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画像生成＆学習用「クラウド型」「ローカル型」ツール

AI学習環境
画像生成と学習用「クラウド型」「ローカル型」ツール

このページでは、画像生成と、学習に使用できる各種ツールについて、まとめています。
下のリンク記事”【ローカル】【クラウド】【GUI】【CLI】画像生成AIを動かす７つの方法”では、これらのAIツールを環境別に分類分けし、解説しています。

SAKASA AI
【ローカル】【クラウド】【GUI】【CLI】画像生成AIを動かす7つの方法 | SAKASA AI 私が画像生成AIを始めた頃、最初に触ったのは Hugging Face の Spaces 上で動く Stable Diffusion（Automatic1111系のツール） でした。そのとき「【ローカル】と【クラウ…

こちらの記事 でLoRA学習対応UIの一覧をまとめました。

SAKASA AI
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目次

【1】ローカル実行型ツール（自分のPCで動かす）

ツール名特徴対応OS備考学習可否
AUTOMATIC1111 WebUI最も人気のあるSD GUI。拡張機能が豊富Windows / Linux / WSL / Mac（一部機能）VRAM 6GB以上推奨。拡張性・情報量が圧倒的○（LoRA / DreamBooth可）
ComfyUIノードベースの高機能SD GUI。制御性が高いWindows / Linux / MacVRAM 6GB〜。バッチ処理やフロー構築向け△（要スクリプト設定、プラグインで可）
InvokeAIモダンでシンプルなSD GUI。DiffusersベースWindows / Linux / MacVRAM 4GB〜。軽量で初心者向き△（一部LoRA学習可能）
NMKD Stable Diffusion GUIGUI完結型。Python不要Windowsのみ超初心者向き、簡易操作×（学習不可）
Draw ThingsMac/iOS専用GUIアプリmacOS / iOSAppleユーザーに最適×（学習不可）
Fooocus自動プロンプト補完など、最小操作で画像生成Windows / LinuxSD初心者向けGUI。プロンプト最小限でも高品質×（学習不可）

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）
OSWindows 10/11、またはLinux
GPUNVIDIA 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
【2025年版】AI画像生成向けGPUはこれ！RTX4060～5090まで比較【SD/LoRA/ControlNet対応】 | SAKASA AI 画像生成AIに必要なGPUスペックとGPUの選び方”今話題のRTX 5060はどう？”RTX5090”から”RTX4090”そして”RTX3060とノートPCまで。画像生成に使えるGPUの機能と価格の折り合い…

【2】クラウド型ツール（GPU付き環境をすぐに使える）

サービス名特徴・用途GPU性能無料枠備考
RunPodStable DiffusionやLoRA学習に最適。永続ストレージ＆GUI付きテンプレあり。A6000,T4, などなし（従量課金）コスパよく実運用に最適。環境構築済テンプレが豊富。
Google Colab学習・画像生成も可能なノートブック環境。入門に最適。T4, A100（Pro）あり（制限あり）無料枠は不安定・強制終了あり。Proで安定性UP。
Kaggle NotebooksGoogle系の無料GPUノートブック。Colabより安定。T4などあり（9時間）安定性◎。データ連携には少しコツが要る。
Paperspace GradientWebUIで操作できるGPUクラウド。テンプレ利用可。T4, A100 など小規模あり安定稼働◎。拡張性・UIも良好。
Vast.ai世界中の空きGPUを格安レンタル可能。4090, A100などなし（最安クラス）上級者向け。Docker等の知識が必要。
Lambda GPU Cloud本格GPUレンタル。ディープラーニング特化。A100などなし価格高め。商用・研究用に◎。
  • RunPodやColabで学習をするには、Google Driveやrcloneによるデータ連携がカギです。
  • ネットワークストレージやリージョン選択はRunPod特有の要素。
  • GPU購入と比較した場合、クラウドは「初期コストがゼロ、維持コストで差がつく」形式です。
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【3】クラウド型ツール

