ここまでで、動画AIに覚えさせた登場人物が2人になりました。実写風のMZKVと、線画のOYAJIくん。どちらもLTX-2.3のLoRAです。そうなると素朴な疑問が湧きます。2人を同時に出せるのか。 実写の世界に線画のOYAJIくんが現れる、あの絵が作れるのか。
Claudeに聞くと「LoRAは場所を選べないので、重ねると混ざるはず」との予想でした。やってみたら、予想は半分当たり、半分外れました。短い記事ですが、結果が面白かったので小ネタとして残します。
まず結果をどうぞ
2つのLoRAを両方とも強度1.0で重ね、「左にMZKV、右にOYAJIくん(白黒の線画)」と書いて生成したものです。
世界ごと漫画です。ここまでは予想どおり。面白かったのは次です。プロンプトからOYAJIくんの画風の一文(a black-and-white line drawing with bold ink lines and no color)を外し、トリガー語だけにして、LoRAの強度は両方1.0のままで同じseedを回しました。
つまり「線画LoRAの重みが世界を平らにしていた」のではなく、「白黒の線画」というプロンプトの一文が、LoRAを通じて場面全体のスイッチになっていたわけです。
18本で確かめた
同じ場面・同じseedで、プロンプトの文と強度だけを変えて18本作りました。判定は画面の左半分(彼女)と右半分(彼)を別々に、画像埋め込み(CLIP)で「写真か、線画か、カラー漫画か」の確率を出し、左は顔認識でMZKVとの一致、右は原画との近さでOYAJIくんらしさを測っています。

| 条件(MZKV / OYAJIの強度) | 左半分が写真の確率 | 左の顔一致 | 右半分 | 右のOYAJIらしさ |
|---|---|---|---|---|
| 1.0 / 1.0、画風文あり | 0.00 | 0.12(顔として検出できず) | 線画〜漫画 | 0.89 |
| 1.0 / 1.0、トリガー語だけ | 0.99 | 0.83 | 写真 0.96 | 0.62(別人) |
| 1.0 / 1.0、彼女に「photograph」を足す(画風文あり) | 0.00 | 0.18 | 線画 | 0.91 |
| 1.0 / 1.0、「ステッカーとして貼られた線画」 | 0.78 | 0.78 | 漫画 | 0.88 |
| 1.0 / 0.7、画風文あり | 0.00 | 0.26 | 線画 | 0.88 |
| 1.0 / 0.4、画風文あり | 0.91 | 0.83 | 線画(Tシャツが白に) | 0.83 |
| 1.0 / 0.2、画風文あり | 0.99 | 0.83 | 線画(白いTシャツのまま) | 0.79 |
| 「photograph」+ 1.0 / 0.4 | 1.00 | 0.89 | 線画 | 0.85 |
| 1.0 / 0(OYAJIは文だけ) | 1.00 | 0.84 | 線画(一般的な男) | 0.74 |
| 0 / 0(LoRAなし) | 0.97 | 0.48(一般的な女性) | 線画(一般的な男) | 0.79 |
分かったことは3つです。
- 文が勝つ。 彼女に「A photograph of」を足しても、彼の画風文が残っていれば全部漫画です。「白黒の線画」の一文は「写真」の一語より強い。
- 強度にはしきい値がある。 OYAJIを0.7に下げても全部漫画のまま、0.4で初めて彼女が実写に戻ります。徐々に混ざるのではなく、0.4と0.7の間で場面ごと切り替わる。
- 実写と線画の同居は、素のLTX-2.3ができる。 LoRAなしでも「実写の女性と線画の男」は出ます。LoRAを重ねて壊れたのは、線画LoRAが画風の一文に強く反応するように育っていたからです。


一発生成の最適解は、彼女に「A photograph of」を付け、OYAJIの強度を0.4にするでした。彼女は実写のまま顔の一致0.89、彼は線画のままOYAJIらしさ0.85です。ただし代償があって、彼の黒Tシャツは白いTシャツになります。強度を下げると、顔より先に服が抜ける。
なぜMZKVの特徴は漫画化しても残るのか。彼女のLoRAが覚えたのは、素のモデルが得意な「実写の日本人女性」の中での顔の骨格・髪・眼鏡・声で、描き方そのものではありません。構造の差分は、レンダリングが漫画に変わっても生き残ります。一方OYAJIくんのLoRAは、167サンプル全部が線画で、毎回キャプションに「白黒の線画」と書いてあった。だからその一文に反応して画面全体を平らにする方向に育った。そう解釈しています。
掛け合いは、別々に作って重ねる
同じ画面に出せることは分かりましたが、2人が順番に喋る掛け合いは一発生成では難しい。そこで、それぞれ別に生成してffmpegで重ねました。
手順は3つだけです。
- 素材は4本。 彼女の台詞入り、彼の台詞入り、それぞれの「無言で聞いている」クリップ。無言クリップは、台詞クリップの最終フレームを種にして生成すると、カットの前後で姿勢がつながります。
- 線画の切り抜きは輝度で。 白背景の黒い線なので、枠に接している白を透明に、線で囲まれた白(顔や手)はそのまま残す、という塗り分けだけで「ステッカー」として写真に載ります。クロマキー不要。
- 音声は喋っている側だけ。 区間ごとに、喋っている側のクリップの音声を採用して連結します。
ひとつだけ罠がありました。彼女の無言クリップを「隣の誰かの話を聞いている」と書いたら、その誰かが画面右から本当に登場しました。実写側で「誰か」を書くと描かれます。「She is alone in the shot」と書き直して解決。
ちなみに、実写の写真に線画を貼り込んだ合成画像を種にして、両方のLoRAを載せて動かす方法も試しました。こちらも実写と線画は崩れず、彼女は喋り、彼は手を振ります。
人間がやったこと、AIに任せたこと
| 工程 | 人間(私) | Claude Code |
|---|---|---|
| 発端 | 「2人同時に出せる?」「なぜOYAJIくんは実写に寄らない?」 | 3つの仮説と18本の検証設計、左右半分の自動判定 |
| 判断 | 「仮説検証してみよう。小ネタでも記事に」 | 生成・計測・表とグラフ、掛け合いの合成ツール |
今回の私の仕事は、素朴な疑問を投げただけです。Claudeの最初の説明は「線画→実写は難しい方向」でしたが、検証したら否定されました。AIの説明は、実験で確かめるまでは仮説です。 20秒で1本作れる環境なら、確かめる方が早い。
まとめ
- LoRAは場所を選べない。2つ重ねると差分は画面全体に足し算される
- ただし何が全体に効くかは重みだけでは決まらない。画風を書いた一文が、LoRAを通じて場面全体のスイッチになる
- 線画LoRAは強度0.4と0.7の間で場面ごと切り替わる。徐々には混ざらない
- 実写と線画の同居は素のモデルができる。一発生成なら「photograph」+ 線画LoRA 0.4
- 掛け合いは別々に作って重ねる。線画は輝度で抜けるので、ffmpegだけで済む
- 声は台詞の話者ごとに分離する。映像ほど混ざらない
実写の彼女と線画の彼が、同じ部屋で順番に自己紹介をする。存在しない2人の、存在しない会話です。この2人には、そのうちこのブログの動画で司会をしてもらう予定です。
五十路の実験は、まだ続く。

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