Stable Diffusion ローカル環境の構築方法！推奨スペックと導入手順を解説

Stable Diffusionは、テキストを入力するだけで高品質な画像を生成できる無料のAIです。ローカル環境を構築すれば、生成枚数やプロンプトの制限なく使い放題になります。

とはいえ「何から始めればいい？」「PCのスペックは足りる？」と悩む方も多いのではないでしょうか。しかも2026年に入ってからは、定番だったAUTOMATIC1111が新規インストールでエラーになるケースが出ており、少し前の手順書どおりに進めても動かないことがあります。

この記事では、2026年時点で確実に動く構築手順をベースに、推奨スペックの最新版、コマンド不要のStability Matrix、FLUX.1などの最新モデルを動かせるComfyUIまで解説します。ぜひ最後までご覧ください。

【監修者】田村 洋樹

株式会社WEEL代表取締役 / 累計25社以上のAIアドバイザリーを担当 / 企業向けセミナー・大学講義でのべ10,000人超に登壇 / 日本HP・インテルなど、大手企業主催カンファレンスへの登壇実績多数。AI導入支援・生成AIを活用した業務改革のプロとして、アドバイザリー・PM・講演者など多面的な立場から企業を支援中。

Stable Diffusionとは？

Stable Diffusionとは、誰でも無料で使える画像生成AIです。2022年8月に公開され、テキストや簡単な線画を入力するだけで高解像度の画像を生成できます。

利用方法はブラウザ上で使う方法とローカル環境を構築して使う方法の2種類があり、本記事ではより自由度の高いローカル環境での利用方法を中心に解説します。

「Web UI / AUTOMATIC1111」がおすすめ

Stable Diffusion Web UI（AUTOMATIC1111）は、GUIで手軽に画像生成ができる無料のアプリケーションです。プログラミング不要で操作でき、ローカルPCとクラウドサーバーのどちらにもインストールして使えます。なお、AUTOMATIC1111以外にもStable Diffusion Web UIを使えるツールは複数あるため、それぞれの違いをまとめました。

長らくAUTOMATIC1111が定番でしたが、2026年時点では開発が止まり新規インストールも不安定な状態です。Stable Diffusionのローカル環境をこれから作るなら、Stability Matrix経由でForge NeoかComfyUIを導入するのがより現実的な選択肢になるでしょう。

「Web UI / AUTOMATIC1111」で利用できる機能

AUTOMATIC1111の主な機能は以下の3つです。

• txt2img：テキスト（プロンプト）から画像を生成
• img2img：既存の画像をもとに別の画像を生成（スタイル変更、スケッチからの描画など）
• Inpainting / Outpainting：画像の一部を修正したり、背景の拡張したりする機能

ゼロからの画像生成だけでなく、既存画像の加工・修正も可能です。拡張機能（Extensions）をインストールして機能を追加することもできます。

Stable Diffusion Web UIについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

WEEL

Stable Diffusion Web UI 使い方を徹底解説！ダウンロード・インストール・画像生成も紹介 | WEEL Stable Diffusion Web UIを使えば、無料でAI画像生成が可能！AUTOMATIC1111版を中心に、導入方法や使い方をわかりやすく解説します。拡張機能やプロンプトのコツも紹介。自…

Stable Diffusionの特徴

Stable Diffusionの特徴について解説します。

リアル調からアニメ調まで画像生成が可能

上記は筆者が「Cute dog」で生成した犬の画像。

Stable Diffusionはリアルな人物像からアニメ風の美少女まで、多岐にわたる画像を生成できます。リアル調は映画のVFXやCG技術並の美しさを誇り、遠目から見れば現実と虚構の見分けがつかないほど精密な作りです。

アニメ調は流行りのグラデーションを用いており、イラストレーター風から平坦なVtuber風の色合いまで幅広く対応しています。Stable Diffusionが画像生成AIの中で人気な理由も、リアル調からアニメ調まで1つの技術で網羅できるからです。

ブラウザ&ローカル環境にて無料で使える

Stable DiffusionはWebブラウザもしくはローカル環境で無料で使うことが可能。ブラウザ上でStable Diffusionを使うメリットとしては、所有しているパソコンのスペックを問わず使用できること・特別な準備を必要とせず、すぐにStable Diffusionをブラウザ上で使えることです。

Stable Diffusionをブラウザで使う方法は、この後のWebブラウザ編で詳しく解説をします。

また、ローカル環境でもStable Diffusionは使えます。ローカル環境でStable Diffusionを使うメリットは完全無料で利用可能・生成枚数に制限なし・プロンプト制限なし・最新機能が試せるなどです。

より自由度の高い画像生成を行いたい場合にはローカル環境でStable Diffusionを使うのがおすすめ。ローカル環境でStable Diffusionを構築する方法をお伝えします！

