InvokeAIの使い方（最新バージョン：InvokeAI 4.x系）

「InvokeAI（インヴォーク・エーアイ）」は、Stable Diffusionをベースとした画像生成ツールの一つで、特に以下のような特徴。があります。

InvokeAI の特徴（2025年時点）

【1】ControlNetやInpaintingといった高度な生成制御機能が使える

→ 単なる画像生成だけでなく、「構図の保持・ポーズ指定・画像の一部修正」など、商用クオリティが求められる制作にも使える。

• ControlNet：ポーズや輪郭などを活かした生成が可能 → キャラの一貫性や構図指示が必要な案件で便利
• Inpainting：画像の一部を修正（背景差し替え・表情変更など）→ 修正対応の多い商業案件向き

【2】スクリプトやバッチ処理によって一括生成・自動化がしやすい

→ 例えば「10個の構図 × 5つのキャラ × 色違い」など、パターン展開をしたい場合に非常に便利です。

• プロンプトや構成をスクリプトで定義 → 大量の画像を一括生成可能
• 自動保存や命名ルールも設定可能
• 定型業務（例：LINEスタンプ、広告バナー、商品画像）などに向いている

【3】安定性と再現性が高い → 商用利用に安心

• InvokeAIはUIや仕様が比較的落ち着いており、「バージョン依存の不具合が少ない」点が好評です。
• ローカル完結であり、生成内容も自分で完全管理できるため、商用利用時のリスク管理（個人情報・著作権など）もしやすい。

UIのスタイル

• Web UI（InvokeAI Web）
  → AUTOMATIC1111のような直感的GUIに近いけれど、よりシンプルで安定重視。
• コマンドライン＆ノードスクリプト型 UI（InvokeAI CLI）
  → invoke.py にプロンプトや設定を記述して一括実行できる、スクリプト感のある操作性。

他ツールとの違い

一方で、より直感的な操作や多機能な拡張性を求めるユーザーには、AUTOMATIC1111やComfyUIなどの他のツールも検討する価値があります。

InvokeAI 導入ガイド

まずは以下の表で、必要要件を確認して下さい。要件に満たない場合は、Google Colabや、RunPodなどのクラウド環境を利用しましょう。

1. ハードウェア要件（最低～推奨）

※NVIDIA製GPUを使用する場合は、必ず最新のGeForceドライバ（またはStudioドライバ）をインストールしておきましょう。
InvokeAIでは、GPUドライバとPyTorch・CUDAの整合性が必要で、古いドライバでは正しく動作しないことがあります。

画像生成に最適なGPU

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2. ソフトウェア要件

3. 対応しているモデル

InvokeAI 対応モデル一覧（2025年版）

注意事項・現時点での留意点

• 公式リストには “Currently supported base model types are …” として SD3.5 や FLUX.1 が明記されていますが、実際に導入・運用する際にはモデルの互換性・フォーマット・トークナイザー／テキストエンコーダーの整合性などを確認する必要があります。 GitHub+1
  • 例えば GitHub Issue では「SD3.5 と Flux T5 モデルを組み合わせたときにエラーになる／互換性が完全ではない」という報告があります。 GitHub
• FLUX モデル（特に “Flux” と記されるモデル）は、一般的な Stable Diffusion フレームワークとは少し構造が異なるため、Invoke 内の“Flux用ノード”や“専用処理”があるという記述もあります。 Facebook

4. 推奨環境例（快適に使える構成）

InvokeAIにおすすめのGPU（用途別・VRAM別）

画像生成AIにおすすめのGPU一覧（2025年版）

GPUスペック比較

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ステップ①：Python環境の準備

Windows / Linux / Mac 共通

1. Python 3.10 をインストール
   • 「Add Python to PATH」に✅を入れてインストールしてください。

Python 3.10 のインストール方法はこちらの記事をご覧ください

Python 3.10.6 の”インストール手順”と”トラブル時の対処法” AI 系ツールとPython 3.10.6 AUTOMATIC1111 のような AI 系ツールは、Pythonのバージョン依存が強いため、Python 3.11 や 3.12 では、エラー・動作不良・xformers非対応…

安定版 v3.0 以降対応（SDXLもサポート）
Python 仮想環境を利用してインストールします。

2. 仮想環境の作成（例: venv）

Python 3.10のインストールがされている環境で、ターミナルで以下のコマンドを実行します。

python -m venv invokeai-env

これで、仮想環境が作成されます。

3. 仮想環境を有効化（以下のコマンドを実行して仮想環境を有効化しましょう。）

• Windows

invokeai-env\Scripts\activate

• Mac/Linux

source invokeai-env/bin/activate

ステップ②：InvokeAI のインストール

※インストール方法は二通りあります。
pip install … 開発者的な使い方（スクリプト・API連携・自作ツールへの組み込み）をしたい場合は、手動構築する方が向いています。
一方で、
invokeai-installer… まずは使ってみたい・動かしたい人には こちらが圧倒的にラクです。

nvcc --version

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA

 直接 pip install で入れる方法

pip install --upgrade pip
pip install invokeai

invokeai を pip で直接インストールする方法です。
これは Python パッケージとして InvokeAI を導入するだけで、モデルの準備や設定は自力で行う必要があります。

