Forgeって結局なに？AUTOMATIC1111との違いから
Forgeが作られた理由は「高速化」と「リソース管理」
室谷代表取締役Forge、名前だけ聞くとまったく別のツールに見えるんですけど、中身はAUTOMATIC1111版のStable Diffusion WebUIの上に積み上げた派生プラットフォームなんですよね。だから手持ちのモデルフォルダをそのまま流用できる。
テキトー教師DotAI 認定講師そこが最初のつまずきなんですよ。「また一から覚え直すのか」と身構える人が多くて、実際は土台が同じで上物が違うだけ、という構造なんですね。
室谷代表取締役公式のREADMEで掲げてる目的が、開発のしやすさ、リソース管理の最適化、推論の高速化、実験的機能の検証。要はメモリの使い方とスピードをまともにしようというのが主目的で、お絵描き機能を盛る話とはちょっと方向が違うんです。
テキトー教師DotAI 認定講師現場感覚で言うと、同じプロンプトを回したときの待ち時間が減る方が体感は大きいんですよね。機能が増えたというより、同じ操作で軽く速くなった印象です。
AUTOMATIC1111版と操作感はどこが同じでどこが違う？
室谷代表取締役操作はほぼ同一で、フォルダ構成も同じだから、チェックポイントもLoRAもVAEも拡張機能もそのまま読み込める。乗り換えコストはかなり低いんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師初めて触る人がいちばん戸惑うのがまさにそこです。「UIが変わって覚え直しになるのでは」とよく聞くんですけど、テキストから画像を作る画面もタブの並びも、同じ感覚で触れます。
室谷代表取締役一方で中身のbackendは別物で、Forge系はmedvram・lowvramといった旧来のメモリ系フラグを削って、何も付けなくても動く設計になったとREADME側で説明されてます。起動オプションを毎回調べて付け足す手間が減るのは、運用する側としては地味に効くところです。
テキトー教師DotAI 認定講師ただ細かい挙動は版によって変わるので、思い込まずに公式のREADMEとリリースノートを見た方が確実です。AUTOMATIC1111版の基本操作から確認したい場合はStable Diffusion Web UIの使い方｜AUTOMATIC1111版の導入と2026年の選び方が参考になります。
名前の由来と、本家の開発体制の現在地
室谷代表取締役名前の由来はMinecraft Forgeで、元のゲームに機能を足していく土台という発想が同じなんですよ。そう言われると納得する人多いんじゃないですか。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに、そこで合点がいくと一気に身近になりますね。
室谷代表取締役本家はSD-WebUI 1.10.1をベースにしてて、大元のWebUIの更新がほぼ止まっているので、90日ごと、あるいは重要な修正があったときに同期する運用だと。上流が止まったら下流が自分で取り込むという構造は、この界隈だと珍しくない話です。
テキトー教師DotAI 認定講師ただREADMEのステータス表は最終確認の日付が古いまま止まっていて、未実装や保留の項目も残ってるんですよ。そこだけ見て「もう開発が終わったのか」と判断するのは早すぎます。
リポジトリのコミット自体は今も動いていますから。
リポジトリのコミット自体は今も動いていますから。
本家Forge・Forge Classic/Neo・reForge、2026年はどれを選ぶ？
本家Forge（lllyasviel版）はいま何が動いていて何が止まっている？
室谷代表取締役まず前提として、本家のlllyasviel版ForgeのREADMEに「Forge Status」っていう機能ごとの確認日つきの表があるんですけど、あれが2024年8〜9月を最後に止まったままなんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師そこ、見落とす人多いんですよね。ControlNetのUnionとFluxの欄が「Not implemented yet」、OFT LoRAが「Broken, pending fix」のまま更新されていない、と。
室谷代表取締役ただリポジトリのコミット自体は動いていて、fp8 scaledのサポート追加とかSD upscaleのBatch count修正とか、直近のコミットは確認できるんです。表が実態に追いついていない、という見方が近いんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師初めて触る人が一番ハマるのがそこなんですよ。「表に未実装って書いてあるから、この機能はもう無理なんだ」って諦めてしまう。
実際は別のフォーク側で解決できたりするんです。
実際は別のフォーク側で解決できたりするんです。
