画像生成AIをローカルで動かしてみた(ComfyUI(FLUX.1))

画像生成AIをローカルで動かしてみた(ComfyUI(FLUX.1))

今回は「ComfyUI」を使用して、工夫もなくデフォルトのテンプレートを使用して遊んでみます。
インストールから動かす所まで、軽く解説します。

動作環境はNVIDIAのGPUを搭載しているPCでグラフィックRAMの容量によって、画像サイズや使用するデータ(モデル)の種類が限られる感じになります。
CPUモードもあるので、使っている環境に合わせて起動してください
今回は両方試して、処理速度の差も分かります

今回のサンプルを動作させるにはストレージは20Gぐらいはあった方が良いかもって感じです。
いろいろ試したい場合は、必要に応じてギガ単位のモデルをダウンロードするので、ストレージの消費が激しいので注意です。

「ComfyUI」をダウンロードです。
以下のサイトへアクセスして、
https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI

スクリーンショットのような「Installing」の項目に「Direct link to download」とあるので、これをクリックします。
2G程容量があるので、ダウンロードしてください

ダウンロードが終わると、7zip形式で圧縮されているので、展開できるフリーソフトがあるので、ソフトを入れて展開してください。
展開すると6Gぐらいになります。
「ComfyUI_windows_portable」を開くと

スクリーンショットのように「run_nvidia_gpu.bat」をダブルクリックするだけで、環境さえ揃っていれば動作します。
すごい簡単ですね。
ちなみに、CPUで動かしたい場合は「run_cpu.bat」を実行します。

これぐらい簡単だと楽でいいのですが、「ComfyUI」を使ったシステムって、「ComfyUI」そのものが少し難しいので、素直にテンプレートでいじってみます。

まずは、「ワークフロー」の「テンプレート」を選択します。

開くと左メニューから「Flux」を選択して、「Flux Dev」を選択します。
すると、モデルが無いと言われるので、ダウンロードボタンを押して、ダウンロードします。

ダウンロードのボタンを押します

サンプルを見ると、プロンプトを英語で入れているので、英語で入れた方が再現度が高そうです。

翻訳サイトで翻訳するとして、今回は以下のプロンプトを実行してみます。
英語の部分だけを入れて実行します。

戦闘メイド服を着た青いロングヘアーをなびかせた女性が夕日が綺麗な草原を背景にヘッドホンで音楽を聴いている
A woman with long blue hair wearing a combat maid uniform is listening to music with headphones against the backdrop of a beautiful grassland with a sunset

戦闘メイド服を着た青いロングヘアーをなびかせた女性が夕日が綺麗な草原を背景にヘッドホンで音楽を聴いている

GPUとCPUで、何が違うのかだけ少し解説します。

CPUは複雑な計算が得意でGPUは単純な計算が得意です。
3DグラフィックやAIの計算などは単純な計算ですが、大量に行う必要があります。
これは、CPUよりGPUの方が向いていて、GPUは大量のコアと高速なメモリーで一気に処理するので、AIには向いているわけです。
実際、今回の計算で差がどれぐらい出たかを示したいと思います。

比較は
GPU RTX5070ti
CPU i9-12900K

CPUの方が少し古いですが、わかりやすい比較にはなると思います。
注意点としては、CPUで計算中メモリーが足りてなさそうだった事です。
64Gメモリーで足りない感じだったので、CPUで試す方は注意です。

起動直後の動きw

むちゃくちゃメモリー食ってますw

GPUの場合メモリー使用量

32ギガメモリーがあればギリ足りそう

32ギガぐらいまでしか使っていません

実際に画像が出力されるまでにかかった時間です。
CPU

2時間22分23秒

2時間22分かかっています。
もはや秒単位は誤差です。1枚でこの時間だと、さすがに1回試せば十分です。
CPUに計算させながら、このブログ書いていましたが、数秒フリーズしたり通常作業にも影響がありました。

GPU

23秒

GPUで処理すると23秒で生成が終了します。
これなら、気軽に利用できます。試行錯誤もできますし、多少変な物が生成されてもやり直しがききます。
GPUのパワーを思い知りますね