もしくは、
 公式推奨の インストーラーinvokeai-installerを使う方法（最も安定）

pip install invokeai-installer
invokeai-configure

invokeai-installer は InvokeAI の導入を自動化してくれるツールです。
インストーラーを実行すると、以下が対話形式で設定されます

• モデル（SD1.5 / SDXL など）の自動ダウンロード
• Web UI / CLI の選択
• フォルダ構成の設定（例：models、outputs）

ステップ③：InvokeAI の起動

CLI（コマンドラインインターフェース）モードで起動する方法

invokeai

InvokeAI を Web モードで起動するように設定（invokeai.yaml の設定で Web モードが有効）されている場合は、invokeai だけでも http://localhost:9090 が立ち上がります。（通常は http://localhost:9090）

 環境構築時に「Web モードをデフォルトにするか？」という質問に「Yes」と答えた場合に限ります。

明示的に Web UI モードで起動する方法

invokeai --web

このように --web オプションを付けて実行するのが確実です。
すると、必ずブラウザUIが開きます（http://localhost:9090）。

ステップ④：基本的な使い方

• 左側でプロンプトとモデルを選択
• 必要に応じて ControlNet や Inpainting モードを有効化（別途有効化必要）
• スクリプトを使いたい場合は CLI から .yaml 設定ファイルを使ってバッチ生成が可能

invokeai-configure --enable-controlnet

models/controlnet/
└── controlnet-sdxl-canny.safetensors

invokeai-web

一括生成（スクリプト実行型）の例

invokeai --from_file your_prompts.txt

※ your_prompts.txt に以下のような記述

a cyberpunk cat sitting on a rooftop at night
a wizard casting a fireball, fantasy style
a steampunk robot playing the violin

アンインストール

pip uninstall invokeai

仮想環境を削除すれば完全にクリーンに戻せます。

公式ドキュメント

• InvokeAI GitHub
• InvokeAI（旧称 “Invoke”）公式ドキュメント

公式ドキュメントで確認できる内容

• インストール方法（Windows／macOS／Linux、pip／manual／Docker）
• Web UI の使い方と設定
• CLI や API を使ったバッチ処理への組み込み方法
• ノードベースワークフローの解説
• モデル管理、LoRA、ControlNet 構成
• よくある質問（FAQ） とトラブルシューティング

※商用利用したい方は「モデルのライセンス（例：CreativeML Open RAIL-M）」を必ず確認しましょう。

SDXL・LoRA・ControlNet などの導入

SDXL対応のためにはモデルの自動取得を選んでおく

SDXLをInvokeAIで使うための設定手順（v3.0以降）

InvokeAI v3.0 以降は SDXLに公式対応しており、比較的簡単に使えますが、以下のポイントを押さえておくと安心です。

1. モデルのダウンロード方法（公式推奨）

InvokeAIでは、セットアップ時に次のような画面が出ます

Which model(s) would you like to download?
1. SD 1.5
2. SDXL Base
3. SDXL Refiner

• 2 を選べば SDXL Base モデル（主に画像生成用）
• 3 を選べば SDXL Refiner モデル（仕上げ用） が自動でダウンロードされます。

または、後から以下コマンドで追加も可能

invokeai-model-install --model sd_xl_base_1.0
invokeai-model-install --model sd_xl_refiner_1.0

2. モデルの手動配置（※自分で持っている場合）

• sd_xl_base_1.0.safetensors
• sd_xl_refiner_1.0.safetensors

これらのモデルファイルを以下のように配置

InvokeAI/
├── models/
│   └── stable-diffusion/
│       ├── sd_xl_base_1.0.safetensors
│       └── sd_xl_refiner_1.0.safetensors

3. モデル設定ファイル（YAML）が必要！

InvokeAIは .yaml 設定ファイルがモデルごとに必要です。
自動取得の場合は勝手に作られますが、手動の場合は以下のように記述。

例：sd_xl_base_1.0.yaml

name: sd_xl_base_1.0
path: sd_xl_base_1.0.safetensors
model_format: safetensors
variant: fp16
description: Stable Diffusion XL Base
width: 1024
height: 1024

