Stable Diffusionのインストールと基本操作

Stable Diffusion ローカル環境構築——完全インストールガイド

MidjourneyやDALL-E 3はクラウドサービスですが、Stable Diffusionはローカル環境で動かすことで無制限・無課金・高カスタマイズが実現できます。自分のPCで動かすことへの壁を感じる方も多いですが、手順は確立されており、適切なスペックのPCがあれば1〜2時間で環境構築できます。このレッスンでは、WindowsとMacへのインストール手順、AUTOMATIC1111とComfyUIの選び方、そして適切なモデルの選択まで一気通貫で解説します。

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システム要件——まずハードウェアを確認する

Stable Diffusion ローカル環境セットアップ全体像

Stable Diffusionのローカル実行で最重要なのはGPU（グラフィックスカード）のVRAM容量です。CPUやRAMより先にGPUを確認してください。

推奨スペック早見表

💡 これからPCを買う・買い替える方は、使い方別のVRAMの目安とGPUの選び方をStable DiffusionのPCスペック目安にまとめています。 | OS | Windows 10 | Windows 11 / macOS 12+ | 同左 |

⚠️ MacユーザーはApple Siliconを確認: M1/M2/M3チップのMacはCUDAが使えませんが、Metal（MPS）バックエンドで動作します。VRAM相当はユニファイドメモリが代替します。M2 MacBook Pro（16GBメモリ）以上あれば快適に使えます。

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Pythonとアップデートの準備

Stable DiffusionはPythonで動作します。インストール前に以下を準備します。

Windowsの場合

Step 1: Python 3.10.x のインストール

1. python.org から Python 3.10.9 をダウンロード
2. インストーラー実行時に「Add Python to PATH」に必ずチェック
3. インストール後、コマンドプロンプトで確認:
   python --version  → Python 3.10.9 と表示されればOK

⚠️ バージョン注意: Python 3.11以上や3.9以下では依存ライブラリが動作しない場合があります。必ず3.10.x系をインストールしてください。

Step 2: Git のインストール

1. git-scm.com からGitをダウンロード・インストール
2. コマンドプロンプトで確認: git --version

Step 3: NVIDIAドライバの最新化（NVIDIAユーザーのみ）

nvidia.com/Download/index.aspx からドライバを更新
デバイスマネージャーでGPUが正常認識されているか確認

macOSの場合

1. Homebrew をインストール（未導入の場合）:
   /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

2. Python 3.10 をインストール:
   brew install python@3.10

3. 確認: python3.10 --version

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AUTOMATIC1111 のインストール（初心者向け推奨）

AUTOMATIC1111（stable-diffusion-webui）は最も普及しているUIで、フォームベースで直感的に操作できます。

Windows インストール手順

# Step 1: リポジトリをクローン
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui

# Step 2: モデルファイルを配置
# models/Stable-diffusion/ フォルダに .safetensors ファイルを置く
# （後述のCivitaiからダウンロードしたモデル）

# Step 3: 初回起動（自動で依存関係をインストール）
webui-user.bat をダブルクリック

# Step 4: ブラウザで開く
http://127.0.0.1:7860

macOS / Linux インストール手順

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui
# models/Stable-diffusion/ にモデルを配置
./webui.sh
# ブラウザで http://127.0.0.1:7860 を開く

初回起動の注意

初回起動時は依存ライブラリ（PyTorch・transformers等）を自動ダウンロードするため、インターネット接続が必要で、20〜40分かかる場合があります。コマンドプロンプトに Running on local URL: http://127.0.0.1:7860 が表示されたらブラウザでアクセスできます。

💡 起動オプションの追加: webui-user.bat を右クリック→編集で開き、COMMANDLINE_ARGS= の後に以下を追加すると快適になります。

• ◆--xformers : VRAM節約・高速化（NVIDIAのみ）
• ◆--medvram : VRAM 6GB以下の場合に指定
• ◆--lowvram : VRAM 4GB以下の場合に指定

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ComfyUI のインストール（中級以上向け）

ComfyUIはノードベースのビジュアルプログラミングUIです。処理フローを視覚的に組めるため、複雑なワークフロー（複数LoRA・アップスケール・ControlNet連携）に強みがあります。

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI

# 依存ライブラリインストール
pip install -r requirements.txt

# モデルを配置
# models/checkpoints/ に .safetensors ファイルを置く

# 起動
python main.py
# ブラウザで http://127.0.0.1:8188

AUTOMATIC1111 vs ComfyUI 選び方

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モデル（Checkpoint）の選び方と導入

Stable Diffusionの出力品質はモデル選択で大きく変わります。主なモデル配布サイトはCivitaiとHugging Faceです。

主要モデルカテゴリ

モデルの導入手順

1. Civitai.com にアクセス（NSFWフィルタをONに）
2. 目的のスタイルでモデルを検索
3. 「.safetensors」形式（推奨）か「.ckpt」形式をダウンロード
4. 配置先（AUTOMATIC1111の場合）:
   stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/
5. WebUIをリロードしてモデルドロップダウンから選択

⚠️ ファイルサイズの注意: 標準モデルは2〜7GB、SDXL系は6〜10GB程度あります。ダウンロード前にストレージ残量を確認してください。

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追加ファイルの種類と配置場所

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🏋️実践ワーク

1. ◆環境確認: 自分のPCのGPUとVRAMを確認し、AUTOMATIC1111かComfyUIどちらが適しているか判断する。GPU-Z（Windows）またはシステム情報（Mac）で確認
2. ◆インストール実施: 手順通りにAUTOMATIC1111またはComfyUIをインストールし、WebUIがブラウザで開くまで完了させる
3. ◆モデル導入: Civitaiから1つモデルをダウンロードして配置し、WebUIで選択して最初の画像を生成する
4. ◆設定最適化: webui-user.bat（またはwebui.sh）に自分のVRAMに合ったオプション（--xformers, --medvram等）を追記して起動速度を改善する

📝まとめ

Stable Diffusionのローカル環境構築は、手順通りに進めれば確実に動作します。最大のポイントはPython 3.10.xの使用とGPUのVRAM確認です。AUTOMATIC1111は初心者に最適なUI、ComfyUIは高度な自動化に対応するUIです。モデルはCivitaiで目的に合ったものを選び、LoRAやVAEを組み合わせることで表現の幅が無限に広がります。ローカル環境が構築できれば、クラウドサービスの制約なしに自分だけの画像生成ワークフローを構築できます。