【2026年版】Stable Diffusion WebUIインストール方法｜AI画像生成ローカル環境構築ガイド

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。

2026年9月時点の状況も先に書いておきます。A1111 本体の開発は 2024年7月の v1.10.0 で実質止まっていますが、ポータブル版の ZIP は 2026年1月に更新されていて、SD1.5 / SDXL を使う分には今でも問題なく動きます。FLUX などの新しいモデルを使いたい場合や、RTX 50 シリーズで最新環境を組みたい場合は、後継の Forge Neo か ComfyUI が候補になります。どれを選ぶかの目安は、下の「2026年に A1111 を選ぶべきか」の章にまとめました。

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

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）

ComfyUI との比較

どちらが優れているということではなく、用途や好みで使い分けるのがおすすめです。

ComfyUI で始めたい方は ComfyUI インストールガイド をご覧ください。

2026年にA1111を選ぶべきか｜Forge Neo・ComfyUIとの位置づけ

この記事を最初に書いたのは 2026年1月ですが、その後の状況を 2026年9月時点で確認し直しました。結論から言うと、「SD1.5 / SDXL で画像を作りたい」なら A1111 のままで困りません。 ただ、新しいモデルを追いかけたい人には別の選択肢があります。

各プロジェクトの更新状況を GitHub で確認した結果がこちらです（2026年9月2日時点）。

使い分けの目安

• A1111 のままでいい人: SD1.5 / SDXL 系（Illustrious・Pony・Animagine など）でイラストを作る。拡張機能や解説記事が豊富で、日本語の情報もいちばん多い。ポータブル版で Python 不要
• Forge Neo が向いている人: FLUX や Qwen-Image を A1111 と同じ画面で使いたい。RTX 50 シリーズで最新の PyTorch を使いたい。ただしポータブル版はなく、git clone と Python 3.13（または uv）が必要
• ComfyUI が向いている人: 新しいモデルを最速で試したい。ワークフローを保存・共有したい。学習コストは高いが、このブログの ComfyUI 記事はすべてこちら

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

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：

1. Windows キー + R で「ファイル名を指定して実行」を開く
2. dxdiag と入力して Enter
3. 「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。

Running on local URL: http://127.0.0.1:7860

http://127.0.0.1:7860

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

WebUI のインストール

cd /d D:\

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

set STABLE_DIFFUSION_REPO=https://github.com/w-e-w/stablediffusion.git

D:\stable-diffusion-webui\webui-user.bat

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

言語設定の変更

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

1. txt2img タブ を選択（デフォルトで選択済み）
2. プロンプト欄 に生成したい画像の説明を英語で入力
3. 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：

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

1. 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
2. set COMMANDLINE_ARGS= の行を見つける
3. 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

設定後の確認

1. WebUI を一度終了（コンソールウィンドウを閉じる）
2. run.bat を再実行
3. 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。

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-half

CUDA out of memory エラー

原因: VRAM 不足

対処法:

1. --medvram または --lowvram オプションを追加
2. 生成サイズを小さくする（512×512 など）
3. 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-vae

No 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:

1. venv フォルダを削除して run.bat を再実行
2. update.bat を再実行して最新版に更新
3. ウイルス対策ソフトの例外設定に追加
4. 管理者権限で実行してみる

RTX 50 シリーズ（Blackwell）で起動しない

原因: RTX 50 シリーズは PyTorch 2.7 以降が必要ですが、A1111 の master ブランチはそれより古い PyTorch を使う設定のままです。

対処法（どちらか）:

1. ポータブル版に入っている switch-branch-tool.bat を実行して dev ブランチに切り替える（公式 Wiki の案内。dev ブランチは 2026年3月にも修正が入っています）
2. v1.10.0 のリリースページにある sd.webui-1.10.1-blackwell.7z（約1.8GB）を使う。RTX 50 向けに PyTorch を同梱したポータブル版で、展開してそのまま起動できます

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

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

1. ダウンロード: GitHub から sd.webui.zip を取得
2. 展開: 任意のフォルダに ZIP を展開
3. 更新: update.bat で最新版に更新
4. 起動: run.bat で起動 → ブラウザでアクセス
5. 日本語化: Settings から ja_JP を選択
6. 最適化: --medvram や --xformers で VRAM 効率化

2026年9月時点で A1111 本体の開発は止まっていますが、SD1.5 / SDXL 用の環境としては今も十分に使えます。新しいモデルが目的なら Forge Neo か ComfyUI へ。

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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