Forge ClassicとForge Neoは何が違う？
テキトー教師DotAI 認定講師Haoming02さんのsd-webui-forge-classicは、Neoのほうが「lllyasvielさんが多忙になる前のGradio 4.40.0版Forgeの最新版を引き継ぐ継続版」だとREADMEに書いてあります。53リリース出てますし、Flux.2やQwen-Image、Wan 2.2、Nunchakuあたりの新しいモデルにも対応してるんですよ。
室谷代表取締役そこまで追いかけてるんですね。で、Classicのほうは旧backendベースの安定版という住み分けなんですか。
テキトー教師DotAI 認定講師そういう位置づけです。導入は
uvパッケージマネージャにも対応していて、そこは体感で楽になってるはずです。
git clone https://github.com/Haoming02/sd-webui-forge-classic sd-webui-forge-neo --branch neoしてからwebui-user.batを実行、とREADMEにあります。uvパッケージマネージャにも対応していて、そこは体感で楽になってるはずです。
reForgeのREADMEが「他のフォークを推奨」と書いている意味
室谷代表取締役ここが地味に大きいんですが、PanchovixさんのreForgeのREADMEに「安定性を求めるならreForgeの代わりに次を使う」とあって、Forge Classic、Forge Neo、ersatzForgeの3つを挙げてるんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師開発者自身がそう書いてるのは正直びっくりしますよね。現場でよく聞くのは「入れたときの記事が古くて、そのまま使い続けてた」というパターンで、気づかないまま古い構成で回してる人が多いんです。
室谷代表取締役これって結局、個人が善意で維持してるフォークの寿命の話なんですよね。経営目線で言うと、ツール選びは「今日動くか」じゃなくて「半年後も更新されるか」で見たほうがいい。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに。reForge自体が使えないわけではなくて、git cloneしてcheckout main、webui-user.batで起動、更新はgit pull、という手順は残ってますから。
ただ乗り換え先も一緒に頭に入れておくべきだと思います。
ただ乗り換え先も一緒に頭に入れておくべきだと思います。
目的別・どれを選べばいいかの早見表
テキトー教師DotAI 認定講師流れをまとめるとこうです。
| 目的 | 候補 | 理由 |
|---|---|---|
| まず一度起動してみたい | 本家Forge（lllyasviel版） | READMEとワンクリック版が整っていて手順が最短 |
| 新しいモデルを追いかけたい | Forge Neo（Haoming02版） | Flux.2・Qwen-Image・Wan 2.2・Nunchaku対応 |
| 旧backendの構成で回したい | Forge Classic | Neoと同じリポジトリのClassicブランチ |
| 既にreForgeで動かしている | 継続しつつ移行を検討 | README自身が他フォークを推奨している |
室谷代表取締役要は「新しいモデルを追うならNeo、枯れた構成で回すならClassic、これから始めるなら本家で手順を覚える」という順番なんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師最初に戸惑うのが「どれが本家でどれがフォークか分からない」という点なので、そこだけ押さえれば十分です。まだ触っていない人は本家のワンクリック版で一度起動してみるのが近道だと思います。
動かすのに必要なPCスペックとVRAMはどれくらい？
旧フラグなしで動く、その前提
室谷代表取締役Forge系のbackendって、medvramとかlowvramの旧フラグを全部削ってるんですよね。何も付けなくてもSDXLが4GB、SD1.5が2GBで動く、という設計になっている。
以前の手順記事を読んで「呪文みたいなフラグを付けるんだろうな」と身構えてた人ほど拍子抜けする話です。
以前の手順記事を読んで「呪文みたいなフラグを付けるんだろうな」と身構えてた人ほど拍子抜けする話です。
テキトー教師DotAI 認定講師そこ、最初に戸惑う人が多いんですよ。AUTOMATIC1111の頃の情報のまま「lowvramを付けてください」と設定項目を探してしまう。
で、探しても見つからないので「壊れてるのかな」と不安になる。
で、探しても見つからないので「壊れてるのかな」と不安になる。
