LoRA学習におけるNetwork Dimと画像品質のキニナル関係

2025.03.30

LoRAのネットワーク次元数（Dim）とは何か

LoRA（Low-Rank Adaptation）では、事前学習済みモデルに対し小さな学習可能パラメータ群（低ランク行列）を追加してモデルを微調整します。ネットワーク次元数（Network Dimension, Dim）は、このLoRAで追加されるニューラルネットワークの中間層の次元数（Rank）を指します。簡単に言えば、LoRAが持つ「学習の容量（表現力）の大きさ」を決めるパラメータです。一般にDimを大きくすると学習できる情報量が増え、逆に小さくすれば学習容量は減ります​。ただしその分、次元数を上げるほどLoRAファイルサイズが大きくなり、学習や生成に必要な計算コスト・VRAMも増大します。

一般的なガイドラインでは、LoRAで付加する情報は特定の新しい概念やスタイルなど限定的なものが多いため、必要以上に高次元にする必要はないと考えられています​。多くの場合「16～128程度のDimがあれば十分」とも言われます​。次のセクションで、実際にDim値を高くした場合と低くした場合でどのように生成画像の傾向が変わるのか、報告例や理由を詳しく見ていきます。

次元数を高くした場合の利点とリスク

ネットワーク次元数を大きく設定すると、そのLoRAは訓練データの細部まで大量の情報を保持できます。再現性（忠実度）という点ではDimを高くするほど有利で、学習対象の特徴やディテールをしっかり覚えやすくなります​。

実際、ある検証ではDimを256や1024と非常に大きくしたLoRAほど、学習画像の構図や要素をほぼそのまま再現する「ハンコ絵」のような出力になりました​。一方でDimを小さくした場合、後述するように出力に変化が生じています。 しかし、Dimを高くしすぎるとデメリットも顕著です。学習しすぎ（過学習）による弊害が生じやすく、具体的には以下のような現象が報告されています。

  • 生成画像の多様性が失われる（いわゆる「ハンコ絵」になる）：LoRAが訓練画像を詳しく記憶しすぎると、新たなプロンプトを与えても常に似たような構図・要素の画像ばかり生成してしまう傾向があります。Dimを高く設定したLoRAでは、出力画像が訓練画像と酷似し汎用性が低下する例が確認されています。

以上から、Dimを高くしすぎると「確かに細部まで覚えるが、その結果として過学習気味になり画質・汎用性を損なう」というトレードオフが見えてきます。あるライターは「Network Dimを128以上にするとLoRAが“焼き過ぎ”になってしまい、ファイルサイズだけ増えても可視的なメリットは得られない」と述べ、128を超える高次元設定は避けるべきだとしています​。（参照元：https://www.linkedin.com/posts/furkangozukara_just-found-out-an-interesting-information-activity-7094380517902475265-qXhS）

逆に言えば、128程度までの範囲であれば被写体の再現性向上に寄与しつつ、極端な破綻も避けられるケースが多いようです​。（参照元：https://www.linkedin.com/posts/furkangozukara_just-found-out-an-interesting-information-activity-7094380517902475265-qXhS?trk=public_profile_like_view#:~:text=If%20you%20mean%20by%20Network,smaller%20and%20effective%20file）

補足: LoRAの学習で「過学習」を避ける一般的テクニックとして、ネットワーク次元数やalpha値を下げるほか、ドロップアウト率・正則化項(weight decay)を高めに設定することが挙げられます​。Dimを下げること自体が過学習防止策の一つと認識されているわけです。

次元数を低くした場合の利点とリスク

ネットワーク次元数を小さく設定すると、LoRAが持つパラメータ（表現できる情報の自由度）が制限されます。一見デメリットにも思えますが、この「容量の小ささ」自体が一種の正則化効果を生み、過学習を防ぎ汎化性能を高める方向に働きます​。具体的には、Dimを小さくしたLoRAはベースモデルの汎用的な知識を極端に損なわず、新しい概念を“ゆるく”学習するため、プロンプト（指示文）に対する応答性が高く柔軟になる傾向があります​。

実例として、あるキャラクターLoRAの作者は初版でDim/Alphaを128/128に設定していたところ、思ったようにキャラが生成されず汎用性も低い結果になりました。そこでDimとalphaを引き下げて再学習した新版LoRAでは、画像生成がより柔軟になりプロンプトの指示に素直に従うよう改善したと報告しています。この作者は別のキャラクターLoRAでもDim/Alphaを32/16まで下げて試し、訓練ステップ数を抑えても十分に良好な結果が得られたと述べています​。つまり、次元数を下げても必要な特徴が捉えられていれば、むしろ少ないステップで効率良く学習でき、高次元時より取り回しの良いLoRAになるケースがあります。（参照元：https://old.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/18t2j78/i_am_getting_so_confused_about_lora_training#:~:text=Examples%3A%20here）

