【ローカル実行】AI画像生成の方法一覧
目次
【ローカル実行】AI画像生成の方法一覧
① WebUI（例：AUTOMATIC1111）
- 概要・定義：
Webブラウザから操作できるユーザーインターフェース（UI）を備えたAI画像生成ツール。
代表的なのが「Stable Diffusion WebUI（AUTOMATIC1111）」で、ローカルにインストールして使う。
- 特徴：
- ボタンや入力欄で操作できるGUI
- 拡張機能やプラグインが豊富
- 初心者にも比較的始めやすい
- Pythonやコマンド操作の知識が少なくても使える
② Pythonスクリプトでの実行
- 概要・定義：
コードベースでStable Diffusionなどのモデルを直接操作する方法。
Pythonで書かれたスクリプト（例：txt2img.py）を自分で実行する。
- 特徴：
- 柔軟性が高く、細かい制御が可能
- 上級者向け（Pythonの知識が必要）
- 最もカスタマイズ性が高い
③ WSL + Linuxツールで実行
- 概要・定義：
Windowsユーザーが「WSL（Windows Subsystem for Linux）」を使い、Linux環境上で画像生成ツールを動かす方法。
- 特徴：
- Linux前提のツールも使えるようになる
- WSL経由でCLI操作が必要
- PythonスクリプトやDiffusersなどと相性が良い
- 初心者にはややハードル高め
④ Dockerで実行
- 概要・定義：
Dockerコンテナ上に画像生成環境を構築し、そこでAIモデルを実行する方法。環境構築を簡略化できる。
- 特徴：
- 環境の再現性が高い（どこでも同じ環境）
- セットアップが自動化できる
- 中〜上級者向け（Dockerの理解が必要）
⑤ RunPodやKaggleでクラウド実行（ローカルではないが関連）
- 概要・定義：
PCに高性能GPUがなくても、外部サービス（RunPodやKaggle）を使って画像生成を行う方法。
一部ローカルと併用できるため紹介。
- 特徴：
- GPUを安価・一時的に利用可能
- ローカル環境を汚さずに試せる
- ファイルのアップロード・保存には注意が必要
- Kaggleは無料枠あり（制限あり）
⑥ ローカルGUIアプリ（例：Draw Things）
- 概要・定義：
MacやiOSなどに対応した、完全ローカル動作のGUIアプリケーション。インストールするだけですぐ使える。
- 特徴：
- 簡単・手軽に使える
- モバイルや非エンジニアにも優しい
- 機能は限定されることがある
- モデルの管理やカスタム化はやや制限あり
| 方法 | 難易度 | カスタマイズ性 | GPU必要？ | 主な環境例 |
|---|
| ① WebUI（AUTOMATIC1111など） | ★★ | ★★★ | ◎（ないと遅い） | Windows, Mac, Linux |
| ② （Pythonスクリプト） | ★★★ | ★★★★ | ◎ | Linux, WSLなど |
| ③ WSL + Linuxツールで実行 | ★★★ | ★★★ | ◎ | Windows上にLinux環境を作って実行する方法 |
| ④ Dockerで実行 | ★★★ | ★★★★ | ◎ | コンテナで環境を切り分けて使う。プロ向け |
| ⑤ RunPodやKaggleでクラウド実行 | ★★ | ★★（制限あり） | 不要 | GPUがない人向け。クラウドでAIを実行できる |
| ⑥ ローカルGUIアプリ（Draw Thingsなど） | ★ | ★ | 不要（低スペックOK） | MacやiPadでも使える。セットアップ簡単 |
他にもあるローカル実行の方法・ツール
⑦ ComfyUI
- 特徴：ノードベースで操作できるWebUI（BlenderやTouchDesignerのような感覚）。
- メリット：
- 処理の流れを視覚的に設計できる
- カスタマイズ性が極めて高い
- 難易度：中級者以上向け（ただしGUI操作）
⑧ InvokeAI
- 特徴：CLIでもGUIでも操作できるStable Diffusionツール。
- メリット：
- 複数の生成モード（txt2img, inpainting, etc.）
- A1111より軽量で安定性あり
- 難易度：中〜上級者向け
⑨ NMKD Stable Diffusion GUI（Windows専用）
- 特徴：インストーラー形式で手軽に使える完全ローカルGUI。
- メリット：
- プログラミング不要
- Windowsユーザーには特にやさしい
- 難易度：初心者向け
⑩ DiffusionBee（macOS専用）
- 特徴：Macで使えるGUIツール（Draw Thingsと近いが異なる）
- メリット：
- ワンクリックで導入可
- Appleシリコン（M1〜）に最適化
- 難易度：初心者向け
その他の可能性
- Jupyter Notebook での実行（ローカル）：Diffusersライブラリなどを使い、自分のPCでNotebook形式で動かす
- ローカルAPI化して外部ツールと連携：例えばローカルで立てたWebUIに他のアプリからリクエストを送る形
用途別おすすめ
| 目的 | おすすめの方法 |
|---|
| とにかく簡単に始めたい | ⑥ Draw Thingsや ⑤ RunPod |
| カスタマイズしたい・プロンプト細かく試したい | ① WebUI（AUTOMATIC1111） |
| 学習済モデルを自分で組み合わせて使いたい | ② ローカルCLI or ③ WSL |
| 学習（LoRAなど）やモデル改造もしたい | ④ Docker or ③ WSL |
| WindowsでもLinuxツールを活用したい | ③ WSL |
画像補完系（CodeFormer・RestoreFormer）を使いたい場合
- PythonベースのCLI実行（②）が基本です。
- Windowsネイティブ or WSL or Docker いずれかで環境構築が必要。
pip install -r requirements.txt のような操作が出てきます。
それぞれのメリット・デメリット
| 方法 | メリット | デメリット |
|---|
| WebUI | GUIで使いやすい・人気 | 少し重い・初回DLが多い |
| CLI | 自由度MAX・軽い | コマンド操作が必要 |
| WSL | Linuxの環境そのまま | 初期構築がやや複雑 |
| Docker | 再現性・切り替えに最適 | 使い方に慣れが必要 |
| RunPodなど | GPU不要・クラウドでOK | 有料・保存制限なども |
| Draw Things | 初心者に優しい | 機能が限られることも |