ローカルで環境構築するメリット

この章では、Stable Diffusionをローカルで環境構築するメリットを解説していきます。

主なメリットは以下の3つです。

• 画像生成だけに集中できる
• 枚数・プロンプト制限がない
• 機能の追加も自由

それぞれを見ていきましょう！

画像生成だけに集中できる

Stable Diffusionをローカルで環境構築するメリットは、画像生成だけに集中できることです。仮にローカルで環境構築しなかった場合、以下の手間が発生することが多くあります。

• 作業中に課金が必要なケースがあり、手を止めなければならない
• クラウド環境を立ち上げるたびに10分程度待つ必要がある
• 制作中にセッションが切れて、成果物が保存されていない可能性がある

このような状況になってしまっては、画像生成に集中できませんよね。

一方で、ある程度のスペックを持ったパソコンを用意しローカルで環境構築した場合は、上記に記載の手間はかかりません。

• クレジットのような制限がないため、夜中も動かしていても料金の心配がいらない
• 立ち上げに時間がかからないため、すぐ作業が行える
• デバッグができるため、成果物の進み具合を把握できる

このようにローカルで環境構築することで、画像生成だけに集中しやすくなるメリットがあるのです。

枚数・プロンプト制限がない

Stable Diffusionをローカルで環境構築すると、枚数・プロンプト制限がありません。クラウド環境で利用する場合は、使用量に応じた料金が発生するか、利用できる範囲が限られます。

しかし、ローカルで環境構築すれば、枚数やプロンプトの制限はありません。プロジェクトを進めるうえで制限があると進めづらいこともあるため、ローカル構築で使用制限がなくなるのは、大きなメリットの1つです。

機能の追加も自由

Stable Diffusionはオープンソースで公開されているため、必要に応じて機能の追加が自由にできます。必要な機能を開発して追加したり、システム同士を連携させたりという改良もしやすく、開発の自由度が高いのが魅力です。

さらには、Stable Diffusionの利用者も増加しているため、利用者同士で情報共有が行われており、その中で便利な使い方やカスタマイズのヒントを紹介していることもあります。

ローカルで環境構築するデメリット

この章では、Stable Diffusionをローカルで環境構築するデメリットを解説していきます。

• 環境構築に手間がかかる
• 高スペック&GPU搭載型PCでないと画像生成の速度が遅くなる

環境構築に手間がかかる

Stable Diffusionをローカルで環境構築するためにかなりの手間がかかるのが、大きなデメリットです。

1つのツールをインストールするだけでは、Stable Diffusionを使えないため、初心者には難しいと感じられるかもしれません。詳しい環境構築の方法は別の章で解説しますが、ローカル環境構築の主な流れは以下のとおりです。

なお、扱うツールはStable Diffusion Web UIです。

1. Pythonのインストール
2. gitのインストール
3. Stable Diffusion Web UIのインストール

高スペック&GPU搭載型PCでないと画像生成の速度が遅くなる

ローカルで環境構築する場合、高スペック&GPU搭載型のPCでなければ、Stable Diffusionの画像生成速度が遅くなります。Stable Diffusionを現実的な速度で使うにはNVIDIA GPUがほぼ必須です。CPUのみでも起動は可能ですが、1枚あたり数分以上かかるのでおすすめはしません。

なお、Stable Diffusion Web UIをインストールするローカルPCのスペックは、次章「Stable Diffusionをローカルで構築するための推奨環境」にまとめています。

Stable Diffusionをローカルで構築するための推奨環境

Stable Diffusionのローカル環境は、VRAMの容量が生成速度と扱えるモデルの上限をそのまま決めます。SD1.5やSDXLだけなら6〜8GBでも動きますが、FLUX.1など2026年の主力モデルまで視野に入れる場合は、VRAM 16GBが安心できるラインでしょう。Stable Diffusionをローカル環境で構築するためには上記の推奨環境を整える必要があります。なお、求められるスペックは、使用モデルによっても異なるので注意が必要です。

2026年時点では、Stability AI以外のオープンモデルも含めて選択肢が大きく広がっています。主要モデルの必要VRAMとライセンスは以下のとおりです。

ローカル環境選びで迷ったら、まずは手持ちのVRAM容量から逆算するのが確実です。VRAM 8GBならSDXLやFLUX.2 [klein]、12GBならFLUX.1 [dev]のfp8版、16GB以上あればほぼ全モデルを使えるでしょう。

なお、VRAMが足りない場合でも、fp8量子化やGGUF量子化を使えば1ランク上のモデルを動かすことはできます。画質の劣化はわずかなので、まずは量子化版から試してみるのがおすすめです。推奨環境を確認せずインストールを進めてしまうと、使った時間が無駄になって後悔するかもしれません。必ず推奨環境は確認するようにしましょう。