次元数を低く抑えたLoRAでは、ベースモデルの持つ汎用的な描画力とのバランスが良くなり、過剰な「上書き」が発生しにくいと考えられます。その結果、例えば背景や構図の自由度が保たれ、多様なシチュエーションで安定した生成が期待できます。実際、前述のSDXLの例でもDimを32に抑えたLoRAの方が背景の木々の情報が保たれ、全体の画質バランスが良好でした​。Dimが高すぎるLoRAで見られた背景劣化が、小さいLoRAでは回避できていたわけです。（参照元：https://www.linkedin.com/posts/furkangozukara_just-found-out-an-interesting-information-activity-7094380517902475265-qXhS?trk=public_profile_like_view#:~:text=Just%20found%20out%20an%20interesting,in%2Fd7px7GmB）

また、日本のあるブロガーはわずか2枚の画像でLoRAを学習する実験を行い、Dimを段階的に変えて結果を比較しています。その中でDim=16程度の低次元LoRAは、訓練画像には無かった左右反転構図の新しい画像を正しく生成できたと報告されています​。これは、小さなLoRAが訓練データをそのまま暗記せず、本質的な特徴だけ学習して応用したことを示す好例です。（参照元：https://ameblo.jp/kbdenkou/entry-12804760718.html#:~:text=%E5%80%8B%E4%BA%BA%E7%9A%84%E3%81%AB%E3%81%AF%E5%B7%A6%E3%81%8B%E3%82%894%E8%A1%8C%E7%9B%AE%E3%81%AEDim%3D256%20%E3%81%AEAlpha%3D128%E3%81%A7100%EF%BD%9E200epoc）

一方、同じ記事ではDimが大きいLoRAでは訓練画像と同じ向き・デザインばかりが再現され、構図の多様性が出にくい様子も確認されています​。（参照元：https://ameblo.jp/kbdenkou/entry-12804760718.html#:~:text=%E2%91%A0Dim%E3%81%8C%E9%AB%98%E3%81%84%E7%A8%8B%E5%86%8D%E7%8F%BE%E5%BA%A6%E3%81%8C%E4%B8%8A%E3%81%8C%E3%82%8A%E3%81%BE%E3%81%99%E3%81%8C%E3%80%81%E3%83%8F%E3%83%B3%E3%82%B3%E7%B5%B5%E5%BA%A6%E3%81%A8%E7%A0%B4%E7%B6%BB%E7%A2%BA%E7%AB%8B%E3%81%8C%E4%B8%8A%E3%81%8C%E3%82%8A%E3%81%BE%E3%81%99%E3%81%AD%E3%80%82）

このように、低次元LoRAは適度に情報をそぎ落とすことで、「学習データにないパターンも作り出せる一般化能力」が向上することがあります。

もっとも、Dimを小さくしすぎれば当然デメリットもあります。学習容量が不足すると、肝心の特徴まで捉え損ねてしまう（過少学習）恐れがあります。例えば先ほどのキャラLoRAの一人は「Dim=32では人物の瞳が崩れてしまった」と述べており、そのキャラでは32では不足で64以上が必要だったようだ、と振り返っています​。（参照元：https://old.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/18t2j78/i_am_getting_so_confused_about_lora_training#:~:text=Examples%3A%20here）

別の実験でも、Dim=4や8といった極端に低いランクでは訓練した衣装の模様などが再現されず変化してしまった例がありました​。（参照元：https://ameblo.jp/kbdenkou/entry-12804760718.html#:~:text=%E2%91%A0%E5%B7%A6%E3%81%AE2%E3%81%A4%28Dim4）

このため、Dimは低ければ低いほど良いというものでもなく、各LoRAの目的に見合った適切な値を探る必要があります。

補足: LoRAの次元数と画像品質にはトレードオフが存在します。機械学習の専門家Sebastian Raschka氏の論文でも「Dimを小さくするとモデルの複雑さが下がり過学習リスクは減るが、その分タスク固有情報を捉える容量も減って性能が落ちる可能性がある。一方、Dimを大きくすれば適応能力は上がるが過学習しやすい。要するにモデルの表現力・適応度と過学習リスクのバランスであり、目的に応じ最適なDimを試行で見つけることが重要だ」と述べています​。（参照元：https://old.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/14eyfuz/lora_training_overfitting/#:~:text=Note%20that%20r%2C%20in%20the,capacity%2C%20and%20the%20risk%20of）