ツール名特徴無料枠使用制限 / 備考
Hugging Face Spacesブラウザで動くデモ（Gradioベース）◎公開スペースは制限なし、ただしGPUリソースは共有で負荷が高いと待機あり
ReplicateAPIベースでSDを提供△（課金ベース）無料クレジット少量あり、API呼び出し回数制限、商用利用は要ライセンス
Leonardo.Ai商用ライセンス付きGUIサービス◯（クレジット制）無料クレジットで生成可能、1日あたり生成枚数制限、商用は有料プラン必須
Mage.spaceアカウント不要で使えるSD GUI◯（広告表示）無料で数十枚生成可能、広告表示あり、商用利用は制限
Playground AI多機能・画像編集にも対応◯無料プランあり、1日あたり生成枚数制限、編集機能に制限あり
MidjourneyDiscordベースで高品質AI生成△（トライアルあり）無料トライアルで25枚生成可能、その後はサブスク必須、商用利用は有料プラン
Adobe FireflyAdobe製、商用利用対応のAI生成◯（Adobeアカウント必要）無料プランで月数十回生成可能、商用利用にはAdobe契約必須、Photoshop/Illustrator連携可

△ はほぼ試用レベルで、長期使用には有料プラン必須。
◯ はある程度無料で利用可能だが、回数や機能に制限あり。
◎ は学習・検証目的ならほぼ制限なしで利用可能。

用途別おすすめ早見表

目的おすすめサービス
画像生成だけしたい（簡単に）Leonardo.ai, NightCafe, Midjourney, Adobe Firefly, Playground AI, Mage.space,Fooocus
無料でGPUを試したいKaggle, Colab Free, Hugging Face Spaces, Replicate (無料クレジット)
安定してLoRA学習したいRunPod, Paperspace, Lambda Labs, CoreWeave
ローカル環境で自由にやりたいAutomatic1111, InvokeAI, Stable Diffusion WebUI, DiffusionBee, ComfyUI (ローカル版)
超コスパでGPUを借りたいVast.ai, Genesis Cloud, RunPod（スポットプラン）
UI付きで画像管理・ノード編集したいComfyUI, Automatic1111, Leonardo.ai (ノード編集対応), Playground AI

画像生成だけしたい層 → 商用利用可否や操作の簡単さで選ぶのがポイント。
無料GPU層 → クレジットや生成枚数に制限があるので注意。
LoRA学習層 → VRAMや安定性重視。クラウドGPUを推奨。
ローカル自由派 → ハード依存だが、制約なしでカスタマイズ可能。

【4】プログラム・ライブラリ型（スクリプト/CLI）

※ CLI（コマンドライン・インターフェース）とは、Windows Terminal、PowerShell、CMDなど、キーボードでコマンドを入力して操作するインターフェースの事を指します。対してGUI（Graphical User Interface）は、マウスで操作する画面（ボタン・ウィンドウなど）を指します。

ツール / ライブラリ説明
Stable Diffusion（オリジナル）CompVis提供の最初のSDコード（Python）
Diffusers (by Hugging Face)PyTorchベースの安定＆汎用的ライブラリ
Kohya-ss / LoRA scripts学習・微調整に使われるスクリプト一式
InvokeAI CLIGUIなしで使えるInvokeAIバージョン

① WebUI版（例：AUTOMATIC1111）

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特徴

  • ブラウザベースのGUI（マウスで操作可能なグラフィカルな画面）
  • コードが書けなくても直感的に操作可能
  • 拡張機能が豊富（ControlNet, LoRA, Hires.fix など）
  • 複数モデルの管理やLoRA、VAEなどを簡単に扱える

AUTOMATIC1111（Stable Diffusion WebUI）は、GUI（Web画面）とCLI（コマンドライン）の両方の側面を持つツールです。

※GUI（Graphical User Interface）とは、マウスで操作する画面（ボタン・ウィンドウなど）を指します。
対して、CLI（コマンドライン・インターフェース）とは、Windows Terminal、PowerShell、CMDなど、キーボードでコマンドを入力して操作するインターフェースの事を指します。

