ファイルを互換性のあるモデルとタスクに合わせてから、用途に応じて選んでください。 判断材料はホスティングモデルページのバージョン番号ではなく、アダプターの作者が示しているベースモデルと互換性の注記です。たとえばQwen Image 2.1には、2512の重みを使った生成例と、Edit 2511および2509の重みを使った編集例が公開されています。FLUXのファイルとQwenやZ-Imageのファイルは相互に差し替えられません。
- 最も安価なバッチ、テキスト生成またはスタイル変更: Z-Image Turbo LoRA、両ルートとも画像あたり$0.012。
- シーンをまたいで同じ人物を維持する（マルチリファレンス編集）: MiniMax H3 Image LoRA（最大9リファレンス）またはQwen Image 2.1 LoRA（最大10）。
- 画像の一部だけを再描画する: FLUX.1 Dev LoRA、マスクに対応している唯一のルート。
- 古いQwenの重み: Qwen Image 2512 LoRA、生成用と編集用のベースが分かれています。
- H3動画のフレームになるスチル: MiniMax H3 Image LoRA。
5つのルートはすべて規制なしで、プラットフォームによるコンテンツスキャンもありません。1リクエストにつき最大3本のLoRAを受け取ります。それぞれは .safetensors ファイルへの直接HTTPSリンクで、強度は0〜4です（Qwen 2512の編集は2まで）。
5つのルートを並べて比較
| ルート | 学習ターゲットまたは文書化された互換性 | 編集の入力 | 画像あたりの価格 | 出力サイズ |
|---|---|---|---|---|
| Z-Image Turbo LoRA | Z-Image Turbo。Turboで動作すると文書化されたBase学習のファイルを含む | ソース1枚、強度調整あり、マスクなし | $0.012（両ルート） | テキストから画像は約1 MP、アスペクト比9種。編集は1kまたは1.5k |
| FLUX.1 Dev LoRA | FLUX.1 [dev] | ソース1枚、強度調整あり、マスクは任意 | $0.018（両ルート） | テキストから画像は約1 MP、最大1536×640。編集は約0.7 MP |
| Qwen Image 2512 LoRA | Qwen-Image-2512（生成）、Qwen-Image-Edit-2511（編集） | ソース1〜3枚 | $0.03（両ルート） | 生成は最大1536 px。編集は最初のソースと同じ比率で約1 MP |
| Qwen Image 2.1 LoRA | 具体的なタスクを確認してください。公開例には2512の生成と、Edit 2511/2509の編集アダプターが含まれます | リファレンス1〜10件 | 生成 $0.03 / $0.054 / $0.102（1k / 1.5k / 2k）。リファレンス1件の編集は $0.042 / $0.078 / $0.15。追加リファレンスごとに、1kでは $0.012（3件 $0.066、10件 $0.15）、2kでは $0.024（3件 $0.198、10件 $0.366）が加算されます | 1k〜2k、アスペクト比15種 |
| MiniMax H3 Image LoRA | MiniMax H3 | リファレンス1〜9件 | 生成 $0.042 / $0.09、編集 $0.054 / $0.126（1k / 2k）。さらに1件目以降、リファレンスごとに $0.006 が加算されます | 1kまたは2k、アスペクト比15種 |
デフォルトのサイズでスチル100枚なら、Z-Image Turboで$1.20、FLUX.1 Devで$1.80、どちらのQwenルートでも$3.00、H3で$4.20（2kなら$9.00）になります。LoRAのリンクが死んでいるなどして失敗したタスクは、通常は課金される代わりに解放されます。
原寸画像で、人物の同一性・ライティング・スタイルを目安にアダプターを判断してください。
用途別のルート選択
Z-Image Turboで学習したキャラクターやスタイル。 Z-Image Turbo LoRAを使います。この中ではテキストから画像が最も安くなります。画像から画像はフレーム全体を再生成します（マスクなし）。出力は1k（長辺1024 px）または1.5kです。正確なピクセル数や、約1メガピクセルを超える生成が必要な場合は、代わりにQwen 2.1またはH3のルートを使ってください。
