【決定版】Stable Diffusionとは？仕組み・始め方・応用技術・著作権まで徹底解説

2025年10月10日2025年10月14日

近年、AI技術、特に画像生成AIの進化は目覚ましく、中でも「Stable Diffusion」はクリエイティブな世界に革命をもたらしました。
Stable Diffusionとは、ユーザーのテキスト（プロンプト）から数秒で高品質な画像を生成できるオープンソースの深層学習モデルです。

従来のAI技術と異なり、Stable Diffusionは自由に利用・改変・研究できるオープンソースとして公開されたため、一般ユーザーや開発者へと爆発的に普及し、クリエイティブな活動の裾野を大きく広げました。

本記事では、この革新的な技術であるStable Diffusionの仕組みから始め方、そして著作権や倫理的な側面に至るまで詳しく解説します。

※この記事の情報は2025年10月時点のものです。

Stable Diffusionを支える核となる仕組み：ディフュージョンモデルの解説

Stable Diffusionの根幹にあるのは「ディフュージョンモデル」という革新的な技術です。
これは、従来のGAN（敵対的生成ネットワーク）などとは異なるアプローチで画像を生成します。

その基本的な考え方は「ノイズ除去」です。
まず、砂嵐のようなランダムなノイズからスタートし、ユーザーのプロンプト（テキスト情報）をヒントに、このノイズを段階的に取り除いていきます。
このプロセスが、物質の拡散（Diffusion）とは逆の過程であるため、ディフュージョンモデルと呼ばれます。

機械学習と深層学習を通じて、モデルは膨大なデータから「プロンプトに合った画像を生成するために、どのようなノイズ除去を施すべきか」というパターンを学習しています。
そして、生成の各ステップ数でノイズ除去の方向を微調整し、最終的に高品質な画像を完成させます。

仕組みの要点①：潜在空間（Latent Space）とは何か

Stable Diffusionの画期的な点は、画像を生成するプロセスを「潜在空間 (Latent Space)」という仮想的な領域で行う点にあります。
従来の多くの画像生成AIは、ピクセル（画素）レベルで画像を直接扱っていました。
例えば、512×512ピクセルの画像を処理する場合、約26万個のピクセル情報を処理する必要があり、これは莫大な計算資源と時間を必要としていました。

これに対し、Stable Diffusionは「潜在空間」を活用します。
これは、VAE (Variational AutoEncoder)というコンポーネントを用いて、オリジナルの画像から本質的な特徴だけを圧縮した、より小さなデータ表現の空間です。512×512の画像が、例えば64×64のデータに圧縮されるイメージです。

潜在空間でノイズ除去や操作を行うことで、Stable Diffusionは処理すべき情報量を大幅に削減し、計算資源の制約が厳しいローカル環境のPCでも高速な画像生成を可能にしました。
生成された圧縮データは、最後にVAEのデコーダーによって元のピクセル空間に戻され、高解像度の画像として出力されます。

仕組みの要点②：画像を生成する3つの主要コンポーネント

Stable Diffusionは、主に以下の3つの深層学習コンポーネントが連携して動作しています。

VAE (Variational AutoEncoder)
画像を潜在空間に圧縮（エンコーダー）し、生成後にピクセル空間に戻す（デコーダー）役割を担います。高速化の鍵となる部分です。
U-Net
ディフュージョンモデルの核となるニューラルネットワークです。ノイズ除去のプロセス全体を担当し、プロンプトから得られた情報をヒントとして受け取り、それに基づいて正確なデノイジングを行います。
CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training)
ユーザーが入力したプロンプトを解析し、それをU-Netが理解できる「テキスト埋め込み」という数値データに変換する役割を担います。このCLIPのおかげで、AIは「かっこいい」「幻想的な」といった抽象的な指示でも、それが画像上でどのような特徴に対応するかを正確に理解できるのです。

これら3つのコンポーネントが連携することで、Stable Diffusionはユーザーのテキストから画像への変換を極めて効率的かつ正確に行っています。

仕組みの要点③：生成プロセスにおけるサンプラーとステップ数

画像を生成する際に、ユーザーが設定できる重要なパラメータに「サンプラー (Sampler)」と「ステップ数 (Steps)」があります。
これらは、ノイズ除去のプロセスをどのように実行するかを決定するアルゴリズムです。

