Stable Diffusionをダウンロードする方法 — ステップバイステップガイド - CometAPI

Stable Diffusion は、オープンソースのテキストから画像へのモデル群として最も広く使われ続けています。Stability AI は継続的に改良を重ね（とくに Stable Diffusion 3 シリーズや SDXL の改善を公開）、最近の Stable Diffusion 3.5 のリリースにより、画像品質の向上、プロンプト理解の改善、より柔軟な応用など、機能はさらに拡張されました。本ガイドは、Stable Diffusion の内部動作からインストール手順までを網羅的に解説し、この画期的な AI の創造的ポテンシャルを引き出す力をあなたに与えます。

CometAPI は、画像生成のための Stable Diffusion のクラウド API を提供します。

Stable Diffusion とは？

Stable Diffusion は、テキストの説明から画像を生成するディープラーニングモデルであり、テキストから画像への生成（text-to-image synthesis）として知られる技術です。多くの他の AI 画像ジェネレーターと異なり、Stable Diffusion はオープンソースであり、誰でもこの技術を使用・改変・拡張できます。

このモデルは、膨大な画像と対応するテキスト説明のデータセットで学習され、単語と視覚概念の複雑な関係を学び取っています。テキストプロンプトを与えると、Stable Diffusion はその知識を用いて、あなたの説明に合致するユニークな画像を生成します。フォトリアリスティックな画像から多様なスタイルの幻想的なイラストまで、達成できるディテールやリアリズムのレベルは驚くべきものです。

テキストからの画像生成を超えた機能

主機能はテキストから画像を生成することですが、Stable Diffusion の能力はそれをはるかに超えます。その多用途性により、幅広いクリエイティブタスクに対応できる包括的なツールとなっています。

Image-to-Image: 既存の画像とテキストプロンプトを与えて、元の画像の変換を誘導できます。芸術的スタイライズ、コンセプト検討、クリエイティブな実験に最適です。
インペインティングとアウトペインティング: 画像の一部を選択的に修正（インペインティング）したり、元の枠を超えて画像を拡張（アウトペインティング）できます。写真修復、物体除去、キャンバスの拡張に非常に有用です。
動画生成: 近年の進展により、Stable Diffusion を用いて動画やアニメーションを作成できるようになり、ダイナミックなビジュアルストーリーテリングの新たな可能性が開かれています。
ControlNets: 画像生成プロセスをより精密に制御する追加モデルで、ポーズ、深度マップ、その他の構造要素を指定できます。

オープンソース性とアクセシビリティ

Stable Diffusion の最も重要な側面のひとつは、そのオープンソース性です。コードとモデルの重みが公開されているため、必要なハードウェアがあれば自分のコンピュータで実行できます。このアクセス容易性は、多くのプロプライエタリな画像生成サービスとの差別化要因であり、広範な普及を支える要因となっています。ローカルでモデルを実行できることにより、オンラインプラットフォームのコンテンツ制限や利用料に縛られることなく、ユーザーは作品に対する完全な創作の自由とコントロールを得られます。

Stable Diffusion はどのように動作するのか？

潜在空間アプローチは、ピクセル空間での拡散と比べてメモリと計算コストを劇的に削減し、Stable Diffusion が一般消費者向け GPU で実用的になった理由です。SDXL や 3.x ファミリーなどの派生モデルは、複数被写体の忠実性や解像度、プロンプト処理を改善しており、Stability およびコミュニティから新リリースが定期的に登場します。

主要コンポーネント：VAE、U-Net、テキストエンコーダ

Stable Diffusion は、連携して画像を生成する3つの主要コンポーネントで構成されています。

Variational Autoencoder (VAE): VAE は、学習データの高解像度画像を小さな潜在表現へ圧縮し、生成された潜在表現をフル解像度の画像へ復元します。

U-Net: モデルの中核で、潜在空間で動作するニューラルネットワークです。拡散過程で加えられたノイズを予測・除去するよう学習されており、ノイズの入った潜在表現とテキストプロンプトを入力として、ノイズが除去された潜在表現を出力します。

