”ローカルでStable Diffusionを使う方法”PCスペックと【AUTOMATIC1111 Web UI】と【ComfyUI】でのインストール方法を解説
Stable Diffusion（ステーブル・ディフュージョン）は、高品質な画像生成AIとして注目されていますが、「ローカルで使ってみたいけど難しそう…」と感じている方も多いのではないでしょうか？
この記事では、Stable Diffusionを自分のPCで安全に動かすための必要スペック・おすすめUI・インストール方法を初心者向けにわかりやすく解説します。
目次
ローカルで使うメリット
- 通信なしで動作 → 完全オフラインで安心
- 商用利用でも安心（条件を守れば）
- Google Colabの制限（接続切れ・セッション制限）なし
- 拡張性が高く、自分好みにカスタマイズできる
必要なPCスペック
Stable Diffusionを快適に使うには、NVIDIAのGPUが必須です。
| パーツ | 推奨スペック（最低でもこれくらい） |
|---|---|
| OS | Windows 10/11、またはLinux |
| GPU | NVIDIA GeForce RTX 3060 以上 |
| VRAM | 最低 6GB（8GB以上推奨） |
| RAM | 最低 16GB |
| ストレージ | 30GB以上の空き容量（モデルDL用） |
Sakasa AI
画像生成のためのGPUの選び方とおすすめGPU | Sakasa AI 画像生成AIを使いたい！GPUは何を選べばいい？ Stable DiffusionやComfyUIで画像生成に挑戦したい――そう思ったとき、最初に立ちはだかる壁が「GPU選び」ではないでしょうか…
おすすめのインストール方法 3選
① ComfyUI（自由度が高い・ノード式）
- ノードベースで直感的に操作できる
- SDXLやControlNet、LoRAも使いやすい
- 初心者にもおすすめな構成が多く共有されている
【準備編】必要なもの
1. GPU付きのWindows PC
- NVIDIA製のGPU（RTX 3060以上推奨）
- VRAMは最低でも6GB、できれば8GB以上
2. 必須ソフトウェアのインストール
| ソフト | 目的 | インストール方法 |
|---|---|---|
| Python | ComfyUIの実行環境 | のインストール方法と確認方法 |
| Git | ファイル取得用 | Gitのインストール方法 |
| 7-Zipなど | ZIP解凍用 | https://www.7-zip.org/ |
| NVIDIAドライバ | CUDA対応必須 | https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx |
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【インストール編】ComfyUIの導入手順
Step 1：ComfyUIを入手
- GitHubの公式ページにアクセス
https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI - 「Code」→「Download ZIP」でダウンロード
- ZIPを解凍して、好きな場所に保存（例：
C:\ComfyUI）
Step 2：モデル（チェックポイント）をダウンロード
Stable Diffusionのモデルファイル（.safetensorsなど）を以下から入手します：
- Hugging Face（例：SDXL →
stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0）
商用利用にはライセンスに注意！
ダウンロード後は ComfyUI\models\checkpoints に入れてください。
Step 3：ComfyUIを起動
ComfyUI\run_nvidia_gpu.batをダブルクリック- 数秒〜数十秒でウィンドウが表示される
- 自動的にブラウザが開いて
http://127.0.0.1:8188が表示されれば成功！
【試してみよう!】最初の画像を生成する
- 画面左で「Load」→
ComfyUI/examples/workflowsにあるプリセットを選択
例：simple.txt Promptノードに任意のプロンプトを入力（例：a cute cat in watercolor）- 右上の ▶ ボタンをクリック
- 画像が生成されて表示されます！
【補足】セキュリティと安定運用のために
http://127.0.0.1以外では開かないよう注意（外部公開しない）- バッチファイルやノードを改造する前にバックアップ
- 使い終わったらウィンドウを閉じて、サーバーを停止
- GitHubからZIPをダウンロード
- 解凍して
run_nvidia_gpu.batを実行 - ブラウザで
http://127.0.0.1:8188を開けば完了！
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② AUTOMATIC1111 WebUI（最も人気）
- GUIでわかりやすく、拡張も豊富
