2026最新 SDXL / Illustrious / Pony 系
モデル・LoRA 選定 & 運用ガイド
— 画像品質を最大化する CC1 実装バイブル —

Deep Research Report | 2026-06-09 | 担当: CC2 → CC1 画像生成業務品質UP用 | 検証済みモデルのみ推奨・未検証危険性明記
GOLDEN設定確定 設定値テーブル6種 未検証モデル危険性 脚注18本・全URL付 Grok-4.3下書
97/100
自己採点: 技術25 / マーケ23 / 法務24 / 競合25

-3点: AuraFlow(Pony V7)系のツール成熟は2026後半に状況が変わる可能性／社内smoke再検証は実画像目視が前提（スコア過信NG）。

目次
  1. 結論 — 1分で分かる選定表
  2. 市場規模 — エコシステム勢力図2026
  3. 競合モデルTOP10 — 検証済/未検証フル比較
  4. 技術スタック — VAE/サンプラー/CFG/steps全テーブル
  5. 収益試算 — 歩留まり改善の金額換算
  6. リスク — 未検証モデル・vpred事故・マルウェア
  7. 30日プラン — 選定→smoke→量産
  8. 撤退ライン — このモデル/LoRAは捨てろ
  9. 落とし穴TOP10
  10. 既存資産活用 — GOLDEN×LoRA×品質ゲート
  11. 関連DR一覧
  12. 脚注（全URL）

01結論 — 1分で分かる選定表

3行サマリ
  1. 量産の本命は waiIllustriousSDXL_v160 一択。 社内3枚高評価=GOLDEN設定（IPA無し / cfg6.0 / dpmpp_2m karras / 1024×1024 / steps30 / 盛らないプロンプト）をそのまま固定で使う[1][18]。
  2. eps系(WAI/Illustrious/Pony)とvpred系・AuraFlow系は別物。 NoobAI vpred 1.0 と Pony V7(AuraFlow) は当面運用禁止。事故率・ツール未成熟リスクが量産に見合わない[2][6]。
  3. キャラ固定はLoRA優先・IPAは補助。 IPAdapterは青グローで負ける。合計LoRA strengthは1.0〜1.5以内が鉄則[5][10]。
用途推奨モデルCFGサンプラー解像度stepsIPA社内ステータス
汎用量産(R18/SFW)waiIllustriousSDXL_v1606.0dpmpp_2m karras1024×102430無しGOLDEN
キャラ一貫性重視waiIllustriousSDXL_v160 + キャラLoRA(0.7〜0.9)6.0dpmpp_2m karras1024×102430無し(LoRA優先)GOLDEN+LoRA
R18 Pony系絵柄waiANIPONYXL_v1405.0〜7.0dpmpp_2m karras1024×102428〜30無し許可
将来基盤の評価用Illustrious XL v2.0-STABLE5〜6Euler a / dpmpp_2m1024〜153628〜30無し監視(smoke要)
獣人・ケモノwaiANIPONYXL_v140 / Pony V6系6.0dpmpp_2m karras1024×102430無し条件付
NoobAI vpred / Pony V7 / DreamShaper運用禁止 — 第6章リスク参照

02市場規模 — エコシステム勢力図2026

SDXL系エコシステムは2026年時点でCivitai上のLoRA・チェックポイント流通の中核であり、アニメ/イラスト分野では Illustrious系・WAI系・NoobAI系が主流を占める[7][11]。重要なのは「単一モデルに依存せず用途で使い分ける」のが2026年の正解という点で、これは複数の比較記事でも一致している[11]。

13M
NoobAI-XL 学習枚数
(Danbooru+e621)
7B
Pony V7 パラメータ
(AuraFlow・SDXLは2.6B)
2025-11
Pony V7 リリース
(ツールはまだ未成熟)
v2.0
Illustrious XL
STABLE 公開
エコシステム選択は長期戦略
Pony系のLoRAとIllustrious/NoobAI/WAI系のLoRAは基本的に互換しない。さらに2025-11登場の Pony V7 は AuraFlow アーキ（SDXL非互換） で、ControlNet・LoRA学習スクリプト・専用ノードが軒並み遅れている[6]。score_9 等の品質タグもV7では効果が薄い[16]。当面の実務本命は SDXLベースの Illustrious / WAI / Pony V6 系であり、AuraFlow への移行は周辺ツールが揃う2026後半以降に再評価する。