Windowsのバージョン確認方法

まずはWindowsのバージョンを確認しましょう。確認は以下の流れで行います。

1. 「Windows」アイコン→「設定」アイコンを選択

2. 「システム」を選択

3. 「バージョン情報」を選択

4. Windowsのバージョンを確認

この時、以下のバージョン以上が搭載されていれば、Windowsのバージョン確認は完了です。

• 実装RAM：16GB以上
• エディション：Windows10以上

PCスペックの確認方法

Stable Diffusionをローカル環境で構築する場合のPCスペックの確認方法を紹介します。

1. 「Windows」アイコン→「dxdiag」と入力し選択

2. 「ディスプレイ1」を選択

3. 「チップの種類」と「表示メモリ(VRAM)」を確認

チップの種類が、NVDIA製のものが推奨です。

Stable Diffusion Web UIは、もともとNVDIA製のグラフィックボード向けに作られているため、NVDIA製のものが推奨されています。

AMD製のグラフィックボードでも動作しないわけではないですが、不具合があったときの情報が得られない可能性があります。また、表示メモリ（VRAM）は12GB以上が推奨です。

生成AIでの自動化について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください

WEEL

生成AIで業務を自動化する方法とは？活用ユースケース・おすすめツールを徹底解説 | WEEL この記事では、AIによる自動化の概要とメリット・デメリット、活用事例、おすすめのAI自動化ツールを解説しています。近年、注目されているAIによる自動化。AI自動化で業務…

Stable Diffusionの環境構築方法

実際にStable Diffusionをローカル環境にインストールする方法を解説します。

環境構築の手順を間違えると、上手く動作しなかったり、最悪の場合は再構築が必要になったりしますので、この章の内容を確認しながら、進めるようにしてください。

今回の記事では、Windowsでの環境構築方法を紹介しています。Macでローカル環境を構築する方法が知りたい方は、こちらをご覧ください。

Stability Matrixを使った簡単インストール

PythonやGitのコマンド操作に不安がある方は、Stability Matrixを使うのが最もお手軽だと思います。Stability Matrixは、各種Stable Diffusion向けWeb UIをワンクリックで導入・更新・起動できる管理ソフトで、Pythonや仮想環境の準備をすべて自動で行ってくれます。

対応しているUIはAUTOMATIC1111、Forge、reForge、Forge Neo、ComfyUI、Fooocus、SD.Next、InvokeAIなど、学習用のKohya’s GUIやOneTrainerにも対応しています。Windows 10/11のほか、LinuxとmacOS（Apple Silicon）でも利用可能です。

導入手順は以下のとおりです。

STEP

自分のOS向けのファイルをダウンロード

Stability Matrixの配布ページから、自分のOS向けのファイルをダウンロードします。

STEP

ダウンロードしたファイルを解凍して実行し、ライセンス条項に同意します。

STEP

データフォルダの保存先を指定（モデルファイルで数十GB使うため、空き容量に余裕のあるドライブがおすすめです）。

STEP

インストールしたいWeb UIを一覧から選択して「インストール」をクリックします

STEP

完了したら「Launch」ボタンで起動することができます。

2026年時点では、最初に入れるUIとしてForge NeoかComfyUIをおすすめします。AUTOMATIC1111は、クローンエラーが発生するため上記の2つがよいでしょう。

また、Stability Matrixの強みは導入の手軽さだけではありません。モデルファイルを共有フォルダで一元管理できるため、複数のUIを入れても同じモデルを使い回せます。数GB単位のモデルを重複保存せずに済むので、ストレージの節約にもつながります。

さらに、CivitaiやHugging Faceのモデルをアプリ内から直接検索・ダウンロードできる「Model Browser」も搭載されており、ブラウザとフォルダを行き来する手間がありません。なお、Stability MatrixからAUTOMATIC1111をどうしても入れたい場合は、設定の「Environment Variables」に以下を追加すると回避できます。

変数名：STABLE_DIFFUSION_REPO
値：https://github.com/w-e-w/stablediffusion.git

これはAUTOMATIC1111のdevブランチが採用しているミラーと同じものですが、公式が保証するものではない点は理解したうえでご利用ください。

Pythonのインストール

Stable Diffusionを使うために、まずは、Pythonをインストールします。WebUIが安定して動作するバージョンは「3.10.6」のため、他のバージョンが入っている場合は、「3.10.6」を改めてインストールしましょう。

現在のPythonのバージョンを変更したくない方は、「3.10.6」用の仮想環境（venv）を作るのがおすすめです。

Pythonのバージョン確認方法

Stable DiffusionをインストールしようとしているPCに入っているPythonのバージョンを確認する方法を解説します。

STEP

「Windows」アイコン→「cmd」と入力し選択

STEP

「python –version」と入力し、結果を確認

上記画像のように「Python」とだけ表示されている場合は、インストールされていません。バージョンが表示されている場合、「3.10.6」であればStable Diffusionをインストールできます。表示されているバージョンが「3.10.6」以外の場合は、アンインストールが必要です。

