Stable Diffusion 各モデルの特徴・用途・対応ツールまとめ

どれを選ぶか迷ったら

商用利用OKな組み合わせ（2025年5月時点）

① Hugging Face Spaces（Webベース）

対象：非エンジニア・商用利用希望のクリエイター

• ツール：Hugging Face Spaces（Web UI）
• モデル例：
  • stabilityai/stable-diffusion-3.5-medium
  • stabilityai/stable-diffusion-3.5-large
  • stabilityai/stable-diffusion-3-medium
• ライセンス：Stability AI Community License（年間収益100万ドル未満なら無料商用可）

利点：ブラウザだけで使え、環境構築不要。小規模な商用制作（挿絵・デザイン・漫画制作など）に向く。

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② AUTOMATIC1111 WebUI + SD 1.5

対象：ローカルでの安定運用をしたい方向け

• ツール：AUTOMATIC1111 WebUI（ローカルGUI）
• モデル例：
  • runwayml/stable-diffusion-v1-5
  • 各種LoRA/カスタムモデル（CreativeML Open RAIL-M ライセンス適用のもの）
• ライセンス：CreativeML Open RAIL-M（基本的に商用利用可）

利点：カスタム性・拡張性が高く、オフラインでも使用可能。軽量で安定。

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③ Diffusers（Python API）+ SDXL

対象：アプリやサービス開発向け（開発者）

• ツール：Hugging Face Diffusersライブラリ
• モデル例：
  • stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0
  • stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0
• ライセンス：Stability AIのCreativeML系（商用OK）

利点：アプリやWebサービスへの組み込みに強く、商用拡張しやすい。

④ ComfyUI + SDXL/SD 3 Medium

対象：ノードベースで柔軟に扱いたい中〜上級者

• ツール：ComfyUI（ローカル／GPU環境推奨）
• モデル例：
  • stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0
  • stabilityai/stable-diffusion-3-medium
• ライセンス：
  • SDXL：CreativeML Open RAIL-M（商用可）
  • SD3 Medium：Stability AI Community License（条件付き商用可）

利点：高度な制御やアニメーション生成にも対応可能。

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商用利用時の注意点

• 「商用利用OK」でもモデルのライセンス条件（AUPや制限）は必ず確認すること。
• LoRAや追加モデルは元モデルと異なるライセンスが設定されていることがあるため注意。
• 収益規模や用途（例えばNFT用途や性的コンテンツ）は制限対象になる場合あり。

商用利用OKのモデルライセンスまとめ

商用で安心して使えるツールのポイント

目的別Stable Diffusion対応ツール

【1】ローカル実行型ツール（高性能GPUを活用）

【2】クラウド型ツール（ブラウザで実行）

【3】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。

① WebUI版（例：AUTOMATIC1111）

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

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。

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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。

他のCLIベースの方法（WebUIをスクリプト操作）

GUIベースの AUTOMATIC1111 WebUI にも「APIモード」があり、次のようにCLIやPythonスクリプトから操作できます。

AUTOMATIC1111 API使用例（Python + requests）

import requests
import json
import base64

payload = {
    "prompt": "A beautiful landscape, oil painting",
    "steps": 20
}

response = requests.post("http://127.0.0.1:7860/sdapi/v1/txt2img", json=payload)
r = response.json()
image_data = base64.b64decode(r['images'][0].split(",",1)[1])

with open("output.png", "wb") as f:
    f.write(image_data)

この方法でも 自動化や大量生成 が可能です。ただし、WebUIをあらかじめ起動しておく必要があります。

特徴

WebUIより軽量・高速なこともある
コードベースのCLI実行
Hugging Faceの diffusers ライブラリや、オリジナルのCompVis版を使う
より柔軟にカスタマイズ・自動化が可能（バッチ生成、スケジューラ変更など）
想定ユーザー
WebUIを使わず最小限の構成で動かしたい人
Pythonが書ける人、研究用途や自動化したい人

選択の目安