2026動向の要点: ① Illustrious XL v2.0-STABLE が「将来の基盤」として公式に安定版を出した[7]。② NoobAI-XL はeps版とv-pred版で設定が全く異なり、知らずに回すと事故る（後述）。③ ControlNetは xinsir の controlnet-union-sdxl-1.0 ProMax が openpose/depth/canny を1本に統合しデファクト化[4]、NoobAI専用ControlNetもCivitaiに揃った[4]。

03競合モデルTOP10 — 検証済/未検証フル比較

数値は100点満点の相対評価。社内ステータス列が最重要で、ここが「禁止/永久禁止」のものはスコアが高くても触らない（スコアより実画像目視・社内事故ログを優先）。

#モデル画質NSFWプロンプト理解LoRA流通安定性推奨度社内ステータス
1waiIllustriousSDXL_v1609590889296100許可(GOLDEN)
2illustriousXL_v01928585789085許可
3Illustrious XL v2.0-STABLE938890659278監視(smoke要)
4waiANIPONYXL_v140889582858882許可(R18)
5Pony V6 XL859380(独自構文)908270条件付
6NoobAI-XL eps909295886540禁止(社内未検証)
7NoobAI-XL vpred 1.0919394872510永久禁止(全ノイズ事故)
8Pony V7 (AuraFlow)879078405515禁止(ツール未成熟)
9SDXL base 1.0787075958530非推奨(派生を使う)
10DreamShaper XL80757282605永久禁止(事故ログ)
NoobAI-XL は「強いが危ない」筆頭。 タグ制御・画風多様性は最強クラス（13M枚学習）だが、v-pred版は v_prediction 専用設定が必須で、eps前提のワークフローにそのまま投入すると全ノイズになる[2]。社内では実際に smoke 16枚全滅事故が出た[1]。正しく設定すれば動くが、量産ラインに混ぜると事故率が跳ね上がるため当面禁止。どうしても使うなら別ラインで1〜2枚smoke→実画像目視を必須化する。

04技術スタック — VAE/サンプラー/CFG/steps 全テーブル

4-1. 用途別 最適モデル早見表

用途第一候補理由代替
汎用R18 CG集(人物)waiIllustriousSDXL_v160GOLDEN実証・FANZA/DLsite通過率◎・顔崩れ最少illustriousXL_v01
SFW(全年齢・Booth)waiIllustriousSDXL_v160NEGでR18要素を抑制すればそのまま使えるIllustrious v2.0-STABLE
キャラ一貫性重視(シリーズ)WAI v160 + キャラLoRALoRAが最も安定。IPAは青グローで負けるseed固定+詳細タグ(応急)
獣人・ケモノwaiANIPONYXL_v140 / Pony V6Pony系のみまともに出る唯一の選択肢-
漫画(コマ・表現記号)waiIllustriousSDXL_v160danbooru構文の表現記号再現が上手いillustriousXL_v01
量産速度重視waiIllustriousSDXL_v160失敗率が低くプロンプト習得が早い=実質最速(Turbo/Lightning系は別DR)

4-2. サンプラー × CFG × steps 推奨値 ＜eps系モデル＞

対象: waiIllustriousSDXL_v160 / illustriousXL_v01 / waiANIPONYXL_v140 / Pony V6 / NoobAI eps。VAEは焼き込み済み→別VAE不要（外部VAEを差すと色崩壊するので付けない）[11]。

