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AI用語辞典画像生成
解像度バケット (Bucketing)
読み: かいぞうどばけっと
最終更新: 2026-08-06・AI PICKS編集部
定義
解像度バケット（Bucketing）とは、画像生成AIの学習時に、元画像を縦横比の近い解像度グループに分類し、バッチごとに近い解像度でまとめて処理する手法のこと。
解像度バケット (Bucketing)とは — 詳しく解説
解像度バケット（Aspect Ratio Bucketing）は、画像生成モデルの学習データに含まれる様々な縦横比の画像を、一定間隔の解像度グループ（バケット）ごとに振り分けてから学習・推論に投入する手法として広く採用されている。全画像を正方形に強制クロップすると構図情報が失われるため、Stable Diffusion系列のファインチューニングで標準的な前処理とされる。2026年時点の実運用では、バケット数を増やすほど学習の安定性は上がるが、GPUメモリとバッチ構成の管理が複雑になり、少量データでのファインチューニングでは逆に収束が不安定になる落とし穴が知られている。現場での選び方は、既存の学習フレームワーク(kohya_ss等)が提供するデフォルトバケット設定をまず使い、データセットの縦横比分布を見てから微調整するのが一般的とされる。クラウドGPUのコスト面では、バケット数増加はバッチの均一性低下を通じて学習時間・料金に跳ね返るため、必要以上に細かく刻まないことが相場感として意識される。
解像度バケット (Bucketing)の使用例
- SDXLのLoRA学習で1024×1024以外に16:9・9:16素材が混在する場合、解像度バケットが自動で近い比率ごとに整理する。
- 学習設定でbucket_reso_steps=64を指定すると、64px刻みの解像度グループに画像が割り振られる。
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