最近、「生成AIってRadeonでも動くの？」という質問をよく耳にします。確かに、Stable DiffusionなどのAI画像生成はNVIDIA（GeForce）環境が主流ですが、実はAMD Radeonでも十分に動かせる時代になってきました。
ここ数年で、Amuse 3.0やStabilityMatrix、ComfyUIなど、Radeonに対応したローカル生成環境が次々と登場。少し工夫すれば、WindowsやLinuxでもAI画像を自在に作れるようになっています。
この記事では、初心者でも理解できるように、Radeonで生成AIを使う方法、環境構築、性能比較、そして失敗しないコツをやさしく解説します。
僕自身も会社員時代にこの分野を独学で始めましたが、バイテック生成AIスクールで体系的に学んだことで世界が一変。
今ではAI画像を海外で販売し、月50万円以上を安定して稼げるようになり、独立するまでに成長しました。
RadeonでもAI画像生成を楽しみたい、そして自分のスキルを収入につなげたい──そんな方にこそ、読んでほしい内容です。
この記事でわかること：
- Radeonで生成AIを使うおすすめ環境と導入手順
- Windows・Linuxそれぞれの設定ポイント
- RadeonとGeForce（NVIDIA）のAI性能の違い
- 副業・収益化につながる学び方のヒント
Radeonで生成AIを使うなら知っておきたい基本と環境選び
RadeonでAIが使えないと言われるのはなぜ？
まずよくある疑問が、「RadeonではAIが使えないって本当？」というものです。
結論から言うと、RadeonでもAI生成は可能です。ただし、少し仕組みが違うため、導入に手間がかかるのが現状です。
AI画像生成の主流ソフト（Stable DiffusionやComfyUIなど）は、基本的にNVIDIAのCUDA（クーダ）という仕組みを使って動いています。
一方、AMD RadeonはROCm（ロックム）という独自の技術を採用しており、ソフト側がこれに対応していないと動作しません。
つまり、Radeonが「使えない」のではなく、対応ソフトがまだ少ないのです。
しかし、近年はAmuse 3.0やStabilityMatrixなど、Radeonに最適化されたツールが増えています。これらを使えば、初心者でも比較的スムーズにAI画像生成を始められます。
ポイントをまとめると以下の通りです。
- Radeonでも生成AIは使える
- CUDA非対応ソフトでは動作しにくい
- ROCm対応やZLUDA環境を選ぶのがコツ
少し手間はかかりますが、設定をクリアすれば快適に動かせます。
WindowsでRadeonの生成AIを動かす方法
WindowsでRadeonを使う場合、最も安定しているのがWSL（Windows Subsystem for Linux）を使った方法です。
これはWindowsの中にLinux環境をつくる仕組みで、AMDのROCmを利用することができます。
ただし、手作業での設定はやや難易度が高いため、初心者には「StabilityMatrix」という導入マネージャーをおすすめします。
StabilityMatrixを使うと、ComfyUIやWebUIなどの生成環境をワンクリックで導入できるため、専門知識がなくても安心です。
たとえば、僕が試したときの構成は以下の通りです。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| OS | Windows 11 + WSL2（Ubuntu） |
| GPU | Radeon RX 7900 XT（VRAM 20GB） |
| 使用ツール | StabilityMatrix + ComfyUI-ZLUDA |
| 結果 | 画像生成は快適、動画は軽く試す程度が可能 |
実際に動かしてみると、VRAMが12GB以上あれば安定して動作します。
8GBでも動かせますが、生成途中でメモリ不足になりやすい点には注意しましょう。
今のRadeonはAI対応してる？最新状況と注意点
現在、AMD RadeonのAI対応状況は着実に改善中です。
特にRadeon RX 7000シリーズ以降は、ROCmが公式にサポートされ、LinuxやWSLでの動作が安定しています。
RadeonがAI生成に使える環境は大きく分けて3つあります。
| 環境名 | 特徴 | 難易度 |
|---|---|---|
| Amuse 3.0 | AMD公式とTensorStack.AI共同開発。インストーラーで簡単導入 | ★☆☆ |
| StabilityMatrix + ZLUDA | NVIDIA向け環境をRadeonで動かせる。自由度が高い | ★★☆ |
| Linux + ComfyUI（ROCm対応） | AMD公式が推奨。安定性重視の上級者向け | ★★★ |
僕のおすすめは「StabilityMatrix + ZLUDA」です。
これならRadeonでもWebUI感覚で生成でき、モデルの選択肢も多いです。
初心者でも「クリックで導入→モデルを選ぶ→生成スタート」と、シンプルな流れで試せます。
RadeonのAI性能をGeForceと比べてみた
