まな先生解説
こころ質問
すい要点整理
Stable Diffusionの始め方は?3問で環境を確定する
環境決定チャート(Q1→Q3)
- 〜100枚 → 終点A(Webサービス) へ
- 100〜1,000枚 → Q2へ
- 1,000枚超 → Q2へ
- GPUなし・8GB未満 → Q3の答えで 終点B か 終点C
- 8〜12GB → SD1.5系なら終点D(ローカル)、SDXL主体なら終点C
- 12GB以上 → 終点D(ローカル・Forge Neo) へ
- しない → 上の終点をそのまま採用
- する → 上の終点＋後述の「モデル世代×ルール早見表」と販路チェックリストを必ず通す
| 終点 | 選ぶ環境 | 月額の目安 | 向いている条件 |
|---|---|---|---|
| A | Webサービス(Hugging Face Spaces等) | 0円〜 | お試し・月100枚未満 |
| B | ConoHa AI Canvas エントリー | 1,100円 | GPUなし＋LoRA自作まではしない |
| C | Google Colab Pro | 1,179円 | GPUなし＋拡張の自由度が欲しい |
| D | ローカル(Forge Neo) | 電気代＋GPU償却 | VRAM 12GB以上＋大量生成 |
注意
Q3で「する」を選んだ人は、モデルはSDXL系を第一候補にしてください。SD3.5系はStability AI Community Licenseで年間収益100万USD未満という条件と商用利用者の登録が必要(Stability AI Community License Agreement, 2024)で、2025年7月31日のAUP改定によりCore Modelsでの性的表現生成も禁止されています。
補足
Colab無料枠でのWeb UI実行は2023年4月頃から警告・制限の対象とされ、実質的にPro前提です(Qiita, 2023-04)。「無料で始められる」を鵜呑みにしないでください。
2026年の正解はAUTOMATIC1111ではない理由
| 比較軸 | AUTOMATIC1111 | Forge Neo |
|---|---|---|
| 最終メジャー版 | v1.10.1(2024年) | 継続開発中(本家Forgeより575コミット先行) |
| 推奨Python | 3.10.6 | 3.13.12 |
| torch | 旧世代 | 2.13.0+cu130 |
| 新世代モデル | 非対応 | Flux.2-Klein/Qwen-Image/Z-Image等に対応 |
| SD3系 | — | 削除(非対応) |
| 情報量 | 圧倒的に多い | 少ない(英語READMEが主) |
- 初心者が「Python 3.10.6を入れろ」と書かれた記事どおりに進めると、Forge Neoの前提と食い違って最初から詰みます。どちらを使うかを先に決めてからPythonを入れてください。
- 日本語の解説量を優先するならA1111、2026年以降のモデルを触りたいならForge Neoです。用途で割り切るのが現実解です。
- SD3系を使いたい場合はForge Neoでは動きません。ライセンス条件も別なので、後述の早見表で確認してください。
Stable Diffusion ローカルの始め方(Forge Neo)
- Python 3.13.12をインストールします(「Add Python to PATH」に必ずチェック)。
- Gitをインストールします。
- `Haoming02/sd-webui-forge-classic` のneoブランチをcloneします。
- モデル(.safetensors)をダウンロードし、`models/Stable-diffusion` に配置します。
- 起動バッチを実行し、依存関係の自動DLを待ちます(初回10〜20分)。
- `http://127.0.0.1:7860` をブラウザで開き、プロンプトを入力してGenerateします。
注意
READMEの推奨バージョンは更新される可能性があります。着手前に必ずGitHubのneoブランチREADMEで最新の推奨環境を確認してください。
Stable Diffusion 必要スペックは?VRAMが全てを決める
| 項目 | 最低ライン | 快適ライン |
|---|---|---|
| GPU | NVIDIA / VRAM 8GB | NVIDIA / VRAM 12GB以上(16GB推奨) |
| メインメモリ | 16GB | 32GB |
| ストレージ | 空き20GB | SSD 50GB以上 |
| OS | Windows 10/11・Linux | 同左 |
- VRAM 8GBでもSD1.5系なら実用範囲ですが、SDXL主体なら12GB以上を狙ってください。
- AMD製GPUや内蔵グラフィックは対応が限定的です。ローカル導入前に必ず型番を確認しましょう。
- Mac(Appleシリコン)はDraw ThingsやComfyUIで動きますが、生成速度はNVIDIA機に劣ります。
補足
「VRAM」はGPU専用のメモリです。モデルを丸ごと載せる必要があるため、メインメモリを増やしてもVRAM不足は解決しません。
何枚作ったらローカルGPUが得か?損益分岐を計算する
- 1枚 = SDXL 1024×1024、16GB VRAM機で約10秒/枚(CORE SPEC, 2026の実測レンジ)
- GPU実消費電力 180W、電気料金の目安単価 31円/kWh(全国家庭電気製品公正取引協議会, 2022)
- GPU本体 6万円 ÷ 36ヶ月償却 = 1,667円/月
- ローカル月額 = 1,667円 + (枚数 × 10秒 ÷ 3600) × 0.18kW × 31円
- ConoHa AI Canvas = 1,100円 + max(0, 起動時間分 − 600分) × 6.6円
- Colab Pro = 1,179円(100CU/月の範囲内)