室谷代表取締役で、この数字はbackend側の下限であって、モデルや拡張機能を載せれば当然変わります。GPU選びで一番もったいないのは、下限値だけ見て買って、あとから積み増すパターン。
買い直しを時給で換算すると・・・まあ、かなり痛いんですよね。
買い直しを時給で換算すると・・・まあ、かなり痛いんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに。この数字は「これだけあれば動く」の意味で読むのが正しくて、快適に作業できるかのラインとは別物ですね。
SD1.5とSDXLで求められるVRAMの目安
VRAM要件の読み方：下限値と実作業の違い
backendが示す下限
- SD1.5：2GB
- SDXL：4GB
- 旧フラグ（medvram/lowvram）なしで動作する設計
- あくまで「起動して回る」ライン
実作業で効いてくる場面
- モデルを切り替えたとき
- 拡張機能を足したとき
- 複数モデルを試行錯誤するとき
- 下限値だけ見て買うと積み増し・買い直しになりやすい
| 対象 | backendが示している下限 |
|---|---|
| SD1.5 | 2GB |
| SDXL | 4GB |
テキトー教師DotAI 認定講師表にするとこの2行だけなので「思ったより軽い」となるんですが、実際の体感はもう少し重い方向に振れます。
室谷代表取締役下限は「起動して回る」ラインで、作業の快適さとは別なんですよ。特にGPUメモリは、モデルを切り替えたときと拡張機能を足したときに効いてくる。
テキトー教師DotAI 認定講師現場感覚で言うと、生成そのものより、モデルを何個も切り替えながら試しているときに足りなさを感じる人が多い気がします。ここに余裕を持たせておくと、試行錯誤のストレスがかなり減ります。
室谷代表取締役Fluxなど大きめモデルを扱うときの考え方
室谷代表取締役Forge NeoはFlux.2やQwen-Image、Wan 2.2みたいな大きめのモデルに追随しているフォークなんですよね。SDXLが動いたから同じ感覚で、と入ると間違いなく重さでつまずきます。
テキトー教師DotAI 認定講師初めて触る人は、モデルを変えても必要量は同じだと思いがちなんですよ。実際はモデルごとに全然違うので、配布ページの要件を見てから入れるのが確実ですね。
室谷代表取締役あとはGPUはNVIDIA + CUDAが前提です。AMDやCPUだけでも起動自体はできるけど、公式に想定されていないので実用の速度にはならない。
ここをケチると後で全部やり直しになるので、最初に決めるべきところなんですよね。
ここをケチると後で全部やり直しになるので、最初に決めるべきところなんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師それと地味な罠で、フォルダのパスに日本語や空白が入っているとgit cloneでこけることがあります。PythonのバージョンもどのForge系を使うかで変わるので、使うリポジトリのREADMEで指定を確認してから入れるのが安全です。
Windowsへのインストール手順は？ワンクリック版とgit clone版
ワンクリック版は3種類、どれを落とせばいい？
ワンクリック版アーカイブの選び方
| アーカイブ | CUDA 12.1 + Pytorch 2.3.1 | CUDA 12.4 + Pytorch 2.4 | CUDA 12.1 + Pytorch 2.1 |
|---|---|---|---|
| 公式の推奨 | ○ | × | × |
| 最速 | × | ○ | × |
| 安定性 | ○ | △ | ○ |
| 向いてる人 | 初めての人・まず動かしたい人 | 環境を自分で直せる人 | 既存環境を壊したくない人 |
室谷代表取締役まず配布ページの話から。公式のリリースにアーカイブが3種類上がってるんですよね。
どれを落とすかで最初のハードルが決まる・・・
どれを落とすかで最初のハードルが決まる・・・
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに、初めて触る人はここで一番迷います。並べるとこうです。
| アーカイブ | 中身 | 向いてる人 |
|---|---|---|
| CUDA 12.1 + Pytorch 2.3.1 | 公式が推奨と明記 | 初めての人、まず動かしたい人 |
| CUDA 12.4 + Pytorch 2.4 | 最速だがMSVCが壊れる場合やxformersが動かない場合がある | 環境を自分で直せる人 |
| CUDA 12.1 + Pytorch 2.1 | 旧環境向け | 既存環境を壊したくない人 |
室谷代表取締役迷ったら推奨のCUDA 12.1 + Pytorch 2.3.1でいいんですよ。速さを狙って12.4を選ぶと、MSVCが壊れる場合やxformersが動かない場合があると公式が書いてます。
