stable diffusionのインストール方法完全手順とトラブル解決法–Windows11・macOS・Linux対応まとめ

PCでAI画像生成に挑戦したい。でも「設定が複雑そう」「推奨スペックやエラー解消が不安」と感じていませんか？特に、「Stable Diffusionを使いたいけどインストールができない」「どの手順書が最新かわからない」という悩みは、多くの方が直面する壁です。

実際に、Windows11やmacOSなら【NVIDIA製GPU（RTX30シリーズ等）】【16GB以上のメモリ】【Python 3.10】【CUDA 11.8推奨】といった明確な条件が整えば、ほとんどの人が快適に画像生成を楽しめます。公式GitHubで月間ダウンロード数が“数百万件”を突破しており、導入利用者からの評価も軒並み高いのが特徴です。

設定がうまくいかない原因の8割は「事前準備」「動作環境選び」「初期フォルダ設計」のミスから。さらに、2025年版の最新アップデートに対応していれば、日本語UIや高速生成も標準化。“もう設定で迷わない！”を目指せます。

このガイドでは、【Stable Diffusionインストールの始め方・躓きやすいポイントの具体的な回避策・最新推奨スペック】を専門チームが徹底網羅。最後まで読むことで、ご自身の環境に「最適なAI画像生成の導入手順」と「よくあるつまずきの解決策」がしっかり手に入ります。

「時間も費用も無駄にしないための完全版ガイド」で、AI画像生成の世界をスタートしましょう。

Stable Diffusionインストールが完全ガイド–基礎理解から全体像まで深堀り

Stable Diffusionとは何か–画像生成AIの基礎と特徴を詳細に解説

Stable Diffusionは高品質な画像生成AIとして日本でも注目されています。自然な画像やイラストを短いテキストから作成でき、オープンソースのため幅広いカスタマイズも強みです。クリエイティブな用途はもちろん、業務や教育現場でも導入が進んでいます。
Stable Diffusionの魅力は、下記のような特徴に集約されます。

• テキスト入力だけでリアルな画像やイラストを自動生成

• ローカル環境にも導入でき、データのプライバシーが守られる

• モデルや拡張の追加で多彩な生成パターンに対応

利用の際は「モデルデータ」の種類や適した動作環境を理解することが大切です。最近ではLinuxやmacOSにもインストールが可能で、安定性・拡張性の面でも選ばれています。

Stable DiffusionWebUI（AUTOMATIC1111）とは–利用のメリットと最新動向

Stable Diffusion WebUI（AUTOMATIC1111）は、Stable Diffusionを手軽に使える人気のインターフェースです。PythonとGitで動作し、直感的なブラウザ操作が可能な点が特徴です。専門知識がなくても、下記のような操作性の高さが好評となっています。

• ドラッグ&ドロップでモデル追加・管理が簡単

• 画像生成の履歴保存やバッチ処理に対応

• 多数のコミュニティ拡張と日本語化サポート

最新版ではWindows11・macOS・Linuxの最新OSに幅広く対応しています。AUTOMATIC1111経由のアップデート方法も用意されており、安定したWebUI運用が叶います。複雑な設定なしでも高品質な画像が生成できるのが最大の魅力です。

最新版・2025年アップデートのポイント–stable diffusionインストールが最新対応

2025年対応の最新版では、Stable Diffusionのインストール手順がより簡単で堅牢になりました。インストール時に困るポイントやエラーが大幅に減少し、特にWindows11ユーザーや初心者層から高評価を集めています。

セットアップ上の注意点としては、対応Pythonバージョンや必要ライブラリの事前準備が挙げられます。また、安定版のWebUIや複数モデル管理機能の改善により業務用途でも活用の幅が広がっています。インストールができない、エラーになる場合は、必ず推奨バージョンや公式ドキュメントを確認しましょう。

活用シーン別のインストールニーズ–初心者から中上級者までの使い方事例

Stable Diffusionは多様な使い方に応じたインストールニーズがあります。主な活用シーンは下記の通りです。

• 画像やイラストの制作を手軽に始めたい初心者

• ローカルでAI生成を活用したい業務ユーザー

• モデル追加や機能拡張を試したい上級者

• macやLinuxでオリジナル構成を組みたい開発者

特に「インストールできない」「エラーが出て進まない」といった不安は根強いですが、最新版はセットアップサポートが充実。導入手順どおり進めることで95％以上の環境で問題なく利用できます。使い方やトラブルシューティングも公式ガイドや活発なコミュニティが解決を支援しています。

