LoRA

LoRA（Low-Rank Adaptation）はもともと 2021 年の Microsoft Research の論文で発表され、画像の拡散モデルを効率的にファインチューニングする標準的な方法になりました。特定のキャラクター向けの LoRA は、コンシューマー向けハードウェア上で 10〜20 枚の参照画像から 30 分で学習でき、ベースモデルをそのキャラクターへ偏らせる 100MB のファイルを生み出します。

LoRA への対応はモデルによって異なります。SDXL や FLUX のようなオープンウェイトのモデルには、Civitai や Hugging Face 上にコミュニティが学習させた数千もの LoRA を擁する豊かなエコシステムがあります。クローズドなモデル（Sora 2、Veo 3.1、Nano Banana 2)は現在 LoRA への対応を公開しておらず、これらのモデルのファインチューニングはプロバイダーに限定されています。