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# Unsloth を使って画像拡散モデルをローカルで実行する方法
コードを書いたり複雑なワークフローを構築したりせずに、拡散モデルを使って自分のコンピュータ上でAI画像を生成・編集できます。Unslothなら、次のようなモデルを実行できます: **MiniMax-H3**, **Z-Image** および **FLUX** 次の機能に対応してローカルで **GGUF**, **FP8**, **LoRA**、参照画像などにも対応しています。テキストプロンプトや既存の画像から始めて、各モデルがサポートするツールとワークフローを使って、画像を作成、変換、編集、拡張、アップスケール、またはファインチューニングできます。
次から選択: **MiniMax-H3**, **Z-Image、LTX、Qwen-Image、FLUX、SDXL など**.
独自のLoRAを作成するには、対応モデルをデータセットでファインチューニングしてください。詳細は 画像モデルをファインチューニング で詳細を確認してください。
### ⚡ クイックスタート
{% stepper %}
{% step %}
### **インストールまたは更新**
デスクトップアプリが、始めるのに最も簡単な方法です。
Unsloth Desktop をダウンロード
インストーラーに従い、その後アプリケーションからアプリを開いてください。すでにインストール済みの場合は、続行する前に最新バージョンであることを確認してください。
**コマンドライン**
ターミナルを使いたいですか？お使いのOS向けのコマンドを実行してください。同じコマンドで既存のインストールを更新できます。
**MacOS、Linux、WSL:**
```bash
curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh
```
**Windows PowerShell:**
```powershell
irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex
```
#### Unsloth を起動
インストールが完了したら、Unsloth を起動します:
```bash
unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888
```
開く `http://localhost:8888` 自動的に開かない場合。
{% endstep %}
{% step %}
### 画像を開く
選択 **画像** をサイドバーから。 **作成** ワークフローがデフォルトで開きます。
これで次のステップに進む準備ができました。
{% endstep %}
{% step %}
### モデルを選択
開く **画像モデルを選択** を選び、セレクターからモデルを選択してください。
その **おすすめ** タブは始めるのに適した場所です。\n\nGGUFモデルでは、お使いのデバイスに最適なサイズも **推奨**と表示されます。動作が遅くなる可能性があるサイズや収まらないサイズには **TIGHT** または **OOM**.
{% endstep %}
{% step %}
### プロンプトを入力
生成したい画像を説明してください。
たとえば:
> 静かな日本庭園にある錦鯉の池を真上から捉えたショット。透明な水の下をオレンジ、白、黒の錦鯉が泳ぎ、苔むした飛び石と小さな木橋に囲まれ、水面には赤い紅葉が浮かんでいる。明るい真昼の光、鮮やかな色彩、くっきりした反射。幻想的なカートゥーン調イラスト、50mm。
最初の画像では、推奨設定のままで構いません。
{% endstep %}
{% step %}
### 最初の画像を生成
選択 **生成**。最初の生成は、モデルのダウンロードと読み込み中のため時間がかかる場合があります。
結果はギャラリーに表示され、設定を確認したりダウンロードしたりできます。
{% endstep %}
{% endstepper %}
### ⭐ 機能
利用可能なワークフローは読み込むモデルによって異なります。対応していないワークフローは自動的に非表示になります。
#### 画像を作成・編集
* **作成:** テキストプロンプトから画像を生成します。
* **変換:** 既存の画像を新しい生成の出発点として使用します。
* **インペイント:** 画像の一部を選択して再生成します。
* **拡張:** 元のキャンバスを超えてコンテンツを生成します。
* **アップスケール:** 画像の解像度を上げます。
* **参照:** 1枚以上の参照画像で生成をガイドします。
* **編集:** 画像に加えたい変更を説明します。
**編集** には、Qwen-Image-Edit や FLUX.1 Kontext のような互換性のあるモデルが必要です。
#### LoRA と ControlNet
互換性のあるLoRAを読み込むと、生成結果にキャラクター、被写体、または視覚スタイルを追加できます。LoRAの重みを調整して、結果への影響の強さを制御します。
対応モデルでは ControlNet を使って画像の構造をガイドすることもできます。強度を調整して、結果がガイダンス画像にどれだけ忠実に従うかを制御します。
#### ギャラリー
生成された画像はローカルギャラリーに保存されます。結果を開いてプロンプトと設定を表示し、 **レシピ** を選ぶと、その生成設定を復元したり画像をダウンロードしたりできます。
### 対応モデルとワークフロー
| やりたいこと | 最初に使うモデル |
| ---------- | ------------------------------ |