テキストエンコーダ: テキストプロンプトを U-Net が理解できる数値表現へ変換します。Stable Diffusion は通常、CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）という事前学習済みのテキストエンコーダを用います。CLIP は膨大な画像とキャプションで学習され、テキストの意味を捉えて画像生成プロセスを誘導できる形式へと高精度に翻訳します。

逐次ノイズ除去プロセス

Stable Diffusion における画像生成プロセスは、以下のように要約できます。

テキストのエンコード: テキストプロンプトをテキストエンコーダ（CLIP）に通して、テキスト埋め込み表現を作成します。
ランダムノイズの生成: 潜在空間でランダムなノイズ画像を生成します。
ノイズ除去ループ: U-Net はテキスト埋め込みに導かれながら、ランダムノイズ画像を反復的にノイズ除去します。各ステップで U-Net は潜在画像のノイズを予測して差し引き、プロンプトに合致するように徐々に画像を洗練します。
画像のデコード: ノイズ除去が完了したら、最終的な潜在表現を VAE のデコーダに通して、高解像度の最終画像を生成します。

必要なハードウェアとソフトウェア

典型的なハードウェアの目安

GPU: CUDA 対応の NVIDIA を強く推奨。モダンな用途で快適に使うには、控えめな解像度なら ≥8 GB VRAM、高解像度や混合精度モデルでは 12–24 GB あると大幅に快適です。最小限の実験はより少ない VRAM でも最適化により可能ですが、性能と最大画像サイズは制限されます。
CPU / RAM: 近年のマルチコア CPU と ≥16 GB RAM が実用的な基準です。
ストレージ: SSD（NVMe 推奨）と、モデル・キャッシュ・補助ファイル用に 20–50 GB の空き容量。
OS: 上級者には Linux（Ubuntu 系）が使いやすく、GUI パッケージは Windows 10/11 に完全対応。サーバー用途には Docker も有効です。

ソフトウェア前提条件

Python 3.10+ もしくは Conda 環境。
GPU を使う場合は CUDA Toolkit / NVIDIA ドライバと整合する PyTorch ホイール（CPU のみでも可能ですが非常に遅い）。
Git、Git LFS（一部のモデルダウンロードで必要）、および必要に応じてライセンス承諾を伴うモデル取得のための Hugging Face アカウント。

重要—ライセンスと安全性: 多くの Stable Diffusion チェックポイントは Stability AI のコミュニティライセンスや各モデル固有のライセンスで提供され、ダウンロード前に承諾が必要です。Hugging Face にホストされたモデルでは、アカウントにログインして明示的に規約に同意する必要があります。承諾なしの自動ダウンロードは失敗します。

Stable Diffusion のインストール方法（ステップバイステップ）

以下に実用的な 3 つの導入経路を示します。ニーズに合うルートを選んでください。

Path A — フル GUI: AUTOMATIC1111 Stable Diffusion WebUI（インタラクティブ用途に最適。多数のコミュニティ製プラグイン）
Path B — プログラマブル: Hugging Face の diffusers パイプライン（統合やスクリプト化に最適）
Path C — クラウド / Docker: ローカル GPU がない場合はクラウド VM やコンテナを利用

モデルの重みのダウンロードとライセンス受諾方法

Stable Diffusion のモデル重みは、いくつかの方法で配布されています。

Stability AI の公式リリース — Stability はコアモデルを公開し、主要リリース（3.x、SDXL など）を告知します。これらのモデルは Stability のサイトや Hugging Face で入手可能です。
Hugging Face のモデルカード — 多くの公式／コミュニティのチェックポイントが Hugging Face にホストされています。ほとんどの SD チェックポイントは、ダウンロード前にログインとライセンス承諾が必要です。diffusers API はこのフローに対応しています。
コミュニティハブ（Civitai、GitHub など） — コミュニティ製のチェックポイント、埋め込み、LoRA をホストしています。各アセットのライセンスを確認してください。

