなプロンプトが効きやすいかまで調べ、各ファイルの画像を解析した上で、その条件に合ったタグ付けをしてくれます。

表情差分20枚のコンタクトシート

生成されたタグの例。冒頭に筆者が指定したトリガーワードがある

用意した素材から実際にLoRAを作る

　次に、実際にLoRAを作成します。筆者はLoRA学習にNVIDIA RTX 4090搭載のサブPCを使っているため、メインPCからデータ転送したあと、円滑に実行させるための指示書をCodexに作成させます。そして、サブPCのCodexにその指示書を読み取らせ、実際に生成作業をさせます。

　そして、追加で何も指示することなく作業は進み、CodexがAnima Standalone Trainerを操作して1時間半後にできあがってきました。設定の違いを吸収する作業や、途中できちんと進んでいるかを監視する作業、終了後のサンプル画像の作成まで、すべて自動で実行されます。

　全体で3000ステップ（ステップは学習を繰り返した回数）の学習をしましたが、1000〜2000でも十分と考え、4パターンの画像を作らせて比較もしてみました。その結果、1500が一番効果が高いと判断し、それを使うことにしました。次回以降は、生成に必要な時間は、30分あれば十分でしょう。

　そして、これらのAnima LoRAの作成手順「SKILL.md」としてCodexにまとめて保存させておきます。Skillは「特定の作業をするときにCodexへ読み込ませる専門手順書」です。Anima LoRAの作成手順をまとめることで、次回以降、このSkillを呼び出すだけで、さらに簡単かつ、迷うことなくCodexを通じたLoRA作成ができるようになります。