今回はタイトルにあるようにStable Diffusionを導入したのですが、RTX5070での導入がかなり苦労したので、僕と同じような方に参考になればと思い記事を書こうと思いました。
少しでも興味がありましたら最後までお付き合い下さい！
Stable Diffusionってなに？
まず前提知識として、Stable Diffusionとは何かを簡単に説明しますと、「AIイラスト生成ソフト」と言えます。
AIイラスト自体は、もちろんChatGPTや最近話題のGeminiなどでも作成できますが、それらはあくまで「できるだけ」であって、イラストに特化しているわけではありません。
Stable Diffusionは、AIイラストに特化した本格的なAIソフトだと思っていただければOKです。
Stable Diffusionにも様々なモデルがある
Stable Diffusionには、使い方や環境に合わせてさまざまなモデルやUI（ユーザーインターフェース）があります。
大きく分けると「ローカル型WEB版」と「クラウド型・Webサービス型」の2種類です。
ローカル型WEB版（インストール必要）
自分のPCにインストールして、ブラウザ上で操作できるタイプです。
代表的なUIは A1111（AUTOMATIC1111）、Forge、ComfyUI などがあります。
メリット
- 自由度が高い
- データが外部に送信されない
- ランニングコストがかからない
- 処理速度を自分のGPUに依存できる
デメリット
- アップデート管理が必要
- 導入がやや難しい
- 高スペックなPCが必要
クラウド型・Webサービス型（インストール不要）
ブラウザだけで利用できるタイプです。
Hugging Face Spaces、Stable Diffusion Online、NovelAIなどが有名ですね。
メリット
- PCスペックを気にせず使える
- 安定して高速
- トラブルが少ない
- スマホやタブレットからも利用可能
- 常に最新環境を使える
デメリット
- サービス終了や仕様変更のリスク
- コストがかかる
- 自由度が制限される
- プライバシー面の懸念
- 通信環境に依存
要するに、
「がっつり創作したい・カスタマイズしたい人はローカル型」
「手軽に試したい・非ゲーミングPCの人はクラウド型」
という使い分けがおすすめです！
ローカル型WEB版を導入する際に苦労したポイント
ここからが本題です。
今回の記事では、ローカル型（PCインストール版）での導入体験について紹介します。
初めの第一歩！導入自体はそこまで難しくなった！
正直、Stable Diffusionの導入までの流れや起動方法は思ったほど難しくありませんでした。
僕自身、多少PCの知識はあるものの、プログラミングはまったくの素人です。
でも、Webで調べたりChatGPTを活用しながら進めれば、導入自体は問題ありません。
ただし、インストール作業が多く時間はかかりました。
何度かやり直したので、今思えばネット回線が速ければもっとスムーズに進んだかもしれませんね。
スペックを気にしてGTX5070を導入！しかしそこが落とし穴だった
もともと僕のPCはRTX 3060 Tiを使っていました。
ゲームが好きなので性能的には悪くなかったのですが、以前Stable Diffusionを試したときに「時間がかかるな」と感じたのと、ファンの音がかなりうるさくて不安になったのもあり、今回思い切ってRTX 5070に換装しました。
（モンハンワイルズを快適に遊びたいという理由もあります…笑）
最新すぎた！RTX50シリーズ！安定版PyTorchに対応しておらず。
結論から言うと、RTX 50シリーズが原因でした。
2025年10月現在、安定版のPyTorchがRTX 50シリーズに正式対応していません。
このせいで何度もトライ＆エラーを繰り返すことに…。
結果、Stable Diffusionを動かせるようになるまでに2日かかりました。
エラー内容は主にこちら↓
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
ChatGPTやWebで色々調べて、以下のような対処を試しましたが、どれもうまくいかず。
- ドライバ更新、Python 3.10系、Torch 2.4.1+cu121 の再インストール → sm_120未対応で失敗
- Nightly版を試す → torch / torchvision のビルド日付ズレによる依存関係エラー
- xformers併用 → ABI不一致で .pyd のエントリポイントエラー
正直、ChatGPTに頼りきりだったので、もう少しプログラムが理解できていれば早く解決できたかもしれません。
この経験で「プログラムも少しは読めるようにならないとな」と痛感しました。
実際、Webを見ていると「RTX 50シリーズでも普通に動いてる」という人もいましたし、再インストールで直ったというケースも。
自分の環境では、どこかの手順が抜けていたのかもしれません。。
解決に至ったのは自分で調べて知ったStability Matrixの導入
最終的な解決策は、Stability Matrixの導入でした。
仕事の休憩中にたまたまこのツールの存在を知り、帰宅後すぐChatGPTに確認しながら導入したところ、何の苦労もなく起動！
しかも動作も問題なし。まさに救世主でした。
Stability Matrixとは？
簡単に言うと、Stable Diffusionの環境を一括で管理・構築できる統合ツールです。
環境構築の簡略化、複数UIの共存、最新版PyTorchへの自動対応、共通モデルフォルダの管理などが可能です。
今回の僕のケースでは、「環境構築の簡略化」と「最新版PyTorch対応」がうまく噛み合って、導入が成功したのだと思います。
ちなみに僕は「A1111」ではなく「Forge」で導入しました。
（GTX５０シリーズとA1111の相性があまり良くないと言われていたためです）
Stability Matrixでの導入はどんな人がおすすめ？
- 「A1111」「Forge」「ComfyUI」などをいちいち別々にインストールするのが面倒な人
- 新しいGPU（例：RTX 5070など）で最新PyTorch対応が必要な人
- 開発版やNightlyビルドを試してみたい人
- 複数のUIを切り替えて比較したい人
僕のようにプログラムの知識が少なくても、Stable Diffusionを導入してみたい！という方には本当におすすめです。
特にRTX 50シリーズを使っている方は、現状これが一番スムーズに導入できる方法だと思います。
逆におすすめしない人は、
細かい設定を自分で詰めたい上級者や、A1111をメインで使いたい方ですかね。
ただ僕もネットかじり見た内容ですので、実際はA1111でも問題ないかも。
まとめ
今回、RTX 5070でStable Diffusionを導入する中で、
・PyTorch未対応問題
・エラー地獄
・そしてStability Matrixでの解決
という流れを経験しました。
正直、かなり大変でしたが、結果的にはいい勉強になりました。
同じように「新しいGPUでStable Diffusionが動かない…」と困っている方にとって、少しでも参考になれば幸いです！
Stability Matrixは、導入のハードルをグッと下げてくれる便利ツールです。
ただ、環境や目的によって最適解は人それぞれなので、「とにかく動かしたい！」という人にはぴったり。
一方で「自分で構築して理解を深めたい」人は、あえて手動でやってみるのもアリです。
以上！では！みなさまもいいAIライフを！
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