実践的なダウンロード手順：

必要に応じて Hugging Face のアカウントを作成します。
モデルページ（例：stabilityai/stable-diffusion-3-5）にアクセスし、ライセンスに同意します。
huggingface-cli または WebUI のモデルダウンロードダイアログを使用します。Git LFS で管理されているモデルは、git lfs をインストールして指示どおりに git clone します。

Windows または Linux に AUTOMATIC1111 WebUI をインストールするには？

AUTOMATIC1111 の WebUI は、拡張機能や設定オプションが豊富な人気の GUI です。リポジトリにはリリースノートとわかりやすいランチャーが用意されています。

1) 事前準備（Windows）

GPU 用の最新 NVIDIA ドライバをインストール
Git for Windows をインストール
Conda を使う場合は Miniconda をインストール

2) クローンと起動（Windows）

Powershell またはコマンドプロンプトを開き、次を実行します。

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

# On Windows, the provided batch scripts will handle dependencies.
# Use the following to fetch everything and launch:
.\webui-user.bat
# or, in older releases:
# .\run.bat

スクリプトは Python パッケージをインストールし、必要コンポーネントをダウンロードして、デフォルトで http://127.0.0.1:7860 に Web UI を起動します。モデルファイルが必要な場合は、下記のモデルダウンロード手順を参照してください。

3) クローンと起動（Linux）

推奨：virtualenv または conda 環境を作成。

# system prerequisites: Python3, git, wget (example: Ubuntu)
sudo apt update && sudo apt install -y git python3-venv

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

# Create a venv and activate
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

# Launch (the launcher will install requirements)
python launch.py

Linux では GPU 加速を確実にするため、起動前に適切な CUDA 対応の PyTorch をインストールする必要がある場合があります。

モデルの重みの配置場所: .ckpt、.safetensors、SDXL ファイルを models/Stable-diffusion/ に配置します（必要に応じてフォルダを作成）。WebUI は重みを自動検出します。

Hugging Face Diffusers で Stable Diffusion をインストールするには？

アプリケーションへの統合やスクリプト化など、プログラマブルなパイプラインを求める場合に最適です。

1) Python パッケージのインストール

仮想環境を作成・有効化し、必要パッケージをインストールします。

python -m venv sdenv
source sdenv/bin/activate
pip install --upgrade pip
# Core packages (example - adjust CUDA wheel for your system per PyTorch's site)
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install diffusers transformers accelerate safetensors transformers[torch] huggingface-hub

ヒント：公式の PyTorch インストールページで、CUDA バージョンに適合する PyTorch ホイールを選んでください。diffusers のドキュメントに互換パッケージの組み合わせが記載されています。

2) 認証してモデルをダウンロード（Hugging Face）

Hugging Face 上の多くの Stable Diffusion チェックポイントは、ログインとライセンス承諾が必要です。ターミナルで：

pip install huggingface_hub
huggingface-cli login
# you will be prompted to paste your token (get it from your Hugging Face account settings)

プログラムでモデルを読み込む例（Hugging Face にホストされたチェックポイント）：

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

model_id = "stabilityai/stable-diffusion-3-5"  # example; replace with the model you agreed to
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16, use_safetensors=True)
pipe = pipe.to("cuda")

image = pipe("A professional photograph of a mountain at sunrise", num_inference_steps=25).images[0]
image.save("output.png")

古いバージョンで use_auth_token=True が必要なモデルの場合は、use_auth_token=HUGGINGFACE_TOKEN を渡すか、huggingface-cli login を実行済みであることを確認してください。ライセンス手順は常にモデルカードを参照してください。

クラウドインスタンスや Docker を使うには？

適切なローカル GPU がない場合は、NVIDIA GPU 搭載のクラウド VM（AWS、GCP、Azure）や、AI 特化インスタンスを使用します。あるいは、多くの WebUI リポジトリは Dockerfile やコミュニティの Docker イメージを公開しています。