サンプラーは、ノイズを取り除く方法や、次のステップに進む際の画像のわずかな変化のさせ方を規定します。
代表的なものに、Euler A、DPM++ 2M Karrasなどがあり、サンプラーを変更するだけで生成される画像の雰囲気や細部が大きく変化します。
ステップ数は、ノイズ除去を行う回数、つまり、ノイズを少しずつ取り除く作業を何回繰り返すかを指定するものです。
一般的に、ステップ数が多いほど画像はより詳細で品質が高まりますが、その分生成時間も長くなります。

また、「CFG Scale (Classifier Free Guidance Scale)」も重要なパラメータです。
これは、プロンプトにどれだけ忠実に画像を生成するかを調整する数値です。
数値を上げるほどプロンプト通りの画像になりやすい反面、極端に上げすぎると画像が破綻しやすくなります。

Stable Diffusionを始めるための環境構築と基礎知識

Stable Diffusionはオープンソースであるため、利用を始めるための選択肢は多岐にわたります。
自身の環境や目的に応じて、最適な方法を選ぶことが重要です。

利用環境の選択：ローカル環境 vs. クラウドサービス

Stable Diffusionを動かすには、大量の並列計算処理能力が必要です。
そのため、高性能なGPU (グラフィックボード)、特に一定以上のVRAM（GPU専用メモリ）を搭載した環境が求められます。

ローカル環境での利用

生成速度が速く、利用回数や時間に制限がなく、セキュリティ面で安心です。
しかし、初期投資（高性能なGPU搭載PC）が必要です。最低でもVRAMが8GB以上、推奨は12GB以上とされています。

クラウドサービスでの利用

PCのスペックに依存せず、高性能なGPUを必要な時だけ利用できます。
初期費用を抑えられますが、利用時間やリソースに対して費用が発生します。代表的なものにGoogle Colabや、特定のクラウドGPUサービスがあります。

主要なWeb UI：AUTOMATIC1111とComfyUIの特徴比較

Stable Diffusionのモデル自体はコマンドラインで動作しますが、一般のユーザーが直感的に操作できるように開発されたのが「Web UI（ウェブユーザーインターフェース）」です。

AUTOMATIC1111 Web UI: 現在、最も普及しているWeb UIです。多機能であり、Text-to-Image、Image-to-Image、インペイント、アウトペイントといった基本的な機能はもちろん、拡張機能が非常に豊富です。初心者から上級者まで幅広く使われています。
ComfyUI: 近年、注目を集めているWeb UIです。ノードベース（ブロックを繋ぎ合わせて処理の流れを作る）のインターフェースを採用しており、Stable Diffusionの生成プロセスを視覚的に理解しやすくなっています。より複雑で柔軟なワークフローを構築したい上級ユーザーに適しています。

どちらのWeb UIもローカル環境に導入可能であり、ユーザーは自分の好みや習熟度に応じて選択することができます。

Stable Diffusionを使いこなす：プロンプトエンジニアリングと応用技術

Stable Diffusionで思い通りの画像を生成するためには、単にキーワードを入力するだけでなく、意図的にプロンプトを設計する「プロンプトエンジニアリング」のスキルが不可欠です。

高品質な画像を生成するためのプロンプトの基本原則

プロンプトは、AIへの指示書です。
プロンプトの書き方一つで、生成される画像の品質と方向性は劇的に変わります。

プロンプトの書き方には、情報の具体性や重み付け、そしてネガティブプロンプトの活用といったいくつかの基本原則があります。
抽象的な表現だけでなく、「19世紀の油絵風」「雨上がりの湿った路面」など、具体的なキーワードで要素、スタイル、照明、質感などを指定します。
また、Stable Diffusionでは、特定のキーワードを括弧で囲むなどの方法で、そのキーワードの重要度（重み）を調整できます。
これにより、AIのノイズ除去の方向性を強く誘導できます。

ネガティブプロンプトとは、「生成してほしくない要素」をAIに伝えるためのプロンプトです。
「低品質」「ぼやけている」「指が6本」など、画像のノイズや破綻の原因となりやすい要素をあらかじめ除外することで、全体の品質を向上させます。
これらのパラメータを組み合わせることで、ユーザーはより意図に近いAIアートを生み出すことが可能になります。