同じ人物を新しいシーンで。 ポートレートを Picture 1 として送り、変更点を説明してください。H3（最大9件）とQwen 2.1（最大10件）はこの用途のために作られています。まず同じ人物の、視点が異なり同一性が矛盾しない明確なリファレンスを2〜3件用意してください。Qwen 2512の編集はソースを最大3件まで受け付け、最初のものの比率に従います。H3はスチルから動画への作業向けに、承認済みの最初のフレームを提供できます。
ある1か所の修正。 FLUX.1 Dev LoRAは mask_url を受け取り、マスクされた領域だけを再描画します。他のすべてのルートはフレーム全体を再生成します。スタイル変更用の強度調整と、guidanceの調整（デフォルト3.5。2.5〜3に下げるとリアリズムLoRAの蝋のような質感が消えました）も備えています。
既存の大量の重み。 FLUX.1 [dev] が最も多くすぐ使えるLoRAを持ち、Z-Image Turboも幅広くfine-tuneされており、Qwen Image 2.1のLoRAはさらに新しいものです。まずファイルのモデルカードでベースを確認してください。Qwenに関しては、古いファイルの引き継ぎ可否と2512編集の互換性ルールに詳細があります。Qwen Image 2.1は研究用途のみのライセンスでリリースされているため、商用利用前に必ず読んでください。
各ルートはLoRAなしでどこまで到達するか
2026年9月のテスト結果です。LoRAを一切ロードしない状態と、コミュニティ製のアダルトLoRAをロードした状態で計測しました。アダルトのカテゴリはL1（挑発的）およびL2（中等度のNSFW画像）から、L3（高度なNSFW画像）、L4（より高強度のアダルトシーン）までです。L5には、アダルト強度と非アダルトの暴力について別々のカテゴリがあります。
| ルート | LoRAなし | アダルトLoRAあり |
|---|---|---|
| MiniMax H3 Image LoRA | 記載どおり全レベル、テキストから画像と編集の両方 | L4（より高強度のアダルトシーン）は記載どおり、両ルート |
| Qwen Image 2.1 LoRA | 記載どおり両ルートで全レベル | 不要 |
| Z-Image Turbo LoRA | テキストから画像は記載どおり。画像から画像はL4（高強度）を和らげる | テキストから画像でL4を達成、編集でL3（高度なNSFW画像）を達成 |
| Qwen Image 2512 LoRA | L4（高強度）は両ルートで明示されるのではなく含意される | L4は記載どおり |
| FLUX.1 Dev LoRA（テキストから画像） | L1（挑発的）、L2（中等度）、アダルトL5は達成。L3（高度）、L4（高強度）、非アダルトL5は和らげる | L3を達成。L4は和らげる |
L4の編集には、アダプターなしのH3またはQwen 2.1を選ぶか、互換性のあるアダルトアダプターを付けたQwen 2512を選んでください。Z-Image Turboは低コストなL4のテキストから画像用の選択肢で、アダルトアダプターを付けた編集結果はL3に達しました。FLUXのテキストから画像は、テストしたアダルトアダプターを付けてもL4を和らげたため、そのレベルが目的なら別のルートを選んでください。FLUXの編集は異なります。強度約0.95では、上半身のL3編集はほぼ達成されました（0.85では控えめになりました）。したがって既存の画像にL3を適用する場合は、ルートを切り替えるのではなく強度を上げてください。実行ごとの詳細：Z-Image Turbo、Qwen Image 2512、Qwen Image 2.1、H3 Image、FLUX.1 Dev。
FLUX.1 Dev LoRAの公開サンプル：方向性のある光とフィルムスチルのような雰囲気。
LoRAが実際に作用していることを確かめる
タスクが成功しても、アダプターが画像を変えたことを意味しません。互換性のないファイルは効果がほとんどない、あるいは読み込み自体に失敗することがあります。目に見える効果と通常のベースモデルの結果を切り分ける手順は3つです。
Playgroundで試す。 PlaygroundタブのForm表示でZ-Image Turbo LoRAテキストから画像を開いてください（実行には入金済みのアカウントでログインします）。Qwen Image 2.1 LoRAテキストから画像も同じ項目です。フォームにはサンプルプロンプトとサンプルLoRAが入力された状態なので、両方とも差し替えてください。
- Promptにはトリガーワードを先頭に書き、Seedを設定します。