簡単な Docker の例：

# pull a community image (verify authenticity before use)
docker pull automatic1111/stable-diffusion-webui:latest

# run (bind port 7860)
docker run --gpus all -p 7860:7860 -v /local/models:/data/models automatic1111/stable-diffusion-webui:latest

クラウドプロバイダは時間単位で課金するのが一般的です。プロダクションやチーム利用では、Hugging Face Inference Endpoints や Stability の API などのマネージドサービスを検討してください。費用はかかりますが、運用負荷を軽減できます。

トラブルシューティングとパフォーマンス向上のヒント

よくある問題

torch のインストール失敗や CUDA の不整合。 PyTorch ホイールがシステムの CUDA（ドライバ）バージョンと一致しているか確認し、公式インストーラのコマンドで適切な pip コマンドを生成して使用します。
モデルのダウンロードがブロック / 403。 Hugging Face にログインし、モデルのライセンスに同意しているか確認します。モデルによっては Git LFS が必要です。
OOM（メモリ不足）。 生成解像度を下げる、torch_dtype=torch.float16 に切り替える、WebUI で xformers / メモリ効率の高いアテンションを有効にします。

パフォーマンス調整

xformers をインストール（対応環境で）してメモリ効率の高いアテンションを使う。
安定性に応じて --precision full と --precision fp16 を使い分ける。
GPU メモリが限られる場合は、CPU オフロードや、より高速かつ安全な場合がある safetensors 形式の利用を検討。

Stable Diffusion 3.5 の新機能

Stable Diffusion 3.5 のリリースにより、この強力な画像生成モデルの能力がさらに強化され、多くの改善と新機能が追加されました。

画質とプロンプト追従性の向上

Stable Diffusion 3.5 は、フォトリアリズム、ライティング、ディテールを含む画像品質が大幅に向上しています。複雑なテキストプロンプトの理解も大きく改善され、ユーザーのクリエイティブな意図をより正確に反映する画像が得られます。テキスト描画も改善され、判読可能な文字を含む画像の生成が可能になりました。

新モデル：Large と Turbo

Stable Diffusion 3.5 には 2 つの主要なバリアントがあります。

Stable Diffusion 3.5 Large: 最も高性能なモデルで、最高品質の画像を生成できます。少なくとも 16GB の VRAM を持つ GPU が必要です。
Stable Diffusion 3.5 Large Turbo: 高速化に最適化されたモデルで、8GB 程度の VRAM の GPU でも動作します。Large モデルよりもはるかに速く画像を生成しつつ、高い品質を維持します。

最適化とコラボレーション

Stability AI は NVIDIA および AMD と協力し、それぞれのハードウェア上で Stable Diffusion 3.5 の性能を最適化しました。これらの最適化（NVIDIA RTX GPU での TensorRT と FP8 への対応を含む）により、生成時間の短縮とメモリ使用量の削減が実現し、より幅広いユーザーにとって Stable Diffusion が利用しやすくなっています。

ローカル GPU なしで Stable Diffusion を実行するには

十分な GPU がない場合は、CometAPI を利用してください。Stable Diffusion の画像生成クラウド API に加え、GPT Image 1.5 API や Nano Banano Series API などの画像生成 API も提供しています。

まとめ

Stable Diffusion は、デジタルイメージの創作と対話のあり方を根本的に変えました。オープンソースであることと絶え間ない進化により、世界中のクリエイターが新たな芸術的フロンティアを切り開けるようになっています。Stable Diffusion 3.5 の登場で、この強力なツールはさらにアクセスしやすく多用途となり、私たちが創り出せるものの唯一の限界は想像力である未来の一端を示しています。熟練のアーティストでも、好奇心旺盛な開発者でも、AI の力を試したいだけの人でも、このガイドは Stable Diffusion を始めて創造性を解き放つための基礎を提供します。

始めるには、CometAPI の Playground で作品を作りましょう。ログインして API キーを取得し、今日から構築を開始してください。

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Stable Diffusionをダウンロードする方法 — ステップバイステップガイド