LoRAモデルをオンラインでトレーニング - GPUは不要

ポートレート写真 — 一貫した照明、肌のディテール、表情のバリエーションを持つ高品質なポートレートLoRAをトレーニング。明るいハイライトと自然な肌のレンダリングに最適化されています。

キャラクターデザイン — 詳細な顔の特徴を持つ一貫した架空キャラクターを作成。自動被写体クロップにより、モデルが最も重要なディテールに集中します。

ヘッドショット生成 — 一貫したアイデンティティを持つプロフェッショナルなヘッドショット。マルチレゾリューショントレーニングにより、さまざまな出力サイズで品質を確保します。

パーソナルポートレート＆顔LoRA — 最も人気のあるユースケースです。Fluxはわずか15〜30枚の画像で顔を一貫して学習します。SD 1.5では70〜200枚必要でした。ポーズ、照明、表情を超えてアイデンティティを維持します。

アートスタイルの転送 — 特定の芸術的美学をキャプチャ — イラスト、アニメ、水彩画、または写真スタイル。スタイルLoRAは1500〜3000ステップで素早く収束し、異なるプロンプト間でよく一般化します。

キャラクターLoRA — 特定の衣装、特徴、アクセサリーを持つ一貫した架空のキャラクターを作成します。さまざまなポーズと角度の厳選された15〜30枚の画像が最良の結果をもたらします。

製品・オブジェクトLoRA — 特定の衣類、アクセサリー、または製品でトレーニングします。アイテムが異なるコンテキストでどのように見えるかについてモデルの柔軟性を維持する必要があるため、より少ないステップ（約500）で済みます。

キャラクター＆人物LoRA — 最も人気のあるユースケースです。20〜40枚の多様な画像でトレーニング、さまざまなポーズ、角度、照明を示します。最高の顔の一貫性のためにクローズアップ、ミディアムショット、全身ショットを含めてください。

製品写真 — 一貫した製品画像のためのLoRAをトレーニング。Oxen.aiは、120万の家具カタログ画像のためにQwenを微調整することで、製作コストを46,800ドルから6,500ドルに削減（86%削減）しました。

バイリンガルテキストレンダリング — 単一の画像で正確な中国語と英語のテキストを生成。97.29%の単一文字中国語精度 — どの競合よりもはるかに先行しています。

スタイル転送 — Qwenは比較的狭いデフォルトスタイルを持っているため、スタイルLoRAが特に価値があります。芸術的スタイル（イラスト、リアリズム、GTA5美学）をトレーニングして、その創造的な範囲を拡大します。

アニメキャラクターLoRA — 最も人気のあるZ-Imageユースケースです。CitronLegacyはCivitaiで100以上のアニメモデルをトレーニング — タグベースのトレーニングがキャプションなしで機能します。Z-Imageは高ディテールなアニメアートワークの生成に優れ、Fluxを上回ります。

リアルなキャラクター＆肖像 — 一貫したアイデンティティのためにわずか5〜15枚の写真でトレーニング。コミュニティテストでは、1024x1024の9枚の画像が信頼性のある被写体インプリンティングに十分であることが証明されました。

ブランドアイデンティティ＆マーケティング — 一貫したマーケティング画像のためのカスタムビジュアルスタイルを作成。Z-Imageの速度（Fluxの30秒以上に対して画像あたり3秒）により、迅速な反復が実用的になります。

製品写真＆Eコマース — バリエーション全体で一貫した製品画像を生成。Z-Imageの優れた自然言語理解により、製品ショットのための微妙なプロンプト制御が可能になります。

キャラクターの一貫性 — キャラクター画像でトレーニングし、生成全体で一貫した特徴を持つアイデンティティを維持します。

ブランドビジュアルスタイリング — 一貫したマーケティングとブランド画像のためのカスタムビジュアルスタイルを作成します。

アート美学のキャプチャ — 特定のアート美学をキャプチャ — イラスト、絵画、アニメ、または写真スタイル。

商品写真 — AI生成出力全体で統一されたビジュアルプレゼンテーションのために商品写真でトレーニングします。

キャラクター＆アイデンティティLoRA — 最も人気のあるWANユースケースです。18枚の画像がコミュニティでテストされたマジックナンバーです。8〜12枚の画像で、特定の人物や製品を一貫したアイデンティティで固定できます。

超リアルなポートレート — WAN 2.2は既にシネマティックな照明でクリスプなポートレートに優れています。LoRAトレーニングはさらに押し進めます — 一貫した肌のレンダリングと滑らかなグラデーションを持つスタジオ品質のポートレートを生成します。

スタイルLoRA — 芸術的または視覚的スタイルをトレーニング。アイデンティティ+軽度のスタイルには15〜30枚の画像、複雑なスタイルには30〜50枚を使用します。スタイル要素はキャプションしないでください — トリガーワードにスタイルを持たせます。

デュアルパーパス（画像+動画） — 独特の利点: T2I用にトレーニングされたLoRAは動画生成ワークフローにも適用できます。一度トレーニングして、画像と動画の両方のパイプラインで使用します。

キャラクター＆人物動画 — 最も人気のある動画LoRAユースケースです。生成された動画全体で一貫したキャラクターの外観を維持します。最強のアイデンティティ保持のために画像LoRAと組み合わせます。

アクション＆モーションLoRA — 特定の動き、ジェスチャー、またはダンスシーケンスをトレーニング。異なる角度から行動を示す15〜25の動画クリップが最良の一般化を生成します。

カメラワークスタイル — シネマティックなカメラ技術を学習 — パン、ズーム、トラッキングショット、ドリームーブ。これらは特に動画（画像ではなく）トレーニングデータが必要です。

アニメスタイル動画 — WANのデフォルトの3D CGルックを2Dアニメスタイルに変換。高ノイズモデルでの重いトレーニングが鍵です — それが低ノイズモデルが従う基礎を築きます。