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要約
Stable Diffusion WebUI（AUTOMATIC1111）は、Python・Git なしでインストールできます。
ポータブル版の ZIP をダウンロードして展開するだけで、すぐに AI 画像生成を始められます。
この記事では、Windows 環境でのインストールから日本語化、画像生成、VRAM 最適化まで一通りの手順を解説します。
はじめに
AI 画像生成を始めたいけど、「インストールが難しそう」「Python や Git って何？」と躊躇している人は多いと思います。
実は Stable Diffusion WebUI（AUTOMATIC1111） には、環境構築不要のポータブル版があります。
ZIP ファイルを展開するだけで、すぐに使い始められます。
この記事では、Windows 環境で Stable Diffusion WebUI をインストールする方法を、初心者向けにわかりやすく解説します。
Stable Diffusion WebUI とは？
Stable Diffusion WebUI（通称：A1111）は、ブラウザから Stable Diffusion を操作できる無料ツールです。
AUTOMATIC1111 氏が開発・公開しているオープンソースプロジェクトで、世界中で最も使われている Stable Diffusion の UI です。
Stable Diffusion WebUI の特徴
| 特徴 | 内容 |
|---|---|
| 価格 | 無料（オープンソース） |
| 動作環境 | ローカル PC（Windows / Linux / macOS） |
| 操作方法 | ブラウザから GUI で操作 |
| 対応モデル | SD1.5、SD2.x、SDXL など多数 |
| 拡張性 | 拡張機能で機能追加可能 |
主な機能
- txt2img: テキストから画像を生成
- img2img: 画像をベースに別の画像を生成
- インペイント: 画像の一部を修正・置換
- LoRA / Textual Inversion: 追加学習モデルの利用
- ControlNet: ポーズや構図を指定した生成（拡張機能）
必要な環境
インストール前に、以下の環境を確認してください。
動作環境
| 項目 | 最低要件 | 推奨環境 |
|---|---|---|
| OS | Windows 10 以上 | Windows 10 / 11 |
| GPU | NVIDIA GPU（VRAM 4GB 以上） | NVIDIA GPU（VRAM 8GB 以上） |
| メモリ | 8GB 以上 | 16GB 以上 |
| ストレージ | 20GB 以上の空き | SSD 推奨 |
NVIDIA 以外の GPU（AMD / Intel）でも動作しますが、設定が複雑になります。この記事では NVIDIA GPU を前提に解説します。
GPU の確認方法
自分の PC にどの GPU が搭載されているか確認するには：
- Windows キー + R で「ファイル名を指定して実行」を開く
dxdiagと入力して Enter- 「ディスプレイ」タブで GPU 名を確認
「NVIDIA GeForce RTX xxxx」や「NVIDIA GeForce GTX xxxx」と表示されていれば OK です。
インストール手順
ポータブル版を使った、最もシンプルなインストール方法を解説します。
GitHub のリリースページから sd.webui.zip をダウンロードします。
ダウンロード先: Stable Diffusion WebUI Releases
最新のリリースから sd.webui.zip をダウンロードしてください（ページ下部の「Assets」内にあります）。
ダウンロードした ZIP ファイルを任意のフォルダに展開します。
展開先の例:
D:\stable-diffusion-webuiC:\Users\ユーザー名\stable-diffusion-webui
- パスに日本語や空白を含まないフォルダを推奨
- SSD に展開すると起動・生成が速くなります
展開したフォルダ内の update.bat をダブルクリックして、最新版に更新します。
コマンドプロンプトが開き、更新処理が実行されます。
完了したら自動でウィンドウが閉じます。
run.bat をダブルクリックして起動します。
初回起動時は時間がかかります（5〜15 分程度）。
必要なファイル（Python 環境、PyTorch、モデルなど）が自動でダウンロードされます。
以下のメッセージが表示されたら準備完了です：
Running on local URL: http://127.0.0.1:7860
ブラウザで以下の URL にアクセスします：
http://127.0.0.1:7860Stable Diffusion WebUI の画面が表示されれば、インストール完了です。
手動インストール版（ポータブル版でエラーが出る場合）
環境によってはポータブル版が正常に動作しないことがあります。
その場合は、Python と Git を個別にインストールする方法を試してください。