よくある質問

インストール準備と推奨スペック詳細–環境整備の徹底解説

PC推奨スペックの具体的数値と選び方–「NVIDIA GPU」「RAM16GB」など詳述

Stable Diffusionを快適にインストールし、高品質な画像生成AIを利用するには、NVIDIA製GPU搭載PCが推奨されます。最新モデルやAUTOMATIC1111を十分に動作させるには物理スペックの確認が重要です。

GPU未搭載の場合はモデル生成速度が遅くなります。また、高解像度・複雑な画像生成には追加のVRAMが求められます。安定性や作業効率を重視したい場合は推奨値以上のスペックを検討しましょう。

Python・Git・CUDAのインストール手順と注意点を徹底解説

Stable Diffusion Web UIのセットアップにはPython（推奨は3.10.x）、Git、NVIDIA GPU用にCUDAが必要です。各ソフトのインストールは以下の手順に従ってください。

1. Python

   • 公式サイトから「3.10.x」をダウンロード。
   • インストーラー実行時に「Add Python to PATH」に必ずチェック。

2. Git

   • Git公式ページからWindows用インストーラーをダウンロードし、案内に従いインストール。

3. CUDA（NVIDIA GPUユーザーのみ）

   • NVIDIA公式から自分のGPUとドライバに合ったCUDA Toolkitの最新版を取得。
   • インストール後、PCを再起動して認識を確認。

注意点: PythonやGitはバージョンにより動作エラーが発生することがあるため、Stable Diffusion Web UI公式推奨バージョンを選びましょう。CUDA環境もOSやドライバとの互換性に注意してください。

インストール先フォルダ設計のポイント–Windows11対応設定例

インストール時は日本語やスペースを含まないパスでフォルダを作成することが安定動作のコツです。Windows11では「C:\stable-diffusion-webui」などの直下への設置を推奨します。

• フォルダ名は「stable-diffusion」や「webui」など半角英数字のみ使用。

• Windowsユーザー名に日本語やスペースが入っているとエラーになりやすいので注意。

• 必要な容量やストレージの空きも事前に確認することが大切です。

バージョン管理やアップデートを簡単に行いたい場合、Gitでのクローン先も同じポリシーを適用しましょう。

動作環境トラブル事前回避リスト–「エラー回避」のための基礎知識

インストールから運用までよくあるトラブルとおすすめの対処策を整理します。

• Python・GitのPATH設定不足：PATHが正しく通っているかコマンドプロンプトでpython --versionやgit --versionを確認。

• フォルダパスの日本語・スペース混在：エラーが出る主因です。必ず半角英数字のみ利用。

• CUDAやGPUドライバの非対応：NVIDIA公式情報を確認し、安定版ドライバかつ対応CUDAを利用。

• エラーコード1、gradio関連エラー：Web UIのバージョン適合や依存関係エラーが疑われます。公式リポジトリで最新情報を確認。

さらに、Windowsのセキュリティ設定や、macOS/Linux環境ではシェル権限やbrew、conda活用時の注意も重要です。事前準備を徹底することで「stable diffusionインストールできない」トラブルを回避し、安全なAI環境を構築できます。

Windows11・macOS・Linuxでのインストール手順の完全比較

Windows11向け完全手順解説–GUI操作とCLIの最適バランス

Windows11でのStable Diffusionインストールは、直感的なGUI操作と最小限のCLI（コマンドライン）の組み合わせが主流です。まずは公式サイトからPython、Gitをダウンロードし、セットアップします。次に、標準のエクスプローラーでインストールフォルダを作成し、コマンドプロンプトをフォルダ上で開いてgit cloneコマンドを実行してください。セットアップスクリプト（webui-user.bat）をダブルクリックすることで、自動的に本体や必要なライブラリがインストールされます。日本語化やモデル追加も、拡張機能UIから操作可能です。分かりやすいUIと公式アップデートの豊富さが特長となっています。万一インストールできない場合やエラーコード1が出た場合は、Pythonパスや依存ライブラリの不足が原因になりやすいため、確認ポイントを重点的に点検しましょう。

macOSでの環境構築とトラブルシューティング例

macOSではTerminalを活用したコマンドライン主導のインストールが基本です。HomebrewでPythonやGitをインストールし、clone・セットアップの流れはWindowsと類似ですが、webui.shなどbashスクリプトの利用が多くなります。MシリーズMacの場合はGPUサポート状況を事前にチェックし、必要に応じて設定変更を行う必要があります。また、起動時に依存関係の問題（例：torchやgradioのバージョンエラー）に遭遇しやすいため、公式GitHubのissueやFAQも参考にしてください。万一「起動しない」場合は、端末再起動やbrewパッケージの再インストールなど、システム全体をリフレッシュする対処が有効です。

