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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設定したりせずに、拡散モデルを使って自分のコンピューター上で AI 画像を生成・編集できます。Unsloth を使えば、次のようなモデルを実行できます **MiniMax-H3**, [**Qwen-Image-2.1**](/docs/jp/moderu/qwen-image-2.1.md)**、Z-Image** と **FLUX** をローカルで実行でき、次に対応しています **GGUF**, **FP8**, **LoRA**、参照画像など。テキストプロンプトまたは既存の画像から始めて、各モデルでサポートされているツールとワークフローを使って、画像の作成、変換、編集、拡張、高解像度化、または微調整を行えます。

から選択してください **MiniMax-H3**, [**Qwen-Image-2.1**](/docs/jp/moderu/qwen-image-2.1.md)**,** **Z-Image、LTX、FLUX、SDXL など**.

独自の LoRA を作成するには、データセットで対応モデルを微調整します。こちらを参照してください <mark style="color:青;">画像モデルを微調整する</mark> で詳細をご確認ください。

<div data-with-frame="true"><figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FmG2HFa4hRVF1LA8AWcZc%2Fimage.png?alt=media&amp;token=250f56c3-ac31-4e7c-a733-8024a4e4fc3f" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure></div>

### ⚡ 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最も簡単な始め方です。

<a href="https://unsloth.ai/download" class="button primary" data-icon="down-to-bracket">Unsloth Desktop をダウンロード</a>

インストーラーに従って、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になっていることを確認してください。

**コマンドライン**

ターミナルがお好みですか？ お使いの OS 用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も更新されます。

**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` が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。

<div data-with-frame="true"><figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FEFCApsTzrL81lOcdd298%2Fimage.png?alt=media&amp;token=07fa0438-55f4-46ec-b055-2f4b6532df96" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure></div>

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** して、セレクターからモデルを選んでください。

<div data-with-frame="true"><figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2F9rVVPAiJKVsY01x1oKYL%2Fimage.png?alt=media&amp;token=4d523fdd-7bb3-493f-9377-e12dd989c865" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure></div>

「 **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にも **推奨**と表示されます。遅く動作する可能性がある、または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。

例:

> 日本庭園の静かな鯉の池を上から見たショット。澄んだ水の下をオレンジ、白、黒の鯉が泳ぎ、苔むした飛び石と小さな木橋に囲まれ、表面には赤いモミジの葉が浮かんでいる。明るい真昼の光、鮮やかな色彩、くっきりした反射。気まぐれなカートゥーン風イラスト、50mm。

最初の画像では、推奨設定のままで問題ありません。
{% endstep %}

{% step %}

### 最初の画像を生成

選択 **生成**します。最初の生成は、モデルのダウンロードと読み込みのために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。

<div data-with-frame="true"><figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FT7kNykpOms4GymzxY4jT%2Fimage.png?alt=media&amp;token=8a2bf1bb-26d2-4f5c-a43f-6f5fec9005dc" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure></div>
{% endstep %}
{% endstepper %}

### ⭐ 機能

利用可能なワークフローは、読み込んだ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:** 元のキャンバスの外側までコンテンツを生成します。
* **高解像度化:** 画像の解像度を上げます。
* **参照:** 1 つ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 のような互換モデルが必要です。

#### LoRA と ControlNet

互換性のある LoRA を読み込んで、生成にキャラクター、被写体、またはビジュアルスタイルを追加します。LoRA の重みを調整して、結果への影響の強さを制御できます。

対応モデルでは、ControlNet を使って画像の構図をガイドすることもできます。強さを調整して、結果がガイド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のギャラリーに保存されます。結果を開くと、プロンプトと設定を確認でき、 **レシピ** を選択すると、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する | Z-Image、Qwen-Image、FLUX.1、SDXL |
| 指示で編集する      | Qwen-Image-Edit、FLUX.1 Kontext |
| 参照画像を使用する    | FLUX.2 klein                   |

他のモデルもモデルピッカーで利用できます。形式と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、設定を調整して最良の結果を得ることもできます。変更したい主なパラメータは次のとおりです:

| 設定             | 変更される内容                                          |
| -------------- | ------------------------------------------------ |
| **プロンプト**      | 作成したい画像を説明します。編集では **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** | 画像の形とサイズを設定します。画像が大きいほど、より多くのメモリを使用し、時間がかかります。   |
| **ステップ数**      | モデルが生成に費やす時間を制御します。ステップ数が多ければ必ずしも結果が良くなるとは限りません。 |
| **ガイダンス**      | プロンプトが結果にどれだけ強く影響するかを制御します。一部のモデルでは、 `0`.        |
| **シード**        | 結果の再現に役立ちます。空欄のままにするとランダムシードが使われます。              |

<details>

<summary>高度な生成設定</summary>

これらのコントロールは、モデルがデバイス上でどのように動作するかを変えます。メモリ使用量を減らしたり、パフォーマンスを改善したり、生成の問題をトラブルシュートしたりするために調整してください。

| 設定            | 変更される内容                                                                    |
| ------------- | -------------------------------------------------------------------------- |
| **速度**        | コンパイルとパフォーマンス最適化を制御します。コンパイルされたモードでは、最初の生成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される数値形式を変更します。精度を下げるとメモリ使用量を減らせます。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**    | 生成中に使用され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。 **Low VRAM** は、モデルがメモリ上限に近い場合に試してください。         |
| **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、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に移動します。これにより GPU メモリ使用量は減りますが、生成が遅くなる場合があります。                |

</details>

### ⚠️ トラブルシューティング

<details>

<summary>画像が表示されない</summary>

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。こちらを参照: [Unsloth の更新](https://unsloth.ai/docs/get-started/install/updating) 手順について。

</details>

<details>

<summary>モデルがダウンロードまたは読み込みできない</summary>

一部の画像モデルは大きく、ダウンロードに時間がかかります。十分な空きストレージ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、Hugging Face でライセンスに同意し、ダウンロード前に Hugging Face トークンを追加する必要もあります。

</details>

<details>

<summary>モデルがメモリ不足になる</summary>

より小さい GGUF 量子化、または 4 ビット版のモデルを試してください。GGUF モデルでは、 **推奨**.

次のこともできます:

* 画像解像度を下げる。
* バッチサイズを維持する `1`.
* GPU を使用している他のアプリケーションを閉じる。
* 小さいモデルを選択する。

ある **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。 **OOM** と表示されたモデルは、収まらない可能性が高いです。

</details>

<details>

<summary>ワークフローが見当たらない</summary>

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。

</details>

### ❓ FAQ

<details>

<summary>画像生成はローカルで実行されますか？</summary>

はい。モデルをダウンロードすると、画像生成はお使いのデバイス上で実行されます。

</details>

<details>

<summary>Transform と Edit の違いは何ですか？</summary>

**変換** は、完全な結果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。対応する編集モデルが必要です。

</details>

<details>

<summary>自分の画像 LoRA を学習できますか？</summary>

はい。自分の画像で対応モデルを微調整し、完成した LoRA を **作成**.

画像モデルを微調整するを参照して詳細をご確認ください。

</details>


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