ゼロから質感を刻むまでの全工程
25の記事を、学習の順番で並べました。 どの記事から読んでもOKですが、この順番で読むと最も効率的に質感LoRA学習を理解できます。
なぜ質感LoRAなのか——その根本的な価値を理解する
LoRA学習に必要なGPU環境とコストを把握する
学習用データセット作成。美術作品と素材の収集方法
Kohya_ssでLoRAを学習。パラメータ設定の実践
学習したLoRAの評価と実際の応用方法
素材別・用途別の実践的なLoRA学習と応用
金箔の輝きと奥行きを再現。3つの学習アプローチの比較。
記事を読む →油彩の質感。テクスチャの層感とストロークを学習させるコツ。
記事を読む →波紋、地肌、刃文。刀剣の複雑な質感を分解して学習する方法。
記事を読む →貝殻の構造色。虹色の変化を捉える学習設計。
記事を読む →既存LoRA技術の限界。質感学習における新しい課題。
記事を読む →視覚障害者向けAI生成。音声記述と質感情報の統合。
記事を読む →文化財のデジタル化。オーラと複製可能性の現代的問題。
記事を読む →ライセンス、著作権、利用規約。LoRA商用化の法的リスク。
記事を読む →環境構築からパラメータ調整まで、全7セクション・約2.5時間の動画講座。30日間DMサポート付き。
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