このスクリーンショットは実際の処理中に進行度を表示している部分で、このスクリーンショットは実際の処理中に進行度を表示している部分で、100%になった時、かかった時間が表示されます。

遅い原因はメモリーが足りないとか、メモリーがDDR4で遅いとか色々ありますが、少し早くなるぐらいではGPUに太刀打ちできないのが分かるかと思います。
結果としては、GPUを利用した方が早いし安定しているので、NVIDIAのグラフィックカードがある方は利用した方がいいですね。
世界でGPUの取り合いになるニュースがありますが、それがよく分かる結果かと思います。

セル的なイラストになっています。
夕焼けもいい感じで、プロンプト通りになっていますね。

今度は以下のプロンプトで実行してみます。

ゴシックなメイド服を着た紫色のロングヘアーをなびかせた女性が夕日が綺麗な草原を背景にヘッドホンで音楽を聴いている

A woman with long purple hair wearing a gothic maid outfit is listening to music with headphones against the backdrop of a beautiful grassland with a sunset

このプロンプトで出てきた画像です。

なぜか、突然実写みたいな画像になりました。
夕日の感じもよく出ていますし、プロンプト通りのメイド服になっていると思いますが、なぜか実写風のリアルっぽい女性になっています。 
この違いは何なのかよく分からないですが、何の違いが影響しているの実験するために、以下のプロンプトを実行してみます。

戦闘メイド服を着た紫色のロングヘアーをなびかせた女性が夕日が綺麗な草原を背景にヘッドホンで音楽を聴いている
A woman with long purple hair wearing a combat maid uniform is listening to music with headphones against the backdrop of a beautiful grassland with a sunset.

どうやら、ゴシックメイド服だと実写風で、戦闘メイド服だとアニメ風になりました。
指定を変更してどうなるか試してみます。

戦闘メイド服のコスプレをした紫色のロングヘアーをなびかせた女性が夕日が綺麗な草原を背景にヘッドホンで音楽を聴いている
A woman with long purple hair dressed in a combat maid outfit is listening to music with headphones against the backdrop of a beautiful grassland with a sunset.

戦闘メイド服コスチュームを着た紫色のロングヘアーをなびかせた女性が夕日が綺麗な草原を背景にヘッドホンで音楽を聴いている
A woman with long purple hair wearing a combat maid costume is listening to music with headphones against the backdrop of a beautiful grassland with a sunset

ゴシックロリータ服を着た紫色のロングヘアーをなびかせた女性が夕日が綺麗な草原を背景にヘッドホンで音楽を聴いている
A woman with long purple hair wearing Gothic Lolita clothing is listening to music with headphones against the backdrop of a grassland with a beautiful sunset.

同じプロンプトで何度か出してみました。

今回の結論としては、学習した物の問題だと思いますが、実在する服は実写になる場合が多く、空想上の服とかアニメで使われている事が多い服は、アニメ調になるって事でしょう。
ゴスロリなんかは、実写もアニメも多いですからね。

着物を着た紫色のロングヘアーをなびかせた女性が夕日が綺麗な草原を背景にヘッドホンで音楽を聴いている
A woman with long purple hair wearing a kimono is listening to music with headphones against the backdrop of a grassland with a beautiful sunset

メイド服とかゴスロリが好きなだけの人になりそうなので、違うパターンも出しておきましたw。

最後にリクルートスーツで健全な感じにしておきましたw
夕日ばかりも何なので、朝日も・・・・

夕日と変わんなくね?w

Read more

昨今のローカルAIでゲームを作ってみる実験(vibe-localを使ってみました)

昨今のローカルAIでゲームを作ってみる実験(vibe-localを使ってみました)