すなわち適切なDimはケースバイケースで、LoRAが学習する対象の複雑さ・データ量に依存します。

高次元 vs 低次元の比較まとめ

以上を整理すると、ネットワーク次元数を上げた場合と下げた場合で、それぞれ下記のような特徴が見られます。

次元が高い場合（例：64～128以上）

  • 学習データの細部まで再現しやすい（高い忠実度）​
  • しかし過学習に陥りやすい。出力が訓練画像と酷似し、多様性が低下​
  • 出力が不安定化しやすく、破綻画像が出るリスク増​
  • LoRA適用時にベースモデルの汎用能力を損なう恐れ（背景など環境の描写劣化）​
  • 学習計算量・LoRAサイズ増大（効率低下）
  • 128以上では見合った画質向上が得られにくい​

次元が低い場合（例：4～32程度）

  • 学習容量は小さいが、本質的な特徴に絞って学習
  • ベースモデルの知識を活かしやすく、汎化性能が高い。プロンプトに柔軟に反応​
  • 過学習を抑制できる。訓練データそのままの繰り返し出力を避け、新しいバリエーションを生成​
  • 出力の安定性が高い（極端な崩れが起きにくい）​
  • ただし次元数が低すぎると学習不足になる恐れ。細部の再現性が落ちる場合もある​

適切なDim値の選択と用途別の傾向

では具体的にどの程度のDimに設定するのが望ましいのでしょうか？

結論としては前述のように一概には言えず、LoRAの目的とデータによります​。しかし、コミュニティで共有されている知見からいくつか目安となる傾向が見えてきます。

一般的な推奨値

一般的な推奨値は中程度（16～64程度）: 多くのユーザやガイドは、Dim=16～64あたりを初期値・標準値として採用しています​。これくらいであれば十分に特徴を学習でき、かつ過度に大きくないため汎用性も保ちやすいからです。実際、あるLoRA解説では「基本的にDim=16で良い」とも述べられており、SDXL系では16前後が基準値として提示されています​。（参照元：https://github.com/RedRayz/Kohya_lora_param_gui/blob/master/docs/tips.md#:~:text=%E9%AB%98%E3%81%84%E3%81%BB%E3%81%A9%E5%AD%A6%E7%BF%92%E8%83%BD%E5%8A%9B%E3%81%8C%E4%B8%8A%E6%98%87%E3%81%99%E3%82%8B%E3%81%8C%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%83%BB%E7%94%9F%E6%88%90%E3%81%8C%E9%81%85%E3%81%8F%E3%81%AA%E3%82%8B%E3%80%82%E3%81%BE%E3%81%9F%E9%AB%98%E3%81%8F%E3%81%97%E3%81%A6%E3%82%82%E7%B4%B0%E9%83%A8%E3%81%8C%E8%89%AF%E3%81%8F%E3%81%AA%E3%82%8B%E3%82%8F%E3%81%91%E3%81%A7%E3%81%AF%E3%81%AA%E3%81%84%E3%80%82%E9%AB%98%E3%81%84%E3%81%BB%E3%81%A9%E7%94%9F%E6%88%90%E6%99%82%E3%81%AB%E5%B4%A9%E5%A3%8A%E3%81%97%E3%82%84%E3%81%99%E3%81%84%E3%80%82）

アニメキャラクターLora

特に最近はモデルや学習手法の改善で少ないパラメータでも効果を出しやすくなっており、むやみに高次元にしない傾向があります。キャラクター個別の再現など、詳細が重要な場合: アニメやゲームの特定キャラクターの見た目を忠実に再現したいようなLoRAでは、多少高めのDim（64～128）が選ばれることもあります​。キャラ固有の髪型・衣装の細部まで網羅するにはそれなりの容量が必要と考えられるためです。実際、前出の実験でもDim=64では不足で128以上でようやく満足いく再現性になったというケースがありました​。（参照元：https://ameblo.jp/kbdenkou/entry-12804760718.html#:~:text=%E3%81%AA%E3%81%AE%E3%81%A7%E6%9C%80%E5%BE%8C%E3%81%AB%E7%B0%A1%E5%8D%98%E3%81%AB%E3%81%BE%E3%81%A8%E3%82%81%E3%82%8B%E3%81%A8%E3%80%81）

リアルな人物Lora

写真風の人物LoRAでも、服の模様や顔の細かな特徴を学習するには64以上が使われる例があります。ただし128を超える設定は前述の通りデメリットも多く、サイズ的な観点でも128が上限目安という声があることはすでに紹介しました。（参照元：https://www.linkedin.com/posts/furkangozukara_just-found-out-an-interesting-information-activity-7094380517902475265-qXhS?trk=public_profile_like_view#:~:text=）