手順は増えますが、環境依存のトラブルが起きにくいのが特徴です。
前提条件のインストール
以下のページから Python 3.10.6 をダウンロードしてインストールします。
ダウンロード先: Python 3.10.6
※2026年1月時点で、A1111は Python 3.10系が最も安定しています。
ページ下部の「Windows installer (64-bit)」をクリックしてダウンロードしてください。
インストール時に 「Add Python 3.10 to PATH」にチェックを入れてください。
これを忘れると、コマンドプロンプトから Python を実行できません。
以下のページから Git for Windows をダウンロードしてインストールします。
ダウンロード先: Git for Windows
インストールはデフォルト設定のまま「Next」を押し続ければ OK です。
WebUI のインストール
Windows キー + R で「ファイル名を指定して実行」を開き、cmd と入力して Enter。
WebUI をインストールしたいフォルダに移動します。
cd /d D:\※ D:\ の部分は任意のドライブ・フォルダに変更可能
以下のコマンドを実行して、WebUI をダウンロードします。
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git完了すると stable-diffusion-webui フォルダが作成されます。
作成されたフォルダ内の webui-user.bat をテキストエディタで開き、以下の行を追加して保存します。
set STABLE_DIFFUSION_REPO=https://github.com/w-e-w/stablediffusion.gitこの設定がないと、起動時にエラーが発生することがあります。
編集した webui-user.bat をダブルクリックして起動します。
D:\stable-diffusion-webui\webui-user.bat初回起動時は必要なファイルが自動でダウンロードされます。
Running on local URL: http://127.0.0.1:7860 と表示されたら、ブラウザでアクセスしてください。
日本語化の設定
デフォルトでは英語表示ですが、日本語に変更できます。
日本語化するには、まず 日本語化の拡張機能（Extension）をインストール してから、設定で言語を切り替えます。
日本語化拡張機能のインストール
画面上部の「Extensions」タブをクリックします。
「Available」タブをクリックします。
「Load from:」ボタンをクリックして、利用可能な拡張機能を読み込みます。
絞り込み条件を設定します：
- Extension tags:
localizationを選択 - Showing type:
showを選択
「ja_JP Localization」の「Install」ボタンをクリックします。
「Installed」タブをクリックして、インストールされたことを確認します。
「Apply and restart UI」ボタンをクリックして、拡張機能を有効化します。
言語設定の変更
画面上部の「Settings」タブをクリックします。
左側のメニューから「User interface」を選択します。
「Localization」のドロップダウンから
ja_JP を選択します。
- 画面上部の「Apply settings」をクリックして設定を保存
- 「Reload UI」ボタンをクリックして画面を再読み込み
日本語表示に切り替わります。
最初の画像生成
インストールが完了したら、早速画像を生成してみましょう。
txt2img で画像生成
- txt2img タブ を選択（デフォルトで選択済み）
- プロンプト欄 に生成したい画像の説明を英語で入力
- Generate ボタン をクリック
プロンプトの例
a cat sitting on a wooden chair, soft lighting, high qualityネガティブプロンプトの例
low quality, blurry, deformed生成設定の目安
初めての場合は、以下の設定で試してみてください：
| 設定項目 | おすすめ値 | 説明 |
|---|---|---|
| Sampling method | DPM++ 2M Karras | バランスの良いサンプラー |
| Sampling steps | 20〜30 | ステップ数（多いほど精細） |
| Width / Height | 512 x 512 | SD1.5 モデルの標準サイズ |
| CFG Scale | 7 | プロンプトへの忠実度 |
| Seed | -1 | ランダム生成 |
VRAM 最適化設定
VRAM が少ない環境（4〜8GB）では、最適化設定を行うことで安定して動作します。
webui-user.bat の編集
- 展開したフォルダ内の
webui-user.batをテキストエディタで開く set COMMANDLINE_ARGS=の行を見つける- 以下のように引数を追加して保存