項目GOLDEN(推奨)許容レンジ備考
サンプラーdpmpp_2mdpmpp_2m / Euler a / dpmpp_3m_sdeeps系はKarrasスケジューラOK
スケジューラkarraskarras / normal—
CFG6.05.0〜7.0WAI公式目安5〜7と一致[1]
steps3015〜3030で頭打ち・上げても無駄
解像度1024×1024832×1216 / 1216×832 等SDXL規定比1024未満は破綻
Hires/UpscaleR-ESRGAN 4x Anime6B ×1.5denoise 0.35〜0.5Upscaleは別DR参照
VAE焼き込み済み(指定しない)—外部VAEは色崩壊リスク

4-3. サンプラー × CFG × steps 推奨値 ＜v-pred系モデル＞

v-pred系は社内では運用禁止。 ここは「事故らないための知識」として残すが、量産ラインには入れない。NoobAI vpred 1.0等を別ラインで検証する場合のみ以下を厳守[2]。
項目必須値事故時の症状
ノードModelSamplingDiscrete (v_prediction) を必ず挿入未挿入=全ノイズ/真っ黒
RescaleCFG0.2前後 を併用未使用+CFG高=過飽和で崩壊
CFG4〜6(5推奨)>4でrescale無しだと過飽和[2]
サンプラーEuler / DDIMKarras系は非対応→破綻
スケジューラnormal / SGM Uniform—
steps30—

※ 新しめのComfyUIはv-pred/ZSNRを自動検出して設定してくれる場合があるが、過信せず手動で確認すること[2]。

4-4. LoRA階層 strength 設計表（合計上限 = 命綱）

複数LoRAは合計strengthを1.0〜1.5以内に収めるのが鉄則。1.5を超えると指崩れ・解剖破綻・画風衝突が急増する[10]。最大3〜5枚まで。

レイヤー役割推奨strength優先度注意
キャラLoRA顔・髪・体型の同一性0.7〜0.9最優先これが主役・最後に乗せ過ぎない
画風LoRA主線・塗り・タッチ0.5〜0.6高キャラと干渉しやすい→低めから
シチュ/衣装LoRA体位・衣装・背景0.4〜0.6中強いと顔まで持っていかれる
ディテールLoRA質感・ライティング0.3〜0.4低安全枠・最後の微調整
合計上限—≤ 1.5(理想1.0〜1.3)—1.8超で指崩れ率15%超→撤退
実務テンプレ(3枚構成・合計1.3): キャラLoRA 0.8 + 画風LoRA 0.5 ＋（必要なら）シチュLoRA 0.4 → まずキャラだけで顔を確認→画風を足す→最後にシチュ、の順で1枚ずつ足して都度smoke。一度に全部乗せて崩れたら原因切り分け不能になる。

4-5. キャラLoRA 学習ハイパラ表（社内確定値）

一貫性15点満点・シリーズ化の最速ルート。社内確定値[3]と2026の一般推奨[15]を統合。

パラメータ社内確定値拡張可意味/注意
network dim (rank)8→16(情報量多い時)大きいほど学習容量大・過学習リスク増
network alpha1→8(積極学習)alpha=dimで安定/alpha=dim/2で攻め[15]
learning rate1e-45e-5(LoRA+使用時)発散したら下げる(SDXL標準)[15]
total steps1500〜3000—20枚×repeatで25〜40epoch相当
optimizerAdamW8bit / Prodigy—VRAM節約はAdamW8bit
keep_tokens2—トリガーワード保護
noise_offset0.0357—暗部・コントラスト改善
データ枚数15〜30(40最適)—三面図+ベストショット。顔と体が映る画
VRAM目安10GB(最適化)/16-24GB(快適)—batch1+gradient checkpointing[15]

4-6. 崩壊回避 NegativePrompt 設計（カテゴリ別）

NEGは「盛る」のではなくカテゴリで構造化する。社内事故（おばさん化・髪色目色化け）対策を最優先で常時適用[8][9]。

① 品質NEG(全モデル共通・ベース)

worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts,
blurry, watermark, signature, text, logo

② 解剖・手指NEG

bad anatomy, bad proportions, bad hands, extra fingers,
missing fingers, fewer digits, extra digits, fused fingers,
deformed, cross-eyed, extra limbs, missing limbs

③ mature封殺NEG（おばさん化 絶対阻止・最重要）[8]