画風・スタイルLora

画風・スタイルLoRAの場合: 絵柄や写真のスタイルを学習するLoRAでは、そのスタイルがシンプルか複雑かによって適切なDimが異なります。単純な画風（例: ミニマルな白黒アイコン風など）の場合、Dim=4や8でも十分という報告があります​。（参照元：https://modal.com/blog/fine-tuning-flux-style-lora#:~:text=complexity%20of%20the%20style,style%20LoRAs%20need%20to）

実際、あるユーザは80枚程度の画像で人物LoRAをDim=4で良好な結果を得たと述べています​。（参照元：https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1b7h10a/lora_training_question/#:~:text=I%20can%20get%20good%20full,But%20I%27m%20also%20honest%3A）

一方、複雑な画風（細密な描き込みや多彩な色彩を持つスタイルなど）では32～64程度のDimが必要になる場合もあります​。スタイルLoRAはキャラLoRAより高いランクが要求されやすいとの指摘もあり​、一概に低ければ良いとは言えません。実際、あるアイコンスタイルLoRAの実験では、低すぎるランクではかえってノイズの多い不安定な結果となり、ある程度ランクを上げて初めて安定したスタイル再現ができたといいます​。（参照元：https://modal.com/blog/fine-tuning-flux-style-lora#:~:text=,of%20Heroicons%2C%20which%20are%20inherently）

したがって、スタイルLoRAでもまず中程度から試し、必要に応じて調整するのが無難です。

SD1.5とSDXLでの相違点

Stable Diffusionモデルの種類による違い: SD1.5系（約8億パラメータ）とSDXL系（約26億パラメータ）では、LoRAに必要な次元も若干異なる可能性があります。SDXLはモデル容量が大きく多様な表現力を持つため、それに追加するLoRAはより低ランクでも十分効果を発揮しやすいとの見方があります。実際、SDXL用LoRAではDim=8程度でも必要情報を捉えられるとの指摘もありました​。（参照元：https://medium.com/@berd0stad/training-sd-xl-1-0-loras-22cc1daa20b#:~:text=Update%20%E2%80%94%20Apparently%2C%20you%20do,be%20captured%20in%20as%20little）

一方でSDXLは高ランクLoRAを適用すると前述の背景劣化など副作用も起きやすいため、SDXLではより低次元でコンパクトに仕上げるのが望ましいという意見があります​。Kohya SSのTipsでも「SDXLでは性能とファイルサイズの観点からDim=16以下を推奨」とされています​。（参照元：https://github.com/RedRayz/Kohya_lora_param_gui/blob/master/docs/tips.md#:~:text=%E9%AB%98%E3%81%84%E3%81%BB%E3%81%A9%E5%AD%A6%E7%BF%92%E8%83%BD%E5%8A%9B%E3%81%8C%E4%B8%8A%E6%98%87%E3%81%99%E3%82%8B%E3%81%8C%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%83%BB%E7%94%9F%E6%88%90%E3%81%8C%E9%81%85%E3%81%8F%E3%81%AA%E3%82%8B%E3%80%82%E3%81%BE%E3%81%9F%E9%AB%98%E3%81%8F%E3%81%97%E3%81%A6%E3%82%82%E7%B4%B0%E9%83%A8%E3%81%8C%E8%89%AF%E3%81%8F%E3%81%AA%E3%82%8B%E3%82%8F%E3%81%91%E3%81%A7%E3%81%AF%E3%81%AA%E3%81%84%E3%80%82%E9%AB%98%E3%81%84%E3%81%BB%E3%81%A9%E7%94%9F%E6%88%90%E6%99%82%E3%81%AB%E5%B4%A9%E5%A3%8A%E3%81%97%E3%82%84%E3%81%99%E3%81%84%E3%80%82）

以上をまとめると、ネットワーク次元数（Dim）の設定は画像生成品質に大きく影響し、適切な値の選択が重要です。次元数を下げることで画像が改善するケースは確かに存在し、その主な理由は過学習の回避と汎化性能の向上にあります。高すぎるDimはLoRAの効果を「強すぎる味付け」にしてしまいがちで、モデルのもつ元々の良さを損なってしまうことがあります。そのため、目的に合った最小限のDimで十分な効果が出るかを検証しつつ、必要に応じて段階的に調整する方法が推奨されます​。適切な次元数に設定されたLoRAは、コンパクトながら高品質な画像生成を実現できるでしょう。

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