| 月間生成枚数 | ローカル(Forge Neo) | ConoHa AI Canvas エントリー | Colab Pro |
|---|---|---|---|
| 100枚 | 約1,669円 | 1,100円(無料枠内) | 1,179円 |
| 500枚 | 約1,675円 | 1,100円(無料枠内) | 1,179円 |
| 2,000枚 | 約1,698円 | 1,100円＋待機時間次第で超過 | 1,179円(CU超過に注意) |
| 10,000枚 | 約1,822円 | 超過料金が支配的 | CU上限超えでPro+検討 |
※ ローカルの電気代は10,000枚でも約155円/月にとどまり、実質はGPU償却1,667円がほぼ全額です。すでにGPUを持っているなら、ローカルは月100円台で回ります。
注意
ConoHa AI Canvasの無料10時間(600分)は、10秒/枚換算だと理論上3,600枚相当ですが、WebUIは起動している間ずっと課金対象です。プロンプトを考えている時間・画像を眺めている時間も加算されるため、実効枚数は理論値から大幅に減ります。超過は6.6円/分(＝396円/時間)です。
- GPUを新規購入するなら、月2,000枚を超えて毎月続く見込みが立ってからで十分です。それ未満ならクラウドの方が総額で安く済みます。
- すでにVRAM 12GB以上のGPUがあるなら、迷わずローカルが最安です。
- ConoHaは「起動しっぱなし」が最大の敵です。使わないときは必ず停止してください。
Stable Diffusion 商用利用の可否はモデル世代で割れている
モデル世代 × 使えるルール早見表
| モデル世代 | ライセンス系統 | 個人の商用利用 | 年商しきい値 | 性的表現 | A1111 | Forge Neo | VRAM実用ライン |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SD1.5系 | CreativeML OpenRAIL-M系 | 可(配布元の個別条件を確認) | なし | AUP改定の対象外 | ○ | ○ | 6〜8GB |
| SDXL系 | CreativeML OpenRAIL-M系 | 可(同上) | なし | AUP改定の対象外 | ○ | ○ | 12GB以上 |
| SD3.5系(Large/Medium) | Stability AI Community License | 可(要登録) | 年間収益100万USD超でEnterprise必須 | 2025/7/31のAUP改定で禁止 | △(対応状況を要確認) | ×(SD3は削除) | 12GB以上 |
| Flux系 | 各配布元のライセンスを個別確認 | 配布元次第 | 配布元次第 | 配布元次第 | × | ○(Flux.2-Klein対応) | 12GB以上 |
補足
個人が仕事で使う前提なら、条件が最もシンプルなSDXL系が扱いやすい選択です。SD3.5系は登録要件とAUPの両方を確認してから使ってください。
作った画像はどこで売れるのか(2026年の販路事情)
販路チェックリスト
- □ PIXTA: ピクスタ株式会社ニュースリリース(2026)によると、AI生成素材は2026年4月20日に新規申請を停止し、2026年5月22日に販売終了。理由は大量アップロードと購入会員ニーズのミスマッチで、今後は「自ら撮影・創作した作品を著しく変更しない範囲での補助的なAI利用」のみ受け入れます。
- □ ココナラ: ココナラ ルールとマナー(2026-01)では、AI生成の写真画像・文章・PDF資料の出品は認められる一方、AI生成イラストおよびそれを素材に用いた成果物は禁止。AI判定システムによる検知を公表しており、改善なき場合は削除・警告・アカウント停止の対象です。
- □ Adobe Stock: Adobe Stock Contributorヘルプ(2026)によると、生成AIで作成した静止画・ベクター・動画は受付可ですが、投稿時に「ジェネレーティブAIツールを使用して作成」のラベル付けが必須。第三者の人物・場所・IP・アーティスト名をプロンプトに含めた生成物は、許諾なしの投稿が禁止されています。
- □ 著作権の観点: 文化庁「AIと著作権について」(2024)では、開発・学習段階は著作権法30条の4(非享受目的)、生成・利用段階は依拠性・類似性が論点と整理されています(素案へのパブリックコメントは24,938件)。既存キャラや特定作風を指定するプロンプトを使っていないか、投稿前に確認してください。
注意
ストックフォトへの大量投稿で稼ぐという定番ルートは、国内大手のPIXTAが撤退したことで前提が変わりました。自社サイトのバナー内製化、クライアント案件のラフ制作など「自分で使う」方向の方が、2026年時点では現実的です。
つまずきやすいポイントと対処法
| 症状 | 主な原因 | 対処法 |
|---|---|---|
| `CUDA out of memory` | VRAM不足 | 解像度を512pxに、起動引数に`--medvram`/`--lowvram`、SD1.5に変更 |
| 生成が極端に遅い | CPU動作/GPU未使用 | GPUドライバ確認、クラウドGPUへ、バッチ数を減らす |
| 顔や指が崩れる | 解像度・設定不足 | Hires.fixを使う、ステップ数20〜30、ネガティブプロンプト追加 |
| 起動時にエラー | Pythonのバージョン不一致 | A1111なら3.10系、Forge Neoなら3.13.12。参照した記事とUIの組み合わせを確認 |
- 「記事どおりにやったのに動かない」の最頻出原因は、A1111用の手順でForge Neoを立てようとしていることです。どちらのUIの記事を読んでいるか常に確認してください。
- モデルによって得意な絵柄が違うため、崩れる場合はモデル自体を替えるのが近道です。
補足
「ネガティブプロンプト」は出したくない要素(例:`low quality, bad hands`)を指定する欄です。品質改善の効果が大きいので必ず活用しましょう。
