Nodaro ドキュメントキャラクター学習
キャラクタースタジオで、キャラクターの画像からカスタムモデルを学習させます。1,500 クレジット、約 15 分で、画像生成ノードで最も高い再現度が得られます。
Nodaro Cloud で利用できます
キャラクター学習では、キャラクター自身の画像を使って、特定の 1 人のキャラクターをカスタム画像モデルに学習させます。学習後は、画像生成（Generate Image）ノードがそのキャラクターを学習済みモデルで描くので、Nodaro で最も高い再現度が得られます。学習には 1,500 クレジットかかり、所要時間は約 15 分です。
キャラクター学習は Nodaro Cloud でのみ実行できます。セルフホスティングのエディションでは、キャラクタースタジオに LoRA ページが表示されません。
リファレンス画像か、学習済みモデルか
学習していない場合、画像生成ノードは、キャラクターの承認済みの画像をリファレンスとして、選択したモデルに送ります。学習後は、代わりにキャラクター専用の学習済みモデル（Flux LoRA）を実行します。学習済みモデルはキャラクターを学習しているので、リファレンス画像を必要としません。
| リファレンス画像（すべてのキャラクター） | 学習済みモデル | |
|---|---|---|
| ノード | リファレンスを受け付けるすべての画像ノードと動画ノード | 画像生成のみ |
| モデル | ノードで選択したモデル | キャラクターの学習済みモデル |
| 画像 1 枚あたりの料金 | 選択したモデルの料金 | 20 クレジット |
| 1 枚の画像に複数のキャラクター | 可能 | 不可。ノードはリファレンス画像を使う方式に戻ります |
| 準備 | 不要 | 1,500 クレジットと約 15 分 |
設定どおりの見た目の画像がさまざまにそろい、多くの画像で最も高い再現度が必要になったら、キャラクターを学習させます。動画では、引き続きキャラクターのリファレンス画像を使います。キャラクターの一貫性を参照してください。
学習に必要なもの
- 4 枚以上の画像：学習には、キャラクターのポートレート、リファレンス写真、表情、ポーズ、頭部のアングル、全身のアングル、ライティングのバリエーションを使います。モーションクリップとシートは使いません。
- 最大 20 枚の画像：それより多く選択した場合、Nodaro は上の順序で最初の 20 枚を使います。
- きれいで、設定どおりの画像：モデルは、崩れてしまった顔も含めて、渡されたものをすべて学習します。キャラクターらしく見えない画像は、選択を外してください。
まずキャラクタースタジオでキャラクターを作ります。ポートレート、5 つの頭部のアングル、いくつかの表情があれば、顔をさまざまな方向から学習させられます。
キャラクターを学習させる
LoRA ページを開く
キャラクタースタジオでキャラクターを開き、Resources の下の LoRA を選びます。
学習用の画像を選ぶ
学習用の画像では、キャラクターのすべての画像が選択されています。画像をクリックすると除外できます。すべて選択とクリアも使えます。カウンターには選択中の枚数が表示され、4 枚以上を選択するまで、高精度モデルを学習は無効のままです。
学習を開始する
高精度モデルを学習をクリックします。Nodaro が 1,500 クレジットを確保し、学習を開始します。
約 15 分待つ
ページには学習中…（約 15 分）と表示され、キャンバス上のノードには学習中…と表示されます。スタジオを閉じて、作業を続けられます。
結果を確認する
学習が成功すると、LoRA ページ、キャラクターアセット（Character Asset）ノード、@ メンションの一覧に、緑色の学習済みバッジが表示されます。LoRA ページには、トリガーワードと学習日も表示されます。
学習済みのキャラクターを使う
キャラクターアセットノードを画像生成ノードのアセット入力に接続し、プロンプトでキャラクターをメンションします。
ノードが使うキャラクターがこの学習済みキャラクター 1 人だけの場合、Nodaro はプロバイダーで選択したモデルの代わりに、学習済みモデルを実行します。
- 料金は画像 1 枚あたり 20 クレジットです。選択したモデルの料金の代わりに、この料金がかかります。
- トリガーワードは自動で追加されます。Nodaro がプロンプトの先頭にトリガーワードを入れ、
@メンションのトークンを削除します。トリガーワードは入力しないでください。 - リファレンス画像は送られません。学習済みモデルはプロンプトだけをもとに生成するので、その実行では、ノードのほかのリファレンス画像は使われません。
- キャラクターが 2 人以上ならリファレンスを使います。画像に複数のキャラクターを使う場合、ノードは選択したモデルを、すべてのキャラクターのリファレンス画像とともに実行します。
- ほかのノードは変わりません。画像修正（Modify Image）とすべての動画ノードは、常にキャラクターのリファレンス画像を使います。
学習済みの再現度を動画に持ち込むには、まず画像生成ノードで静止画を作り、それを動画生成（Generate Video）ノードの開始フレームとして使います。
再学習、キャンセル、削除
| 操作 | タイミング | 結果 |
|---|---|---|
| キャンセル | モデルの学習中 | 学習が止まり、クレジットが返還されます。もう一度始めるには、高精度モデルを学習をクリックします。 |
| 再学習 | 学習が成功した後 | 選択した画像で再び学習し、現在のモデルを置き換えます。毎回 1,500 クレジットかかります。 |
| 削除 | 学習が成功した後 | 学習済みモデルを削除します。画像生成ノードは、リファレンス画像を使う方式に戻ります。 |
| 再試行 | 学習が失敗した後 | 新しい学習を開始します。ページには前回の学習が失敗した理由が表示され、失敗した学習は返還されます。 |
キャラクターを削除すると、進行中の学習もキャンセルされて返還され、学習済みモデルも削除されます。
クレジット
| 操作 | クレジット |
|---|---|
| 学習 | 1,500 |
| 再学習 | 1,500 |
| 学習済みモデルで作る画像 1 枚 | 20（選択したモデルの料金の代わり） |
| 失敗またはキャンセルされた学習 | 返還 |
Nodaro がクレジットを確保、返還するしくみについては、クレジットを参照してください。
ヒント
- 学習の前に画像を厳選します。崩れた画像やぼやけた画像は、選択を外してください。モデルはそれらも学習してしまいます。
- さまざまなアングルをそろえます。ポートレート、5 つの頭部のアングル、いくつかの表情があれば、顔をさまざまな方向から学習させられます。
- 1 枚の画像にはキャラクターを 1 人だけにします。学習済みモデルが実行されるのは、画像にキャラクターを 1 人だけ使う場合です。
- 動画用にリファレンスを整えておきます。学習で変わるのは画像生成ノードだけなので、動画の作業に備えて、キャラクターの画像を設定どおりの状態に保ってください。
コードとエージェントから使う
REST API では、学習の開始、ステータスの取得、学習済みモデルの削除ができます。ステータスは、untrained、queued、training、succeeded、failed、cancelled のいずれかです。学習の開始は、トークンごとに 1 分あたり 3 リクエストまでに制限されています。詳しくはキャラクター学習を参照してください。
POST /v1/generate-image の呼び出しでは、ノードに接続した学習済みキャラクター 1 人だけをプロンプトでメンションしている場合に、学習済みモデルが実行されます。AI アシスタントから画像を生成する方法は、MCP ツールを参照してください。
よくある質問
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