自分で漫画作成ソフト作っちゃた!AIで漫画が早く描けるようになったよ〜。

自分で漫画作成ソフト作っちゃた!AIで漫画が早く描けるようになったよ〜。

Web版漫画制作ツール紹介 もともと線画とか漫画が大好きで、当時はツールをめちゃくちゃ探してたんだけど、自分で描くのは苦手だし時間かかるし…。でも SD とか ComfyUI が出てきてからは、ほぼ3年ずっと使い続けてきたんだよね。その間いろんなモデルを試して、最近やっと Flux と WAN2.2 に出会って、「あ、これなら本気で自分の好きな漫画が作れる!」って思えるようになった。なんか、つまらない日でも「今日は無駄じゃなかったな」って思えるんだよ。 で、そこに GPT-5 の強力なコード力+自分のアイデアを組み合わせて、ついに小さい漫画編集ソフトを作った!別に新しいものでもレアでもなくて、自分の使いやすいように作っただけなんだけど、絵が苦手な自分にとってはかなり助かるツールになったと思う。 名前は 「imega」。意味は「イメージからマンガになろう」って感じで、口にしたらなんとなくこの単語になった(笑)。実際には存在しない言葉だけどね。で、imega のドメインは高すぎて買えなかったから、「場」をつけて いめがば** にした。ニュアンスとしては「イメージからマンガになろうの場所」って感じ。 アイデアが出てから公開まで、だいたい1か月くらいかかったかな。細かいところを何度も直して、コードもそんなに得意じゃないし。 サイト:https://imegaba.com/ ...

Imega マンガ 漫画 漫画ツール 漫画作成
RTX 5090 で Musubi-Tuner をインストールし、Wan 2.2 の LoRA の作成方法

RTX 5090 で Musubi-Tuner をインストールし、Wan 2.2 の LoRA の作成方法

1. はじめに Wan 2.2 は静止画でも動画でも他モデルを上回る仕上がりを見せます。これまで flux 系のモデルを多く作ってきましたが、人物の一貫性を保つため、今回は Wan 2.2 を試してみました。 環境は メモリ 64GB/GPU:RTX 5090(VRAM 32GB)。学習にかかった時間は以下の画像のとおりです。 先に結論:高ノイズ/低ノイズの特性が異なるため、モデルは高ノイズ用と低ノイズ用をそれぞれ学習します(= 従来と違い 2 回学習)。 1...

LoRAトレーニング Musubi-Tuner Wan 2.2
Google ColabでFlux LoRAモデルをトレーニングの実践手順紹介!

Google ColabでFlux LoRAモデルをトレーニングの実践手順紹介!

はじめに Comfyuiで、LoRAモデルの重要性はますます高まっています。特にFluxモデルでのLoRAトレーニングは、個性的なキャラクターや独特なアーティスティックスタイルを再現するために欠かせない技術となっています。 私は自宅にRTX 5090を所有していますが、LoRAモデルのトレーニングにおいてGoogle Colabを選択している理由があります。RTX 5090は間違いなく強力なGPUですが、消費電力が非常に高く、長時間のトレーニングセッションでは電気代が気になります。さらに、数時間連続で動作させると発熱も相当なものになり、負荷が心配になります。 そこで、Google ColabのA100 GPUを活用することで、これらの問題を解決しながら効率的にLoRAモデルをトレーニングする方法をご紹介します。 Ⅰ:写真選択 数量15ー50 キャラクターLoRAの場合 キャラクターLoRAを作成する際の写真選択は、最終的な品質を決定する最も重要な要素の一つです。以下の基準を厳密に守ることで、原人物に非常に近いLoRAモデルを作成できます。 背景除去の重要性 まず、すべての写真から背景を完全に除去し、人物のみを残すことが重要です。背景が残っていると、モデルが人物の特徴ではなく背景の要素を学習してしまう可能性があります。この作業は手間がかかりますが、最終的な品質に大きく影響するため妥協できません。 comfyuiで背景を除去方法: https://shiokoto.com/archives/72 解像度とサイズの最適化 写真の解像度は可能な限り高品質を維持し、理想的には1024×1024ピクセルのサイズに統一します。これより小さいサイズでも訓練は可能ですが、あまりに小さすぎたりぼやけた写真は避けるべきです。解像度が低い写真を使用すると、生成される画像の品質も低下してしまいます。 多角度撮影の重要性...

Flux LoRA Google Colab LoRAトレーニング