→ この .yaml を同じフォルダに置けば認識されます。

4. SDXLの「2段階構成」に注意

SDXLは以下の流れで生成されます

1. Baseモデルで粗い画像を生成（1024×1024）
2. 必要に応じて Refiner で細部をブラッシュアップ

InvokeAIでは、**Refinerの自動適用タイミング（20～30ステップ目など）**を指定できます。

5. Web UIでの設定（起動後）

• モデル選択で「sd_xl_base_1.0」を選ぶ
• 下部オプションで「Refiner を使う（Use SDXL Refiner）」を有効化
• ステップ数や refiner switch point を調整（例：25）

SDXLで効果的なプロンプト構成

ここでは以下の構成で、用途別おすすめプロンプト例をご紹介します

基本構造：

[主題], [詳細な形容詞やスタイル], [カメラアングルやライティング], [背景や雰囲気], [アートスタイル]

例：
A cyberpunk girl wearing glowing neon jacket, cinematic lighting, standing in rainy city at night, artstation concept art

1. キャラクターデザイン向け

a stylish female android, glowing cyberpunk outfit, silver hair, photorealistic, close-up portrait, ultra detailed, dramatic lighting, depth of field, studio background, concept art

POINT：構造と雰囲気を強調しつつ、写実感を出せる。

2. 風景・背景アート向け

a vast floating city in the sky, surrounded by clouds, futuristic buildings with neon lights, sunset light rays, epic scale, wide-angle view, cinematic concept art, trending on ArtStation

POINT：遠景や空気感（霞、霧）を非常に自然に描写できます。

3. ファンタジー・イラスト向け

a forest elf queen with glowing eyes, wearing elegant armor, standing in an enchanted forest, god rays through trees, mystical atmosphere, fantasy art, highly detailed, wlop style

POINT：「雰囲気」や「光の演出（god rays）」などもSDXLは得意。

4. フォトリアル・ポートレート向け

a Japanese woman in a traditional kimono, standing in Kyoto street, shallow depth of field, natural lighting, photorealistic, captured with Canon EOS R5, 85mm lens, soft focus background

POINT：カメラの種類やレンズまで指定するとよりリアルに。

5. プロダクト・デザイン系

a futuristic ergonomic office chair with glowing blue edges, minimalistic white background, isometric view, highly detailed industrial design, concept rendeX

POINT： 製品イメージ・広告向けにも優秀です。

SDXL向け追加テクニック（プロンプト編）

ネガティブプロンプト（不要なものを排除）

low quality, blurry, distorted, extra limbs, bad anatomy, watermark, signature, jpeg artifacts

※SDXLでは不要な要素の除去も効果的です。

SDXLとLoRAとの併用について

• SDXLに対応したControlNetやLoRAは少し対応が遅れています
• InvokeAIではLoRAとControlNetのSDXL対応も進行中（v3.3～3.4系で安定化予定）

SDXL（Stable Diffusion XL）は 言語理解力が高く、複雑な構図やライティングにも強いため、従来のSD1.5よりも自然な描写が得意です。

1. SDXL対応LoRAとは？

SDXLはベースモデルの構造がSD1.5と異なるため、対応するLoRAも別物です。
主に以下の条件を満たすLoRAを使用します

SDXL 1.0 Base モデルに対応（network_dim, base_model が明記されている）
.safetensors 形式（InvokeAIはこれに対応）
学習時に --network_alpha や --rank を明示したもの

※ Civitai などでは「SDXL」タグがついているLoRAを選ぶ。

2. InvokeAIでのLoRA導入手順（v3.2〜）

手順：
LoRAファイル（.safetensors）を以下に配置

InvokeAI/
├── models/
│ └── lora/
│ └── my_lora_model.safetensors
InvokeAI Web UIを起動し、LoRAセクションを展開

モデルロード後、左メニュー → LoRA をクリック
一覧からLoRAを選択し、強度（Weight）を調整（例：0.6〜1.0）
SDXL用LoRAは、0.8〜1.0が推奨されるケースが多いです（SD1.5より強めでOK）

3. SDXL + LoRA のプロンプト活用例

A. キャラクターLoRA（例：「SDXL anime girl」LoRA）

a beautiful anime girl with silver hair, blue eyes, wearing a school uniform, standing in a field of flowers, soft lighting, 4K, SDXL anime style

→ LoRA名：animeGirl_SDXL.safetensors を適用（Weight: 0.9）

B. ファッション・衣装LoRA（例：「Kimono」LoRA）

a Japanese woman in a detailed kimono, sitting by the river in Kyoto, cinematic lighting, photorealistic, bokeh

