【ローカル】【クラウド】【GUI】【CLI】画像生成AIを動かす7つの方法

AI画像生成の方法

画像生成の方法には、GUIとCLIがあり、それぞれローカルもしくは、クラウドで操作する方法があります。

 GUI（グラフィカルユーザーインターフェース）と、CLI（コマンドラインインターフェース）とは、コンピュータやツールとユーザーがやりとりする方法の違いを表す基本的な分類です。

GUIとは？

Graphical User Interface＝GUIは、画面を見ながらマウスで操作する方法です。
ブラウザでアイコンやボタンを使って表示・操作ができ、視覚的にわかりやすいのが特徴です。
開発向け・自動化には、不向きなことが多いです。

例： Windowsのデスクトップ、iPhoneのアプリ画面、Photoshop、AUTOMATIC1111のWeb画面などの事です。

初心者でも直感的に使える
操作の自由度は少ないが、やさしいのが特徴です。

CLIとは？

Command Line Interface＝CLIは、ユーザーが文字ベースのコマンドで操作するインターフェースです。
対話的に操作するGUIとは対照的に、コマンドを文字で入力して操作します。（黒い画面で操作）
コマンドの知識が必要ですが、開発向け・自動化が得意です。

上級者向けに思われがちですが、実は柔軟で高速で、GUIではできない高度な操作も可能です。

 このような操作をするツールは「CLIツール」と分類されます。

python mytool.py --input image.png --output result.png

 これは PythonスクリプトをCLIとして使っている例 です。正確には「PythonスクリプトをBashなどのコマンドライン上で実行する形式」です。
python：Pythonインタプリタを呼び出すコマンド。
mytool.py：実行したいPythonスクリプトのファイル名。
--input と --output：Pythonスクリプトに渡すオプション（コマンドライン引数）。

CLI操作の画像処理ツール例

• ローカルCLIは、自分のPC上で動作。自由度が高いが初期設定が必要な場合もあり、Python環境 + GPU などがある人向けです。細かい制御やバッチ処理ができます。
• クラウドCLIは、ブラウザ上のJupyter Notebook（例：Colab）や、REST API を curl や Python で叩く方式が一般的。

CLIとはいえGUIと併用されるケースもある

• たとえば AUTOMATIC1111 や ComfyUI は、CLIで起動してWebブラウザで操作するGUIです。
• Docker もGUIは持たないが、WebUI付きツールを走らせることが多い。
• RunPod や Kaggle はCLIベースのJupyterノートブックです。

この様に、カテゴリー分けが曖昧になりがちな為、初めは、少しわかりづらいなと感じる方も多いのではないでしょうか？

 AUTOMATIC1111はインストールは、CLI（Git + Python コマンド）普段の使用は、GUI（ブラウザから操作）。

 「Pythonでコマンドラインから実行するツール」は、CLI（Command Line Interface）ツール 。

画像生成AIを動かす 7つの方法（2025年版）

1, 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

1, 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

2, 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

あわせて読みたい

WebUI（AUTOMATIC1111）の【インストール方法】【拡張機能インストール】【エラー対処法】 WebUI（Webユーザーインターフェース）とは、ブラウザを通じて操作できるユーザーインターフェースのことで、特に画像生成AI（例：Stable Diffusion）を扱う際によく使…

2, 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

あわせて読みたい

InvokeAIの使い方 「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を持ちます。 InvokeAI の特徴（2025年時点…

2, 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）

あわせて読みたい

ComfyUIとは？Stable Diffusionをノードで操る高機能UIを解説 Stable Diffusionを使った画像生成といえば、最も有名なのは「AUTOMATIC1111 WebUI」。でも最近じわじわ注目を集めているのが、もう一つの強力なツール ComfyUI（コンフ…

2, ローカルWeb UIを、コンテナ技術（Docker）で実行する方法

• 概要・定義：
  自分のPC上（ローカル）で、Dockerコンテナ内に画像生成AIの環境（例：AUTOMATIC1111）を構築・実行
  普通の「ローカルWeb UI」は、
  ➡ Python、CUDA、依存パッケージなどを自分のPCに直接インストールして動かす方法。
  Dockerを使った「ローカルWeb UI」は、
  ➡ 必要なソフト一式をコンテナ（箱）の中で用意して動かすので、自分のPCは最低限の操作だけで済む方法です。
• 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）

あわせて読みたい

【Dockerコンテナ徹底解説】～インストールからDocker対応AIツールまで Dockerコンテナとは？ 通常、あるツールやアプリを動かすには「OSの設定・依存ライブラリ・Python・CUDAのバージョン」などを細かく合わせる必要があります。そして、そ…

3, RunPodやKaggleでクラウド実行

• 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）

あわせて読みたい

高性能クラウドGPUを使用できる”RunPod”はStable Diffusion学習の最適解！個人利用の効率よいクラウド環… Stable Diffusionで「思う存分、画像生成がしたい」「自分の作風を学習させたい」「LoRAやDreamBoothを試してみたい」と思ったら、まず課題になるのがGPUの性能や学習環…

4, 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

5, 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

7, 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

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

画像補完系（CodeFormer・RestoreFormer）を使いたい場合

• PythonベースのCLI実行が基本です。
• 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。

あわせて読みたい

AI画像補完ツールとは？—初心者向けに仕組みから使い方、おすすめツールまでを徹底解説 AI画像補完ツールとは？ AI画像補完ツールは、AI技術を使って画像の欠けた部分や不完全な要素を推測して補うツールです。これにより、従来の手作業よりも速く精密に、画…

それぞれのメリット・デメリット