Stable Diffusionとは？使い方・プロンプトのコツ・商用利用まで徹底解説【2025年最新】

Stable Diffusionとは？仕組み・他AIとの違いまで基本を解説

Stable Diffusion（ステーブルディフュージョン）は、入力したテキストに基づいて高品質な画像を生成するAIモデルです。 2022年にオープンソースとして公開されて以来、誰でも無料で利用できる手軽さと高いカスタマイズ性から、世界中で注目を集めています。

この記事では、Stable Diffusionの基本的な仕組みから、他の主要な画像生成AIであるMidjourneyやDALL-Eとの違い、具体的な使い方、さらには商用利用の可否まで、気になるポイントを網羅的に解説します。初心者の方でも理解しやすいように説明しますので、ぜひ最後までご覧ください。

テキストから画像を生成するAI

Stable Diffusionの最も基本的な機能は、ユーザーが入力したテキスト（プロンプト）を基に、AIが全く新しい画像を生成することです。 例えば、「サングラスをかけた猫」といった簡単なテキストを入力するだけで、その通りの画像をAIが描き出してくれます。

生成される画像は、プロンプトの内容に大きく依存します。 そのため、より具体的で詳細なプロンプトを入力することで、自分のイメージに近い、より高品質な画像を生成できます。 この手軽さと奥深さが、Stable Diffusionが多くのクリエイターやビジネスに活用されている理由の一つです。

仕組み：潜在拡散モデル（Latent Diffusion Model）とは

Stable Diffusionは、「潜在拡散モデル（Latent Diffusion Model）」と呼ばれるアルゴリズムを採用しています。 これは「拡散モデル（Diffusion Model）」をさらに進化させた技術です。

拡散モデルの基本的な考え方は、まず元となる画像にノイズを加えていき、完全なノイズ画像にします。その後、AIがそのノイズを段階的に除去していくことで、元の画像を復元するというプロセスを学習します。 画像を生成する際は、逆にランダムなノイズからスタートし、学習したプロセスを逆再生するようにノイズを除去していき、テキストプロンプトに沿った画像を生成するのです。

Stable Diffusionが採用する「潜在拡散モデル」では、この処理をピクセル空間ではなく「潜在空間」と呼ばれる、より低次元の空間で行います。これにより、計算処理の負荷を大幅に軽減し、一般的な家庭用PCでも高速に高品質な画像を生成することを可能にしています。

他の画像生成AI（Midjourney・DALL-E）との違い

画像生成AIにはStable Diffusionの他に、MidjourneyやDALL-Eといった有名なサービスが存在します。これらのAIとStable Diffusionの最大の違いは、オープンソースであるかどうかという点です。

MidjourneyやDALL-Eが、開発元のクラウドサービスを通じてのみ利用可能なプロプライエタリなモデルであるのに対し、Stable Diffusionはソースコードや学習済みモデルが一般公開されています。 これにより、ユーザーは自身のPC環境でAIを動かしたり、モデルを自由にカスタマイズしたりすることが可能です。

以下に、それぞれのAIの主な違いをまとめました。

項目	Stable Diffusion	Midjourney	DALL-E
料金	無料（ローカル環境）	有料	有料（一部無料）
オープンソース	はい	いいえ	いいえ
カスタマイズ性	非常に高い	低い	低い
手軽さ	環境による	非常に手軽	手軽
画像のテイスト	リアル系からアニメ系まで多彩	アート・幻想的	写実的・クリエイティブ

手軽さではMidjourneyやDALL-Eに軍配が上がりますが、コストをかけずに無制限で利用したい場合や、自分好みに細かく調整したい場合にはStable Diffusionが最適な選択肢と言えます。

Stable Diffusionの始め方・使い方【3種類】

Stable Diffusionを利用するには、主に3つの方法があります。 それぞれにメリット・デメリットがあるため、ご自身の目的やPCスペックに合わせて最適な方法を選びましょう。

これから紹介する3つの方法、「Web版サービス」「ローカル環境」「クラウド環境」について、それぞれの特徴を詳しく解説します。

【PC不要・手軽】Web版サービスで使う

最も手軽にStable Diffusionを試せるのが、Webブラウザ上で提供されているサービスを利用する方法です。 この方法の最大のメリットは、高性能なPCを必要とせず、アカウント登録するだけですぐに始められる点です。