テキトー教師DotAI 認定講師最初から最速を狙って詰まるより、推奨で一度動かしてからですね。旧環境の2.1は、すでに動いてる構成を触りたくない人向けかなと。
ダウンロードから起動までの手順（update.batを忘れずに）
- 公式リポジトリのリリースページを開く
- 選んだアーカイブをダウンロードして、日本語やスペースを含まないパスのフォルダに展開する
- フォルダ内の「update.bat」を実行する
- 続けて「run.bat」を実行する
室谷代表取締役この3と4の間に落とし穴があって。update.batを飛ばしてrun.batだけ叩くと、古いバージョンのまま起動してしまうと公式がわざわざ注意書きしてるんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師現場でよく聞くのもそこですね。「起動はしたけど画面が前と変わらない」という相談。
1回の更新は待つだけなので、手順として体に染み込ませたほうがいいです。
1回の更新は待つだけなので、手順として体に染み込ませたほうがいいです。
室谷代表取締役あと展開先のパス。日本語やスペース入りのフォルダに置くと、後からエラーを拾いやすくなります。
最初に数秒気を配るだけで、その後の切り分けがかなり楽になります。
最初に数秒気を配るだけで、その後の切り分けがかなり楽になります。
GitとPythonがある人向けのgit clone手順
- GitとPythonを用意する（Pythonのバージョンは使うリポジトリのREADMEの指定を確認する）
- 任意のフォルダで
git clone https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge.gitを実行する - フォルダ内の「webui-user.bat」を実行する
- 以降の更新は
git pull
テキトー教師DotAI 認定講師ワンクリック版はGitとPythonが同梱されているので、そこが要らないなら断然ラクです。逆に、自分で環境を作りたい人はclone側を選ぶことになります。
室谷代表取締役Pythonのバージョンだけは要注意で。Forge系はどれを使うかで推奨が変わるので、入れる前にリポジトリのREADMEの指定を見たほうがいいです。
ここを勘で合わせると起動前に転びます。
ここを勘で合わせると起動前に転びます。
テキトー教師DotAI 認定講師最初に戸惑うのがまさにそこなんですよ。まとめて入れちゃいたくなるんですけど、cloneする前にREADMEを10秒眺めるだけで詰まり方が変わります。
既存のAUTOMATIC1111と共存させるAdvanced Install
室谷代表取締役モデルを何十GBも抱えてる人が、Forge用にもう1個フォルダを作って全部コピーするの、ディスク的にも気分的にもきついんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師そこでAdvanced Installです。既存のAUTOMATIC1111を1ブランチとして扱う形なので、モデルや拡張機能を共有できます。
UIもほとんど同じで、移行の違和感が少ないのがいいところです。
UIもほとんど同じで、移行の違和感が少ないのがいいところです。
室谷代表取締役ベースのAUTOMATIC1111の使い方から確認したい人は、Stable Diffusion Web UIの使い方｜AUTOMATIC1111版の導入と2026年の選び方を見ておくと早いです。共存前提なら、先に土台を押さえておくほうが迷いません。
Mac・Linuxでも使える？初回起動と2回目以降の違い
Macで動かす場合の前提と注意点
室谷代表取締役MacでForgeを動かしたい、という相談がちらほら来るんですよ。ただ公式が想定してるのはNVIDIAのGPUとCUDAが乗った環境で、Macはその前提から外れるんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに。初めて触る人が最初に戸惑うのがまさにそこで、「動く」と「実用になる速さで動く」は別なんですよ。
AMDやCPUだけでも動かないわけではないけれど、公式が想定した使い方ではないので大幅に遅くなる、というのが現場感覚です。
AMDやCPUだけでも動かないわけではないけれど、公式が想定した使い方ではないので大幅に遅くなる、というのが現場感覚です。
室谷代表取締役そうなるとMacしか手元にない人の選択肢は、「動かして仕組みを理解する」か「生成は別のマシンに寄せる」かの二択になる。前者なら割り切って試す、後者なら環境を分ける、と。
ツール側の想定環境がどこに寄っているかは、そのまま使える人の範囲になるわけです。
ツール側の想定環境がどこに寄っているかは、そのまま使える人の範囲になるわけです。
テキトー教師DotAI 認定講師あと地味にハマるのが置き場所で、日本語や空白が入ったパスのフォルダに置くとエラーの元になります。デスクトップに日本語名のフォルダを作って、そこに突っ込む人が多いんですよ。