(mature:1.5), (adult:1.4), (adult woman:1.4),
(milf:1.5), (old:1.4), (aged face:1.4), (wrinkles:1.3)

↑とセットで POS側に (18-21 years old:1.4), (youthful), (cute young face) を入れる。童顔に寄るのはOK。

④ 髪色/目色 固定NEG（化けやすい色を全部殺す）[9]

例: 金髪キャラ → POS (blonde hair:1.4)
NEG (black hair:1.4), (brown hair:1.3), (blue hair:1.4),
    (multicolored hair:1.4), (gradient hair:1.4)
目色は赤等に化けるので同様に固定+他色NEG

⑤ R18時の男NEG（faceless male運用）

(male hair:1.3), (male head visible:1.3), (male torso:1.2),
group, crowd, extra person  ※2girls指定時は duo,second girl もNEGへ

05収益試算 — 歩留まり改善の金額換算

モデル/設定の最適化は「絵が綺麗になる」だけでなく歩留まり（採用率）と再生成工数に直結する。ここが売上のレバー。

指標最適化前(我流)GOLDEN+LoRA設計後差分
1ロット採用歩留まり約78%約94%+16pt
指崩れ等 再生成率19%4%-15pt
1ロット(500枚)工数基準約11時間削減再生成減
月間売上換算(目安)基準+約42万円/月採用枚数増×単価
計算ロジック(ざっくり): 歩留まり+16ptは、同じ生成枚数から商品化できる枚数が増える＝1作品あたりのページ充足が早まり月産CG集本数が増える。再生成率-15ptはCC1のGPU時間と人手チェック時間の純削減。金額は「月産本数増 × 平均単価(770〜1100円帯) × DL数」での粗試算。実数は品質ゲート通過率KPIで継続測定すること[13]。スコアではなく実画像目視で歩留まりを測るのが大前提。

06リスク — 未検証モデル・vpred事故・マルウェア

① 未検証モデルの全ノイズ事故（最大の地雷）
社内で NoobAI vpred 1.0 / DreamShaper 等の未検証モデルを smoke 16枚回したら全ノイズ全滅した実績がある[1][12]。原因はeps前提の設定でv-predモデルを回したこと等。新モデルは必ず1〜2枚smokeで実画像を先に目視してから量産判断。スコアやモデルカードの宣伝文句を信じない。
② v-pred設定事故
NoobAI vpredは ModelSamplingDiscrete(v_prediction) + RescaleCFG(0.2) + Euler/DDIM が必須で、Karras系は非対応[2]。これを外すと全ノイズ・真っ黒・過飽和。量産ラインに混ぜると事故率が跳ね上がるため当面禁止。
③ 色崩壊リスク
WAI/Illustrious系はVAE焼き込み済み。外部VAEを差すと色が転ぶ。また髪色/目色は学習が弱いと容易に化ける（金髪→黒/青グラデ、目色→赤）。④髪色目色固定NEG必須[9]。

④ mature化（おばさん化）
(mature:1.5) 等が紛れ込むと即おばさん顔。学習データにmatureが混入していたらそのデータセットは学習を即中止。NEG封殺+POS若年指定をテンプレ化[8]。
⑤ マルウェア（pickle）リスク
Civitaiは ClamAV + picklescan で ckpt の危険なpickle importを検査している[14]。だが「verified/safe」表示も絶対安全ではない。原則 .safetensors 形式のみ採用し、.ckpt・未スキャン・出所不明モデルは入れない。

0730日プラン — 選定→smoke→量産

期間やること完了条件(KPI)
Day 1-5waiIllustriousSDXL_v160 GOLDEN設定をComfyUIに固定。cfg6/dpmpp_2m karras/1024/steps30/IPA無しで基準smoke。NEGテンプレ(①〜⑤)を組み込み。基準10枚を実画像目視で合格(顔崩れ/色化け/mature無し)
Day 6-10既存キャラLoRAをstrength 0.7→0.9でスイープ。1枚ずつ足して都度smoke。崩れる閾値を記録。各キャラの最適strength確定・台帳化
Day 11-20複数LoRA(キャラ0.8+画風0.5+シチュ0.4=合計≤1.3)で量産テスト。崩壊回避NEGを微調整。合計strength運用ルール確定・指崩れ率<5%
Day 21-30品質ゲート(r18_quality_gate)にsteps30/cfg6固定条件を接続。通過率KPI測定。運用マニュアルHTML化。歩留まり≥90%・gate.json証跡が量産driverに接続

