Stable Diffusionをローカル環境で構築する方法！メリット・デメリットも徹底解説

Stable Diffusionを使えば、写真のようにリアルな画像を生成したり、高画質なアニメ画像を誰でも短時間で作成できるAIサービスですが、構築する環境によって使い勝手が違うのはご存じでしょうか。

構築の方法はいくつかありますが、Stable Diffusionをしっかり使いたい人は、ローカルでの環境構築が非常におすすめです！

この記事では、Stable Diffusionをローカルで環境構築するメリットやデメリット、インストール方法を詳しく解説していきます。環境構築は手順を間違えると、一からやり直しになる場合もあるため、注意して行わなければなりません。ぜひ、この記事を最後までお読みください。

Stable Diffusionとは？

Stable Diffusionとは、誰でも無料で使える画像生成AIのことを指します。2022年8月に公開され、テキストや簡単な線画を入力するだけで高解像度のグラフィックや加工が可能です。

画像生成AI「Stable Diffusion」の利用方法

使い方は主に以下の2種類です。

• ブラウザ上で画像生成
• ローカル環境を構築して画像生成

まず、ブラウザ上で画像生成する場合。こちらにアクセスし、promptを入力しGenerateボタンを押して使います。ただ、狙った画像を作成するにはコツがいるため、少し手間がかかるのが注意点です。

次に、ローカル環境を構築して画像生成する場合について。この場合、ローカルPCにインストールする手間が発生します。しかし、一度環境を構築してしまえば、狙った画像を作成しやすくなるというメリットがあります。

ということで、私たちとしては大変おすすめなローカルでStable Diffusionを利用する方法について解説していきます！

「Web UI / AUTOMATIC1111」がおすすめ

「Stable Diffusion Web UI/AUTOMATIC1111」は、GUIで手軽に画像生成ができる無料のアプリケーションです。

Google Chromeなど主要なブラウザを通じて利用できる特徴があります。さらにプログラミングの必要がなく、Web UIのみの簡単な操作で画像生成が可能です。

使い方は2種類あり、Stable Diffusion Web UIをローカルPCにインストールして使う方法とクラウドサーバーにインストールして使う方法があります。

「Web UI / AUTOMATIC1111」で利用できる機能

主な機能として下記があげられます。

• txt2img：テキスト（プロンプト）から画像を生成
• img2img：既存の画像をもとに別の画像を生成（スタイル変更、スケッチからの描画など）
• Inpainting / Outpainting：画像の一部を塗りつぶして修正、背景の拡張

これらの機能を活用することで、ゼロから画像を生成するだけでなく、既存の画像を加工・修正をしたり、部分的に変更を加えたりすることが可能です。

また、拡張機能（Extensions）をインストールすることで、新しい機能を追加することができます。

なお、Stable Diffusion Web UIについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

ローカルで環境構築するメリット

この章では、Stable Diffusionをローカルで環境構築するメリットを解説していきます。

主なメリットは以下の3つです。

• 画像生成だけに集中できる
• 枚数・プロンプト制限がない
• 機能の追加も自由

それぞれを見ていきましょう！

画像生成だけに集中できる

Stable Diffusionをローカルで環境構築するメリットは、画像生成だけに集中できることです。仮にローカルで環境構築しなかった場合、以下の手間が発生することが多くあります。

• 作業中に課金が必要なケースがあり、手を止めなければならない
• クラウド環境を立ち上げるたびに10分程度待つ必要がある
• 制作中にセッションが切れて、成果物が保存されていない可能性がある

このような状況になってしまっては、画像生成に集中できませんよね。

一方で、ある程度のスペックを持ったパソコンを用意しローカルで環境構築した場合は、上記に記載の手間はかかりません。

• クレジットのような制限がないため、夜中も動かしていても料金の心配がいらない
• 立ち上げに時間がかからないため、すぐ作業が行える
• デバッグができるため、成果物の進み具合を把握できる

このようにローカルで環境構築することで、画像生成だけに集中しやすくなるメリットがあるのです。

枚数・プロンプト制限がない

Stable Diffusionをローカルで環境構築すると、枚数・プロンプト制限がありません。クラウド環境で利用する場合は、使用量に応じた料金が発生するか、利用できる範囲が限られます。