Linuxの場合はどう入れる？
室谷代表取締役ではLinuxはどうなんですか。
テキトー教師DotAI 認定講師ワンクリックのパッケージはWindows向けなので、LinuxはGitで取ってくる形になります。流れはこうです。
- GitとPythonを用意する（必要なPythonのバージョンはリポジトリごとに違うので、使うリポジトリのREADMEの指定に従う）
- リポジトリをcloneする。本家なら
git clone https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge.git - 起動用のスクリプトを実行する（ファイル名と実行方法は各リポジトリのREADMEに書かれている通りに）
室谷代表取締役Forge Neoだとブランチを指定して取る形でしたよね。
テキトー教師DotAI 認定講師はい、
reForgeならcloneしたあと
git clone https://github.com/Haoming02/sd-webui-forge-classic sd-webui-forge-neo --branch neo で取ってから起動します。uvパッケージマネージャにも対応していて、導入が速くなっているのがありがたいところです。reForgeならcloneしたあと
git checkout main、更新は git pull で済みます。初回起動と2回目以降で何が変わる？
室谷代表取締役で、初回と2回目以降で何が変わるのか。ここを混同してる人が多い気がするんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師一番大事なのは、公式が「更新用のファイルを先に実行しないと古いバージョンのまま起動してしまう」と明記している点です。初回は更新してから起動、の順番を守る。
2回目以降は起動の手順だけで済みます。
2回目以降は起動の手順だけで済みます。
室谷代表取締役順番を飛ばすと古いまま動いていて、「新しい機能が見当たらない」と悩むことになるわけですね。地味ですが最初に覚えるべきことだと思います。
テキトー教師DotAI 認定講師そこはハマりどころですね。あと、モデルや拡張機能を足したあとに反映されていないなと感じたら、一度落として起動し直す。
これも初めての人がよく迷うポイントです。ローカル実行全般の環境構築はStable Diffusionをローカルで動かすには？スペックと環境構築、商用利用の注意点でも詳しく扱っています。
これも初めての人がよく迷うポイントです。ローカル実行全般の環境構築はStable Diffusionをローカルで動かすには？スペックと環境構築、商用利用の注意点でも詳しく扱っています。
モデル・LoRA・VAE・拡張機能はどこに置く？
置き場所はAUTOMATIC1111とほぼ同じ
室谷代表取締役ここは迷う人が一番多いところなんですよね。チェックポイントが
以前の環境とほぼ同じ場所です。
models/Stable-diffusion/、VAEがmodels/VAE/、LoRAがmodels/Lora/、Embeddingがembeddings/。以前の環境とほぼ同じ場所です。
テキトー教師DotAI 認定講師初めて触る人はまず「LoRAってどこに置くんだっけ」で止まりますからね。表にするとこうです。
| 種類 | 置き場所 |
|---|---|
| チェックポイント | models/Stable-diffusion/ |
| VAE | models/VAE/ |
| LoRA | models/Lora/ |
| Embedding | embeddings/ |
室谷代表取締役テキトー教師DotAI 認定講師助かります。置き場所さえ合っていれば、あとはUIの選択肢に出てくるので、ファイル名が極端に崩れてなければ大丈夫です。
拡張機能は「Install from URL」で追加する
- 「Extensions」タブを開く
- 「Install from URL」の入力欄にGitHubのURLを入れる
- 実行して追加する
- 反映されない場合は再起動して確認する
テキトー教師DotAI 認定講師拡張機能はこの流れで増やします。現場でよく聞くのは「URLをどこから取るのか分からない」なんですよね。
配布元のGitHubページのURLをそのまま持ってくるだけです。
配布元のGitHubページのURLをそのまま持ってくるだけです。
室谷代表取締役ここでURLを間違えると延々ハマるので、コピーはリポジトリのトップページから取るのが無難ですね。
テキトー教師DotAI 認定講師あと、追加した直後は出てこないことがあるので、動かないときはまず再起動を疑ってください。
室谷代表取締役了解です。構文が同じだから、手順さえ覚えれば以後は機械的に足せますね。