set COMMANDLINE_ARGS=--medvram --xformers起動オプションの説明
| オプション | 効果 | 対象 |
|---|---|---|
--medvram | VRAM 使用量を抑える | VRAM 6〜8GB の環境 |
--lowvram | さらに VRAM 使用量を抑える | VRAM 4GB 程度の環境 |
--xformers | 生成速度の高速化・VRAM 効率化 | 基本的に全環境で有効 |
--medvram と --lowvram は併用できません。環境に合わせてどちらか一方を選択してください。設定後の確認
- WebUI を一度終了（コンソールウィンドウを閉じる）
run.batを再実行- 同じプロンプトで画像生成してみる
VRAM 不足エラーが出なくなれば、設定成功です。
--medvram で試してみて。それでもエラーが出るなら --lowvram に変えてみようトラブルシューティング
よくあるエラーと対処法をまとめました。
黒い画像 / 緑の画像が出力される
原因: GPU の精度設定の問題
対処法: webui-user.bat に以下を追加
set COMMANDLINE_ARGS=--precision full --no-halfCUDA out of memory エラー
原因: VRAM 不足
対処法:
--medvramまたは--lowvramオプションを追加- 生成サイズを小さくする（512×512 など）
- バッチサイズを 1 に設定
NaN エラー / 真っ黒な画像
原因: VAE の精度問題
対処法: webui-user.bat に以下を追加
set COMMANDLINE_ARGS=--no-half-vaeNo module named pip / 別の Python が使われる
原因: 他の Python（msys64、Anaconda など）が PATH で優先されている
対処法: webui-user.bat に Python のパスを明示指定
set PYTHON=C:\Users\ユーザー名\Python310\python.exe※ パスは Python 3.10.6 の実際のインストール先に合わせてください
起動しない / エラーで止まる
対処法:
venvフォルダを削除してrun.batを再実行update.batを再実行して最新版に更新- ウイルス対策ソフトの例外設定に追加
- 管理者権限で実行してみる
RTX 5090 などの最新 GPU を使用する場合は、
switch-branch-tool.bat を実行して dev ブランチに切り替える必要があります。ポータブル版でエラーが解消しない場合
環境によってはポータブル版が正常に動作しないことがあります。
その場合は「手動インストール版」を試してください。
よくある質問
はい、完全無料です。オープンソース（AGPL-3.0 ライセンス）で公開されており、誰でも無料で使用できます。
AMD GPU や Intel GPU でも動作しますが、追加の設定が必要です。公式 Wiki に各 GPU 向けの手順が記載されています。最も安定して動作するのは NVIDIA GPU です。
はい、Apple Silicon（M1 / M2 / M3）搭載の Mac で動作します。ただし、インストール手順が異なります。公式 Wiki の「Installation on Apple Silicon」を参照してください。
models/Stable-diffusion フォルダに配置します。.safetensors または .ckpt 形式のファイルを置いて、WebUI を再起動すると選択できるようになります。models/Lora フォルダに配置します。プロンプト内で <lora:ファイル名:1> のように指定して使用します。初心者には Stable Diffusion WebUI（A1111）がおすすめです。GUI で直感的に操作でき、情報も豊富です。慣れてきたら、より自由度の高い ComfyUI に挑戦するのも良いでしょう。
法的な解釈は国・地域によって異なります。商用利用を検討する場合は、使用するモデルのライセンスを確認し、必要に応じて専門家に相談してください。
まとめ
Stable Diffusion WebUI（AUTOMATIC1111）は、ポータブル版を使えば Python・Git 不要で簡単にインストールできます。
この記事で解説した内容
- ダウンロード: GitHub から
sd.webui.zipを取得 - 展開: 任意のフォルダに ZIP を展開
- 更新:
update.batで最新版に更新 - 起動:
run.batで起動 → ブラウザでアクセス - 日本語化: Settings から
ja_JPを選択 - 最適化:
--medvramや--xformersで VRAM 効率化
次のステップ
インストールが完了したら、以下を試してみましょう：
- モデルの追加: Civitai などからお気に入りのモデルをダウンロード
- LoRA の導入: キャラクターや画風を追加学習
- 拡張機能: ControlNet などの便利な機能を追加
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