代表的なサービスとしては、Stable Diffusionの開発元であるStability AIが提供する「DreamStudio」などがあります。 一部の機能は有料ですが、無料でお試し利用も可能です。 まずは画像生成AIがどのようなものか体験してみたい、という初心者の方におすすめです。

【無料で無制限】ローカル環境に導入して使う

Stable Diffusionの真価を最大限に引き出せるのが、自身のPC（ローカル環境）にインストールして使用する方法です。 この方法の最大のメリットは、完全に無料で、生成枚数にも制限がなく、自由なカスタマイズが可能な点です。

ただし、快適に動作させるためには、高性能なグラフィックボード（GPU）を搭載したPCが必要になります。 初期投資はかかりますが、長期的に見れば最もコストパフォーマンスが高く、本格的に画像生成に取り組みたい方に最適な方法と言えます。

【PCスペックが低くてもOK】クラウド（Google Colab）で使う

「ローカル環境で使いたいけど、PCのスペックが足りない…」という方には、Google Colaboratory（Google Colab）などのクラウドサービスを利用する方法がおすすめです。 これは、Googleが提供する高性能な仮想マシン上でStable Diffusionを動かすもので、自分のPCスペックに依存せずにローカル環境に近い自由度で利用できるのが特徴です。

無料プランでも利用できますが、長時間の利用やより高性能なGPUを使うためには有料プランへの加入が必要になる場合があります。ローカル環境を構築する前のお試しや、たまに高負荷な作業をしたい場合に便利な選択肢です。

高品質な画像を生成するプロンプト（呪文）のコツ

Stable Diffusionで思い通りの画像を生成するためには、「プロンプト」と呼ばれるAIへの指示テキストを工夫することが非常に重要です。 プロンプトは「呪文」とも呼ばれ、その書き方次第で生成される画像のクオリティが大きく変わります。

ここでは、初心者の方でもすぐに実践できる、高品質な画像を生成するためのプロンプトの基本的なコツをいくつかご紹介します。

プロンプトの基本ルールと構成

まず押さえておきたい基本的なルールと構成について解説します。これらのポイントを意識するだけで、AIが指示を理解しやすくなります。

• 英語で入力する: 日本語でも生成可能ですが、学習データの量から英語の方が圧倒的に精度が高くなります。
• 単語をカンマで区切る: 生成したい要素は、単語や短いフレーズにして「,（カンマ）」と半角スペースで区切って入力するのが基本です。
• 重要な要素を前に書く: プロンプトは、先頭に書かれた単語ほど優先的に反映される傾向があります。 最も重視したい要素（主題、キャラクターなど）は最初に記述しましょう。
• 単語数に注意する: 一度に入力できる単語数には上限（トークン数）があり、一般的には75個までが目安とされています。

品質を向上させるキーワード

画像の全体的なクオリティを手軽に向上させたい場合、特定のキーワード（品質向上プロンプト）を追加するのが非常に効果的です。 これらは、いわば画質や構図を良くするためのおまじないのようなものです。

例えば、以下のようなキーワードがよく使われます。

• 画質・クオリティ: best quality, ultra-detailed, masterpiece, high resolution
• 光の表現: cinematic lighting, volumetric lighting, beautiful detailed lighting
• 構図: professional photography, sharp focus

これらのキーワードをプロンプトの冒頭や末尾に追加するだけで、生成される画像のクオリティが格段に向上することがあります。

ネガティブプロンプトで不要な要素を除外する

「ネガティブプロンプト」は、生成した画像に含めてほしくない要素を指定するための機能です。 例えば、イラストを生成する際に「低品質な画像」「崩れた手足」「複数の顔」といった要素をネガティブプロンプトに入力することで、それらの望ましくない特徴が画像に現れるのを防ぐことができます。

特に人物の画像を生成する際には、体の構造が不自然になることを避けるために「worst quality, low quality, bad anatomy, extra limbs, deformed hands」といったネガティブプロンプトが頻繁に利用されます。 ポジティブプロンプト（通常のプロンプト）と合わせて活用することで、画像の完成度を大きく高めることが可能です。