AUTOMATIC1111から移行するとき、何をそのまま使える？
室谷代表取締役これ、既にAUTOMATIC1111で組んでる人にはかなり効く話なんですが、フォルダ構成が共通なので、モデル・LoRA・VAE・拡張機能のフォルダをそのまま読み込ませられるんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに、UIの操作もほぼ同じなので「引っ越し」の感覚に近いです。数百GBのモデルを二重に持たなくて済むのは大きいですね。
室谷代表取締役そうなんですよ。さらに本家のREADMEだと、既存のAUTOMATIC1111環境を別ブランチとして扱って、モデルと拡張機能を共有する入れ方も案内されてます。
ディスクを二重に食わない設計になってるんですよね。
ディスクを二重に食わない設計になってるんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師最初に触る人は「新しく入れ直す＝全部ダウンロードし直し」だと思い込みがちなので、そこは安心してほしいです。
よくあるエラーと、アップデート・ダウングレードのやり方
起動が止まったまま進まないときの確認ポイント
テキトー教師DotAI 認定講師起動して黒い画面が止まったまま、という相談は現場でよく聞きます。まず見るのはフォルダのパスなんですよ。
日本語や空白が入っているとgit cloneのところで転ぶ原因になりやすいので、半角英数の浅い階層に置き直すのが先決ですね。
日本語や空白が入っているとgit cloneのところで転ぶ原因になりやすいので、半角英数の浅い階層に置き直すのが先決ですね。
室谷代表取締役これ、最初の置き場所でかなり決まっちゃうやつですよね・・・。後から移すとモデルの指定もやり直しになるので、最初に「ドライブ直下の英数字フォルダ」と決めておく。
地味ですが効きます。
地味ですが効きます。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに。あと初めて触る人は、アーカイブを解凍した場所と、実際に「run.bat」を叩いている場所がズレていることも多いんですよ。
室谷代表取締役そこはもう、別の場所にショートカットを置かずに、そのフォルダの中で起動する。ルールにしちゃった方が早いですね。
CUDAが認識されない・MSVCが壊れると言われるときの考え方
室谷代表取締役配布アーカイブは公式が3種類出してるんですよ。CUDA 12.1 + Pytorch 2.3.1が推奨で、CUDA 12.4 + Pytorch 2.4は最速だけどMSVCが壊れる場合やxformersが動かない場合がある、と。
速さに釣られて後者を選んで詰まる、というのが定番のルートです。
速さに釣られて後者を選んで詰まる、というのが定番のルートです。
テキトー教師DotAI 認定講師ここ、初めて触る人ほど「一番速いやつ」を選びがちなんですよね。で、エラー文で検索して余計に迷う。
まず推奨版で1回動かす、が最短なんですよ。
まず推奨版で1回動かす、が最短なんですよ。
室谷代表取締役GPUはNVIDIA + CUDA環境が前提で、AMDやCPUだけで動かすのは公式に想定されていないんですよ。ここが外れてると設定以前の話になるので、先に確認ですね。
テキトー教師DotAI 認定講師あとPythonとGitのバージョンは、本家と有志フォークで推奨が違うんですよ。「これでOK」とまとめて覚えずに、使うリポジトリのREADMEの指定に合わせるのが安全です。
update.batを飛ばすと古いバージョンで起動してしまう
ワンクリック版の更新と起動の手順
- 01アーカイブを任意のフォルダに展開する日本語や空白を含まない半角英数の浅い階層に置く
- 02update.batを実行して更新する実行しないと古いバージョンのまま起動してしまう
- 03run.batを実行して起動する展開したフォルダの中で起動する
ワンクリック版の更新と起動は、この順番です。
- アーカイブを任意のフォルダに展開する
- 「update.bat」を実行して更新する
- 「run.bat」を実行して起動する
室谷代表取締役公式がわざわざ注意書きしているのが、update.batを実行しないと古いバージョンのまま起動してしまう、という点なんですよ。「run.bat」だけ叩いて「直ってない」となるパターンです。
テキトー教師DotAI 認定講師現場感覚で言うと、これは本当に多いです。エラーが直らないときは原因を探す前に、まず更新したかを疑う。
手順を疑う方が早いんですよね。
手順を疑う方が早いんですよね。
室谷代表取締役git cloneで入れた場合はgit pullですね。あとREADMEの機能ステータス表は最終確認日が2024年のところで止まっているので、「壊れてる」と判断する前にリポジトリのコミット履歴を見る。
開発自体は今も動いていますから。