違うバージョンが入っていてPythonをアンインストールする方法

Pythonのバージョンで「3.10.6」以外が入っている場合は、基本的にアンインストールが必要です。Pythonをアンインストール方法を解説します。

STEP

「Windows」アイコン→「設定」アイコンを選択

STEP

「アプリ」→「インストールされているアプリ」を選択

STEP

「Python」→「アンインストール」を選択

これでPythonのアンインストールは完了です。

Pythonのインストール方法

Python「3.10.6」をインストールする方法を解説します。

STEP

Python公式サイトに行く

Pythonの公式サイトにアクセス

STEP

「3.10.6」のインストーラを選択し、ダウンロード

STEP

インストーラを起動

「Add Python 3.10 to PATH」にチェックを入れ「Install Now」を選択

STEP

インストールが完了したら「Close」で画面を閉じる

これでPythonのインストールは完了です。

gitのインストール

Pythonのインストールが完了したら、次にgitをインストールします。

STEP

gitの公式サイトに行く

gitの公式サイトにアクセスし、「Click here to download」を選択

STEP

ダウンロードしたファイルを開き「Next」を何度か選択

STEP

最後に「Finish」を選択

STEP

gitの公式サイトよりバグ情報が表示されたら、画面を閉じる

これで、gitのインストールは完了です。

Stable Diffusion Web UIのインストール

Stable Diffusion Web UIのインストール方法を解説します。

STEP

Stable Diffusionをインストールするフォルダの作成

STEP

作成したフォルダ上で右クリック→「Open Git Bash here」を選択

容量に余裕がある場所に作成するのがおすすめです。

STEP

コマンドプロンプトが表示されたら、以下のコマンドをコピーし、貼り付ける。

コマンド「git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git」※貼り付けは、右クリック→「Paste」で行いましょう。

STEP

コマンドが止まったらインストール完了です。

Stable Diffusion Web UIを使うために、作成したフォルダ→「stable-diffusion-webui」→下から２番目の「webui-user.bat」をクリックします。

Stable Diffusion Web UIの起動プロンプトが立ち上がり、完了するまで待ちます。

実行し終わったら「http://127.0.0.1:7860/」をブラウザ上に入力するとStable Diffusionを使えるようになります。

パソコンによって上記の方法ではうまくインストールされないケースがあります。その際は、以下の手順を試してみてください。

1. Stable Diffusion Web UIを使うために、作成したフォルダを開く
2. 「stable-diffusion-webui」を選択
3. 下から２番目の「webui-user.bat」をテキストで開く

4. 「set COMMANDLINE_ARGS=」の後ろに「–skip-torch-cuda-test」と入力し、保存
5. 下から２番目の「webui-user.bat」を実行

また、初回起動時に「RuntimeError: Couldn’t clone Stable Diffusion.」と表示されて止まる場合は、前述のリポジトリ削除が原因です。修正が入っているdevブランチを指定してクローンし直すと解決します。

git clone -b dev https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

すでにmasterブランチでインストール済みの場合は、stable-diffusion-webuiフォルダで「git checkout dev」を実行し、repositoriesフォルダを削除してから再起動しましょう。

WebUI Forgeで構築したい場合

VRAMが少ないPCや、より高速に生成したい場合はWebUI Forgeも選択肢の1つです。AUTOMATIC1111と操作感はほぼ同じで、既存の拡張機能もほとんど動作します。ただし、lllyasviel氏が開発したオリジナルのForgeは、2024年後半以降ほぼ更新が止まっています。2026年時点でForge系を選ぶなら、有志が開発を引き継いだWebUI Forge Neoがおすすめです。

Forge Neoは、FLUX.1・FLUX.1 Kontext・Qwen・Z-Image・Wan・Luminaといった最新モデルにネイティブ対応しており、公式が示す動作要件は最低6GB VRAM／16GB RAM、推奨16GB VRAM／48GB RAMです。NVIDIA GPU専用である点だけ注意してください。

導入方法はStability Matrixの一覧から「Stable Diffusion WebUI Forge – NEO」を選ぶのが最も簡単でしょう。手動で入れる場合は、AUTOMATIC1111と同じくgit cloneでリポジトリを取得し、webui-user.batを実行します。

ComfyUIで構築したい場合

2026年時点でローカル環境の主流になりつつあるのがComfyUIです。処理の流れを「ノード」と呼ばれるブロックでつないで組み立てるUIで、AUTOMATIC1111とは操作感が大きく異なります。

なぜComfyUIが選ばれているのか、AUTOMATIC1111との違いを整理しておきましょう。

ローカル環境で最新モデルを使いたいならComfyUI、とにかく簡単に画像を1枚出したいならForge Neo、という住み分けが2026年の現実的な選び方です。

インストール手順は以下のとおりです。以前は手動セットアップが必要でしたが、2026年8月現在は公式のデスクトップアプリが提供されており、インストーラーを実行するだけで導入できます。

