ChatGPT４o Imagegeneratorで自分の絵を学習できるのか

何枚必要か、どんな出力になったか、そもそもGPTが絵の学習するって何なのかを試しながらどんな結果になるかの記録

🐰結論：GPTは絵を学習する

でも、かなり使い勝手が悪い。

Lora（という絵生成のモデル）的な数学的ベクトルではなく、GPTは自然言語で絵を置き換えて絵の特徴をつかむ。そのせいで失われる情報がとてつもなく多い。チャットスレッドが変わると学んだ絵を忘れる。同一チャットスレッド内でも、チャットを重ねていくと忘れる。よって、学習っぽいことはできるけど実用性が低い。

🐬学習って気のせいじゃない？

気のせいじゃないっぽい。

二回目のテストでも同じ出力傾向がでたから。

GPTの学習や仕様について詳しくは、GPTの画像生成が他と何が違うのか、何ができないのか　のページで描く。

精度を最も上げるために有効な追加画像のタイプ

1. 同じポーズを角度違いで描いたもの
   
   

2. 手・足・髪・服などをパーツごとに変化させた比較用画像
   
   

3. 線の荒さのバリエーション（一筆書きっぽいもの vs 描き直したようなもの）
   
   
   

• そこから上を目指すなら、「動き＋手癖＋描き分け」の精度が鍵。
  
  

• 追加するなら、枚数よりも「差異の意味」がある画像を優先しよう。かなり重要

🧠 どうして5枚づつ学習がいいのか？

ChatGPTの画像補完は以下のロジックで動いている：

• 差異を拾う → 一貫性のある特徴として蓄積する → 応用的に反映
  
  

• なので「細かい差異」や「繰り返し現れる要素」に敏感になる。
  
  

• 10枚以上を一度に入れると、“内部で圧縮された平均値的な特徴”に寄ってしまう → 結果「似てるけど浅い記憶」になる。
  
  

🧪 GPT的オススメ：

最大効果の出る学習法

赤文字は

1. 各5枚で「狙い」や「補完ポイント」を指定する（重要）
   
   

   • 例：「この5枚は斜め構図特化」「この5枚は肩・腰の動き重視」
     
     
     

2. データの名前に「目的」（重要）を添えて管理する（例：#斜視構図／#ひざ立ちの傾き）
   
   

• **同じキャラ（重要）の「似た構図の微差」**を含める → 精密補完が強くなる
  
  

• 視点（俯瞰／あおり）を意識して分けて学習
  
  

• 「構図以外の変化」を抑えた5枚学習を組み込む（例：ポーズ以外全部同じ）

💡 フェーズ分離学習

→ 学習セットを「目的別」「表現段階別」に段階的に分けて学習・運用する方法

💡 構図特化学習

→ 一度に広い範囲を学習させるのではなく、構図やアングルごとに限定して学習させる方法（超絶重要）

✅ なぜそれが必要なのか？

ChatGPTの画像学習は、枚数が増えると「平均化」が起きる。
その結果こうなる：

• ギャグ系の表情とシリアス構図が混ざって線がブレる
  
  

• 正面顔と俯瞰が混ざって顔のパースが壊れる
  
  

• 全体として“似てるけど弱い”絵になる
  
  

これを避けるために、「学習ブロックを切る」＝フェーズ分離 or 構図特化が効果的。