AUTOMATIC1111 の構造と操作の仕組み

要素説明ユーザーの操作方法
CLI（コマンドライン）Pythonやlaunchスクリプトを使ってWebUIを起動する部分webui-user.bat や python launch.py を実行
GUI（Web UI）ブラウザで操作するグラフィカルな画面ChromeやEdgeで http://127.0.0.1:7860 にアクセス

起動の流れ

① CLI（例：webui-user.bat）でPython環境が立ち上がる
    ↓
② Stable Diffusion WebUI用のローカルWebサーバーが起動
    ↓
③ GUI（http://127.0.0.1:7860）にブラウザでアクセス
    ↓
④ Web画面上で画像生成などを操作

CLIの役割

AUTOMATIC1111は Webブラウザ上のGUIを表示するサーバー（ローカルWebアプリ）を、Pythonで起動するCLIツール です。

CLIは、以下のような役割を果たしています

  • 初回セットアップ（Python仮想環境の作成、依存関係のインストールなど）
  • サーバーの起動（FlaskやGradioなどによるWebUIの裏側）
  • ログ出力やエラーチェック
  • 拡張機能の導入や、パラメータのカスタマイズ（コマンドライン引数）

GUIの役割

実行ファイルでもアプリでもなく、

  • 実際の画像生成や操作を、視覚的に使いやすく提供する
  • モデル選択、LoRA読み込み、プロンプト入力、生成ボタンなどすべてここで行える


想定ユーザー
初心者〜中級者
GUIで画像生成したい人

詳しいインストール方法はこちらの記事をご覧ください。

CLIだけで使うことも可能

自動化やバッチ生成スクリプトを書く場合は、GUIを使わずCLIベースで生成することも可能です（例：APIモードや画像生成スクリプトを使う）。

AUTOMATIC1111は、「GUIを使うためにCLIでサーバーを起動する構造」になっており、GUI単体では動作しません。ですが、起動後はCLI操作なしでGUIだけで完結できる設計になっているため、普段使いではGUI中心です。

② Pythonスクリプト版（例：Diffusersなど）

Stable Diffusionを自動化・バッチ生成するCLIベースの方法です。
以下のようなライブラリを使って、Stable Diffusionを コードで制御・自動化 できる方法です。

例：Hugging Face の diffusers ライブラリ

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5", torch_dtype=torch.float16)
pipe.to("cuda")

prompts = ["A cyberpunk cityscape", "A fantasy castle", "A cute cat in space"]

for i, prompt in enumerate(prompts):
    image = pipe(prompt).images[0]
    image.save(f"output_{i}.png")

このように、ループや条件分岐を使ってバッチ生成・自動命名・一括保存などが可能です。

おすすめのFlux対応WebUI

1. Stable Diffusion WebUI Forge（SD Forge）

  • 概要：AUTOMATIC1111のStable Diffusion WebUIをベースに、Fluxモデルに最適化された新しいUIです。
  • 特徴：
    • Fluxモデル（特にFlux.1 Dev）に最適化されたパフォーマンスと安定性
    • Gradio 4.0を採用し、ユーザーインターフェースが洗練されています
    • 低VRAM環境でもFluxを快適に動作させるための最適化が施されています
  • 導入方法：
    • 公式GitHubリポジトリから最新のリリースをダウンロード
    • 必要なモデルファイル（Flux.1 Devなど）を適切なディレクトリに配置
    • webui-user.batを実行して依存関係をインストールし、run.batでUIを起動

Stable Diffusion WebUI Forgeの使用方法に関しては、以下の記事で書いています。

ControlNetで線画から画像を生成する方法【AUTOMATIC1111版】RunPod Template ”Stable Diffusion WebUI For…

2. ComfyUI

  • 概要：ノードベースの柔軟なワークフローを提供するStable DiffusionのUIです。
  • 特徴：
    • Fluxモデルを含む多様なモデルに対応
    • 高度なカスタマイズが可能で、複雑な生成プロセスを視覚的に構築できます
    • ControlNetやLoRAなど、さまざまな拡張機能をサポート
  • 導入方法：
    • 公式GitHubリポジトリから最新のリリースをダウンロード
    • 必要なモデルファイルを適切なディレクトリに配置
    • run.pyを実行してUIを起動
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