STEP

ComfyUI公式のダウンロードページにアクセス

STEP

自動判別された自分のOS向けインストーラーをダウンロード（Windows 10以降のx64／ARM64に対応）

STEP

ダウンロードした.exeファイルを実行し、画面の指示に従って進める

STEP

インストール完了後、スタートメニューまたはデスクトップのショートカットから起動

必要なディスク容量は本体だけで約4.85GBです。モデルファイルは別途数GB〜数十GB必要になるため、余裕を持って確保しておきましょう。GPUは必須ではありませんが、NVIDIAまたはAMDの専用グラフィックボードを推奨します。

なお、すでにStability Matrixを導入している場合は、一覧からComfyUIを選ぶだけで追加できます。モデルフォルダも他のUIと共有されるため、こちらの方法が効率的です。

ComfyUIが向いているのは、次のような方です。

• FLUX.1やZ-Image TurboなどSD以外の最新モデルをローカルで動かしたい方
• VRAM 8〜12GB程度のGPUで、できるだけ重いモデルを動かしたい方
• 生成の工程を細かく制御し、同じ手順を何度も再現したい方
• 画像だけでなく動画生成まで1つの環境で完結させたい方

逆に「まず1枚出してみたい」「難しい設定は避けたい」という方には、Forge NeoやFooocusの方が向いています。

生成AIを使った業務効率化について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください

WEEL

【生成AI×業務効率化】仕事の生産性を高めたいならこれを使え！自動化の鬼になれるAIツールを紹介 | WEEL 生成AIで業務効率化を実現する方法やツールを活用できる業務について解説します。おすすめの生成AIツールもご紹介するので、生成AIを使って業務効率化を図りたい方におすす…

構築後にやるべき初期設定とカスタマイズ

Stable Diffusionをローカル環境に入れたあと、最初に少し設定を見直すだけで、かなり使いやすくなります。生成した画像をどこに保存するか、ファイル名をどう付けるかを自分のやり方に合わせておくと、あとで探す手間が減ります。

画像サイズやステップ数、使うサンプラーなども、毎回設定し直すのは面倒なので、よく使う値をあらかじめデフォルトにしておくと良いでしょう。

初期設定でやっておくべきおすすめ項目は以下の通りです。

• 出力フォルダの変更（用途ごとにフォルダを分けると管理しやすい）
• ファイル名フォーマットの設定（[seed]_[sampler]_[steps]など）
• 履歴保存をON（生成設定・プロンプトを自動保存）
• xformers / Triton など高速化オプションの有効化（可能な環境のみ）
• VAEの選択・固定（色味・コントラストが安定する）
• ControlNet の ON/OFF・モデル軽量化設定の確認（VRAMの使いすぎ防止）
• Clip Skip の調整（通常は1）

画面レイアウトも自由に変えられるので、作業しやすい配置にしておくと快適です。

生成履歴を残すかどうかも選べます。ストレージを節約したいならオフにしておくのもおすすめです。こうした初期設定を一度整えておくと、操作のストレスが減り、創作に集中できる環境が整います。

環境構築ができない時の対処方法

Stable Diffusionをローカル環境にインストールしようとしたものの、うまく起動しなかったり、エラーが出たりして困っていませんか？

ここでは、よくあるトラブルとその対処法を分かりやすく解説します。

事前チェック

トラブルの原因を特定するために、以下のポイントをチェックしましょう。

• Pythonのバージョンが3.10.6になっているか
• Gitが正しくインストールされているか、git –version で確認
• GPUドライバが最新か確認し、NVIDIAの公式サイトでアップデート
• CUDAとcuDNNのバージョンが適切か（NVIDIAのGPUを使用する場合）
• 十分なVRAM（4GB以上）とストレージの空き（20GB以上）があるか

もしここで問題が見つかった場合は、適切に対応してから次のステップに進んでください。

Python関連のエラー

エラーメッセージ「Python was not found」は、Pythonがインストールされていない、または環境変数に登録されていないこと（実行ファイルを正しく認識できていない状態）を意味します。前の章で解説している「Pythonのインストール方法」を見ながらインストールをしてください。

また、「No module named ‘torch’」はPyTorchが正しくインストールされていないことを意味します。この場合、「pip install torch torchvision torchaudio –index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121」コマンドを実行して、PyTorchを手動でインストールしてみてください。

 Git関連のエラー

エラーメッセージ「git is not recognized as an internal or external command」は、Gitがインストールされていない、または環境変数に登録されていないことを意味します。前の章で解説している「gitのインストール」を見ながらインストールをしてください。

Web UIが起動しないときの対処法

Web UIが起動しないときの原因と対処法一覧を上記表にまとめました。

まず、webui-user.bat を実行しても何も起こらない、または画面が真っ黒なままの場合は、依存ライブラリのインストールが失敗している可能性があります。解決するために、stable-diffusion-webui フォルダを開き「git pull」コマンドを実行します。さらに、venv フォルダを削除し、依存関係を再インストール（本記事「Stable Diffusion Web UIのインストール」の章で解説）してみてください。

