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ローカルでの Stable Diffusion：インストールと モデル

端的な回答

Stable Diffusionは、重みが公開された画像生成モデルのファミリーであり、アプリケーションではありません。ローカルのインターフェースで動かします。初めて使うなら、Fooocus、ComfyUI Desktop、またはMacではDraw ThingsでSDXLを使ってください（ファイルサイズは6.94 GB、快適に使うには8 GBのVRAM）。SD 1.5はメモリ容量の少ないグラフィックカードに適しており、2024年10月22日に発表されたSD 3.5は12 GB以上のカード向けです。FluxやZ-Imageなど、より新しいモデルファミリーは、主にComfyUIで利用します。

Stability AI は2022年8月22日に Stable Diffusion の一般公開を発表しました。これは、アカウントも利用量の制限もなく、ご自身のコンピュータ上でテキストを画像に変換するモデルです。2026年9月28日時点で、この名称には3世代のモデル、4〜5種類のインターフェース、そしてそれぞれ異なるライセンスが含まれます。このガイドでは、バージョンとインターフェースを選び、Windows、Mac、Linux に一式をインストールする方法と、生成画像のどのような利用が認められているかを説明します。

著者 Mohamed Meguedmi·更新 2026-09-29·Windows・macOS・Linuxでテスト済み

#Stable Diffusionとは何ですか？

Stable Diffusionは潜在拡散モデルです。純粋なノイズ画像から出発し、入力したテキストに導かれながら段階的にノイズを除去して、まとまりのある画像を生成します。計算は潜在空間と呼ばれる圧縮された空間で行われます。そのため、初期の拡散モデルでは計算センターが必要だったのに対し、一般向けのグラフィックスカードで十分に実行できます。

広く知られるようになった理由は、性能そのものではなく、そのオープンさです。2022年の公開時に、Stability AIはCreativeML OpenRAIL-Mライセンスを選びました。同社はこのライセンスを「許容的」と説明しており、商用・非商用の利用を認めています。モデルの重みはダウンロード、変更、再学習が可能です。特定の用途に特化した派生モデルが数千種類存在します。Stable Diffusionはアプリケーションではなく、好みのインターフェースで実行するモデルファイルです。

この名称は、用語の混同を招きやすいものです。Hugging FaceにあるSD 1.5の参照用リポジトリは、現在、非推奨となった旧RunwayMLリポジトリのミラーとして紹介されており、同社とは関係がありません。また、2024年以降、最も話題になっているオープンな画像生成モデルは、Flux、Qwen Image、Z-Imageなど、ほかの研究機関から登場しています。これらは同じインターフェースで動作しますが、Stable Diffusionという名前ではありません。

#バージョンと、どのバージョンを選ぶか

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ローカルで使うStable Diffusionの3世代（Stability AIとHugging Faceのモデル情報に基づく）
バージョン公開日メインファイルネイティブ解像度余裕のあるVRAM容量要点
SD 1.520224.27 GB (v1-5-pruned-emaonly)512 × 5124 から 6 GB軽量で、バリアントやLoRAが豊富に揃っています。細部や手の描写には改善の余地があります。
SDXL 1.02023年7月6.94GB (sd_xl_base_1.0)1024 × 10248 GB：Stability AIは、8 GBのグラフィックカードで正常に動作すると発表しています良いスタート地点：品質が明確に優れ、エコシステムが成熟しています。
SD 3.52024年10月22日Medium：25億パラメータ；Large：81億パラメータ；Large Turbo：4ステップ版Medium：0.25 から 2 メガピクセル；Large：1 メガピクセルMedium：テキストエンコーダーを除いて9.9 GB（Stability AI）。Large：16ビットで16 GBを超える容量（当サイトの計算）プロンプトの指示により忠実に従います。ライセンスは異なります。詳細は下記をご覧ください。

購入やダウンロード時の誤りを避けるための2つの詳細があります。まず、SD 1.5は2つのファイルとして存在します。v1-5-pruned-emaonly.safetensors（4.27 GB）は、モデルの仕様書においてVRAM使用量が少なく推論に適していると説明されており、v1-5-pruned.safetensors（7.7 GB）は再学習用に設計されています。画像を生成する場合は、前者を選択してください。次に、81億のパラメータを持つSD 3.5 Largeは、Mediumの仕様だけで判断すべきではありません。8 GBのカードでは、これに頼らないでください。