さらなるカスタマイズを実現する「モデル」の活用

Stable Diffusionの大きな特徴は、メインとなるディフュージョンモデル以外にも、さまざまな「追加モデル」が存在し、それを組み合わせて利用できる点です。

Checkpointモデル: Stable Diffusionの土台となる学習済みモデルの全体ファイルです。
アニメ風、リアルな写真風、油絵風など、特定の画風やテイストを重点的に学習させたものが存在します。これを切り替えるだけで、生成される画像の基本スタイルが大きく変わります。
LoRA (Low-Rank Adaptation): Checkpointモデルをベースに、「特定のキャラクター」「特定のファッション」「特定の画家のタッチ」といったごく一部の特徴だけを追加学習させた軽量なモデルです。
Checkpointモデルに比べてファイルサイズが非常に小さく、必要な特徴だけを効率的に付加できるため、高度なカスタマイズを実現するための応用技術として広く普及しています。

これらのモデルを組み合わせることで、Stable Diffusionは単一の画像生成AIというよりは、「無限の表現力を持つカスタマイズ可能なAIプラットフォーム」として機能します。

Image-to-ImageやInpaintなど高度な機能

Stable Diffusionの能力は、Text-to-Image（テキストから画像を生成）だけに留まりません。

Image-to-Image機能では、既存の画像をインプットとして、それにプロンプトやパラメータを適用して新しい画像を生成します。
例えば、自分の描いたラフなスケッチを入力し、「油絵、ファンタジー」といったプロンプトを加えることで、そのスケッチを元にした美しいAIアートを生成できます。

また、インペイント (Inpaint)機能は、画像の一部分だけを指定し、プロンプトに従ってその部分だけをノイズ除去によって再生成するものです。
写真内の不要なオブジェクトを消したり、人物の服装を変えたりといった修正作業に役立ちます。
さらに、アウトペイント (Outpaint)機能では、既存の画像の外側に、プロンプトに従って新たな背景などを描き足し、画像サイズを拡張し、元の画像の世界観を保ちながら、キャンバスを広げることができます。
これらの高度な機能によって、Stable Diffusionは単なるクリエイティブツールとしてだけでなく、写真編集やデザインの補助ツールとしても活用されています。

Stable Diffusionの社会的側面：商用利用と著作権

Stable Diffusionの利便性と表現力の高さは計り知れませんが、利用にあたっては商用利用や著作権といった法的な側面、そして倫理的課題についての理解が不可欠です。

生成画像の著作権と法的な最新動向

画像生成AIによって生成された画像の著作権問題は、世界的に議論が続いている極めて新しいテーマです。日本国内における現時点での一般的な見解は次の通りです。

AIが生成した画像そのもの: AIがプロンプトに基づいて自律的に生成した画像は、原則として「人間の創作意図が認められない」ため、著作権は発生しないと解釈される傾向にあります。
人間の創作意図が認められる場合: 単なるプロンプトの入力だけでなく、入念なプロンプトエンジニアリング、Image-to-Imageによる元の画像の選定と調整、インペイントによる細部の加筆修正など、「クリエイター自身の創作的な寄与」が認められる場合には、その利用者に著作権が認められる可能性があります。

ただし、この解釈は常に変動しており、各国の法的な整備も進んでいる段階です。
Stable Diffusionの商用利用を行う際は、学習データに著作権侵害の懸念がないモデルを選ぶこと、そして自己の創作的な寄与を明確にしておくことが重要になります。

安心・安全な利用のためのガイドラインと倫理的課題

Stable Diffusionはオープンソースであり、基本的に生成された画像の商用利用が許可されています。
しかし、モデルやWeb UIの提供元が定める商用利用ガイドラインや利用規約を遵守することが求められます。

最も重要となる倫理的課題は、「学習データ」に関するものです。Stable Diffusionは、インターネット上にある膨大な数の画像から学習しています。
この学習データの中に、著作権を侵害している画像や、著作者の許諾を得ていない画像が含まれている可能性があり、これが倫理的な議論の中心となっています。

また、AI倫理の観点からは、次のような利用は避けるべきとされています。