また、「CUDA out of memory. Tried to allocate X GiB」というエラーメッセージが出る場合は、GPUのメモリが足りないことを意味します。stable-diffusion-webui/webui-user.bat をメモ帳で開き、「set COMMANDLINE_ARGS=–medvram」を1行追加することで改善可能です。

それでも解決しない場合

もし上記の方法を試してもVRAM不足の問題が解決しない場合は、エラーメッセージをGoogleで検索してみるのも有効です。同じエラーに直面したユーザーが解決策を共有していることが多いため、具体的な対処法が見つかる可能性があります。

また、Stable Diffusion Web UIのGitHub Issuesページを確認するのもおすすめです。開発者やユーザーが報告した不具合や解決策が記載されているため、同様の問題に対する公式な対応方法が見つかることがあります。

モデルファイルの選び方と注意点

Stable Diffusionでは、どんな画像ができるかは「モデルファイル」で決まります。モデルごとに得意なテイストや絵柄があり、どれを選ぶかで仕上がりが変わります。

モデルの形式には「.ckpt」や「.safetensors」などがあり、CivitaiやHugging Faceなどのサイトから手に入ります。商用利用できるかどうかやライセンスの条件は必ず確認しておきましょう。中には著作権に関わるモデルもあるので注意が必要です。

モデルファイルはサイズが大きいものも多く、数GBあるのが普通です。ダウンロード前にストレージの空きを確認しておきましょう。

モデルの入れ方

モデルファイルの配置手順は以下のとおりです。

1. CivitaiやHugging Faceからモデルファイル（`.safetensors` または `.ckpt`）をダウンロード
2. `stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/` フォルダに配置
3. Web UIを再起動し、画面左上のモデル選択ドロップダウンから追加したモデルを選択

`.safetensors` 形式のほうがセキュリティリスクが低く、現在は主流です。`.ckpt` 形式は古いファイルに多く、信頼できる配布元からのみ使用しましょう。

追加学習「LoRA」

Stable Diffusionのデフォルトのモデルは汎用的な画像生成が得意ですが、特定のキャラクターやスタイル、オリジナルのデザインを反映させるには追加学習が必要です。追加学習を行うことで、特定のアニメキャラの再現、独自のイラストスタイルの学習、企業向けのカスタム画像生成など、より自由度の高い画像生成が可能になります。

Stable Diffusionの追加学習には他にもDreamBoothやFine-tuningがありますが、LoRAはVRAMの消費が少なく、学習時間も短いため、個人でも扱いやすい方法として広く活用されています。

LoRAの入れ方

LoRAファイルの追加手順は以下のとおりです。

1. CivitaiなどからLoRAファイル（`.safetensors`）をダウンロード
2. `stable-diffusion-webui/models/Lora/` フォルダに配置
3. Web UIを再起動後、txt2imgの「LoRA」タブから追加したファイルを選択
4. プロンプトに `<lora:ファイル名:0.8>` の形式で記述して適用（数値は適用強度で0〜1の範囲で調整）

適用強度は0.6〜0.8を起点に調整するのがおすすめです。強すぎると破綻しやすくなるため、少しずつ変えながら試してください。

LoRAについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

WEEL

LoRA AIの使い方・仕組み・Stable Diffusionへの導入を解説 | WEEL LoRAは、既存の生成AIモデルを低コストかつ短時間で自社仕様に調整できる軽量なファインチューニング手法です。本記事ではLoRAの仕組みやメリット、ファインチューニングや…

Stable Diffusionを使う時のテクニック・コツ

問題なくStable Diffusion web UIが起動したら下記のようになっていると思います。基本的な使い方としては、「Prompt」にプロンプトを、「Negative prompt」にネガティブプロンプトを入力します。

複数のプロンプトを入力する際はコンマで区切るのを忘れないようにしましょう。

最後に右の「Generate」ボタンをクリックして画像を生成します。

優先させたい内容から順に記入する

入力するプロンプトの順番は決まったものはありませんが、一般的には下記の順番で入力することが多いとされています。

1. 画質など全体に関わる要素
2. 人物に関する要素
3. 髪型、服装などの外観
4. 画像の構図やシーン

ただ、Stable Diffusionは入力されたプロンプトの順番に処理していきます。もし、優先度が高めの指示があれば一番最初に入力しておきましょう。

重要箇所は括弧とコロンで強調する

プロンプト内の要素を（）でくくり、コロンでの後に数字を指定する事により、その要素を強調できます。

例として、smile要素の数字を変えて生成された画像を比較してみましょう。

1.0をベースに、0.5に下げたものは笑顔がなく、1.5に上げたものは笑顔が強調されていますね。

同じモデルを使用したのですが、値を変えるとキャラクターに若干の変化があるところも注意が必要です。

単語を75個以内に抑える

Stable Diffusionのプロンプトに入力するトークン数は75個を超えても入力できるようになっていますが、その分精度が落ちると言われていますので、75個以内に収めるようにしましょう。