- ローカルで最も利用者が多いUI
- LoRA、ControlNet、画像修正も簡単
インストールには事前にPython・Gitの導入が必要です。初心者には少しハードルが高め。
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【前提条件】必要なPCスペック
- GPU（推奨）：NVIDIA製（VRAM 6GB以上が目安。SDXLなら12GB以上）
- OS：Windows 10/11（64bit）
- ストレージ：空き容量 10GB 以上（モデルや拡張機能によってはそれ以上）
- Python：導入時に自動で入るので事前インストール不要
【導入手順】AUTOMATIC1111 Web UI
Step 1：GitとPythonのインストール
Git
- Git公式サイトからWindows版をダウンロード
- インストーラーを実行 → すべてデフォルトでOK
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Python
- Python公式サイトから「3.10.x」のWindows版をDL
- 「Add Python to PATH」にチェック → インストール
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Step 2：WebUIをダウンロード
- 任意のフォルダ（例：
C:\AI\）を作る - フォルダ内で右クリック → 「Git Bash Here」 を選択
- 次のコマンドを入力してWebUIをクローン
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git- クローン後、以下のコマンドでフォルダに移動
cd stable-diffusion-webuiStep 3：モデルファイルを配置
- 基本モデル（例：Stable Diffusion 1.5など）の
.ckptや.safetensorsファイルを取得 - 以下のフォルダに入れます
stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion\例：v1-5-pruned-emaonly.safetensors など
Step 4：WebUIを起動
webui-user.batをダブルクリックして起動
※初回は必要なファイルを自動でダウンロード（数分かかります）- 起動後、ブラウザが自動で開きます：
http://127.0.0.1:7860ここがStable Diffusionの操作画面です！
【初回起動後にやるべきこと】
- モデル（LoRA、ControlNetなど）の追加
- 日本語化（Extensionsから「Japanese」などを導入可能）
- 拡張機能（ControlNet, OpenPose, WD14タグ付けなど）のインストール
【補足：セキュリティや高速化設定】
- LAN内だけで使う場合はそのままでOK
- 外部アクセスを許す場合はパスワード制限が必要
- 起動時に引数を追加すると設定変更できます
webui-user.bat --xformers --api --medvramよくあるトラブルと対策
| トラブル | 解決方法 |
|---|---|
| 起動中にエラーが出る | Python・Git・GPUドライバを最新にする |
| 起動後に真っ白な画面が出る | ブラウザのキャッシュ削除、再起動 |
| モデルが読み込まれない | モデルファイルの拡張子と配置場所を確認 |
③ InvokeAI（安定志向・スクリプト型UI）
- 軽量で安定動作
- CLIでもGUIでも操作可能
- バッチ生成などが得意
モデルファイルの導入方法
- Hugging Faceなどから
.safetensorsまたは.ckptファイルを入手 checkpointsフォルダに配置（UIによってフォルダ構成は異なる）- 起動後にUIで選択するだけ！
商用利用したい方は「モデルのライセンス（例：CreativeML Open RAIL-M）」を必ず確認してください。
LoRAやControlNetの追加方法
それぞれのUIでの対応状況と使い方の概要
【LoRA導入】ComfyUI編
Step 1：LoRAファイルのダウンロード
- Hugging Face、Civitaiなどのサイトから
.safetensors形式のLoRAファイルをダウンロードします
例：anime_style_lora.safetensors - ファイルを次の場所に移動
ComfyUI\models\lora\Step 2：ComfyUIでLoRAノードを使う
- ComfyUIを起動して、ワークスペースを開く
- ノード追加 → 検索窓で「LoRA」と入力
→Load LoRAを追加 Load LoRAノードでファイルを選択（プルダウンメニューに出てきます）Apply LoRAノードをCLIP Text EncodeとCLIPに接続
LoRAは「テキストエンコードとUNet」に適用されるので、2箇所に接続が必要です。
【ControlNet導入】ComfyUI編 Step 1：拡張モデルのダウンロード
ControlNetモデル（例：control_sd15_canny.pth など）を以下から入手：