- Style LoRAsの下で、ファイルへの直接リンクを LoRA file に貼り付け、Strengthを設定します。まず作成者が想定する通常の強度である1から始めてください。Add item で最大3つのファイルを追加できます。
- 1回実行します。
- Remove item を押し、同じプロンプトとシードでもう2回実行します。これがLoRAなしのコントロールです。Z-Image Turboなら3枚一式で約$0.04です。
- 3枚の画像を比較します。同一シードの測定方法で違いの測り方が分かります。LoRAの画像がコントロールとまったく同じに見えるなら、この比較ではアダプターの効果を確認できていません。互換性とトリガーワードを確認してから、強度を高めてください。画像が変わったのに悪化した場合は、強度を下げます。
同じ確認をAPI経由で行う場合、パスは一般公開のファイル直接リンクである必要があります。リポジトリのページや、ログインが必要な限定リンクを渡すと、画像が1枚も生成される前にリクエストが失敗します。
cat > input.json <<'EOF'
{
"prompt": "trigger_word, a woman in a green velvet dress at a vintage microphone, film still",
"loras": [{ "path": "<direct .safetensors link>", "scale": 1 }],
"seed": 42
}
EOF
spicyapi tasks create --model alibaba/z-image-turbo-lora/text-to-image --input-file input.json --waitドキュメント：CLIとtasks。ホスティングLoRA APIガイドには無料のリンクチェック付きの実行可能なスクリプトがあります。
Agentに実行させることもできます。上のCLI、MCPサーバー、Skill（npx skills add spicyapi-ai/spicy-skill）のいずれかを使ってください。
Z-Image TurboとZ-Image Baseは別の学習ターゲットですが、Baseで学習したファイルの一部はTurboで動作します。Turbo専用のファイルか、作成者がTurboとの互換性を文書化しているファイルを優先してください。Baseで学習したすべてのアダプターがそのまま置き換えられるとは限りません。
実行・管理・学習：どれが必要か
「ホスティングLoRA」は、管理されたアダプターライブラリや、データセットからの学習を指すこともあります。SpicyAPIはURLからファイルを実行するだけで、あなたの重みのライブラリは保持しません。したがって {path, scale} のリストとプロンプトを各出力の隣に保存してください。学習する場合は、まず対象ベース用のトレーニングツールで訓練してから、完成したファイルをこちらへ持ち込みます。
よくある質問
1つのLoRAファイルを5つのルートすべてでテストできますか？ 公平な比較にはなりません。各ルートとタスクに互換があると文書化されたファイルを使うか、重みなしでベースルートを比較し、LoRAは別のステップとして扱ってください。
LoRAによって、ルートが許可するコンテンツは変わりますか？ ベースが途中までしか届かない場合のみです。私たちのテストでは、Z-Image Turboの画像から画像におけるL4（より高強度のアダルトシーン）、Qwen 2512のL4、FLUXのテキストから画像におけるL3（高度なNSFW画像）でした（そこではアダルトLoRAがL3を修正しましたが、L4ではありませんでした）。H3とQwen 2.1はアダプターなしでL4に達したため、そちらではアダルトLoRAは不要です。
複数のリファレンスの中で、同じ人物の同一性を最もよく保つルートはどれですか？ H3（最大9件）とQwen 2.1（最大10件）が最も多く受け付けます。まず明確なリファレンス2〜3件から始めてください。Qwen 2.1では追加リファレンスが価格に上乗せされ、顔が多すぎるとモデルがブレンドする対象も増えます。
タスクは成功したのに何も変わらない場合は？ 表と照らし合わせてファイルのベースを確認してから、強度を上げてください。Qwen 2512の編集の上限は2、そのほかのルートは4です。
一言でまとめると：ファイルが学習されたベースモデルを確認し、用途（価格、マルチリファレンス編集、マスク、H3動画）に合わせてルートを選び、本番のバッチの前に3枚比較の確認を行ってください。
