【2026年8月最新】Kohya_ss 使い方画像で説明初心者向け完全ガイド｜LoRA学習の決定版

最終更新日：2026年8月2日（大幅改稿）

更新履歴

・2026年8月：4章以降（データセット準備〜FAQ）を書き下ろし、無料部分をインストール完了まで拡張しました。あわせてクラウドComfyUI環境（Floyo）で同じLoRAを学習した実測記録をもとに、設定対応表とつまずきポイントを7章として追加しました

・2026年6月21日：2026年6月版に対応

※購入済みの方は、追加料金なくこのまま最新版を読めます。

この記事でできるようになること

・Kohya_ssをインストールして、SDXLのLoRA学習を最後まで実行できる

・質感LoRA向けの設定値を、理由つきで選べる

・つまずきやすいポイントを、実際の失敗例で回避できる

・Kohya_ss以外の環境（クラウドComfyUI）を検討するときの、設定の読み替え方がわかる

「LoRA学習したいけど、Kohya_ssって何？どうやって使うの？」

そんな疑問を持っていませんか？

Kohya_ss(コヤエスエス)は、LoRA学習のための最強ツールです。Stable DiffusionやFluxでカスタムLoRAを作成するなら、避けて通れない存在と言えます。

私はこれまで312回のLoRA学習を実施し、総コスト約12万円を投資してきました。その過程で、Kohya_ssの使い方を完全にマスターしました。

この記事では、初心者でも迷わずLoRA学習ができるよう、Kohya_ssのインストールから実際の学習まで、画像付きで徹底解説します。

1. Kohya_ssとは？【基礎知識】

1-1. Kohya_ssの概要

Kohya_ssは、日本人開発者のkohya氏が作成した、LoRA学習のための統合ツールです。

正式名称: kohya_ss / 開発者: kohya-ss / ライセンス: Apache License 2.0 / 対応モデル: SD1.5, SDXL, Flux.1

主な機能:

• LoRA学習・DreamBooth学習・ファインチューニング

• データセット管理・パラメータ設定GUI・学習進捗の可視化

1-2. なぜKohya_ssが選ばれるのか

理由1: 日本語コミュニティが充実 — 開発者が日本人のため、日本語の情報が豊富。

理由2: GUIが使いやすい — コマンドライン不要で直感的に操作可能。

理由3: 細かいパラメータ調整が可能 — 100以上のパラメータを設定可能。

理由4: 更新頻度が高い — 2026年6月時点でFlux.1含む最新モデルに対応。

1-3. 私の実体験：最初の挫折と復活

正直に言うと、私も最初は挫折しました。インストールに3時間、パラメータ不明、最初の結果はノイズの塊。しかし312回の学習を経て、今では商用品質のLoRAを安定して作成できます。2. インストールと環境構築

2-1. 必要な環境

ローカル: Windows 10/11, NVIDIA RTX 3060以上(VRAM 12GB+), RAM 32GB+, SSD 100GB+, Python 3.10.x

クラウド: RunpodまたはFloyo, RTX 4090/A100推奨

2-2. インストール手順（Windows版）

Step 1: Python 3.10.x インストール（「Add Python to PATH」チェック）

Step 2: Git インストール（https://git-scm.com/）

Step 3: ターミナルで実行:

git clone https://github.com/bmaltais/kohya_ss.git
cd kohya_ss
setup.bat

Step 4: gui.bat で起動

2-3. クラウドGPU環境での利用

ローカルにGPUがない場合、クラウドサービスを利用できます。

Runpodでの構築手順:

cd /workspace
git clone https://github.com/bmaltais/kohya_ss.git
cd kohya_ss
./setup.sh
python gui.py --listen 0.0.0.0 --share

コスト目安: RTX 4090 $0.5〜0.8/h、LoRA学習1回(45分)約90円

2-3b. Floyo：もう一つのクラウドGPU選択肢

RunPod以外に、FloyoというクラウドGPUサービスがあります。日本語UI対応、Kohya_ssテンプレート完備で環境構築の手間がほぼゼロです。

RunPod vs Floyo:

• RunPod: 英語UI / 手動インストール / $0.5〜0.8/h

• Floyo: 日本語対応 / テンプレート完備 / ワンクリック起動 / 初回30日間無料コードあり

初心者はFloyoから始めるのがおすすめです。

▶ Floyo 30日間無料コード: メンバーシップ「質感LoRAラボ」登録で配布中

→ https://note.com/texture_lora_lab/membership

2-4. よくあるインストールエラーと対処法

"python is not recognized" → PATHにPython追加

"Microsoft Visual C++ 14.0 is required" → VS Build Toolsインストール

"CUDA out of memory" → バッチサイズ1に下げる

ここから先は有料部分です。購入方法は2つあります。

・この記事のみ：500円

・メンバーシップ「質感LoRAラボ」：月500円（この記事を含む限定記事44本と、当月公開の新作LoRAの先行配布が対象です）

同じ500円なので、続けて読む予定がある方はメンバーシップのほうが向いています。単発で必要な方は単品購入で問題ありません。

3. GUI/インターフェースの使い方

3-1. 起動とメイン画面