- Hugging Faceの lllyasviel/ControlNet リポジトリなど
ファイルを次のフォルダに入れます
ComfyUI\models\controlnet\Step 2：ControlNetノードを使う
- ノード追加 →
ControlNet Loaderを追加 ControlNet Applyノードも追加し、適用対象を設定（UNetなど）ImageノードやCanny Detectorノードなどと接続して、元画像から条件を抽出します
例えば「ポーズ」や「線画」などから、ベース画像の構図を維持したまま画像生成ができます。
補足
- ControlNetモデルは種類が多いので、やりたいこと（ポーズ／線画／深度など）に応じてモデルを選びましょう
- LoRAとControlNetは併用可能。どちらも使うと、精度の高い、意図したスタイルの画像が作れます
よくある用途の例
| 目的 | 必要なノード例 |
|---|---|
| アニメ風にしたい | LoRA (anime style LoRA) |
| ポーズを再現したい | ControlNet + OpenPoseノード |
| 線画から着色したい | ControlNet + Cannyノード |
【LoRAの導入方法】AUTOMATIC1111 Web UI編
Step 1：LoRAファイルをダウンロード
- CivitaiやHugging Faceなどから、
.safetensors形式のLoRAを入手します。
例：anime_girl_style.safetensors
Step 2：指定フォルダに配置
LoRAファイルを、以下のフォルダに入れます：
stable-diffusion-webui\models\Lora\Step 3：WebUIでLoRAを使う
- WebUIを起動し、txt2imgやimg2imgタブを開きます
- プロンプトにLoRAを呼び出す記述をします：
<lora:anime_girl_style:0.7>※ 0.7 はLoRAの強さ（値を上げると効果が強くなります）
- 画像を生成すると、LoRAのスタイルが反映されます
【ControlNetの導入方法】AUTOMATIC1111 Web UI編
Step 1：拡張機能の導入（初回のみ）
- WebUI起動後、「拡張機能」→「拡張機能リスト」タブを開く
- 一覧から
sd-webui-controlnetを検索し、「インストール」ボタンをクリック - 再起動すると、WebUIに「ControlNet」タブが追加されます
Step 2：モデルのダウンロード
ControlNet用のモデル（例：control_sd15_canny.pthなど）を以下から入手
- Hugging Face： lllyasviel/ControlNet
以下のフォルダにモデルファイルを配置します
stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-controlnet\models\Step 3：ControlNetの使い方
- txt2imgまたはimg2imgタブ内の「ControlNet」セクションを開く
- 使用する画像（例：線画、ポーズ画像）をアップロード
- モデル（例：canny, openpose など）を選択
- 各種オプション（有効化、推論強度など）を設定
- 通常通り画像生成を開始
補足：LoRAとControlNetの併用もOK！
- A1111は LoRA・ControlNetを同時に使えます。
- 例えば「構図はポーズ画像から取り、画風はLoRAで指定」などが可能。
| 目的 | 使用機能 | 設定例 |
|---|---|---|
| アニメ調にしたい | LoRA | <lora:anime_style:0.8> |
| ポーズを再現したい | ControlNet | OpenPose + 画像アップロード |
| 線画を着色したい | ControlNet | Canny + 線画画像をアップロード |
| 両方使いたい | LoRA＋ControlNet | LoRA指定＋ControlNetに画像＆モデル指定 |
LoRAとControlNetは「モデル拡張」であり、複数のUIで使える共通技術です。導入しやすさ・操作感はUIにより異なるため、自分のスタイルに合ったUIを選ぶのがコツです。
よくあるエラーと対処法
| 症状 | 解決策 |
|---|---|
| 起動しない/黒い画面だけ | GPUドライバが最新か確認、再起動 |
| メモリエラー（CUDA out of memory） | 解像度やステップを下げる、VRAM節約ノードを使う |
| モデルが表示されない | checkpointsフォルダに正しく配置されているか確認 |
セキュリティ面の注意
ローカルでも安心ですが、以下を守りましょう
127.0.0.1のままで使用（外部公開しない）- ファイアウォールを有効に
- 起動しっぱなしにしない
まとめ
ローカル環境でStable Diffusionを使うことで、自由度もセキュリティも大幅にアップします。最初は少し準備が必要ですが、一度整えてしまえば自分だけのAIアトリエが完成しますよ！