AUTOMATIC1111 : Stable Diffusion WebUIのインストール (2026)

#AUTOMATIC1111とは何ですか？

Stability AIは2022年8月22日にStable Diffusionの一般公開を発表しました。AUTOMATIC1111というハンドルネームで知られる開発者のリポジトリが、同じ日にGitHubで作成されました。Gradioライブラリで構築され、AGPL-3.0ライセンスで提供されたブラウザ用インターフェースで、Pythonのコマンドを入力せずに使えるものでした。現在、このリポジトリには16万を超えるスターが付いています。インターフェースには、テキストからの画像生成、画像からの画像生成、マスクを使った部分修正、拡大用のタブがあり、膨大な数の拡張機能も用意されています。

すべてのローカルツールと同様に、自分のマシン上で動作し、ブラウザで http://127.0.0.1:7860 にアクセスして開きます。デフォルトではローカルネットワークの外に出ることはありません。プロンプト、設定、画像はディスク上に残り、オフラインでも確認して再利用できます。

• Stable Diffusion：各バージョンと選び方

#必要なもの

AMDのグラフィックカードは、LinuxではROCmを使ってネイティブに動作します。Windowsについては、公式Wikiに「Windows+AMD support has not officially been made for webui」と明記されています。実用的な方法はlshqqytigerによるコミュニティ版DirectMLフォークを使うことですが、2024年1月に編集されたWikiページによると、この環境では学習はまだ動作していませんでした。Apple Silicon搭載Macについては、公式WikiにHomebrewとwebui.shスクリプトを使ったインストール方法が記載されています。ほとんどの機能は動作しますが、学習は非常に遅く、メモリを多く消費します。NVIDIAは引き続き、このプロジェクトで最も手厚くサポートされている選択肢です。

#WindowsおよびLinuxでのインストール

1. 01
   Python 3.10.6をインストール

   python.orgからインストールし、「Add Python to PATH」にチェックを入れてください。READMEには、それより新しいバージョンはtorchをサポートしていないと記載されています。同じREADMEで、一部の非常に新しいLinuxディストリビューションでは3.11も認められていますが、3.10.6を使用してください。
2. 02
   Gitをインストールする

   WindowsではGit for Windows、Linuxでは使用しているディストリビューションのgitパッケージ。
3. 03
   リポジトリをクローンし、スクリプトを実行する

   パスが短く、スペースやアクセント付き文字を含まないフォルダーに配置してください。Windowsのスクリプトはwebui-user.bat、Linuxではwebui.shです。
4. 04
   初回起動時はしばらく待つ

   スクリプトは PyTorch と依存関係をダウンロードします。数 GB ありますので、10分から30分ほどお時間をください。ローカルアドレスが表示されたら、ブラウザで開いてください。

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

# Windows
webui-user.bat

# Linux (après : sudo apt install git python3.10-venv libgl1 libglib2.0-0)
./webui.sh

#モデルをどこに保存するか

models/Stable-diffusion

チェックポイントとは、主なモデルファイルであり、.safetensors 形式です。

models/Lora

LoRAは、ベースモデルにスタイルやテーマを追加するものです。

models/VAE

任意で追加するVAE。多くのSDXLチェックポイントには、それぞれのVAEが組み込まれています。

extensions

拡張機能は、同じ名前のタブから管理されます。

outputs

あなたの画像がモードおよび日付で並べ替えられています。

新規インストールには、必ずしもモデルが含まれているとは限りません。以前のバージョンでは初回起動時にSD 1.5が自動的にダウンロードされていましたが、現在は保証されていません。Hugging FaceからSDXLのチェックポイントをダウンロードし、models/Stable-diffusionに配置してから、モデル選択欄の横にある更新アイコンをクリックしてください。.safetensorsファイルだけを使用してください。旧形式の.ckptは、開く際にコードを実行する可能性があります。詳しくは後述します。

• Hugging Face：モデルファイルを探して確認する

#VRAMに応じた起動オプション

オプションは、Windowsではwebui-user.bat、Linuxではwebui-user.shのCOMMANDLINE_ARGS行に指定します。

set COMMANDLINE_ARGS=--xformers --medvram-sdxl --autolaunch

#最初の画像の設定

命令するのではなく、英語で、被写体から先に描写してください。「portrait of an elderly fisherman, window light, 85mm, shallow depth of field」のようなプロンプトは、単語だけを並べたキーワードのリストよりも効果的です。ネガティブプロンプトには避けたい要素を列挙します。たとえば「blurry, deformed hands, extra fingers, low quality」と指定すると、よくある不具合を避けられます。早い段階で知っておきたい機能がPNG Infoタブです。このインターフェースで生成した画像であれば、どの画像からでもプロンプトとすべての設定を読み出せるため、うまくいった生成を、すべて入力し直すことなく再現したり調整したりできます。

