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# Unslothで画像拡散モデルをローカル実行する方法

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** そして **FLUX** をローカルで実行でき、 **GGUF**, **FP8**, **LoRA**、参照画像などもサポートしています。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。

次の中から選択できます **MiniMax-H3**, [**Qwen-Image-2.1**](/docs/jp/moderu/qwen-image-2.1.md)**,** **Z-Image、LTX、FLUX、SDXL など**.

自分だけのLoRAを作成するには、サポートされているモデルをデータセットで微調整します。詳しくは <mark style="color:青色;">画像モデルの微調整</mark> をご覧ください。

<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は、始めるための最も簡単な方法です。

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

インストーラーの手順に従い、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、続行する前に最新の状態であることを確認してください。

**コマンドライン**

ターミナル派ですか？ 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を起動してください：

```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** をサイドバーから選択します。 **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、セレクターからモデルを選びます。

<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%2F9rVVPAiJKVsY01x1oKYL%2Fimage.png?alt=media&amp;token=4d523fdd-7bb3-493f-9377-e12dd989c865" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure></div>

その **おすすめ** タブは、始めるのに適した場所です。\
\
GGUF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。動作が遅い、または収まらない可能性があるサイズには **厳しい** 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真上から見下ろしたショット。澄んだ水の下を泳ぐオレンジ、白、黒の鯉。苔むした飛び石や小さな木橋に囲まれ、水面には赤いカエデの葉が浮かんでいる。明るい真昼の光、彩度の高い色彩、鮮明な反射。 whimsical なカートゥーン風イラスト、50mm。

最初の画像では、推奨設定のままでも構いません。
{% 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の間、少し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。サポートされていないワークフローは自動的に非表示になります。

#### 画像の作成と編集

* **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に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

生成した画像はローカルのギャラリーに保存されます。結果を開いてプロンプトと設定を表示し、 **レシピ** を選ぶと、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 |
| 指示を使って編集する   | Qwen-Image-Edit、FLUX.1 Kontext |
| 参照画像を使う      | FLUX.2 klein                   |

他のモデルは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。In **編集**では、これが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。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**       | モデルが生成に費やす時間を制御します。ステップ数を増やしても、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れだけ強く導くかを制御します。一部のモデルは `0`.              |
| **シード**        | 結果の再現に役立ちます。空欄のままにするとランダムシードが使用されます。               |

<details>

<summary>詳細な生成設定</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更します。メモリ使用量の削減、パフォーマンスの向上、または生成時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            | 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。コンパイル済みモードでは、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。 **低VRAM** を試してみてください。モデルがメモリ上限に近い場合に有効です。         |
| **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に移します。これによりGPUメモリ使用量は減りますが、生成は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。詳しくは [Unslothの更新](https://unsloth.ai/docs/get-started/install/updating) の手順をご覧ください。

</details>

<details>

<summary>モデルがダウンロードまたは読み込まれない</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、ダウンロード前にHugging Face上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。

</details>

<details>

<summary>モデルのメモリが不足する</summary>

より小さいGGUF量子化版、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、 **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 `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。

ある **厳しい** 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>ワークフローが見つからない</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>

### ❓ よくある質問

<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したあとは、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>

**Transform** は、最終結果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。

</details>

<details>

<summary>自分の画像LoRAを学習できますか？</summary>

はい。自分の画像でサポートされているモデルを微調整し、その後完成したLoRAを **作成**.

詳しくは「画像モデルの微調整」をご覧ください。

</details>


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