しかし、ローカルで環境構築すれば、枚数やプロンプトの制限はありません。プロジェクトを進めるうえで制限があると進めづらいこともあるため、ローカル構築で使用制限がなくなるのは、大きなメリットの1つです。

機能の追加も自由

Stable Diffusionはオープンソースで公開されているため、必要に応じて機能の追加が自由にできます。必要な機能を開発して追加したり、システム同士を連携させたりという改良もしやすく、開発の自由度が高いのが魅力です。

さらには、Stable Diffusionの利用者も増加しているため、利用者同士で情報共有が行われており、その中で便利な使い方やカスタマイズのヒントを紹介していることもあります。

ローカルで環境構築するデメリット

この章では、Stable Diffusionをローカルで環境構築するデメリットを解説していきます。

主なデメリットは以下の3つです。

• 環境構築に手間がかかる
• 高スペック&GPU搭載型のPCが必要
• 推奨環境がWindows限定

環境構築に手間がかかる

Stable Diffusionをローカルで環境構築するためにかなりの手間がかかるのが、大きなデメリットです。

1つのツールをインストールするだけでは、Stable Diffusionを使えないため、初心者には難しいと感じられるかもしれません。詳しい環境構築の方法は別の章で解説しますが、ローカル環境構築の主な流れは以下のとおりです。

なお、扱うツールはStable Diffusion Web UIです。

1. Pythonのインストール
2. gitのインストール
3. Stable Diffusion Web UIのインストール

高スペック&GPU搭載型のPCが必要

ローカルで環境構築する場合、高スペック&GPU搭載型のPCでなければ、Stable Diffusionは使えないのがデメリットです。Stable Diffusion Web UIをインストールするローカルPCのスペックは以下のとおりです。

• CPU 8コア
• メモリ（RAM）32コア
• GPU NVIDIA A4000
• GPUメモリ 16GB
• SSD 1TB

GPUがローカルPCに搭載されていないと、Stable Diffusion Web UIを動かすことはできません。上記のスペックを持ったPCが必要になるのは、ローカルで環境構築するデメリットです。

推奨環境がWindows限定

Stable Diffusion Web UIの推奨環境がWindows限定なのも、デメリットです。推奨OSはWindows10もしくは11です。

Macでも構築は可能ですが、推奨されていないため動かなくなる可能性があり、注意しなければなりません。今後はMacでも使えるようになるかもしれませんが、これからStable Diffusionを業務で使いたい場合は、Windows上で動かす方が無難でしょう。

Stable Diffusionをローカルで構築するための推奨環境

Stable Diffusionをローカル環境で構築するためには推奨環境があります。推奨環境を確認せずインストールを進めてしまうと、使った時間が無駄になって後悔するかもしれません。必ず推奨環境は確認するようにしましょう。

Windowsのバージョン確認方法

まずはWindowsのバージョンを確認しましょう。確認は以下の流れで行います。

1. 「Windows」アイコン→「設定」アイコンを選択

2. 「システム」を選択

3. 「バージョン情報」を選択

4. Windowsのバージョンを確認

この時、以下のバージョン以上が搭載されていれば、Windowsのバージョン確認は完了です。

• 実装RAM：16GB以上
• エディション：Windows10以上

PCスペックの確認方法

Stable Diffusionをローカル環境で構築する場合のPCスペックの確認方法を紹介します。

1. 「Windows」アイコン→「dxdiag」と入力し選択

2. 「ディスプレイ1」を選択

3. 「チップの種類」と「表示メモリ(VRAM)」を確認

チップの種類が、NVDIA製のものが推奨です。

Stable Diffusion Web UIは、もともとNVDIA製のグラフィックボード向けに作られているため、NVDIA製のものが推奨されています。

ただ、AMD製のグラフィックボードでも動作しないわけではないですが、不具合があったときの情報が得られない可能性があります。また、表示メモリ（VRAM）は12GB以上が推奨です。

なお、生成AIでの自動化について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください

Stable Diffusionの環境構築方法

実際にStable Diffusionをローカル環境にインストールする方法を解説します。

環境構築の手順を間違えると、上手く動作しなかったり、最悪の場合は再構築が必要になったりしますので、この章の内容を確認しながら、進めるようにしてください。

Pythonのインストール

Stable Diffusionを使うために、まずは、Pythonをインストールします。インストールするバージョンは「3.10.6」と決まっているため、他のバージョンが入っている場合は、アンインストールしてください。

