🐑 「ひつじ先生」風の質感を安全に獲得する自作画風LoRA開発マニュアル

AI学習において、特定作家の「画風（スタイル）」そのものは著作権法上の保護対象外ですが、開発・公開プロセスにおいて以下の法的・倫理的境界線を厳守する必要があります。

項目	❌ 違法・侵害リスク高（レッドライン）	🟢 安全圏（リーガルセーフ）
学習用データセット	作家の公式サイトやSNSから画像を直接スクレイピングしてそのまま学習。	作家の画風要素を言語化し、AI生成した画像に自ら加筆・修正（レタッチ）を施したオリジナル画像群を使用。
トリガーワード	hitsuji, hitsuji_sensei など、作家の固有名詞やハンドルネームを使用。	milky_pastel_style, soft_watercolor_ink など、画風の特徴を表す一般名詞の組み合わせ。
不正競争防止法 (フリーライド/なりすまし)	「ひつじ先生風LoRA」と銘打って配布・販売し、作家の商業的利益を阻害する。	「パステル調・水彩風の汎用イラストスタイルLoRA」として公開。特定の個人を想起させる文言を一切排除。
著作権法第30条の4	特定の作家の「特定の絵（構図・キャラ）」をそのまま再現（依拠性＋類似性）させて出力・利用する。	学習段階での「スタイル（抽象的特徴）」のみの抽出に留め、出力物は全く異なる構図・キャラクターとする。

ひつじ先生の画風（特徴：「極細の茶系線画」「彩度を抑えたパステル調の塗り」「逆光とエアブラシによる空気感」）を、自作画像から抽出するステップです。

1. ベース画像のAI生成（プロンプト蒸留）：
   SDXLまたはPony系モデルを使用し、以下のプロンプトで「ひつじ先生風のエッセンス」を持つベース画像を100枚生成します。

   (masterpiece, best quality:1.2), soft watercolor shading, delicate brown lineart, pastel color palette, warm low-contrast lighting, volumetric light, cozy atmosphere, detailed background, flat color elements

2. 厳選と手動レタッチ（類似性の排除）：
   生成された画像から、特定のひつじ先生の作品に「構図やキャラクターが酷似しているもの」をすべて破棄します。残った30〜50枚に対し、ペイントソフト（Photoshop/CLIP STUDIO等）で以下を施します。
   • 線画の色を「焦げ茶（#4a3b32）」や「くすんだ赤茶」に統一・補正。
   • 影の境界線にわずかな「水彩境界（フリンジ）」効果を追加。
   • ハイライト部分に不透明度10〜20%の「スクリーン」レイヤーで温かみのある光を乗せる。
3. キャプション（タグ付け）の最適化：
   WD14 Tagger等で自動タグ付けした後、「キャラクターの要素（髪型、服、ポーズ）」はすべて残し、「画風の要素（watercolor, pastel, lineart等）」をキャプションから削除します。これにより、LoRAは「キャラクター」ではなく「画風」のみを学習するようになります。

画風LoRAは、キャラクターLoRAと異なり「色彩・質感」を学習させるため、Dim/Alphaを低めに設定し、滑らかな階調を保つのが鉄則です。以下はSDXL/Pony向け推奨設定です。

パラメータ項目	設定値（2026年推奨）	設定の意図・効果
LoRA Type	Standard (or LyCORIS/LoHa)	汎用性が高く、階調表現に強い標準LoRAまたはLoHaを推奨。
Network Rank (Dimension)	16	高すぎると線画の「ブレ」や不要なノイズまで過学習します。16がベスト。
Network Alpha	8	Dimの半分に設定。学習の安定化と、元モデルの画風との馴染みを良くします。
Learning Rate (LR)	1e-4 (0.0001)	基準値。高すぎると一気に過学習（破綻）します。
Optimizer	Prodigy	学習率の自動調整に優れ、画風のような繊細な学習に適しています。
Resolution	1024,1024	SDXLベース。アスペクト比バケット（Bucket）は有効化。
Max Resolution Noise	0.1	全体のコントラスト低下を防ぎ、パステル調の「白飛び」を抑制。
Layered Training (層別)	IN層: 0.2 / MID層: 0.5 / OUT層: 1.0	最重要。構図を決めるIN層を抑制し、色調・質感を司るOUT層に学習を集中。