開発自体は今も動いていますから。
バージョンを戻したいときはどうする？
テキトー教師DotAI 認定講師逆に戻したいとき、ですね。ワンクリック版なら配布ページに旧環境向けのアーカイブ（CUDA 12.1 + Pytorch 2.1）が残っているので、そこに差し替えるのが一番分かりやすいです。
室谷代表取締役フォーク側はブランチで性格が分かれているんですよね。Forge Classic / Neoなら
どっちを見ているかで挙動が変わるので、まず自分がどのブランチにいるか確認する。
--branch neo でNeo、Classicブランチは旧backendベースの安定版。どっちを見ているかで挙動が変わるので、まず自分がどのブランチにいるか確認する。
テキトー教師DotAI 認定講師これ、ハマる人多いんですよ。Neoは新しいモデルに追従していく継続版、Classicは安定側。
戻すというより、用途に合う方を選び直すイメージが近いかもしれません。
戻すというより、用途に合う方を選び直すイメージが近いかもしれません。
室谷代表取締役本家の開発者が多忙になって有志フォークに引き継がれる、というのはOSSではよくある構造で、利用者側は「どれが現役か」を定期的に見直す必要があるんですよね。環境構築まわりで一度つまずいたら、Stable Diffusionをローカルで動かすには？スペックと環境構築、商用利用の注意点で前提を戻すのも手です。
Forgeで生成した画像は商用利用できる？
WebUI本体のAGPL-3.0が意味するのはどこまで？
Forgeの商用利用：本体ライセンスと生成物の扱い
WebUI本体（AGPL-3.0）
- ソースコードを改変して配布する場合に開示義務
- Web経由で提供する場合も開示義務の対象
- 自社で画像を作って納品する分には直接効かない
- コードをいじって外に配るなら別
生成画像（モデル次第）
- 読み込むモデルのライセンスが実際に効いてくる
- Stable Diffusion 1.5／SDXLはCreativeML／OpenRAIL系で商用利用できる場合が多い
- FLUX.1 [dev]は非商用ライセンス
- Civitaiの個人制作モデルは配布者ごとに条件がバラバラ
- LoRAやVAEなど追加読み込み物にも個別の条件がある
室谷代表取締役ここ、問い合わせが一番多いところなんですよね。「ForgeってAGPLだから商用は無理なの？」というやつ。
で、答えは本体と生成物で話が分かれるんですよ。
で、答えは本体と生成物で話が分かれるんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに混ざりやすいところですね。AGPL-3.0はツールのソースコードを改変して配布したり、Web経由で提供したりする場合の開示義務の話で。
出力した画像の権利とはレイヤーが違うんです。
出力した画像の権利とはレイヤーが違うんです。
室谷代表取締役そうなんですよ。自社で画像を作って納品する分には、本体のライセンスが直接効いてくる話ではない。
ただ、コードをいじって外に配るなら別ですけど・・・
ただ、コードをいじって外に配るなら別ですけど・・・
テキトー教師DotAI 認定講師そこは「どこまでが本体で、どこからが成果物か」を先に分けて考えると整理しやすいですね。初めて触る人はこの二つを一つの話として捉えちゃうんです。
生成画像の扱いは読み込んだモデルのライセンス次第
室谷代表取締役で、実際に効いてくるのがモデル側なんですよね。ここが本丸で。
テキトー教師DotAI 認定講師同じForgeで作っても、読み込むモデルで条件が変わるんです。Stable Diffusion 1.5やSDXLはCreativeML／OpenRAIL系で商用利用できる場合が多いですが、FLUX.1 [dev]は非商用ライセンスです。
室谷代表取締役Civitaiで配られてる個人制作モデルは、配布者ごとにバラバラなんですよ。事業で使うなら一番の地雷で、モデルを差し替えた瞬間に条件が変わるわけですから。
テキトー教師DotAI 認定講師現場でよく聞くのは「モデルを試すときはライセンスも一緒にメモする」という運用ですね。あとから出どころを辿るのが本当に大変なので。
モデルの選び方とライセンスの考え方についてはStable Diffusionのモデルとは？種類の違いから選び方、商用利用のライセンスまででもう少し詳しく触れています。
モデルの選び方とライセンスの考え方についてはStable Diffusionのモデルとは？種類の違いから選び方、商用利用のライセンスまででもう少し詳しく触れています。
商用利用前に確認しておきたいチェックリスト
室谷代表取締役業務で回すなら、着手前に見る項目を決めておいた方がいいんですよね。流れとしてはこんな感じです。
- 使うモデルの配布ページでライセンス表記を確認する
- 商用利用の可否と、再配布・改変の条件を分けて読む
