AI画像生成における「モデル（Model）」とは？
AI画像生成における「モデル（Model）」について初心者向け徹底解説
AI画像生成を始めるときに必ず出てくるキーワードが「モデル（Model）」。
でも、初めての人からすると「モデルって何？」「種類が多くてよくわからない…」となりがちですよね。
この記事では、モデルの意味から種類、選び方、実践例までまとめて解説します。
モデル（Model）とは？
ざっくり言うと、モデルは**「AIの頭脳と画風を決める設計図」**です。
AIが「どんな絵柄で」「どんな質感で」「どんなクセを持った画像」を作るかは、このモデルによって決まります。
例えば、同じ「猫の絵を描いて」と指示しても、アニメ調モデルと写真調モデルではまったく違う画像が出来上がります。それは、モデルごとに学習しているデータや得意分野が異なるからです。
モデルの種類
モデルは大きく分けて4つのタイプがあります。
| 種類 | 特徴 | 用途例 |
|---|---|---|
| ベースモデル（Base Model） | 汎用性の高い基本モデル。多様な画像やスタイルに対応 | Stable Diffusion公式v1.5、SDXLなど |
| カスタムモデル（Custom Model） | 特定の画風やテーマに特化して追加学習 | アニメ専用モデル、写真専用モデルなど |
| LoRA（Low-Rank Adaptation） | 軽量追加データ。服装やキャラなど特定要素をモデルに追加 | 特定アニメキャラ、特定衣装 |
| Embedding / Textual Inversion | 単語に新しい意味を持たせる追加データ | 「キャラ名」を入力すると特定外見になる |
モデルを選ぶポイント
- 目的に合っているか
- 写真のようなリアル画なら
photorealistic系 - アニメやイラストなら
anime系 - ファンタジー画風なら
fantasy系
- 写真のようなリアル画なら
- モデルのサイズ（容量）
- 大きいほど高精細になりやすいが、PCやクラウド負荷が高い
- 軽量モデルは高速生成向け
- 学習元データの傾向
- 公式モデルは汎用性が高く、安定した結果が得やすい
- 非公式モデルは作風に強いクセが出やすい
モデルとLoRAの使い分け
- モデル → 全体の画風や基礎的な描写能力を決める
アニメ風やリアル風・油絵風などの作家の画風のようなもの - LoRA → モデルに服装・髪型・キャラなどを追加する拡張データ
AI生成をするだけなら必須ではないが、イメージするキャラクタにするには必須
モデル(画風)は必須、LoRAは拡張として服装や髪型など好みのキャラ付けしたい場合に必要。
この使い分けを覚えると、ベースは同じでもLoRAを差し替えるだけで全く違う作品が量産できます。
実践例：アニメ風の女の子を描く場合
- モデル選択：
Anything v5（アニメ系汎用モデル） - LoRA追加：「セーラー服LoRA」「ツインテールLoRA」など
- プロンプト：「青い海辺で笑顔の女子高生」
これで、アニメ画風かつ特定衣装の女の子をスムーズに描けます。
注意点
- モデルによっては著作権的にグレーなデータを含む場合があるため、商用利用前にライセンスを必ず確認しましょう。
- モデルが大きいほど描写は細かくなりますが、処理時間やメモリ使用量が増えます。
- モデルとプロンプトの相性によっては、想定外の画像になることもあります。
まとめ
- モデルはAIの「画風・クセ」を決める超重要パーツ
- 目的や作りたい絵柄に合ったモデルを選ぶことが成功の近道
- LoRAを併用すると作風の幅が一気に広がる
次回は、初心者が最初に試すべきおすすめモデルリストをジャンル別に紹介していきます。