8GBのグラフィックカードで初めて取り組むなら、SDXLから始めてください。品質、速度、利用できるドキュメントのバランスが最も優れています。12〜16GBなら、ComfyUIで使える最近のモデルも検討してください。ComfyUIのREADMEには、Flux.1、Flux.2、Qwen Image、Z-Imageへのネイティブ対応が記載されています。

#必要なハードウェア

GPU別に動作するもの · GPU情報はQuelLLMのハードウェアデータベースより
あなたのハードウェアうまく機能する点
メモリ4〜6 GBのNVIDIA製カード（GTX 1660、RTX 2060、RTX 3050）SD 1.5。SDXL を使用する Fooocus は、Windows の仮想メモリを利用する前提で、VRAM 4GB、RAM 8GB を最低要件として案内しています。動作は遅いものの、実行は可能です。
NVIDIA製8 GBグラフィックカード（RTX 3060 Ti、RTX 4060、RTX 5060）SDXLが快適に動作（Stability AIが公表した基準）
12〜16GBのNVIDIA製グラフィックカード（RTX 3060 12GB、RTX 4070、RTX 5070 Ti）LoRAとアップスケーリングを併用するSDXL、SD 3.5 Medium、Z-Image Turbo（モデルページによると16 GB）、FP8のFlux
最近の AMD カード（RX 7000、RX 9000）Linux では ROCm で良好；Windows では、2026年1月から ComfyUI Desktop で公式に ROCm をサポート
Apple Silicon搭載Macすべての M シリーズチップ: ユニファイドメモリが VRAM として機能します。同等クラスの NVIDIA カードよりも遅いです。
グラフィックスカードなし技術的には可能ですが、はるかに遅いため、テスト用途に限定してください

ディスク容量も確保してください。SDXL のファイルは1つだけでも 6.94 GB あり、LoRA や派生版のコレクションはすぐに容量が増えます。Fooocus は、「RuntimeError: CPUAllocator」エラーが発生する場合、各ディスクに少なくとも 40 GB の空き容量を確保することを推奨しています。

#どのインターフェースをインストールするか

知っておきたいインターフェース（2026年9月28日時点）
インターフェース対象者強み制限
Fooocus初心者向けテキスト入力欄とボタン、よく調整されたデフォルト設定。READMEによると、ダウンロードから最初の画像生成まで3クリック未満SDXL 限定：プロジェクトは長期サポートが限られており、バグ修正のみが提供されます
Forge (lllyasvielのリポジトリ)タブインターフェースを用いるユーザーAUTOMATIC1111 のインターフェースを、より少ないメモリ使用量で利用でき、Flux にも対応2025年6月以降、メインブランチへのコミットは途絶えており、開発はForge Neoなどのフォークに引き継がれています
AUTOMATIC1111過去のチュートリアルを参考にする人々古くから使われている、ドキュメントが最も充実したインターフェース最終リリースは2025年2月、Fluxには非対応
ComfyUI上級ユーザーや好奇心旺盛なユーザー最新モデルのネイティブサポート、再現可能なワークフロー、非常に活発な開発プロジェクト学習曲線
Draw ThingsMac、iPhone、iPadネイティブアプリ。無料版はローカルかつオフラインで計算を行い、デバイス上でLoRAを学習できますAppleのエコシステム限定です。有料のクラウドサービスもオプションとして用意されていますが、100%ローカルで使いたい場合は避けてください。
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Fooocus：偽のサイトに注意してください
FooocusのREADMEは、名前を検索すると多数の偽サイトが出てくると警告し、fooocus.com、fooocus.net、fooocus.ai、fooocus.orgをすべて偽物として挙げています。唯一の公式な入手元は、プロジェクトのGitHubリポジトリです。他のソフトウェアにも同じ助言が当てはまります。広告ではなく、リポジトリから探し始めてください。