特定の要素を強調・調整する方法

プロンプトの中で特に重視したいキーワードがある場合、その影響力を強める方法があります。一般的に使われるのが、強調したい単語をカッコで囲む手法です。

例えば、「(red apple:1.3)」のように、キーワードを丸括弧で囲み、コロンの後に数値を指定します。この数値（重み）を大きくするほど、その要素が画像に反映されやすくなります。 逆に、数値を1より小さくすると影響力を弱めることも可能です。

このテクニックを使うことで、「青い目」をより強調したり、「背景の森」の存在感を少し抑えたりといった、細かなニュアンスの調整が可能になります。

【重要】Stable Diffusionの商用利用と著作権のリスク

Stable Diffusionで生成した画像をビジネスで利用したいと考える方は多いでしょう。ここでは、商用利用の可否と、それに伴う著作権のリスクについて、正しく理解しておくべき重要なポイントを解説します。

原則として商用利用は可能

結論から言うと、Stable Diffusionで生成した画像は、原則として商用利用が可能です。 これは、Stable Diffusionの基本的なライセンスが商用利用を許可しているためです。 広告、商品デザイン、Webサイトの素材など、幅広いビジネスシーンで活用できます。

ただし、これはあくまで「原則」であり、無条件にすべてが許可されているわけではありません。利用方法によっては商用利用ができなかったり、法的なリスクを伴ったりするケースがあるため、注意が必要です。

商用利用ができない3つのケースと注意点

Stable Diffusionの利用において、商用利用が認められない、あるいはリスクが伴う主なケースは以下の3つです。

• 商用利用不可の「モデル」や「LoRA」を使用した場合: Stable Diffusionでは、有志が作成した追加学習モデル（CheckpointやLoRA）を利用して、特定の画風の画像を生成できます。これらのモデルには制作者が設定したライセンスがあり、「商用利用不可」とされているものを利用して生成した画像は、商用利用できません。
• 商用利用不可の画像を「img2img」で使用した場合: 「img2img」は、元の画像をもとに新しい画像を生成する機能です。このとき、元画像として著作権で保護されているものや、商用利用が許可されていない他人のイラストなどを使用すると、生成された画像も商用利用はできず、著作権侵害にあたる可能性があります。
• モデルのライセンスで画像の販売が禁止されている場合: モデルによっては、「画像の販売（No selling images）」が明確に禁止されていることがあります。 この場合、生成した画像を商品化して販売するなどの行為はライセンス違反となります。

モデルをダウンロードする際は、配布サイト（Civitaiなど）でライセンス情報を必ず確認する習慣をつけましょう。

著作権侵害とみなされる可能性

AIによって生成された画像自体の著作権の扱いは、まだ法整備が追いついていないのが現状です。 基本的に、Stable Diffusionで生成した画像に著作権は発生しないとされています。 これは、生成したユーザーにも、開発元のStability AI社にも著作権が帰属しないことを意味します。

しかし、注意すべきは既存の著作物との関係です。生成された画像が、特定のキャラクターやアート作品など、既存の著作物と酷似している場合（類似性）や、その著作物をもとに生成したと判断された場合（依拠性）には、著作権侵害とみなされる可能性があります。 商用利用はもちろん、個人利用であっても、他者の権利を侵害しないよう細心の注意を払う必要があります。

表現の幅を広げる「モデル」と「LoRA」とは？

Stable Diffusionの大きな魅力の一つが、「モデル」や「LoRA」といった仕組みを使って、生成する画像のスタイルを自由自在に変更できる点です。これらを活用することで、リアルな写真風から特定のアニメ風まで、表現の幅を大きく広げることができます。

モデル（Checkpoint）の役割と選び方

Stable Diffusionにおける「モデル（Checkpoint）」とは、特定の画風やスタイルを学習させた、いわばAIの「人格」のようなものです。 ベースとなる公式モデルの他に、世界中のユーザーが独自のデータで追加学習させた様々なモデルが公開されています。

例えば、「アニメ風イラストに特化したモデル」を使えば、簡単なプロンプトでも高品質なアニメキャラクターを生成できます。 また、「リアルなアジア人女性の生成に特化したモデル」など、特定のジャンルに絞ったものも数多く存在します。 モデルを切り替えるだけで、生成される画像のテイストが劇的に変わるため、自分の目的に合ったモデルを探して導入することが、理想の画像への近道です。

