Stable Diffusionローカル環境の作り方──ComfyUI・AUTOMATIC1111・Forgeを公式READMEの要件で選び、最初の1枚を出すまで
この記事でわかること 迷ったらComfyUIを選んでください。3つのUIのうち、2026年10月17日時点で直近1か月以内のリリースがあるのはComfyUIだけでした(2026年10月19日に再確認)。Windows・Linux・macOSの導入案内はA1111にも公式Wikiにありますが、更新が続いているかどうかで差が出ます AUTOMATIC1111はWindowsでPython 3.10.6を指定しており、最新リリースは2025年2月のv1.10.1です。Forgeは動作状況表の最終テストが2024年9月で止まっています ComfyUIはWindowsならデスクトップアプリかportable版、Linux(aarch64を含む)なら手動インストールで入ります。モデルは models/checkpoints に置きます 起動しない・モデルが見えない・GPUを認識しない・メモリが足りないときに、表示された文言から対処を引けます。A1111の新規導入で依存先の取得に失敗する既知の問題も扱います ソフトは無料です。かかるのは機材と電気代で、モデルごとのライセンスは別に確認が要ります 結論を先に書くと、ローカル環境は「UIを1つ選ぶ → そのUIが指定するPythonとPyTorchを用意する → モデルを所定のフォルダに置く → ブラウザで生成する」の4段です。2段目は手動インストールの場合で、ComfyUIのデスクトップアプリとportable版では環境の準備が自動化・同梱されています。典型的なつまずきどころとして、UIごとに違うPythonの版の取り違えと、モデルの置き場所の間違い、GPUの認識失敗があります。 1. この記事の検証範囲と、一次資料の対応表 最初に、この記事で確かめたことと確かめていないことを分けます。 確かめたこと: 3つのUIの公式README・公式docs、PyTorch公式のwheel配布一覧、SDXLのモデルカードを2026年10月17日に開いて照合しました。2026年10月19日に外部のファクトチェックを受け、ComfyUIの最新版、A1111の既知の導入障害、ComfyUIのPartner Nodes、DGX Sparkの既知問題の確認先を追記しました(「2026-10-19確認」はその日の確認です) 確かめていないこと: ComfyUI本体をこの記事のために実機で動かした計測はありません。生成時間やメモリ使用量の実測表は置きません。Windows + 単体GPUの機材も手元に無く、その環境の手順は公式docsに従って書いています 参考にした手元の記録: 同じDGX Spark(GB10・統合メモリ128GB・aarch64、カーネル 6.14.0-1015-nvidia)で、2026年7月18日にPyTorch系の動画生成ツールを導入した記録があります(DGX SparkでLTX-2.3を動かした手順)。aarch64でPyTorchのCUDA版が入るか、という点はこの記録で補います 主張 一次資料 種別 確認日 ComfyUIの推奨はPython 3.13、カスタムノードが動かなければ3.12 GitHub ComfyUI README GitHub 2026-10-17 ComfyUIのNVIDIA向けPyTorchはcu130のindexから入れる ComfyUI公式docs 手動インストール 公式docs 2026-10-17 ComfyUIの既定の待ち受けは 127.0.0.1:8188 ComfyUI cli_args.py GitHub 2026-10-17 A1111はWindowsでPython 3.10.6を指定 GitHub AUTOMATIC1111 README GitHub 2026-10-17 A1111の最新リリースはv1.10.1(2025-02-09公開) GitHub Releases API GitHub 2026-10-17 Forgeの推奨パッケージはCUDA 12.1 + PyTorch 2.3.1 GitHub Forge README GitHub 2026-10-17 PyTorchのcu130版にはLinux aarch64のwheelがある download.pytorch.org/whl/cu130/torch 公式配布 2026-10-17 SDXL base 1.0はCreativeML Open RAIL++-M、本体ファイル6.94GB Hugging Face stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 公式モデルカード 2026-10-17 2. Stable Diffusionのローカル環境とは Stable Diffusionの重み(モデルファイル)を自分のPCに置き、自分のGPUで画像を生成する使い方です。Webサービスとの違いは、生成の処理が手元で完結する点にあります。 ...