やっぱり気になるのが、RadeonとGeForce（NVIDIA）での性能差ですよね。
実際にどちらが速いのか、体験を交えて解説します。
僕の環境では、Radeon RX 7900 XTXとGeForce RTX 4070Tiで比較しました。
結果は以下の通りです。
| GPU | VRAM | 生成速度（1it/s） | コメント |
|---|---|---|---|
| RTX 4070Ti | 12GB | 約1.4it/s | 安定性が高く、動作が軽い |
| RX 7900XTX | 24GB | 約2.8it/s | 高解像度生成が快適、倍速近い |
性能だけ見れば、Radeonの方が速いケースもあるのです。
特にVRAMが多いモデルでは、高解像度画像やバッチ生成に有利です。
ただし、NVIDIA環境はソフトの互換性が圧倒的に高く、トラブルが少ないのが強みです。
そのため、「安定性のNVIDIA」「コスパのRadeon」と覚えておくとよいでしょう。
Stable DiffusionをRadeonで快適に動かすテクニック
RadeonにStable Diffusionを導入する手順
RadeonでStable Diffusionを動かすには、いくつかの手順を正しく踏むことが大切です。
慣れないうちは少し難しく感じるかもしれませんが、実際はやることが決まっています。
ここでは基本の流れをわかりやすく整理してみましょう。
- Linux（Ubuntu）をインストールする
LinuxはAMDのROCmが公式対応しているため、RadeonでのAI生成には最適です。 - AMD GPUドライバとROCmを導入する
ROCmを入れることで、PyTorchなどのAIライブラリがRadeonを正しく認識します。 - ROCm対応版のPyTorchをインストールする
AMD公式のリポジトリからダウンロードして導入します。 - Stable Diffusion WebUI（a1111版）をセットアップ
GitHubからクローンし、必要な依存関係をインストールすればOKです。 - モデルファイルを配置して起動する
「webui.py」を実行すると、ブラウザ上で生成を始められます。
Radeon環境での導入はNVIDIAに比べると少し準備が必要ですが、Linuxを使うとかなり安定して動作します。
特にROCm版のPyTorchを正しく入れることが一番のポイントです。
僕が試した環境では、Radeon RX 7900 XTとUbuntu 24.04の組み合わせで、SDXLモデルも問題なく動かせました。
Radeon環境でStable Diffusionを高速化するコツ
Radeonでの画像生成を快適にするには、ちょっとした工夫が大切です。
特にVRAMの使い方や設定を最適化することで、処理速度が大きく変わります。
以下のポイントを意識すると、生成が格段にスムーズになります。
- VRAMを12GB以上確保する
SDXLモデルでは16GBあると理想的。高解像度生成でも安定します。 - 不要な拡張機能はオフにする
xformersが使えない場合もあるため、非対応機能は無効化しましょう。 - バッチサイズを調整する
VRAMに余裕があるほどバッチ数を増やせます。生成速度も上がります。 - Linux環境での動作を優先する
ROCmがフルで使えるLinuxのほうが安定しやすいです。
僕の環境では、Radeon RX 7900 XT（VRAM 20GB）で解像度2688×1536の画像を約70秒で生成できました。
これは日常的に使う分には十分なスピードです。
設定を少し調整するだけで、Radeonでも快適なAI生成が実現できます。
Radeon RX7800XTで生成AIを動かすおすすめ設定
Radeon RX 7800 XTクラスのGPUは、コストパフォーマンスが非常に高く、生成AI入門には最適です。
ただし、VRAM容量が限られているため、設定を工夫する必要があります。
おすすめの構成は以下の通りです。
| 設定項目 | 推奨値 | 理由 |
|---|---|---|
| モデル | Amuse 3.0 | インストーラー式で簡単導入。初心者向け。 |
| 解像度 | 1024×1024以下 | VRAMを節約しつつ高画質を維持できる。 |
| バッチサイズ | 1～2 | メモリ負荷を抑えて安定動作。 |
| 推奨環境 | Windows 11またはWSL | どちらでも動作可。安定性はWSLが上。 |
Amuse 3.0はAMDとTensorStack.AIの共同開発によるソフトで、Radeon専用に最適化されています。
導入がインストーラー式で、クリック操作だけで始められるため、初めての人にもぴったりです。
「いきなりLinux構築は難しそう」と感じる方は、まずAmuse 3.0から試してみてください。
動かしてみることで、AI画像生成の仕組みや面白さが実感できます。
RadeonでAI画像生成を学ぶならスクールがおすすめ
僕自身も最初は完全な独学でした。YouTubeを見ながら試しては失敗の繰り返し。
ですが、バイテック生成AIスクールで体系的に学んだことで、理解が一気に深まりました。
