「Stable Diffusion」まとめ
| 種類 | モデル | 特徴 | 活動状況 | |
 | Stable Diffusion WebUI Automatic1111 | SD1.5 SDXL | 最もポピュラーな WebUI、多くのカスタム機能や拡張が利用可能。特に初心者にとっては使いやすく、拡張機能が豊富でカスタマイズ性が高い。安定したパフォーマンスが期待できる https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui | 停止 v1.10.1 |
 | Stable Diffusion WebUI Forge | SD1.5 SDXL | パフォーマンスの最適化、メモリ処理に優れた WebUI。生成速度が早く、大量の生成や連続処理に強いのが特徴。UIも使いやすく、生成プロセスを効率化できる 2024/6 以降は実験的ブランチになっており、一般的な使用は非推奨 https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge | 活発 |
 | Stable Diffusion WebUI reForge | SD1.5 SDXL | Forge の後継。軽量化と生成速度の速さなどの Forge の特徴を引き継ぎ活動も活発。派生元の Automatic1111 版とほぼ同じUIで使いやすい https://github.com/Panchovix/stable-diffusion-webui-reForge | 活発 |
 | SD.Next | SD1.5 SDXL | AUTOMATIC1111のフォーク版。主要な拡張機能が事前インストールされている。PyTorch 2.0 に最適化されていて、生成が速い https://github.com/vladmandic/sdnext | 活発 |
 | Fooocus | SDXL | 難しいパラメーターの調整が不要で、プロンプトを入力したり作りたい画像スタイルをボタンで選んだりするだけで簡単にハイクオリティ画像が作れる画像生成AIツール（SDXLモデル専用） https://github.com/lllyasviel/Fooocus | 停止 LTS v2.5.5 |
 | ComfyUI | SD1.5 SDXL | ビジュアルプログラミングに近い操作性を持つ WebUIで、画像生成の各ステップを細かく制御できる。ノードベースで、複雑なプロンプトや生成プロセスを視覚的に管理できるのが特徴。高度なカスタマイズが可能で、細かい生成パラメータを視覚的に調整でき、プロフェッショナル向けの高度な生成に向いている https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI | 活発 v0.3.27 |
| 種類 | モデル | 特徴 | 活動状況 | |
 | StabilityMatrix | SD1.5 SDXL | 「Automatic1111」「reForge」「SDNext」「Fooocus」「ComfyUI」など多数の Stable Diffusion 環境に対応し、事前のパッケージ・インストールや環境構築が不要。複数の Stable Diffusion 環境間でモデルファイルを共有することができる https://github.com/LykosAI/StabilityMatrix | 活発 v2.13.4 |
| バージョン | 基本画像サイズ | 容量(約) | 特徴 | 長所 | 短所 |
| SD1.5 (Stable Diffusion v1.5) | 512x512 | 2GB | 最初期の安定したバージョンで多くのユーザーが利用しているモデル 多様なチェックポイントやLoRAが公開され、リアルな画像からアニメ調の画像まで、幅広いStyleに対応する汎用性の高いバージョン | 軽量であり、初心者でも使いやすい。多くのチェックポイントやLoRAとの互換性が高い。生成サイズは大きくないがアップスケーラを使用することで実用的な解像度を得ることが可能 | 単純な生成結果だと顔の品質が低く、品質を確保するには拡張機能(Adetailerなど)を使わなければいけない。指は崩れやすい |
| SDXL (Stable Diffusion XL) | 1024x1024 | 6GB | 大規模で高解像度の画像を生成するために最適化されたバージョン。特に細かいディテールや複雑な構図の画像を生成する際に力を発揮する | SD1.5 モデルより大きなサイズの画像を生成できる。使いこなせると質の高い画像を生成できる | Refinerを使った再生成などにより、計算量はSD1.5から明らかに増加している。指が相変わらず崩れやすい。 |
| Flux1 | 1024x1024 | 10GB～20GB | 現時点最新のモデル、生成スピード重視の schnell、高バランスの dev、と Proの3種がある。Proが最高品質、Local環境で使えるのはschnellとdevのみ | 簡単なプロンプトでも驚異的な品質での生成が可能な上、プロンプトに対する反応や忠実度、再現度も高い、ネガティブプロンプトが原則不要 | チェックポイント（学習済みモデル）のファイルサイズが非常に大きい。計算量も多く、生成には高い GPU能力とメモリが必要 |
| エラー内容 | 解説ページ |
| dlopen(): error loading libfuse.so.2 | 【StabilityMatrix】 |
| RuntimeError: Cannot add middleware after an application has started | 【StabilityMatrix】 |
| 「ControlNet」でモデルが表示されない（Linux 版のみ <v2.13.4> 2025/03/12 現在） | 【StabilityMatrix】 |
| 'NoneType' object has no attribute 'height' | 【SD.Next】 |
| ImportError: DLL load failed while importing onnxruntime_pybind11_state | 【SD.Next】 |
| UnicodeDecodeError: 'cp932' codec can't decode byte 0x97 | 【Fooocus】 |