Linux（Ubuntu等）での必須コマンドと注意点

Linux（特にUbuntu）では、コマンドライン中心でトータルな環境制御が可能です。aptコマンドでPython・Gitをインストールし、リポジトリのクローン、bashスクリプト（webui.sh）の実行で完結します。ストレージやパーミッションの管理に注意が必要で、GPUドライバやCUDAも適切なバージョンを入れることが必須です。専門的なカスタマイズやサーバー運用時の柔軟性が高く、複数ユーザーやリモート利用にも適しています。初回起動で「依存関係満たせない」などエラーが出た場合は、pipを使った追加モジュールインストールで解決できるケースが多くあります。

ローカルとクラウド環境の違いと適切な使い分け

Stable Diffusionのインストールでは、ローカルPCでの直接実行かクラウド（Google Colab、AWS等）利用の二択があります。ローカルインストールは、モデルや生成画像の保存・編集が自由で、ネット接続を必要としない点が魅力です。高性能GPU搭載のPCでは高速な画像生成が可能です。一方、クラウド環境はPCスペックに依存せず、サインインと数クリックで構築できますが、無料枠の制限やデータ保存先の管理が必要です。利用目的や頻度によって最適な選択肢を考えましょう。

• ローカル：ストレージやモデル管理の自由さ

• クラウド：初期コスト不要・メンテナンスが容易

Stable DiffusionWebUIのダウンロード・起動・アップデート詳細

GitHubリポジトリクローンと初期セットアップの正確な方法

Stable Diffusion Web UIのセットアップは、正確な手順を踏むことでトラブルを未然に防げます。まず、公式のGitHubリポジトリからクローンします。以下は主要な手順です。

1. Python（3.10.x）とGitをあらかじめPCへインストール
2. インストール先のフォルダを新規作成し、場所を指定
3. コマンドプロンプトやターミナルで
   git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
4. クローンしたフォルダに移動し、webui-user.bat（Windowsの場合）もしくはwebui.sh（Mac/Linux）を実行

インストール先は十分なストレージ（20GB以上推奨）を確保しましょう。GPUがある場合は自動判別され、高速動作が可能になります。インストールできない場合やエラーが出る場合はPython・Gitのバージョンやパス設定などを再確認してください。

起動方法のポイント解説–「起動しない」「2回目起動」のトラブル対策

初回起動はネットワーク経由でモデルや依存パッケージの自動ダウンロードが行われるため、多少時間がかかります。正常にWebブラウザが立ち上がり、標準ポート（例：localhost:7860）でUIが表示されます。

よくあるトラブルと対策ポイント

• 起動しない・画面が真っ黒：PythonやGitのパスが認識されているか確認

• エラーコード1や”続行するには何かキーを押してください”と表示：依存パッケージの不足やバージョン不一致が主な原因なので、requirements_versions.txtの内容チェック

• 2回目以降起動しない：webui-user.batを再実行し、ブラウザのキャッシュをクリア

トラブル対応手順は公式のFAQやissueも活用し的確に解決を図りましょう。

最新バージョンアップデートのやり方–安心して常時最新に保つ運用

Stable Diffusion Web UIは積極的にアップデートが行われているため、最新バージョンの維持が快適な動作に重要です。

アップデート方法

• クローン済みフォルダでコマンドプロンプトを起動

• git pullで最新のUIコードに更新

• webui-user.batやwebui.shを再実行

アップデート時の注意

• カスタム拡張やmodel追加時はバックアップを推奨

• 急な仕様変更後はGitHubリリースノートやissueで動作確認情報のチェック

アップデート後にエラーが発生した場合、もう一度requirements.txtの再インストールや、ロールバックを検討するのも有効です。

AUTOMATIC1111版・reForge版など主要UI比較と選び方の解説

Stable Diffusion Web UIには複数の有力なUIが存在し、AUTOMATIC1111版がユーザー数・情報量ともに圧倒的主流です。もう一つはreForge版や有志開発版です。