このスクールでは、
- Stable DiffusionやMidjourneyの使い方
- プロンプト設計のコツ
- 商用利用のルールと著作権の知識
- 画像素材を販売して収益化する実践方法
などをしっかり学べます。
僕はここでスキルを磨き、海外の画像販売サイトで副業を始め、月50万円を安定して稼げるようになりました。
今では独立し、AI画像制作を本業にしています。
「RadeonでAI画像生成をやってみたい」「スキルを副業につなげたい」と思っている方には、最短で学べる道としておすすめです。
学んだ知識がそのまま“稼げる力”になります。
Radeonで楽しむ生成AIのこれから
RadeonでのAI画像生成は、まだ発展途上の分野です。
しかし、ここ数年の進化を見ると、確実に「これからの主役の一角」になっていくと感じます。
特にAMDのROCm対応が進んだことで、LinuxやWSLを利用した生成環境は以前よりずっと安定しました。
Amuse 3.0やStabilityMatrixの登場により、初心者でも簡単にRadeonでAI画像生成を始められる時代になっています。
ここで、Radeonで生成AIを使う際のポイントを整理しておきましょう。
- ROCm対応環境を使えば動作が安定する
- VRAMが多いRadeonは高解像度生成に強い
- Amuse 3.0やStabilityMatrixを使えば初心者でも簡単
- CUDA最適化ソフトが多いため、互換性には注意
僕も最初は「やっぱりNVIDIAじゃないと無理かも」と思っていました。
でも、試行錯誤を重ねるうちに、Radeonでも十分実用レベルで生成AIを動かせることを実感しました。
とくにVRAMの余裕があるモデルなら、高解像度生成でもサクサク動きます。
今後、AMDがWindows版ROCmを正式対応すれば、状況はさらに良くなるはずです。
そうなれば「RadeonはAIに弱い」というイメージも過去のものになるでしょう。
AIの世界は、今まさにチャンスの波が来ています。
少し早く知って動いた人だけが、大きなリードを取れるのです。
もし「自分も挑戦してみたい」と思ったなら、ぜひ僕も学んだバイテック生成AIスクールをチェックしてみてください。
ここなら、Stable Diffusionの導入からプロンプト設計、収益化までを体系的に学べます。
独学で迷い続けるよりも、プロから学んだ方がはるかに早く上達できます。
僕も最初は不安でしたが、この一歩がすべての始まりでした。
Radeonでも、あなたのPCからAIの世界を広げることができます。
今日から、あなたのAIライフを始めてみませんか？
まとめ：Radeonでも生成AIは十分戦える
ここまで読んで、「Radeonでも本当にAI画像生成ができるんだ」と感じた方も多いのではないでしょうか。
確かに、NVIDIA環境のように「何も考えずに動かせる」わけではありません。
でも、少しの工夫と正しい知識があれば、RadeonでもしっかりAI生成を楽しめます。
最後に、この記事のポイントを振り返っておきましょう。
- RadeonでもStable Diffusionは動作可能。ROCmやZLUDA環境が鍵。
- Amuse 3.0やStabilityMatrixを活用すれば初心者でも導入が簡単。
- VRAM容量が多いRadeonは高解像度生成に強い。
- 学びながら実践したいなら、バイテック生成AIスクールが最短ルート。
僕自身、最初は何度もエラーでつまずきました。
でも、正しい知識と環境を整えたことで、Radeonでも快適にAI生成ができるようになりました。
そして、その経験が副業の収入源となり、最終的には独立につながりました。
あなたも今、同じスタートラインに立っています。
AI画像生成のスキルは、単なる趣味ではなく、自分の武器になる力です。
もし「始めてみたいけど、どこからやればいいか分からない」と感じているなら、
バイテック生成AIスクールで基礎から学んでみてください。
AIの知識、ツールの使い方、商用利用のコツまで、全部まとめて身につけられます。
Radeonでも、あなたの創造力は無限に広がります。
最初の一歩を踏み出せば、きっと新しい世界が見えてくるはずです。
さあ、あなたもRadeonでAI画像の世界へ！
参考資料・出典
- AMD ROCm™ 公式ドキュメント（Use ROCm on Radeon GPUs）
ROCm（Radeon Open Compute Platform）は、AMDが公式に提供するGPUコンピューティング基盤です。RadeonシリーズでAIや機械学習を実行するための正式な技術仕様と導入手順が公開されています。 - Stability AI公式サイト：Stable Diffusion 技術概要
Stable Diffusionの開発元であるStability AIが公開している公式ドキュメント。モデルの仕組みや動作要件、RadeonやROCm環境での互換性に関する技術情報が確認できます。 - 経済産業省：生成AIの利活用とリスクガイドライン2024
生成AIの社会的活用や商用利用に関する政府の正式レポート。AI技術の信頼性や倫理的リスクへの対応方針を理解するうえで参考になります。