- LoRAやVAEなど追加で読み込むものも同じように確認する
- 確認した内容と出典を記録しておく
テキトー教師DotAI 認定講師最初に戸惑うのが、チェックポイントだけ見て終わりにしちゃうパターンなんですよ。LoRAもVAEも別配布物なので、それぞれに条件が付いています。
室谷代表取締役うちの現場だと、使ったモデル名とライセンスを案件シートに残すルールにしました。時給で換算すると、後から調べ直す作業の方が高くつくんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師それは大きいですね。ライセンスは改訂されることもあるので、最終的には公式の配布ページで最新の表記を見るのが確実です。
よくある質問
Q1. Forgeって無料で使えるの？ 結局どこにお金がかかる？
室谷代表取締役Forge本体は無料で配られてるので、財布から出ていくのはマシン代と電気代くらいなんですよね。だから「どこにお金を寄せるか」の判断が先で、GPUに振るのかクラウドに逃がすのか・・・
テキトー教師DotAI 認定講師そこ、最初に戸惑うのが「ソフトは無料なのに、なぜか出費が増えていく」という感覚なんですよ。モデルファイルは容量を食いますし、生成を回せば回すほどマシンが唸りますから。
室谷代表取締役そうそう。無料だからって片っ端から落としてたらディスクが埋まる。
あれ、地味にストレスなんですよ。
あれ、地味にストレスなんですよ。
Q2. ComfyUIと迷うんですが、どう使い分ければいい？
テキトー教師DotAI 認定講師現場でよく聞くのが「ComfyUIとどっちがいいんですか」なんですよね。ノードで流れを組むタイプと、画面で数値を入れて回すタイプで、考え方がけっこう違いますので。
室谷代表取締役使われ方を見てると、決まった手順を量産するなら流れを組める方が向いてて、試行錯誤しながら絵を詰めるなら今の形が楽なんですよね。要は何を作りたいか、なんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師最初から両方触る必要はなくて、片方で1枚出せてから比べればいいと思います。
Q3. 最初に入れるモデルはどう選べばいい？
テキトー教師DotAI 認定講師最初に迷うのがモデル選びなんですよ。配布されてる数が多すぎて、比較サイトを見てるうちに日が暮れる、と。
室谷代表取締役ここはスペックより好みの話で。作例を見て「自分の作りたい絵に近いか」で選ぶのが一番早いんですよね。
数字を眺めるより余程。
数字を眺めるより余程。
テキトー教師DotAI 認定講師そうですね。最初の1個を決めて、プロンプトを変えながら挙動を掴む方が、結局は近道だったりします。
Q4. 生成が遅いときは、どこから手を付ければいい？
室谷代表取締役生成が遅い、という相談はうちの現場でも出るんですけど、原因が設定なのかマシンなのかで打ち手が全然違うんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師よく引っかかるのが、解像度を上げただけで急に重くなることなんですよ。あと枚数を一度にたくさん指定して、待ち時間に心が折れるパターン。
室谷代表取締役あれは一度に回さず、1枚ずつ条件を変えて試した方が結果的に速いんですよね。待ち時間で手が止まるのが一番もったいないので。
テキトー教師DotAI 認定講師メモリまわりの設定をいじる前に、まず生成条件を軽くする。順番としてはそっちが先だと思います。
Q5. 生成した画像がフォルダでぐちゃぐちゃになる。整理のコツは？
テキトー教師DotAI 認定講師初めて触る人が必ずと言っていいほどつまずくのが、生成した画像の置き場所なんですよ。どれがどの設定で出したか分からなくなる、と。
室谷代表取締役これ、業務だと致命的で。後から「この絵の条件でもう一回」ができないと資産にならないんですよね。
日付で分けるだけでもだいぶ違います。
日付で分けるだけでもだいぶ違います。
テキトー教師DotAI 認定講師ですね。プロンプトを一緒に残す癖をつけておくと、見返したときに強いです。
まとめ
室谷代表取締役Forgeは「とりあえず1枚出す」までの距離が短いのが強みなんですよね。そこから先、モデルを替えるのか、UIを替えるのか、マシンを替えるのかで伸び方が変わってくる。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに。最初に全部そろえようとすると止まっちゃうので、まず手元の環境で1枚、詰まったところだけ潰していくのが現実的だと思います。
室谷代表取締役あと、自分がなぜそれを選んだのかを一言で説明できるようにしておくといいんですよ。チームで共有するとき、そこが抜けてると後で揉めるので。
テキトー教師DotAI 認定講師現場感覚で言うと、触ってる時間より「何を作りたいか」を決めてる時間の方が大事だったりしますからね。今日は1枚、出してみましょう。
