カスタムモデル（学習機能）に適した画像データは？

前回：カスタムモデル（学習機能）とは？

どういうデータを学習させるべきか

copainter のカスタムモデル（学習機能）では、学習に使用する画像データの内容によって、生成結果の安定性が大きく変わります。

クオリティを安定させるためには、十分な枚数の画像を用意し、キャラクターや絵柄の情報が整理された状態で学習させることが重要です。

また、学習設定は画像の枚数に応じて選択できます。
手元にあるデータ量に合わせて、適した設定を選んでください。

キャラクター学習について

キャラクター学習では、特定のキャラクターの見た目や特徴をAIに学習させます。

推奨枚数は 10枚以上です。
15枚以上あると安定しやすく、30枚程度あれば十分です。

画像には、できるだけ多様性を持たせることが重要です。
同じ角度や同じ表情ばかりではなく、いろいろなアングル、表情、ポーズの画像を含めることで、キャラクターの特徴をより学習しやすくなります。

キャラクター学習用データセット作成ガイド

画像品質：
解像度 1024x1024 以上。
背景は白か抜き出し済み。
文字・ロゴなどのノイズがないもの。
基本的に1枚に1体。
（解像度が足りない場合、「高画質化」機能を併用してください）

枚数：
ポーズに多様性がある状態で 15 枚以上。
（「ポーズ変換」機能との併用もオススメです）

キャラデザインの一貫性：
服装・色・顔のデザインが全データで統一されていること。
線画なら線画のみ、カラーならカラーのみ。

• データで服装が同じ　→　学習した服装が出やすい
  データで服装が異なる　→　顔のみを学習

※ 帽子など、顔の印象が変わるアイテムは除外。
服装別に学習したい場合は、学習モデルを分けて作成してください。

多様性：
顔・バストアップ・全身がある程度含まれており、構図・表情・ポーズが似通っていない。
以下はあくまで一例であり、厳密に守る必要はない。手持ちのデータに合わせて調整。

• 顔（フェイスアップ）：4割
• バストアップ：4割
• 全身：2割

※ 全身が多すぎると全身が出やすくなります。
データのバリエーションが大切です。

キャラクター学習以外のモードにおいても、基本的に推奨データは同じです。

カスタムモデル（学習機能）の作成には、画像の枚数だけでなく、データの整理が重要です。
15枚以上を目安に、キャラクター・スタイルがはっきりわかる画像をご用意ください。
背景や文字などのノイズを避けることで、より安定した学習につながります。

よくあるご質問

Q：キャラクターだけでなく、背景や武器の学習もしたい

→ 現在はキャラクターのみとなっております
背景や武器などの小物は学習できません

Q：遠いアングルになると顔が潰れる

→ 現状の性能により、遠いアングルは生成が難しいです

Q：学習がうまくいかない／画風の反映が不十分

→ ノイズを含むデータの除去や、デザインの一貫性などを一度ご確認ください
うまくいかない場合は、弊社による学習代行もございますので、お問い合わせください
※ 人間以外のモンスターなど、人外キャラクターの学習は難しいです

Q：目のデザインが溶けてしまう

→ 顔アップ、バストアップの枚数を増やしてみてください
また、「ポーズ変換」機能との併用もオススメしております
（溶けていない画像／参考画像などを、「ポーズ変換」で適応する）

Q：現在、学習モデルを使えない機能でも、使用できるようにしてほしい

→ 「画像生成」と「ポーズ変換」には、今後学習機能を対応していく予定です
具体的な実装時期などは、未定となっております

Q：インペイントでも学習モデルを使用できるか

→ インペイント機能ではご利用いただけません

Q：ハイライトと影が入った画像を学習させれば、同じような結果を出せるか

→ 現状、そのような学習機能はございません
ハイライト・影などの細かいデザインを適応させたい場合は、「ポーズ変換」に参考画像（影つき）を入力し、変換するのをオススメいたします

Q：一度作成した学習モデルを修正できないか。

→ できません