Pythonのバージョン確認方法

Stable DiffusionをインストールしようとしているPCに入っているPythonのバージョンを確認する方法を解説します。

1. 「Windows」アイコン→「cmd」と入力し選択

2. 「python –version」と入力し、結果を確認

上記画像のように「Python」とだけ表示されている場合は、インストールされていません。バージョンが表示されている場合、「3.10.6」であればStable Diffusionをインストールできます。表示されているバージョンが「3.10.6」以外の場合は、アンインストールが必要です。

違うバージョンが入っていてPythonをアンインストールする方法

Pythonのバージョンが「3.10.6」以外が入っている場合は、アンインストールしなければ、Stable Diffusionは使えません。Pythonをアンインストール方法を解説します。

1. 「Windows」アイコン→「設定」アイコンを選択

2. 「アプリ」→「インストールされているアプリ」を選択

3. 「Python」→「アンインストール」を選択

これでPythonのアンインストールは完了です。

Pythonのインストール方法

Python「3.10.6」をインストールする方法を解説します。

1. Pythonの公式サイトにアクセス

2. 「3.10.6」のインストーラを選択し、ダウンロード

3. インストーラを起動

4. 「Add Python 3.10 to PATH」にチェックを入れ「Install Now」を選択

5. インストールが完了したら「Close」で画面を閉じる

これでPythonのインストールは完了です。

gitのインストール

Pythonのインストールが完了したら、次にgitをインストールします。

1. gitの公式サイトにアクセスし、「Click here to download」を選択

2. ダウンロードしたファイルを開き、「Next」を何度か選択

3. 最後に「Finish」を選択

4. gitの公式サイトよりバグ情報が表示されたら、画面を閉じる

これで、gitのインストールは完了です。

Stable Diffusion Web UIのインストール

Stable Diffusion Web UIのインストール方法を解説します。

1. Stable Diffusionをインストールするフォルダの作成

2. 作成したフォルダ上で右クリック→「Open Git Bash here」を選択

容量に余裕がある場所に作成するのがおすすめです。

3. コマンドプロンプトが表示されたら、以下のコマンドをコピーし、貼り付ける。

コマンド「git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git」※貼り付けは、右クリック→「Paste」で行いましょう。

4. コマンドが止まったらインストール完了です。

Stable Diffusion Web UIを使うために、作成したフォルダ→「stable-diffusion-webui」→下から２番目の「webui-user.bat」をクリックします。

Stable Diffusion Web UIの起動プロンプトが立ち上がり、完了するまで待ちます。

実行し終わったら「http://127.0.0.1:7860/」をブラウザ上に入力するとStable Diffusionを使えるようになります。

パソコンによって上記の方法ではうまくインストールされないケースがあります。その際は、以下の手順を試してみてください。

1. Stable Diffusion Web UIを使うために、作成したフォルダを開く
2. 「stable-diffusion-webui」を選択
3. 下から２番目の「webui-user.bat」をテキストで開く

4. 「set COMMANDLINE_ARGS=」の後ろに「–skip-torch-cuda-test」と入力し、保存
5. 下から２番目の「webui-user.bat」を実行

なお、生成AIを使った業務効率化iについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください

環境構築ができない時の対処方法

Stable Diffusionをローカル環境にインストールしようとしたものの、うまく起動しなかったり、エラーが出たりして困っていませんか？

ここでは、よくあるトラブルとその対処法を分かりやすく解説します。

事前チェック

トラブルの原因を特定するために、以下のポイントをチェックしましょう。

• Pythonのバージョン → 3.10.6になっているか
• Gitが正しくインストールされているか → git –version で確認
• GPUドライバが最新か → NVIDIAの公式サイトでアップデート
• CUDAとcuDNNのバージョンが適切か（NVIDIAのGPUを使用する場合）
• 十分なVRAM（4GB以上）とストレージの空き（20GB以上）があるか

もしここで問題が見つかった場合は、適切に対応してから次のステップに進んでください。

Python関連のエラー

エラーメッセージ「Python was not found」は、Pythonがインストールされていない、または環境変数に登録されていないこと（実行ファイルを正しく認識できていない状態）を意味します。前の章で解説している「Pythonのインストール方法」を見ながらインストールをしてください。