実用フェーズにおける、プロンプト制御と他LoRA（キャラLoRA）との干渉を防ぐための黄金比率です。

トリガーワード設計テンプレート

データセットの各画像に付与するテキストファイルの先頭に、以下の独自トリガーを配置します。

milky_pastel_style, (その他のキャラクター属性タグ...), delicate lineart, soft shading

※ milky_pastel_style という「世の中に存在しない独自の言葉」に、今回の画風（線画・塗り・空気感）をすべて紐付けます。

キャラLoRAとの併用時ウェイト（Weight）コントロール

キャラクターの形状を維持しつつ、画風を「ひつじ先生風」に染めるための推奨ブレンド比率：

• キャラLoRA（形状維持）： Weight 0.7 〜 0.8
• 自作画風LoRA（質感適用）： Weight 0.4 〜 0.5
• 合計Weight： 1.1 〜 1.2（これを超えると画像が崩壊し始めます）

※ WebUIの「LoRA Block Weight」拡張機能を使用し、画風LoRAの適用を OUT（層番号9〜16）のみに限定すると、キャラクターの顔や服装の形を一切崩さずに、塗りだけを完全に移植できます。

学習が失敗（画像がザラザラする、色がどぎつくなる、構図が固定化される）するのを防ぐための最終確認項目です。

• エポック（Epoch）ごとのサンプル出力： 200ステップごとに同一シードでサンプル画像を出力し、線画が「ガビガビ」になり始めた手前のエポックを採用しているか？
• 正則化画像（Regularization Images）の導入： 汎用的な「girl」「boy」などの高品質画像を20〜30枚正則化フォルダ（1_reg_girl等）に入れ、スタイルの「ドリフト（崩壊）」を防いでいるか？
• バッチサイズ（Batch Size）： 2 または 4 に設定し、勾配のブレを抑えているか？
• 混合精度（Mixed Precision）： bf16（または fp16）に設定されているか？

自作画風LoRAをCivitaiやHugging Faceに公開する際、アカウントBANや法的トラブルを防ぐための必須要件です。

• モデル名に作家名を含めない： ❌「Hitsuji Style LoRA」 🟢「Milky Pastel & Soft Ink Style XL」
• 説明文（Description）の配慮： 「Inspired by soft pastel illustrators（柔らかいパステル調のイラストレーターにインスパイアされた）」等の抽象的表現に留め、特定の個人名への言及やリンクは避ける。
• 商用利用ライセンスの設定： Civitaiのモデル投稿画面で、「Sell images created with this model（このモデルで生成した画像の販売）」を「No」、または「Share merges（マージモデルの共有）」を「Allowed with creative license」に設定し、悪用リスクをコントロールする。
• トリガーワードの明記： ユーザーが正しく使えるよう、独自トリガー（例：milky_pastel_style）と推奨ウェイト（0.4-0.6）を記載する。

フェーズ	具体的な作業内容	目標時間	完了基準
Step 1	プロンプト生成で「パステル・水彩風」のベース画像を100枚出力する。	60分	好みの塗りの画像が50枚手元にある状態。
Step 2	類似画像の排除と、ペイントソフトでの線画・色調の手動レタッチ。	120分	特定作家の絵と並べても「トレース・模倣」と言われないオリジナル画像30枚の完成。
Step 3	WD14 Taggerでタグ付けし、画風タグを削除したテキストファイルを作成。	30分	各画像の .txt ファイルの先頭に milky_pastel_style, が入っていること。
Step 4	kohya_ssに設定値を入力し、LoRA学習を実行。	45分	エラーなく学習が終了し、.safetensors ファイルが出力されること。
Step 5	WebUIでキャラLoRAと併用テスト（Weight 0.4〜0.6）。	30分	キャラクターの顔を維持したまま、柔らかい塗りと線画が適用できれば成功！