| 画像を生成または変換 | Z-Image、Qwen-Image、FLUX.1、SDXL |
| 指示に従って編集 | Qwen-Image-Edit、FLUX.1 Kontext |
| 参照画像を使用 | FLUX.2 klein |
モデルピッカーには他のモデルもあります。形式やワークフローはモデルごとに異なり、対応していないワークフローは自動的に非表示になります。
### 生成設定
デフォルト設定は良い出発点です。ただし、最良の結果を得るために設定を調整することもできます。変更したい主なパラメータは次のとおりです:
| 設定項目 | 変更内容 |
| -------------- | ------------------------------------------------- |
| **プロンプト** | 作成したい画像を説明します。では **編集**、これは従うべき指示になります。 |
| **アスペクト比と解像度** | 画像の形状とサイズを設定します。大きい画像ほどメモリを多く使用し、時間もかかります。 |
| **ステップ** | モデルが生成に費やす時間を制御します。ステップを増やしても、必ずしも結果が良くなるとは限りません。 |
| **ガイダンス** | プロンプトが結果をどの程度強く導くかを制御します。一部のモデルは `0`. |
| **シード** | 結果の再現を助けます。空欄のままにするとランダムシードが使われます。 |
詳細な生成設定
これらのコントロールは、デバイス上でのモデルの動作を変更します。メモリ使用量の削減、パフォーマンス向上、または生成のトラブルシューティングのために調整してください。
| 設定項目 | 変更内容 |
| ------------- | ------------------------------------------------------------------------------ |
| **速度** | コンパイルとパフォーマンス最適化を制御します。コンパイル済みモードは、最初の生成時に時間がかかる場合があります。 |
| **精度** | モデルの実行に使用する数値フォーマットを変更します。低精度にするとメモリ使用量を削減できます。利用可能なオプションはモデルとハードウェアによって異なります。 |
| **アテンション** | 生成時に使用するアテンション実装を選択します。 |
| **メモリ** | 生成速度とGPUメモリ使用量のバランスを取ります。試すなら **低VRAM** モデルがメモリ上限に近い場合に。 |
| **ステップキャッシュ** | 拡散ステップ間で一部の計算を再利用して、生成速度を向上させます。 |
| **CPUオフロード** | モデルの一部をシステムメモリへ移動します。これによりGPUメモリ使用量は減りますが、生成が遅くなる可能性があります。 |
### ⚠️ トラブルシューティング
画像が表示されない
最新バージョンに更新してから、アプリを再起動してください。詳細は [Unsloth の更新](https://unsloth.ai/docs/get-started/install/updating) の手順を参照してください。
モデルがダウンロードまたは読み込まれない
画像モデルの中には大きく、ダウンロードに時間がかかるものがあります。十分な空き容量と安定したインターネット接続があることを確認してください。
一部のモデルでは、ダウンロード前に Hugging Face でライセンスに同意し、Hugging Face トークンを追加する必要もあります。
モデルのメモリが不足する
より小さいGGUF量子化、またはモデルの4ビット版を試してください。GGUFモデルでは、次のマークが付いたサイズから始めてください **推奨**.
また、次の方法もあります:
* 画像解像度を下げる。
* バッチサイズを `1`.
* GPUを使用している他のアプリケーションを閉じる。
* より小さいモデルを選ぶ。
A **TIGHT** モデルはシステムメモリを使用して、より遅く動作する場合があります。次のマークが付いたモデルは **OOM** 収まらない可能性が高いです。
ワークフローが見当たらない
利用可能なワークフローは読み込まれたモデルによって異なります。対応していないワークフローは表示されません。
たとえば、指示ベースの編集には Qwen-Image-Edit や FLUX.1 Kontext のようなモデルが必要です。
### ❓ FAQ
画像生成はローカルで実行されますか？
はい。モデルがダウンロードされると、画像生成はあなたのデバイス上で実行されます。
Transform と Edit の違いは何ですか？
**変換** は、完成形全体を説明するプロンプトを使って既存の画像を描き直します。
**編集** は、背景の変更やオブジェクトの追加などの指示に従います。これには互換性のある編集モデルが必要です。
自分の画像LoRAを学習できますか？
はい。自分の画像で対応モデルをファインチューニングし、その後完成したLoRAを **作成**.
詳細は「画像モデルをファインチューニング」を参照してください。
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# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.
## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:
```
GET https://unsloth.ai/docs/jp/ji-ben/diffusion-image.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.