とりあえず遊びたい人のために、ブラウザで遊べるリンクはこちらです。 では本題です。 ローカルAIは、クラウドタイプと比較すると、かなり性能が劣ります。 実際半年ぐらい前だと、簡単なコードなら問題無く作ってくれましたが、具体的に細かい部分を指摘すると破綻したりして、中々うまく行きませんでした。 正直ほぼ使い物にならない感じで、しばらく静観って感じだったのですが、こんな記事を発見! クロードコードにクロードコード作ってって言って寝たら,朝起きたらクロードコードが出来てたんだ… 万博でも猛威を振るっていた、「落合陽一」さんが、Claude Code的な機能をローカルAI特化で作られていて、オープンソースで手軽に利用できます。 更に、AI界隈では珍しく、公式の日本語解説まであります。 ハードウェア以外は、全て無料で簡単に構築できるので、追加のお金を心配しなくてもいい、親御さんも安心のvibecoding環境が整います。 じゃあ、実際にどのくらいの事が出来るのか? 試してみました。 今回の環境は、WindowsPCに「vibe-local」をインストールします。 https:/

「ガチョウ(goose)」や「アヒル(duck)」の名前が付いているサービス名を見かけるのでAIに聞いてみた

「ガチョウ(goose)」や「アヒル(duck)」の名前が付いているサービス名を見かけるのでAIに聞いてみた

「ガチョウ(goose)」や「アヒル(duck)」の名前を使ったサービスやアプリをちょいちょい見かけるので、なんでかなと思ってAIに聞いてみました。 「GPT-5.2」を使用してます。 事の発端ですが、ガチョウとかアヒルって外人好きだよなって思う事があって、プライバーシー重視の検索サービス「DuckDuckGo」とか、AIエージェントの「goose」とか、VPNサービス「GOOSE VPN」など 他にもありそうなので、軽く検索して、探してみました。 軽く検索した結果(探せばもっとあるはず) サービス概要 名前 検索サービス DuckDuckGo ゲーム エスケープ フロム ダッコフ AIエージェント goose 見守りサービス GOOSE ダウンジャケット CANADA GOOSE 水鳥を自動カウントするサービス Goose 1・2・3 VPNサービス GOOSE VPN

比較的最近の気になったAI関連ニュース2026年02月23日

比較的最近の気になったAI関連ニュース2026年02月23日

なぜAIは学習していない画像を生成できるのか?──創造性をめぐる最新研究 AIの画像生成は、単なるコピペとかのレベルを遙かに超えていますが、AIがどう動いているのかは、まだ完全には解明されていません。 AIの動作を現在分かっている事や、説なんかを解説している記事です。 気になる方は読んでみてください。 AIの内部に脳の「報酬系」に酷似したシステムを発見:大規模言語モデルの知能を支える1%のドーパミンニューロンと価値回路の正体 AIの仕組みに関しての研究です。 人間の脳と同じような動きをAIもしている話なので、色々考えさせられます。結構面白いです。 サーバーワークス、Anthropicの生成AIモデル「Claude」をAWS上で正規ライセンス販売 コード生成AIは、コードを一度サーバーに送るので、漏洩などの心配から利用できない企業も多かったですが、この仕組みを使うとAWSで自社専用に借りたサーバーで「Claude」を動かす事が出来るので、使いやすい会社も多くなりそうな仕組みです。 他に比べて使い勝手が良くるので、「Claude」が更に強くなりそうです。 AMDがグリグリ

音楽生成AI「ACE-Step v1.5」が本当に「Suno v4.5」を越えるのか聞き比べできるようにしてみた

音楽生成AI「ACE-Step v1.5」が本当に「Suno v4.5」を越えるのか聞き比べできるようにしてみた

こんな記事があったので、実際にsunoでも同じ歌詞の曲を作って比較してみます。 無料で「Suno v4.5」超え? 音楽生成AI「ACE-Step v1.5」公開 個人向けGPUでも動作 「ACE-Step v1.5」は、ComfyUIにテンプレートがあるので、簡単に利用できまます。 軽く曲を作って、「suno v4.5」でも作成してみます。ついでに「suno v5.0」でも作成して、比較してみたいと思います。 まずは、作成する曲についてです。 曲調などのスタイルは Style Prompt: Acoustic Guitar, Folk, Country, Warm, Upbeat, Female vocal このような指定で、ギター中心のカントリーで、ボーカルは女性を指定しました。 続いて歌詞ですが、以下のような歌詞です。 ちなみに「Cast