また、「No module named ‘torch’」はPyTorchが正しくインストールされていないことを意味します。この場合、「pip install torch torchvision torchaudio –index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

」コマンドを実行して、PyTorchを手動でインストールしてみてください。

 Git関連のエラー

エラーメッセージ「git is not recognized as an internal or external command」は、Gitがインストールされていない、または環境変数に登録されていないことを意味します。前の章で解説している「gitのインストール」を見ながらインストールをしてください。

Web UIが起動しないときの対処法

webui-user.bat を実行しても何も起こらない、または画面が真っ黒なままの場合は、依存ライブラリのインストールが失敗している可能性があります。解決するために、stable-diffusion-webui フォルダを開き「git pull」コマンドを実行します。さらに、venv フォルダを削除し、依存関係を再インストール（本記事「Stable Diffusion Web UIのインストール」の章で解説）してみてください。

また、「CUDA out of memory. Tried to allocate X GiB」というエラーメッセージが出る場合は、GPUのメモリが足りないことを意味します。stable-diffusion-webui/webui-user.bat をメモ帳で開き、「set COMMANDLINE_ARGS=–medvram」を1行追加することで改善可能です。

それでも解決しない場合

もし上記の方法を試してもVRAM不足の問題が解決しない場合は、エラーメッセージをGoogleで検索してみるのも有効です。同じエラーに直面したユーザーが解決策を共有していることが多いため、具体的な対処法が見つかる可能性があります。

また、Stable Diffusion Web UIのGitHub Issuesページを確認するのもおすすめです。開発者やユーザーが報告した不具合や解決策が記載されているため、同様の問題に対する公式な対応方法が見つかることがあります。

追加学習「LoRA」

Stable Diffusionのデフォルトのモデルは汎用的な画像生成が得意ですが、特定のキャラクターやスタイル、オリジナルのデザインを反映させるには追加学習が必要です。追加学習を行うことで、特定のアニメキャラの再現、独自のイラストスタイルの学習、企業向けのカスタム画像生成など、より自由度の高い画像生成が可能になります。

Stable Diffusionの追加学習には他にもDreamBoothやFine-tuningがありますが、LoRAはVRAMの消費が少なく、学習時間も短いため、個人でも扱いやすい方法として広く活用されています。

なお、LoRAについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

最新アップデートまとめ

2025年に入ってから、Stable Diffusionはさらに進化を続けています。特にWeb UI（AUTOMATIC1111）を中心に、操作のしやすさや動作の安定性が向上しました。

最近のアップデートでは、生成速度が速くなっただけでなく、「Stable Diffusion 3系」や「DDIM CFG++」といった新しいサンプリング手法が追加され、画像の表現力やバリエーションがさらに広がっています。

拡張機能の管理画面も使いやすくなり、フィルターやモデルの追加が数クリックで完了するようになりました。これまで敷居が高かったカスタマイズも、初心者でも気軽に挑戦できるようになっています。さらに、Negative Promptの精度アップや対応モデルの拡大など、実用面での改良も進んでいます。

運用面では、GPUの効率化やVRAM消費の最適化が行われ、以前に比べて処理速度が速まり、エラーも減少しました。今後も新機能の追加や安定性の強化が期待されるため、ますます使いやすくなっていきそうです。

料金プラン・商用利用ライセンスについて

Stable Diffusionは、基本的に自分のパソコンにインストールして使う分には無料で利用できます。趣味や個人の作品づくりに使う程度であれば、追加料金を気にせず楽しめるでしょう。

ただし、仕事やビジネスに活用する場合はライセンス規約に目を通す必要があります。標準モデルは「CreativeML OpenRAIL-M」や「OpenRAIL++」というライセンスで公開されていて、年間の収益が100万米ドル（約1.5億円）未満であれば、商用利用も問題なく可能です。それ以上の規模になると、エンタープライズ向けのライセンス契約が必要になります。

追加で導入するモデルや拡張機能によってはライセンス内容が異なることもあるので、使う前に必ず確認しておきましょう。著作権や商標、個人情報の扱いにも気を配ることが大切です。

＼画像生成AIを商用利用する際はライセンスを確認しましょう／

Stable Diffusionを使うときの注意点

Stable Diffusionをローカル環境で動かす際には、事前に気をつけておきたいことがいくつかあります。

著作権や肖像権の問題、不適切な画像が生成されてしまうリスク、パソコンの性能や環境の準備、プロンプト（指示文）の書き方などです。ポイントを押さえておくと、安心してスムーズに活用できるでしょう。