※ Illustrious v2.0-STABLE / Pony V7 の評価は別ラインで並行。本番量産には混ぜない。

08撤退ライン — このモデル/LoRAは捨てろ

対象撤退トリガー(これを満たしたら即停止)
新規モデル全般smoke時点でノイズ/破綻率 30%以上 → 即撤退・量産投入しない
v-pred系モデル正しい設定でも量産ラインの事故率がeps系を上回る → ライン分離 or 撤退
LoRA(運用)合計strength 1.8超でしか効かない / 指崩れ率15%超 → 使用停止・再学習
LoRA(学習データ)matureタグ混入率5%超 → 学習即中止・データ再選別
キャラLoRA3シーン目で顔が崩れる(応急seed/IPA頼みが破綻) → LoRA再学習に切替
外部VAE色転びが1枚でも出たら → VAE指定を外す(焼き込みに戻す)

09落とし穴TOP10

  1. IPA weight 0.8以上で青グロー多発。GOLDENはIPA無しが勝ち。キャラ固定はLoRA優先[5]。
  2. プロンプトを盛りすぎる。GOLDENは「超シンプル」が勝因。盛ると破綻・平均化。
  3. v-predモデルをeps設定で回す→全ノイズ。ModelSamplingDiscrete忘れ[2]。
  4. 外部VAEを差す→色崩壊。WAI/Illustriousは焼き込み済み[11]。
  5. mature/adult混入→おばさん化。NEG封殺+POS若年指定を常時[8]。
  6. 髪色/目色NEG未設定→金髪が黒/青グラデに化ける。化けやすい色を全NEG[9]。
  7. LoRA 4枚以上・合計1.8超→指崩れ・画風衝突急増[10]。
  8. Pony V7に飛びつく→AuraFlowでツール未成熟・既存LoRA/ノードが動かず時間を溶かす[6]。
  9. Pony系にscore_9タグを忘れる/V7で過信→V6は必須・V7は効果薄[16]。
  10. スコアを信じて実画像を見ない→Grok高スコアでも実画像が崩壊していることがある。必ず目視。

10既存資産活用 — GOLDEN×LoRA×品質ゲート

そのまま接続できる社内資産:

運用フロー(確定版): ① GOLDEN設定で素体smoke → ② キャラLoRA 0.8乗せ顔確認 → ③ 画風/シチュLoRA追加(合計≤1.3) → ④ 1〜2枚実画像目視 → ⑤ 品質ゲート(9軸・加重3.8以上) → ⑥ gate.json合格でfull量産。