#A1111、ForgeまたはComfyUI（2026年）

結論はシンプルです。A1111 向けに作成されたコース、チュートリアル、または拡張機能に従っている場合、または現在のインストールが SD 1.5 と SDXL で必要とする動作を十分に満たしている場合は、A1111 を選択してください。この種のインターフェースでの新規インストールには Forge を検討してください。Forge は、ControlNet と Fooocus の作者である lllyasviel が開発した派生版であり、より良いリソース管理を目的としており、Flux をサポートします。また、既存の操作習慣もそのまま引き継げます。Forge のリポジトリ自体が述べているように、元のプロジェクトは「ほぼ静的になった」ため、Forge は「90 日ごと、または重要な修正がある場合」にそれと同期します。しかし、Forge 自体のリポジトリは 2025 年 6 月以来、メインブランチにコミットが加えられていません。その後の開発は、Haoming02 によるコミュニティフォークである Forge Neo が引き継いでおり、その README では最新のモデル（Qwen-Image、Wan 2.2、Z-Image）のサポートが告知されており、2026 年 9 月末時点でもまだ更新されていました。コミュニティプロジェクトでは、利用を決める前にその活動状況を確認してください。現在のモデル、動画、または再現可能なパイプラインには ComfyUI を選択してください。

• ComfyUI：インストールと使い始め方
• Fooocus：初心者向けの最も簡単な選択肢
• AI画像キット：グラフィックカード別の設定

#便利な拡張機能とモデルのセキュリティ

#ADetailer：顔と手の修正を自動的に実行

引きの構図で生成された画像では、顔や手の描写が依然としてStable Diffusionの弱点です。公式リポジトリで「does automatic masking and inpainting」と説明されているADetailer拡張機能は、認識モデルでこれらの領域を自動検出し、専用のプロンプトを使って、その領域に絞ったインペインティングを再実行します。「Extensions」タブの「Install from URL」にADetailerのGitHubアドレスを貼り付ければ、直接インストールできます。

インペインティングは、テキストからの画像生成、画像からの画像生成、アップスケールと並ぶ、インターフェースの四つの基本モードの一つです。画像のマスクされた領域だけを再生成し、それ以外の部分は変更しません。ADetailerは、顔ごとに手作業でマスクを描く必要がないよう、この操作を自動化します。

#.ckptと.safetensorsファイル：形式の違いで何が変わるか

.ckptファイルはPythonのpickle形式でシリアライズされたファイルです。pickleは、ファイルを開く際に任意のコードを実行できる形式です。悪意のあるコードを仕込んだチェックポイントが、コミュニティプラットフォームで出回ったこともあります。.safetensors形式は、この問題を根本から解決します。この形式の公式リポジトリでは、「implements a new simple format for storing tensors safely (as opposed to pickle) and that is still fast (zero-copy)」と説明されています。AUTOMATIC1111には、疑わしいと判定したpickleファイルをデシリアライズする前に読み込みを阻止するチェック機能があります。それでも、最も簡単なルールは.safetensorsだけをダウンロードすることです。特に、Hugging FaceやCivitai以外の提供元から入手する場合は、このルールを守ってください。

• ControlNet：画像の構図をマスターする
• 出典：ADetailerの公式リポジトリ
• 出典：Hugging Faceが提供する.safetensorsフォーマットの説明

#よくあるエラー

CUDA out of memory

画像やモデルのサイズがVRAMを超過しています。--medvramまたは--medvram-sdxlを追加し、解像度を下げたり、GPUを使用している他のアプリケーションを閉じてください。

Torch is not able to use GPU

ドライバーが古すぎる、またはGPUがNVIDIAではありません。ドライバーを最新版に更新してください。CUDA Toolkitは不要です

依存関係でインストールが失敗する

Pythonのバージョンが適切ではありません。3.10.xをインストールし、venvフォルダを削除してから、再実行してください。

新しいRTX 50シリーズのGPUが使われない

安定版には、Blackwell アーキテクチャより前の PyTorch が同梱されています。プロジェクトの協力者が GitHub のディスカッションで対策を文書化しており、2025 年 5 月 1 日に更新されました：RTX 50 に対応した PyTorch 2.7.0 を使用する dev ブランチに切り替える（git switch dev）、その後一度だけ COMMANDLINE_ARGS に --reinstall-torch を追加して実行し、その後オプションを削除します。それ以外の場合は、ComfyUI を使用してください。

• CUDA：ドライバー、Toolkit、バージョン、実際にインストールすべきもの
• GitHub上の公式リポジトリ

#FAQ