うまくいってない。

理由の推測は、10枚ずつ学習させた。（5枚づつが理想らしい）

さらに複数キャラを同時に学習させると効果が出なかった。混ざって標準化されてる？

セクサロイド（ピンクの髪の女性）の場合に限ってはかなり上手くいった。それだけで３０枚読み込ませたからか、かなり細かく学習している。さらに、レスを何往復かした後のチャットからでも「セクサロイド描いて」と頼むと上手に書いてくれた。

一度に複数枚学習させるときに含まれる画像データが偏るべき？散らすべき？

・似たようなものを何枚も入れる　＝　正解はこれ　と認識させるための学習。

例：キャラクターを覚えさせたい。

・違うものを何枚も含める　＝　バリエーションを学ばせたい。

例：表情のパターンを覚えさせたい。

出力させたい画像がなんなのか？を決めてから、学習させるのがよさそう。特定キャラクターをGPTに覚えさせたい→そのキャラクターの画像（同一表情で、様々なアングル）を１0枚学習。

同一キャラクターの表情パターンを覚えさせたい場合は、→表情パターンが様々なものを数枚（同じ角度で別表情が最適）。これをセットに含めた後、「表情パターンだけを学習して、髪型や輪郭は学習しないで」というと表情パターンだけを学習すると思われる。

✅ 表情混合の最適パターン

🎯 原則：「バラけさせる」ことが大事

😐 無表情（基準）2枚

目・眉・輪郭の“基準型”になる。角度変えると良い

😄 笑顔2枚

口と頬筋がどう変形するか学ばせる

😳 驚き／瞬間系2枚

目の開き方／瞳の位置ズレの学習に最適

😟 困惑／伏し目2枚

上瞼の下がり・口のすぼまりなど学べる

😠 怒り／泣き1〜2枚

表情崩し用として、極端な変化も必要

📌 表情が被ると“それが正解顔”として学ばれてしまうので、必ず分散させてね。