#システムごとの最短の導入手順

  1. 01
    NVIDIAのGPUを搭載したWindows
    最も手早く始められるのはFooocusです。公式GitHubページからアーカイブをダウンロードし、解凍してrun.batを実行してください。初回起動時に、モデルがFooocus\models\checkpointsにダウンロードされます。新しいモデルに対応していくツールを求めるなら、代わりにComfyUI Desktopをインストールしてください。ComfyUIのREADMEでは、新規ユーザー向けに推奨されています。
  2. 02
    RTX 50 カード：PyTorch を確認してください
    Forgeのオールインワンアーカイブでは、CUDA 12.1とPyTorch 2.3.1が推奨バージョンとして示されています。しかし、RTX 50シリーズのカードには新しいPyTorchが必要です。AUTOMATIC1111の協力者は、これらのカードに正式対応した最初のバージョンとしてPyTorch 2.7.0を挙げています。RTX 50ではComfyUIをお勧めします。ComfyUIのドキュメントでは、最近のNVIDIAカードにCUDA 13.0が必要とされています。
  3. 03
    Apple Silicon搭載Mac
    App StoreからDraw Thingsをインストールしてください。無料版はコマンドラインを使わずに、ローカルかつオフラインで処理を行います。Macから何も外部に送信したくない場合は、クラウド機能を有効にしないでください。ComfyUI Desktopにも、Apple Silicon搭載MacのmacOS向け版があります。
  4. 04
    Linux、またはAMD製グラフィックスカード
    ComfyUIの手動インストール：リポジトリのクローン、Python環境、CUDAまたはROCmベースのPyTorchをカードに応じて選択。詳細な手順は私たちのComfyUIガイドに記載されています。FooocusもAnacondaによるLinuxインストールを提供しています。
  5. 05
    GPUが使われていることを確認する
    生成中は、nvidia-smiコマンドの出力にVRAMの使用量が表示され、GPU使用率が100％近くになっているはずです。画像の生成に数分かかる場合、インターフェースはCPUで動作しています。ほとんどの場合、原因は適合しないバージョンのPyTorchです。

#モデルの入手先と避けるべきモデル

主な入手先は2つあります。Hugging Faceは研究機関の公式モデルをホストしています。Civitaiには、ファインチューニング済みモデル、LoRA、スタイルなど、コミュニティが作成したバリエーションが集まっています。LoRAは、ベースモデルを置き換えずにスタイルや被写体を追加する小さなファイルです。対応するモデルの系統が一致している必要があり、SDXL用のLoRAはSD 1.5では動作しません。

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三つの注意点
ダウンロードするのは .safetensors ファイルだけにしてください。この形式のリポジトリによると、テンソルを「安全に（pickleとは異なり）」保存する形式ですが、旧形式の .ckpt はファイルを開いた際にコードを実行する可能性があります。次に、コミュニティ製モデルごとのモデルカードを読んでください。多くのモデルは、商用利用が禁止されているか、法的に可能かどうかが不明確なコンテンツで学習されているためです。最後に、適切なファイルを選んでください。SD 1.5では、「emaonly」版は生成用で、もう一方は再学習用です。

#効果的なプロンプトを書く

説明してください、指示は出さないでください
これらのモデルは指示に従いません。「年配の女性のポートレート、窓からの光、85 mmレンズ、浅い被写界深度」なら機能しますが、「きれいな写真を作って」は機能しません。
英語で記述してください
SD 1.5 のモデルカードには「Language(s): English」と記載されており、テキストエンコーダーには凍結された CLIP ViT-L/14 が使われています。フランス語も理解されますが、細かなニュアンスの理解は劣ります。
被写体、次に背景、最後にスタイル
順序は重要です。最初に置いたものが最も強く影響します。
ネガティブプロンプト
画像に含めたくないものを列挙します。特にSD 1.5とSDXLで有用です。最近のモデルでは、ネガティブプロンプトが考慮されるかどうかをモデルカードで確認してください。
シード値を保存してください
同じシード、同じ設定、同じ画像。2つのプロンプトを比較する場合は、シードを固定し、一度に1つだけ変更してください。