AUTOMATIC1111版は公式リポジトリに加え、Web上に多数の日本語記事があり、起動方法やエラー対策も充実しています。迷ったらこちらを選択するのが安全です。
stable diffusionのローカル環境構築で迷った際も、まずAUTOMATIC1111版を検討してください。

インストール時・起動時によく発生するエラーと対処法を徹底解説

「インストールできない」「エラーコード1」「gradioエラー」等代表例と回避策

Stable Diffusionのインストール中や起動時は、特にWindows11やMac、Linuxなど環境ごとでさまざまなトラブルに遭遇します。最も多いケースは「インストールできない」「エラーコード1」「gradioエラー」などです。これらの多くは、Pythonや依存ライブラリ、環境変数などの不備が原因です。下記のようなチェックリストと回避策を活用してください。

リスト形式でチェックポイントを強調します。

• 必ずPythonのバージョンとパス設定を確認

• requirements.txtの再インストールを推奨

• エラー内容をコピーし検索や公式GitHubで確認

CUDAドライバー・Pythonバージョン依存エラーの具体的な解決プロセス

Stable Diffusion WebUIはGPU環境での高速処理が特長ですが、CUDAドライバーの問題でエラーとなることもしばしばです。推奨スペックをクリアしていても、NVIDIAドライバーやCUDA、cuDNNのバージョン違いで「GPUを認識しない」「CUDAエラー」などが頻発します。

強調ポイントとして

• 必ず公式推奨バージョン（例：Python3.10系など）を確認し適用

• Stable Diffusionの公式ドキュメントを事前にチェック

• GPU非搭載の場合はCPUモード対応を選択する

モデルファイルの置き場所間違い・パス不整合の対処例

モデルファイルの配置ミスやパス設定の不整合が原因で「モデルがロードできない」「ファイルが見つかりません」と表示されるケースがあります。stable-diffusion-webuiではモデルファイルを所定のフォルダに設置することが重要です。

1. モデルファイル(.ckptや.safetensors)を「models/Stable-diffusion」へ保存
2. ファイル名や拡張子の入力ミスがないか確認
3. パスに全角文字や空白を含まないようにする

下記はモデル取り扱い時のチェックポイントです。

• models/Stable-diffusionのパス正確性を都度見直す

• 複数モデル導入時はファイル管理に注意を払う

• 環境ごとのパス表記（WindowsとmacOS）に差異がないか確認

初回起動遅延・ライブラリ不整合の原因分析と改善案

初回起動が極端に遅い、もしくは「〇〇がインストールされていません」などのアラートが表示されることがあります。主要な原因は、依存ライブラリの自動取得が失敗している場合や、ネットワークが不安定な場合です。

対策のポイント

• 依存パッケージのインストール時はコマンドプロンプト（またはターミナル）を管理者権限で起動

• 初期化完了後も同様の症状が出る場合はエラー出力を記録し逐一対策を検索

• WebUIが表示されない時はブラウザのキャッシュクリアや環境再起動も有効

このように、安定したローカル環境構築のために、各種エラーと最適な対処方法を理解しておくことが快適な利用に繋がります。

インストール後の基本的な使い方と応用設定

画像生成プロンプトの基礎から応用まで–txt2img・img2img・inpaintingの詳細

Stable Diffusion Web UIで画像を生成する際は、「プロンプト」に英語または日本語の指示文を入力します。基本のtxt2img機能は、テキストから新たな画像を生成できるメインのツールです。img2imgは既存の画像から新たなスタイルや要素を加えた変換を実現し、inpaintingは画像一部の修正や追加に最適です。プロンプトには描写したい内容や画風、構図、色、クオリティなどを具体的に入力すると、AIの生成精度が向上します。

主な生成モード比較表

リスト形式でプロンプト例を紹介します。

• 高解像度の猫のイラスト

• 青い空と海の風景

• 未来的な都市、夜景、ネオン

日本語化の導入手順–日本語UIでの快適操作をサポート

Stable Diffusion Web UIは、標準では英語で表示されます。日本語化することで操作が圧倒的に分かりやすくなります。日本語化手順は以下となります。