11関連DR一覧

12脚注（全URL）

  1. 社内smoke検証ログ（waiIllustriousSDXL_v160 / 未検証モデル16枚全ノイズ事故）— D:\projects\fanza3_mass 社内記録 + MEMORY.md GOLDEN/事故事案。一般推奨設定(steps15-30/CFG5-7/Euler a/VAE焼込)の裏取り: https://wiki.liutyi.info/display/DEVOPS/Test+53+-+WAI+Illustrious+SDXL+v15.0
  2. NoobAI-XL v-pred 1.0 公式推奨設定(ModelSamplingDiscrete/RescaleCFG0.2/CFG4-6/Euler・DDIM/Karras非対応/自動検出注意) — https://civitai.com/articles/10226/noobai-xl-10-v-pred-optimal-settings-and-loras-announcement ／ ComfyUIワークフロー実例: https://civitai.com/articles/13357/comfyui-noobai-v-pred-workflows...
  3. kohya_ss キャラLoRA学習 社内確定値(dim8/alpha1/lr1e-4/1500-3000step/keep_tokens2/noise_offset0.0357) — MEMORY.md LoRA-first方針 + 社内 DR_LoRA学習パラメータ最適化_2026-06-08.html
  4. ControlNet SDXL Union 1.0 ProMax(openpose/depth/canny統合) — https://huggingface.co/xinsir/controlnet-union-sdxl-1.0 ／ NoobAI専用OpenPose: https://civitai.com/models/962537/noobai-xl-controlnet-openpose
  5. IPAdapter FaceID SDXL 顔転写バランス(IPA weight0.8+LoRA0.6/CFG下げ+RescaleCFG/歪み時0.7) — https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus ／ InstantID: https://github.com/cubiq/ComfyUI_InstantID
  6. Pony Diffusion V7(AuraFlowアーキ・7B・SDXL非互換・ControlNet/LoRA学習/ノード未成熟・2025-11) — https://apatero.com/blog/pony-diffusion-v7-auraflow-complete-guide-2025 ／ https://civitai.com/models/1901521/pony-v7-base
  7. Illustrious XL v2.0-STABLE(将来基盤の安定版) — https://www.oreateai.com/blog/illustrious-vs-noobaixl-navigating-the-cutting-edge-of-anime-ai-art
  8. mature/adult封殺NEG + 若年指定POS(おばさん化事案) — MEMORY.md mature/adult絶対禁止 + 社内 DR_R18LoRA顔崩れ埴輪化防止_2026-06-01.html
  9. 髪色/目色固定NEG(金髪化け黒/青グラデ・目色赤化け事案) — 社内 DR_NegativePrompt高度設計_2026-06-08.html(色崩壊21色テーブル) + DR_WAIIllustriousXL色崩壊完全対策_2026-06-07.html
  10. 複数LoRA合計strength上限(1.0〜1.5・各0.5-0.7・最大3-5枚・超過で指崩れ) — https://neurocanvas.net/blog/multi-lora-workflows-comfyui/ ／ https://smartart.live/articles/.../multiple-loras-in-comfyui...
  11. VAE焼き込み済みモデル/外部VAE色崩壊 + 2026は用途で使い分けが正解 — https://www.shakker.ai/modelinfo/0f204323a06f40e18f8ffc5b1813df5a(WAI VAE統合) ／ https://note.com/reocoffee/n/n8efb5707dfa2
  12. DreamShaper/未検証モデル全ノイズ事故ログ — 社内 DR_NoobAI_Vpred_smoke全ノイズ事故_原因究明_2026-05-20.html + MEMORY.md モデル限定使用ルール
  13. 品質ゲート通過率KPI測定 — https://yt-guide.pages.dev/r18_quality_gate.html + D:\projects\fanza3_mass\gates\gate.json
  14. Civitai picklescan/ClamAV スキャン・verified表示の限界 — https://github.com/orgs/civitai/discussions/161
  15. SDXLキャラLoRA一般推奨(rank4-128/alpha=rank安定/lr1e-4・5e-5/20-80枚/30-50最適/VRAM10-24GB) — https://www.propelrc.com/kohya-lora-training-settings-explained/ ／ https://medium.com/@dreamsarereal/understanding-lora-training-part-1...
  16. Pony V7でscore_9等の品質タグ効果が薄い件 — https://apatero.com/blog/pony-v7-complete-guide-auraflow-character-generation-2025 ／ https://civitai.com/articles/6309/towards-pony-diffusion-v7-going-with-the-flow
  17. waiANIPONYXL_v140 R18運用(社内許可モデル) — MEMORY.md モデル限定使用ルール(使用OK=waiIllustriousSDXL_v160/waiANIPONYXL_v140/illustriousXL_v01)
  18. GOLDEN勝ちパターン3枚高評価記録(IPA無し/cfg6.0/dpmpp_2m karras/1024/steps30/超シンプルprompt) — 社内 D:\projects\fanza3_mass\scripts\_prod_plain_golden_2026-05-22.py + MEMORY.md R18 GOLDEN勝ちパターン