入力したトークン数は入力フォームの右側に表示されているので確認しておきましょう。

ネガティブプロンプトで除きたい要素を指定する

ネガティブプロンプトとは大きく分けて「品質に関わるもの」と「生成したくないもの」の2つにわけられます。例えば、低品質を避ける「low quality」やピンボケ対策の「out of focus」などは品質に関わるものになります。

生成したくないものには指の欠損を意味する「missing fingers」や意図しない切り取りを防ぐ「cropped」などが挙げられます。プロンプトとネガティブプロンプトを組み合わせることによって、理想の画像を生成できるのでいろいろ試してみてください。

モデル&Loraは生成したい画像に合わせる

Stable Diffusionにはアニメ調のものからリアル調のものまで様々なモデルを利用できます。同じプロンプトを入力しても、モデルによって生成される画像がガラッと変わるので目的に応じたモデルを探してください。

下の画像は先程と同じプロンプトで違うモデルを選択して生成したものです。

さらに、モデルごとに推奨されるプロンプト/ネガティブプロンプトや設定が存在します。

例えば今回使用したDivineEleganceMixには下記のような記述がありました。

プロンプトだけでなく、おすすめのサンプラーなど、詳細に書かれていますね。利用しているモデルのサンプルのような画像を生成したい場合は推奨の設定を反映させるようにしましょう。

また、Loraという追加学習ができるパッケージを使い学習させることで、より柔軟に画像を生成できます。

Loraを利用するには、指定ディレクトリにLoraのファイルを設置したあと、web UIの「Lora」のタブをクリックします。正常にファイルが設置されていれば、表示されているLoraを選択するとプロンプトに自動で入力されるので、あとはGenerateボタンを押すだけです。

今回は8bitとkimonoというLoraを使ってみました。

8bitはドット絵みたいになる予定だったのですが、プロンプトをいじっていないので微妙にしか反映されていませんね。kimonoはキャラクターの雰囲気はそのままで少し着物っぽい感じになったかな？　という仕上がりになりました。

用途にあったモデルやLoraを選択するのは大切ですが、それ以上にプロンプトや設定もしっかり勉強しないといけないようです。

なお、モデルやLoraを利用する際にはそれぞれライセンスがあるので、商用利用をしたいと考えている方は使用するモデルのライセンスを必ず確認しましょう。

特に、Loraに関しては既存のアニメっぽくするようなものもあり、Lora自体は利用フリーでも商用利用不可などが記載されている場合がありますのでご注意ください。

画像入力での生成機能「img2img」も駆使する

Stable Diffusionはテキストから画像を生成するだけでなく、画像から画像を生成できます。

画像から画像を生成・・・？　文字にするとよくわからないので実際に試してみましょう！

使い方は上部のタブより「img2img」を選択し、画像をアップロードしたあと、プロンプトを入力してGenerateするだけ。簡単ですね！

今回はリアル風の画像をアニメ風に再生成してもらいましょう！

生成結果はこちら！

構図や服装の雰囲気まで完璧ですね！

img2imgは、「ゼロから何かを生成するより「手元にある素材を使って新たなものを創り出す」という使い方があっているようです。

【活用事例】実際に使ってみた人の声

Stable Diffusionをローカルで動かしているユーザーの声は、実際の活用イメージを深めるうえでとても参考になります。ここではX（旧Twitter）に投稿された方の事例を紹介します。目的や使い方の違いに注目すると、自分に合った導入方法が見えてくるかもしれません。

今回解説する事例において、弊社がX（旧Twitter）で発見した参考となるツイートを紹介させていただいております。取り下げなどのご連絡は、contact@weel.co.jp からご連絡ください。

ゲーム制作に活用できる万能ツールとして使う

「ずっとやりたかった」という熱意とともに、Stable Diffusionのローカル環境を構築した方の投稿では、AI画像生成の面白さが語られていました。キャラクターの立ち絵や背景、アイテムのデザインなど、ゲーム制作に必要なアートワークが幅広く対応できるとのことです。

自分のPCで自由に画像を生成できる環境があると、構想をすぐにビジュアルにできるため、個人開発者にとっては大きな武器になります。時間や回数の制限がないというのもローカル環境の大きな利点といえるでしょう。

月額課金からの解放。クリエイターに嬉しいコスト削減効果

あるユーザーは「毎月のAI利用料、もうやめませんか？」という呼びかけとともに、ローカルAIのメリットを具体的に紹介していました。クラウド型のサービスは手軽に使える反面、毎月の利用料が積み重なってしまいます。

その点、十分な性能のPCがすでにあれば、追加の費用なしで継続的に使い続けることが可能です。新しく専用のPCを用意する場合でも、一度の初期投資で月額課金から解放されるので、長い目で見ればコストを抑えられる選択と言えるでしょう。

