AI画像生成を始めたときに必ずぶつかる壁が「どのモデルを使えばいいのか」「どうやって入れるのか」です。適当に導入してしまうと、思ったような画像が出せなかったり、PCが重くなったりと失敗しがちです。本記事では、Stable Diffusionモデルを選ぶ際の基準と、実際の導入手順を初心者にもわかりやすく解説します。
Stable Diffusionモデルとは？
Stable Diffusionは「ベースモデル」と「派生モデル」に分けられます。
| モデル種類 | 特徴 | 向いている人 |
|---|---|---|
| ベースモデル（SD1.5 / SDXLなど） | 標準的な学習済みモデル。多くのLoRAや追加モデルの土台になる | 初めて使う人、汎用的に使いたい人 |
| LoRA（Low-Rank Adaptation） | キャラクター・作風を追加できる軽量モデル | 特定の絵柄やキャラを作りたい人 |
| チェックポイント（Checkpoint） | 有志が学習した完成度の高いモデル。重いが精度が高い | 商用利用や高品質画像を求める人 |
| VAE（Variational Autoencoder） | 色味や質感を補正する追加要素 | 「色がくすむ」問題を解消したい人 |
モデルの選び方
1. 目的から逆算する
- キャラ絵を描きたい → アニメ特化モデル（例：Anything V5）
- リアル写真風を生成したい → 写実系モデル（例：DreamShaper, RealisticVision）
- 自由度が高く万能に使いたい → SDXLベースモデル
2. PCスペックを考慮する
- VRAM 4〜6GB程度のGPU → SD1.5系が軽くて動かしやすい
- VRAM 8GB以上 → SDXLが快適に使える
3. サイトの信頼性で選ぶ
モデルは以下のような信頼できるサイトから入手するのがおすすめです。
- Civitai：最大規模のコミュニティ、LoRAやCheckpointが豊富
- Hugging Face：公式や研究系モデルが揃う
モデルの入れ方（WebUI版）
Stable Diffusionを使う上で最もポピュラーなのが「AUTOMATIC1111 WebUI」です。
導入手順
- モデルをダウンロード
- CivitaiやHugging Faceから
.safetensorsまたは.ckptを入手
- CivitaiやHugging Faceから
- 配置するフォルダを確認
stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusionに保存
- WebUIを再起動
- モデル選択画面に反映される
LoRAの導入
- ダウンロードしたLoRAを
stable-diffusion-webui/models/Loraに保存 - プロンプトに
<lora:ファイル名:0.8>のように記述
よくある失敗と解決策
- 色がくすむ → VAEを導入
- プロンプトが効かない → LoRAの重み（0.5〜1.0）を調整
- エラーが出る → VRAM不足。バッチサイズを下げるか軽量モデルを使用
まとめ
Stable Diffusionモデルは「目的」「PCスペック」「信頼性」の3つを意識して選ぶのがポイントです。最初はベースモデルから始め、慣れてきたらLoRAやVAEで調整すると、自分好みの画像を生み出せます。
「なんとなく人気だから入れる」よりも、「何を作りたいか」から逆算すると、失敗せずに効率よく理想の画像が生成できるでしょう。
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