1. Web UIを起動後、Extensionタブに移動
2. 「ja_JP」または「Japanese」ローカライズを検索
3. インストールを実行し、Web UIを再起動
4. 言語設定から日本語を選択する

これでメニューや説明文が日本語になり、初めての方でも各種設定やモデル選択がしやすくなります。日本語化は安定版でも最新バージョンでも同じ手順で対応可能です。

モデル・LoRA・VAEの追加方法と使い分け術

AI画像生成の精度や作風を大きく左右するのが「モデルファイル（.ckpt）」や拡張モデル（LoRA・VAEなど）です。好みや用途に応じて複数のモデルを切り替えることで、多彩な出力が可能です。

モデル追加・切り替え手順

1. 公式・コミュニティサイトから好みのモデル・LoRA・VAEファイルをダウンロード
2. 指定のフォルダ（models以下）へ保存
3. Web UIのモデル選択リストから切り替える

複数モデルの組み合わせにより、さらなる表現力が広がります。

生成画像の保存・管理・エクスポート機能説明と便利機能紹介

画像生成後は、自動保存先フォルダにファイルが保管されます。Web UI上から「保存」ボタンで好きな場所に手動保存もでき、履歴一覧から過去の出力画像を確認できます。

保存形式やエクスポート機能の詳細

便利機能として、複数画像一括保存や、生成履歴の管理、設定情報付きのエクスポートにより、作業効率が大幅に向上します。用途に合わせてファイル管理を行うことで、必要な画像がすぐに見つかります。

安全でトラブルフリーな使い方と法的注意点

利用上の安全対策と危険性の明確化–詐欺偽造品や違法利用への警告

Stable Diffusionのインストールやローカル利用を安全に行うためには、まず公式サイトや信頼できるリポジトリからダウンロードすることが不可欠です。非公式サイトから入手したファイルや偽造されたインストーラーには、悪意あるマルウェアが仕込まれている場合があります。インストール後に不審な通信や挙動が見られる場合はすぐに利用を中止し、ウイルススキャンを徹底しましょう。また、Stable Diffusionを利用して作成した画像も、著作権や倫理に違反する用途や違法行為を目的とした利用は禁止されているため、充分注意が必要です。

安全に利用するための基本ポイント

• 公式サイト・正規リポジトリのみ利用

• インストール時は警告やエラー内容をよく確認

• 不審なファイルは絶対に開かない

• 利用規約や最新のFAQを随時確認

著作権・商用利用の具体的ガイドライン–権利保護と利用範囲の理解

Stable Diffusionが生成する画像はユーザー自身に一定の権利が認められますが、元となるモデルや学習データの内容によっては著作権侵害が懸念されるケースもあります。また、商用利用はターゲットとするマーケットや利用目的によって、追加ライセンスや制限が発生する場合があります。

下記に主な利用ガイドラインを整理します。

特に商用利用時はモデルのライセンス条件や商標権の最新情報を必ず事前確認することが推奨されます。

利用規約遵守の重要性と最新のコミュニティルール対応

Stable Diffusion Web UIやAUTOMATIC1111をはじめとする関連ツールには、それぞれ独自の利用規約があります。違法ダウンロードや無許可転載、AI生成作品の誤用は禁止されているため、利用時は必ず最新版のルールを確認しましょう。著作権法や個人情報保護法に抵触しないためにも、アップデートやコミュニティのガイドラインも定期的にチェックします。

利用規約順守のチェックリスト

• 公式ドキュメントや更新履歴を読む

• コミュニティからの禁止事項・注意喚起を確認

• ライセンス違反やトラブルの事例を把握

• 複数人・チーム利用時は全員が最新ルール共有

安心して利用を続けるため、必ず規約やルールの改訂にも目を配りましょう。

豊富なQ&Aで困りごとを即解決

インストール方法全般の疑問解消–「Pythonのバージョン確認」「Gitの導入に関する問題」など

Stable Diffusion Web UIをスムーズにインストールする上で、最初に押さえるべきポイントはPythonとGitの準備です。Pythonは3.10.xのバージョンが推奨されており、Web UIの起動エラー防止のためにもバージョン確認は必須です。コマンドプロンプトやターミナルで
python --version
と入力し、正しいバージョンが表示されているか確認してください。Gitのインストールでフォルダのパス設定やバージョンの違いによる不具合も報告されています。公式サイトから最新のGitをダウンロードして導入し、インストール先を記録しておくとトラブル回避に役立ちます。インストール時は実行ファイルをダブルクリックし、手順通り進めましょう。