著作権・肖像権について

基本的に、Stable Diffusionで作った画像は自分で自由に使えます。ただし、公式モデルや追加学習したモデルによっては利用制限がある場合も。

特に有名キャラクターやアーティストの作品をそのまま参考にしてしまうと、思わぬトラブルにつながることがあります。必ずライセンス内容を確認しておきましょう。

不適切な画像ができてしまうリスク

AIは指示次第でとてもリアルな画像を作れますが、その一方で暴力的な表現や差別的な内容、過激な描写も生成できてしまいます。もしそうした画像をうっかり公開すると、予期せぬ問題になる可能性も。

プロンプトを入力する際は、不適切な表現が含まれていないか意識することが大切です。

パソコン環境と準備

ローカルで安定して使うには、ある程度のPC性能とストレージ、そして安定したネット環境が必要です。特にGPUとVRAMの性能は、生成速度やクオリティに大きく影響します。

モデルファイルだけで10GB以上使うこともあるので、容量にも余裕を持たせましょう。事前に準備しておくと途中で作業が止まる心配が減ります。

プロンプト（指示文）のコツ

Stable Diffusionは英語で入力したほうが精度が高くなります。1回で入力できる単語は75個程度が目安です。これを超えると反映されにくく、思い通りの画像が出にくくなる場合も。

「low quality」などのネガティブプロンプトをうまく使うと、品質を安定させやすくなるでしょう。

利用規約や有料サービスについて

ローカルで動かしていても、拡張機能や外部サービスを使う場合は有料プランが必要になることがあります。Web版のサービスを利用するときも、無料枠と有料枠の違いをよく確認して選びましょう。

特に長時間の利用や高画質の生成をしたい場合は、有料プランでないと制限に引っかかることが多いので注意してください。

よくある質問

Stable Diffusionをローカル環境で使い始めるときに、多くの方が気になるポイントをまとめました。初めて触れる方も、すでに導入している方もぜひ参考にしてください。

パソコンのスペックはどれくらい必要ですか？

快適に動かすにはNVIDIAのGPUがあると安心です。目安としては「VRAM 4GB以上」「RAM 16GB以上」「CPU 8コア以上」「ストレージの空き20GB以上」。これを下回ると、生成が遅かったり、起動自体ができないこともあります。

Macでも使えますか？

Macでも導入可能ですが、公式が推奨しているのはWindows10/11です。Macだと動作が不安定になったり、一部の拡張機能が使えないケースがあります。

PythonやGitのバージョンに注意は必要？

Pythonは「3.10.6」が推奨です。新しすぎるバージョンはエラーの原因になることがあります。Gitは最新版を入れて、PATHに正しく設定されているかを確認してください。

画像生成でエラーがよく出ます。どうすれば？

多くの場合、VRAM不足やライブラリのインストール不備が原因です。webui-user.bat の設定を見直したり、依存関係を再インストールすると解決することが多いです。出てきたエラーメッセージを検索すると、同じ状況を経験した人の解決策が見つかることもよくあります。

商用利用はできますか？

生成した画像の利用範囲はライセンスに従います。オリジナルのコンテンツや広告に使うのはOKですが、既存のキャラクターやブランドをそのまま使うのは避けましょう。年間の収益が100万ドル未満であれば無料で利用できますが、それ以上の場合はライセンス契約が必要になるのでご注意を。

Stable Diffusionのローカルでの環境構築はメリットが多い

Stable Diffusionのローカルでの環境構築について解説していきました。環境構築には多少の手間はかかるものの、インストール自体の手順はクリックしていくだけなので比較的容易にできます。

ローカルで環境構築するには、デメリットもありますが、無料で生成する画像の制限がないのは、非常に大きなメリットといえるでしょう。

Stable Diffusionについて詳しく知りたいという方は、ぜひこの記事を参考にして、ローカルで環境構築してみるのがおすすめです！

最後に

いかがだったでしょうか？

Stable Diffusionを業務で活用するには、ローカル環境の構築が鍵となります。貴社の用途に最適な環境設定や運用方法について、専門的な視点からサポートいたします。