Stable Diffusionで画像生成AIをローカル実行する方法（GeForce RTX活用）
本記事では、GeForce RTXシリーズを搭載したPCを使って、Stable Diffusionをローカル環境で動かし、高品質な画像を生成する方法を解説します。クラウド環境に依存せず、自分のPCだけで高速かつ自由に画像生成が可能になります。
目次
1. Stable Diffusionをローカルで実行するメリット
- インターネット接続不要で完全オフライン利用が可能
- API課金が不要（無料で何枚でも生成可能）
- プロンプトやモデルの試行錯誤が自由
- プライバシー保護（生成内容や入力データを外部に送らない）
2. 必要なPCスペック（目安）
- GPU：GeForce RTX 3060以上（VRAM 8GB以上推奨）
- CPU：Core i5 / Ryzen 5 以上
- メモリ：16GB以上推奨
- ストレージ：50GB以上の空き容量（モデルファイル等）
- OS：Windows 10/11（64bit）
3. 必要ソフトウェア
- Python 3.10〜3.11
- NVIDIA CUDA Toolkit
- PyTorch（CUDA対応版）
- Git（モデル管理用）
4. インストール手順（AUTOMATIC1111版WebUI）
① PythonとGitのインストール
1. Python公式サイトからインストーラーをダウンロードしインストール
2. インストール時に「Add Python to PATH」にチェックを入れる
3. Git公式サイトからGitをインストール
② AUTOMATIC1111 WebUIのダウンロード
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
③ モデルファイルの配置
Stable Diffusionのモデルファイル（例：sd-v1-5.ckptやAnythingV5.safetensors）をダウンロードし、以下のディレクトリに配置します。
stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/
④ WebUIの起動
cd stable-diffusion-webui
webui-user.bat
起動後、ブラウザで http://127.0.0.1:7860 にアクセスすると、Stable DiffusionのWebUIが表示されます。
5. 画像生成の基本操作
- 「Prompt」欄に生成したい画像の内容（英語推奨）を入力
- 必要に応じて「Negative prompt」に除外したい要素を入力
- 「Generate」ボタンをクリックして画像生成開始
例：
Prompt: a beautiful cyberpunk cityscape at night, neon lights, ultra detailed, 4k
Negative prompt: low quality, blurry
6. よく使う拡張機能
- ControlNet：構図やポーズの指定が可能
- LoRA：特定キャラクターやスタイルを学習した軽量モデル
- Textual Inversion：特定の単語に新しい意味を持たせる学習手法
7. 注意点
- モデルの配布元やライセンスを必ず確認
- 著作権や肖像権を侵害する利用は避ける
- 高解像度生成はVRAM使用量が大きくなるため設定に注意
まとめ
GeForce RTXシリーズを活用すれば、Stable Diffusionをローカルで快適に動かし、自由度の高い画像生成環境を手に入れることができます。クラウド依存から解放され、コストや速度面でも有利です。ぜひ自分だけのAI制作環境を構築してみてください。
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