LoRA（追加学習モデル）の使い方と導入方法

「LoRA（Low-Rank Adaptation）」は、ベースとなるモデルに対して、特定のキャラクターや画風、服装などを追加学習させるための軽量なファイルです。 モデル本体（数GB）を丸ごと入れ替えるのではなく、LoRA（数十〜数百MB）を組み合わせることで、より細かなカスタマイズが可能になります。

LoRAのメリットは以下の通りです。

• 画風の微調整: ベースモデルの画風を保ちつつ、特定のイラストレーター風のタッチを加える。
• キャラクターの固定: 同じキャラクターを、様々な服装やポーズで生成する。
• 服装やポーズの指定: 特定の服装や髪型、ポーズなどを正確に再現する。

導入方法は、ダウンロードしたLoRAファイルを指定のフォルダに保存し、プロンプト内で使用を宣言するだけです。 複数のLoRAを組み合わせることも可能で、表現の可能性は無限に広がります。

モデルやLoRAを探せるサイト「Civitai」

世界中のユーザーが作成したモデルやLoRAを探すなら、「Civitai（シヴィットエーアイ）」という共有プラットフォームが最も有名です。 Civitaiでは、アニメ系、リアル系、風景、特定のキャラクターなど、膨大な数のモデルやLoRAが無料で公開・配布されています。

サイトでは、キーワード検索やタグでの絞り込みはもちろん、人気ランキングや作例画像から好みのものを探すことができます。 ダウンロードする際には、前述の通り商用利用の可否やクレジット表記の要不要など、ライセンスに関する記載を必ず確認しましょう。

Stable Diffusionのビジネス活用事例

Stable Diffusionは、その高い生成能力とカスタマイズ性から、趣味の領域を超えて様々なビジネスシーンで活用が始まっています。 ここでは、代表的なビジネス活用事例を3つご紹介します。

Webサイトや広告のビジュアル作成

Webサイトのメインビジュアルや、SNS広告のバナー画像などをStable Diffusionで作成する事例が増えています。従来、ストックフォトサービスを利用したり、デザイナーに依頼したりする必要があったビジュアル素材を、低コストかつスピーディーに、しかもオリジナルの画像で用意できる点が大きなメリットです。

特定のターゲット層に響くような具体的なイメージをプロンプトで指示することで、クリック率やコンバージョン率の向上に繋がる効果的な広告クリエイティブを効率的に制作できます。

ゲームやアニメのキャラクターデザイン

ゲームやアニメ、VTuberなどのキャラクターデザインの初期段階で、アイデア出しのツールとしてStable Diffusionが活用されています。デザイナーがプロンプトを入力して多様なパターンのキャラクター案を大量に生成し、その中からインスピレーションを得てデザインを固めていく、といった使い方ができます。

これにより、デザインプロセスを大幅に効率化し、従来では思いつかなかったような新しいアイデアを生み出すきっかけにもなります。特定の画風を学習させた独自のモデルやLoRAを使えば、作品の世界観に合ったキャラクターを効率的にデザインすることもできます。

新規サービスへの組み込み

Stable Diffusionはオープンソースであるため、その技術を自社の新しいサービスに組み込むことも可能です。例えば、以下のようなサービスが考えられます。

• プロフィールアイコン自動生成サービス: ユーザーが好みの特徴を入力すると、オリジナルのアイコンを生成する。
• ECサイト向けの商品画像生成: アパレルECサイトで、モデルが商品を着用したイメージ画像を自動生成する。
• 不動産サイト向けの内装シミュレーション: 家具のない部屋の写真から、様々なテイストの家具を配置した後のイメージ画像を生成する。

このように、Stable Diffusionの画像生成能力をコア技術として活用することで、これまでにないユニークなサービスを開発するチャンスが広がっています。

Stable Diffusionに必要なPCスペック【ローカル環境】

Stable Diffusionをローカル環境で快適に動作させるためには、ある程度のスペックを持ったPCが必要です。 特に、画像生成の処理速度に直結するグラフィックボード（GPU）の性能が最も重要になります。