→ LoRA名：kimono_SDXL.safetensors（Weight: 1.0）

C. アートスタイルLoRA（例：「WLOP SDXL」LoRA）

a female knight with glowing sword, standing on a cliff, epic lighting, misty background, dramatic fantasy painting

→ LoRA名：wlop_SDXL.safetensors（Weight: 0.8〜0.9）

4. LoRAを複数組み合わせる

InvokeAIでは複数LoRAの同時使用も可能です

animeGirl_SDXL.safetensors → Weight: 0.8
kimono_SDXL.safetensors → Weight: 1.0

両方適用すれば、「和風衣装を着たアニメ風キャラ」が生成できます。

※互いに干渉しすぎる場合（例：絵柄とポーズLoRAの衝突）は崩れるので、組み合わせは少しずつテスト推奨。

SDXL用LoRAの探し方（Civitai例）
検索バーに「LoRA SDXL」または「SDXL 1.0」と入力

フィルターで「Base Model → SDXL 1.0」を選択
ファイル名に「.safetensors」が含まれていることを確認

SDXL対応LoRAおすすめ10選

1. ComicXL_V1 アメリカンコミック風ポップ。
2. Crazy Portrait オシャレでポップな配色。
3. Cute Animals 優しい雰囲気の動物系。
4. Dissolve Style リアル系の絵柄。
5. Fantastical Realism リアルファンタジー系SF要素も。
6. Fractal Geometry Style フラクタルの名の通りパターン化される造形美。
7. Neon Style XL ネオンカラーがオシャレなサイバー系。
8. Paint Splash Style ペインティングアート。
9. Pencil Drawing その名の通りドローイング。伝統と革新。
10. Mosaic Texture SDXL 懐かしい感じのタイルアート風。

選び方のポイント

• 用途に応じたアートスタイルで選定（例：キャラ向け / 風景 / 抽象アートなど）
• Weight調整：初期は0.8～1.0で試し、出力感が弱い・強すぎると感じたら0.6～1.2範囲で調整
• プロンプトとの併用：本体プロンプトにスタイル名や演出ワードを加えると相乗効果あり

SDXL × ControlNet を InvokeAI で使う際のポイント

1. invokeai-configure --enable-controlnet でControlNetを有効化

このコマンドでControlNet機能が有効になり、起動時にControlNetタブが表示されるようになります。
すでに invokeai-configure でセットアップ済みの場合でも、再実行すればControlNetを後から追加できます。

2. SDXLモデルを読み込んでおく

SDXLベースのモデル（例: sdxl_base_1.0.safetensors など）を使用するには、models/sdxl ディレクトリに入れておく必要があります。
InvokeAI では、自動でSDXLモデルを識別し、「SDXL」モードとして扱ってくれます。

3. SDXL用のControlNetモデルを用意する

SDXLは、1.5用ControlNetとは互換性がありません。必ず「SDXL用のControlNetモデル（～sdxl～.safetensors）」を使う必要があります。

モデルの配置場所

models/controlnet フォルダに以下のように格納します

models/controlnet/
├─ canny_sdxl.safetensors
├─ depth_sdxl.safetensors
└─ openpose_sdxl.safetensors

4. Web UI または CLI で使用する

Web UIの場合：

• モデルとして SDXL を選択
• ControlNet タブを有効化
• 使用したいControlNetモデルを選択（例: canny、depth、poseなど）

CLIの場合：

生成コマンドで --control_net オプションを使い、ControlNetを有効にします（ただし詳細設定には注意が必要なのでGUIの方が扱いやすいかも）。

SDXL対応ControlNetの代表的なモデル例

以下は、SDXLに対応しているControlNetモデル（一部）です。

 Hugging FaceやCivitaiなどで「sdxl controlnet」で検索すると、対応モデルが見つかります。

SDXL ControlNetの活用例

① 手描きラフ → イラスト風画像に

• controlnet-sdxl-scribble を使えば、ざっくり描いたスケッチを元にイラスト化できます。

② ポーズ写真 → キャライラストに

• controlnet-sdxl-openpose にポーズ画像を与えると、そのポーズを保ったまま生成可能。

③ 線画 → フルカラー画像に

• controlnet-sdxl-lineart を使えば、線画に忠実なカラーイラストを生成。

④ 建物写真の輪郭 → アニメ背景に

• controlnet-sdxl-mlsd を使うと、建築物などのパースを活かした絵作りが可能。

⚠️ 注意点

• SDXL用ControlNetはファイルサイズが大きく（2〜4GB）、VRAMを多く消費します（12GB以上推奨）。
• 通常のControlNetと同様に、**重ねがけ（Multiple ControlNet）**も可能ですが、計算コストは増えます。
• SDXLベースのモデル（例：Juggernaut XL, RealVisXL, DreamShaper XLなど）と相性が良いです。