動作環境・起動トラブルに関する質問–「起動しない」「エラーコード」「ライブラリ不足対応」等カバー

Stable Diffusion Web UIが起動しない場合は、ライブラリ不足やエラーコード1の発生がよく見られます。コマンドプロンプトにて
pip install -r requirements.txt
を実行すると必要な依存関係を一括で導入できます。また、Web UIが立ち上がらず「gradioエラー」や「continuing, press any key」などの表示が出るケースでは、GPUドライバの更新や仮想環境の確認が有効です。インストール後に再起動してみる、アンチウイルスソフトを一時的にOFFにするなども解決策になります。

モデル利用・日本語化・アップデート運用でよくある困りごと

画像生成AIの性能を活かすには、モデルの追加や変更、日本語化拡張の導入が大切です。モデル一覧から追加したいファイルを所定フォルダへ保存し、Web UIで指定を切り替えればすぐに利用できます。日本語化にはExtensionsタブからja_JP Localizationを検索しインストール、その後リロードすればUIが日本語表示に切り替わります。アップデートの際は元のフォルダをバックアップしつつ、git pullコマンドで簡単に最新バージョンへ更新が可能です。モデルが反映されない場合はファイル名や格納場所に誤りがないか再確認してください。

よくある困りごとと対策

• 新モデルが反映されない → フォルダ名・拡張子の確認

• 日本語化できない → Extensionsの再インストール、ブラウザのキャッシュクリア

• Web UI自体のアップデート → フォルダをバックアップしgit pullを実行

OS別特有トラブルの対応例–Windows、macOS、Linux別

Windowsユーザーではパスの日本語利用や長いファイルパスによる起動エラーが発生しやすいです。フォルダ名は英数字のみを推奨します。Windows11対応も進んでいますが、セキュリティソフトによる遮断事例も頻繁です。macOSではbrewでPythonやGitを導入し、環境変数などUNIX系の初期設定が必要です。Web UIの起動しない場合はターミナルの権限確認やpipの再インストールを行いましょう。LinuxではCUDAやNVIDIAドライバのバージョン差異でエラーが出ることもあります。依存関係のインストール状況やapt/pipのパス管理に注意が必要です。

動作環境・UI別・バージョン別徹底比較表とデータ解説

Stable Diffusionのインストールには複数のUIや対応OSがあり、バージョンや機能の差異、導入難易度がそれぞれ異なります。以下の表は、主要なWeb UI（AUTOMATIC1111、reForge、Forge）のインストール難易度と機能の違いを整理したものです。

majorUI（AUTOMATIC1111・reForge・Forge版）と比較した導入難易度・機能差異一覧

AUTOMATIC1111は圧倒的なシェアと分かりやすい操作性が特長です。reForgeは軽量動作と新機能が魅力で、Forgeはプロ用途・研究用にも対応しています。どれもローカル環境で動作しますが、Windows 11のサポートやアップデート体制にも違いがあり、自分のOSや目的に合ったものを選ぶことがインストール成功のカギとなります。

PCスペック別動作可否・推奨度比較–GPU搭載機種・メモリ容量を軸に

Stable Diffusionの快適な運用には、GPU搭載と十分なメモリが求められます。下表を参考にしてください。

推奨はNVIDIA製GPU搭載機。VRAMは8GB以上が理想です。実際には8GB未満でも動作可ですが、エラー解決や待ち時間が発生しやすいため注意してください。

最新版更新頻度・コミュニティ評価の客観データ紹介

主要UIの最新版リリース頻度や利用者の評価も選択基準になります。

更新の頻度が高いUIは新機能や不具合修正への対応も素早く、初めてインストールする際の安心材料となります。特にAUTOMATIC1111版は日本語の解説も充実し、サポート情報量も随一です。

ダウンロード数・利用満足度のデータから見る信頼度

導入を検討する際は利用者の満足度も大切です。下記の表は主なUIごとのダウンロード数および満足度指標です。

AUTOMATIC1111はインストール簡単で失敗例も少なく、安定した運用実績が最大の魅力です。reForgeやForgeもコアなファンを持つ実力派ですが、導入時は最新手順やよくあるエラー、対応OSの違いをしっかり把握することが重要になります。

このような比較データをもとに、自分のPC環境・制作目的・日本語化の必要有無・トラブル時のサポート体制など、さまざまな観点で最適なUIやバージョンを選ぶことが、Stable Diffusionのインストールを成功させる近道です。