ここでは、Stable Diffusionを始めるにあたって推奨されるPCスペックと、スペックが足りない場合の代替案について解説します。

推奨スペックと最低スペック

Stable Diffusionをローカル環境で利用するためのPCスペックは、目的によって「最低限動作するスペック」と「快適に動作する推奨スペック」に分けられます。

パーツ	最低スペック	推奨スペック
OS	Windows 10/11 (64bit)	Windows 10/11 (64bit)
CPU	Intel Core i5 / AMD Ryzen 5	Intel Core i7 / AMD Ryzen 7以上
メモリ	16GB	32GB以上
GPU	NVIDIA GeForce VRAM 8GB以上	NVIDIA GeForce RTXシリーズ VRAM 12GB以上
ストレージ	SSD 500GB以上	SSD 1TB以上

最も重要なのはGPUです。Stable DiffusionはNVIDIA製のGPUに最適化されているため、GeForceシリーズ、特にRTX 30シリーズや40シリーズが推奨されます。 VRAM（ビデオメモリ）の容量が大きいほど、高解像度の画像を高速に生成できます。

スペックが足りない場合の代替案

お使いのPCが推奨スペックを満たしていない場合でも、Stable Diffusionを利用する方法はあります。

主な代替案は以下の2つです。

• Web版サービスを利用する: 前述の通り、ブラウザ上で動作するサービスを使えば、PCのスペックに関係なくStable Diffusionを体験できます。手軽に始めたい場合に最適です。
• クラウド（Google Colabなど）を利用する: Google Colabなどのクラウドコンピューティングサービスを利用すれば、高性能なGPUをリモートで借りることができます。 これにより、自分のPCスペックに依存せず、ローカル環境に近い形で画像生成やモデルの学習が可能です。

スペック不足でPCの動作が遅くなったり、エラーが発生したりする可能性があるため、無理に低スペックPCで動かすよりも、これらの代替案を検討することをおすすめします。

Stable Diffusionに関するよくある質問

ここでは、Stable Diffusionをこれから始める方が抱きがちな、よくある質問とその回答をまとめました。

本当に無料で使えますか？

はい、ローカル環境にご自身で構築する場合、Stable Diffusionのソフトウェアは完全に無料で使用でき、生成枚数にも制限はありません。 これは、Stable Diffusionがオープンソースで公開されているためです。

ただし、Webブラウザ上で提供されているサービス（例: DreamStudio）を利用する場合は、無料トライアル分を超えると料金が発生することがあります。 また、ローカル環境を構築するための高性能なPCや、クラウドサービス（Google Colabなど）の有料プランを利用する場合には、別途費用がかかります。

日本語でプロンプトを入力できますか？

はい、Stable Diffusionは日本語のプロンプトにも対応しています。 しかし、AIの学習に使用されたデータの大部分が英語であるため、一般的に英語でプロンプトを入力した方が、より高品質で意図に沿った画像が生成されやすい傾向にあります。

より良い結果を得るためには、翻訳ツールなどを活用して英語でプロンプトを作成することをおすすめします。簡単な単語の羅列でも十分に機能するため、必ずしも完璧な英文を作成する必要はありません。

生成した画像の著作権は誰にありますか？

現在の法解釈では、AIが自動生成した画像そのものには、基本的に著作権は発生しないと考えられています。 これは、画像を生成したユーザーにも、AIを開発した企業にも著作権が帰属しないことを意味します。

ただし、生成した画像が既存の著作物（アニメのキャラクター、写真、イラストなど）と酷似している場合は、元となった著作物の著作権を侵害する可能性があります。 特に商用利用する際には、他者の権利を侵害していないか、慎重に確認することが極めて重要です。

まとめ：Stable Diffusionを使いこなし、創造性を加速させよう

本記事では、画像生成AI「Stable Diffusion」について、その仕組みから使い方、プロンプトのコツ、商用利用の注意点まで幅広く解説しました。Stable Diffusionは、無料で利用できるオープンソースのAIでありながら、非常に高いカスタマイズ性と表現力を秘めています。

Webサービスで手軽に始めることも、高性能なPCで本格的に探求することも可能です。 モデルやLoRAといった仕組みを理解すれば、表現の幅は無限に広がります。この記事を参考に、ぜひあなたもStable Diffusionの世界に飛び込み、これまでにないクリエイティブな体験をしてみてください。