#ライセンスおよび商業利用

Stability AIの公開情報とHugging Faceのモデルカードに基づく、3世代のライセンス
モデルライセンス画像の商業利用
SD 1.5CreativeML OpenRAIL-M許可されています。Stability AIはこのライセンスについて、商用・非商用の利用を広く認めるものと説明していますが、倫理的な利用制限がライセンスに列挙されています。
SDXL 1.0CreativeML OpenRAIL++-M許可されています。同じ原則が適用されます
SD 3.5Stability AI Community License非商用利用は無料で、商用利用も年間売上高100万ドルまでは無料です。それを超える場合は、エンタープライズライセンスについてStability AIに問い合わせること。生成した画像の所有権は利用者に残ります。

モデルのライセンスだけですべてが決まるわけではありません。生成画像の著作権や実在する人物の画像の使用は、ソフトウェアのライセンスではなく、お住まいの国の法律によって規定されます。本ガイドは、各ライセンスの作成者が公開した内容を説明するものであり、法的助言に当たるものではありません。

#FAQ

FAQ
Stable Diffusionは無料ですか？+
はい。モデルは無料でダウンロードでき、それらを動作させるインターフェースもオープンソースです。ローカルで利用する場合、サブスクリプション料金やクレジット代はかからず、必要なのはハードウェア代と電気代だけです。ライセンス上の例外として、SD 3.5は年間売上高100万ドルまでは商用利用も無料ですが、それを超える場合は企業向けライセンスが必要です。有料のオンラインサービスもありますが、利用する必要はありません。
グラフィックスカードなしでStable Diffusionを使用できますか？+
技術的には可能ですが、生成はかなり遅くなります。実用するなら、SDXLには8GBのメモリを備えたNVIDIAカードを見込んでください。これはStability AIが正常な動作の目安として示す容量です。Apple Silicon搭載のMacも選択肢です。FooocusはWindowsでVRAM 4GB、RAM 8GBでも動作しますが、その分遅くなります。GPUがない場合は、テスト用の画像を数枚生成する程度にとどめてください。
SD 1.5、SDXL および SD 3.5 のいずれのバージョンを選ぶべきでしょうか？+
初めて試すならSDXLです。VRAMは8 GBで足り、エコシステムも成熟しています。カードのメモリ容量が4〜6 GBならSD 1.5を選び、画像の規模は控えめにしてください。Stability AIによると、SD 3.5 Mediumにはテキストエンコーダーを除いて9.9 GBのVRAMが必要です。12 GB以上のカードを使う場合や、プロンプトへの忠実さが必要な場合に限って選んでください。
自分の画像のプライバシーは保たれますか？+
はい、ローカルでの利用にとどめれば、プロンプトと画像がマシンの外に出ることはありません。Draw Thingsは無料版でオフライン動作すると説明しており、ComfyUIのREADMEには、コア部分は要求がない限り何もダウンロードしないと記載されています。情報漏えいが起こり得るのは、有効にしたオンライン機能や悪意のある拡張機能による場合だけです。公式リポジトリからインストールしてください。
Stable Diffusion か Flux か？+
Stable Diffusionは依然として軽量で、ドキュメントもより充実しています。SDXLは8GBに収まります。Flux.1 devはフル精度で23.8GB、Comfy-OrgのFP8チェックポイントは17.2GBあり、主に12〜16GB、またはそれ以上のメモリを備えたカード向けです。カードの性能が十分なら、プロンプトへの忠実度を重視してFluxを選んでください。そうでなければ、最も幅広いLoRAエコシステムを備えたSDXLを選んでください。
Mac上でStable Diffusionを使用することは可能ですか？+
はい、Apple Siliconチップを搭載した機種で利用できます。Draw Thingsは、無料版でもMac、iPhone、iPad上でオフラインで処理を行うアプリです。ComfyUI DesktopもmacOS向けに提供されています。また、AUTOMATIC1111のWikiにはMacへのインストール方法が記載されていますが、その環境ではモデルのトレーニングは依然として非常に低速です。同等の製品クラスで比較するとNVIDIAのグラフィックカードのほうが高速ですが、使い方を学ぶにはMacで十分です。
生成された画像を販売することは可能ですか？+
多くの場合は可能ですが、モデルによって異なります。OpenRAILライセンスのSD 1.5とSDXLは、用途に関する制限付きで商用利用を認めています。SD 3.5は、年間売上高が100万ドル未満なら無料です。追加したコミュニティ製のモデルやLoRAの説明ページも読み、生成画像の著作権については、お住まいの国の法律が適用されることを覚えておいてください。
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