さらに、プライバシー保護や情報漏えいのリスクを気にせず使えるのも安心です。自宅に「自分専用のAI」を持つような感覚で、創作の幅を大きく広げていけます。

高性能GPUを活かして風景生成を楽しむ活用スタイル

別のユーザーは、自作PCに「4060Ti」という高性能なグラフィックボードを搭載し、その性能を活かしてStable Diffusionを試していました。キャラクターではなく、富士山のような自然風景を題材にした画像生成を楽しんでいる点が印象的です。イラストだけでなく、写真のようなリアルな景色も自在に作れるのがStable Diffusionの魅力。目的に応じて題材を変えながら、幅広いジャンルで表現できるのはローカル環境ならではの強みです。

料金プラン・商用利用ライセンスについて

Stable Diffusionは、基本的に自分のパソコンにインストールして使う分には無料で利用できます。趣味や個人の作品づくりに使う程度であれば、追加料金を気にせず楽しめるでしょう。

ただし、仕事やビジネスに活用する場合はライセンス規約に目を通す必要があります。標準モデルによってライセンスが異なり、Stable Diffusion 1.5などは「CreativeML OpenRAIL-M」が適用され、収益制限なく商用利用できます。

一方、SDXL・SD3・SD3.5などのモデルでは「Stability AI Community License」が適用され年間収益が100万米ドル（約1.5億円）未満であれば商用利用が可能です。それ以上の規模になるとエンタープライズ向けのライセンス契約が必要です。

追加で導入するモデルや拡張機能によってはライセンス内容が異なることもあるので、使う前に必ず確認しておきましょう。著作権や商標、個人情報の扱いにも気を配ることが大切です。

＼画像生成AIを商用利用する際はライセンスを確認しましょう／

Stable Diffusionを使うときの注意点

Stable Diffusionをローカル環境で動かす際には、事前に気をつけておきたいことがいくつかあります。

著作権や肖像権の問題、不適切な画像が生成されてしまうリスク、パソコンの性能や環境の準備、プロンプト（指示文）の書き方などです。ポイントを押さえておくと、安心してスムーズに活用できるでしょう。

著作権・肖像権について

基本的に、Stable Diffusionで作った画像は自分で自由に使えます。ただし、公式モデルや追加学習したモデルによっては利用制限がある場合も。

特に有名キャラクターやアーティストの作品をそのまま参考にしてしまうと、思わぬトラブルにつながることがあります。必ずライセンス内容を確認しておきましょう。

不適切な画像ができてしまうリスク

AIは指示次第でとてもリアルな画像を作れますが、その一方で暴力的な表現や差別的な内容、過激な描写も生成できてしまいます。もしそうした画像をうっかり公開すると、予期せぬ問題になる可能性もあります。プロンプトを入力する際は、不適切な表現が含まれていないか意識することが大切です。

パソコン環境と準備

ローカルで安定して使うには、ある程度のPC性能とストレージ、そして安定したネット環境が必要です。特にGPUとVRAMの性能は、生成速度やクオリティに大きく影響します。

モデルファイルだけで10GB以上使うこともあるので、容量にも余裕を持たせましょう。事前に準備しておくと途中で作業が止まる心配が減ります。

利用規約や有料サービスについて

ローカルで動かしていても、拡張機能や外部サービスを使う場合は有料プランが必要になることがあります。Web版のサービスを利用するときも、無料枠と有料枠の違いをよく確認して選びましょう。

特に長時間の利用や高画質の生成をしたい場合は、有料プランでないと制限に引っかかることが多いので注意してください。

Stable Diffusionの導入支援について詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。

あわせて読みたい

【企業向け】Stable Diffusion導入支援とは？始め方や注意点も解説 メディア事業部AIライターの中井です。 2022年8月に公開された、「Stable Diffusion」という画像生成AIを知っていますか？このツールを使用することで、テキストでの指…

Stable Diffusionの構築でよくある質問

Stable Diffusionをローカル環境で使い始めるときに、多くの方が気になるポイントをまとめました。初めて触れる方も、すでに導入している方もぜひ参考にしてください。

Stable Diffusionのローカルでの環境構築はメリットが多い

Stable Diffusionのローカルでの環境構築には多少の手間はかかるものの、インストール自体の手順はクリックしていくだけなので比較的容易にできます。

ローカルで環境構築するには、デメリットもありますが、無料で生成する画像の制限がないのは、非常に大きなメリットといえるでしょう。

Stable Diffusionについて詳しく知りたいという方は、ぜひこの記事を参考にして、ローカルで環境構築してみるのがおすすめです！

最後に

Stable Diffusionを業務で活用するには、ローカル環境の構築が鍵となります。貴社の用途に最適な環境設定や運用方法について、専門的な視点からサポートいたします。

生成AIを社内で活用していきたい方へ

「生成AIを社内で活用したい」「生成AIの事業をやっていきたい」という方に向けて、生成AI社内セミナー・勉強会をさせていただいております。

セミナー内容や料金については、ご相談ください。

また、弊社紹介資料もご用意しておりますので、併せてご確認ください。

無料で相談する

資料をダウンロードする