- 「画像生成の進捗バーがなかなか進まない……」
- 「高画質な画像を生成しようとすると、すぐにエラーが起きてしまう」
あなたは今、このような悩みを持っていませんか？
Stable Diffusion WebUI（Automatic1111）を使っていると、パソコンのスペックによっては動作が重く、試行錯誤する時間が削られてしまうことがありますよね。
そんな悩みを一発で解決してくれる救世主が、Stable Diffusion Forgeです。
これは、従来のWebUIをベースにしつつ、内部の処理を根本から見直して圧倒的な高速化と省メモリ化を実現したツールです。
ただ、導入しただけではその真価を100％発揮できないこともあります。
設定を見直したり、適切な起動オプションを知っているかどうかで、生成スピードには雲泥の差が出ます。
この記事では、Forgeがなぜ速いのかという仕組みから、具体的な高速化設定、そして気になる「開発終了」の噂の真相まで、初心者の方にも分かりやすく解説していきます。
この記事を読むと以下のことが理解できます。
- Stable Diffusion Forgeで高速化を実現するための具体的な設定手順
- 「遅い」と感じる時に見直すべきPC環境と起動オプション
- 開発終了の噂の真相と、使用するメリット・デメリット
- 作業効率を劇的に上げるおすすめの拡張機能
Stable Diffusion Forgeの高速化設定と遅い原因
そもそも、なぜStable Diffusion Forgeはこれほどまでに注目されているのでしょうか。
それは、従来のWebUI（Automatic1111）が抱えていた「VRAM（ビデオメモリ）の管理不足」を解消するために開発されたからです。
しかし、いくらForgeが優秀でも、正しい設定を行わなければ「思ったより遅い」という現象が起きてしまいます。
ここでは、その原因と具体的な対策を見ていきましょう。
なぜ画像生成が遅いのか？スペックと設定の関係
結論から言うと、画像生成が遅くなる最大の原因はVRAM（ビデオメモリ）不足による「システムメモリへの退避」です。
通常、AIが画像を生成する際、膨大な計算データをグラフィックボードのVRAMに展開します。
このとき、VRAMの容量が足りなくなると、PCはあふれたデータを通常のメインメモリ（RAM）に逃がそうとします。
これを「共有VRAM（Shared VRAM）」機能と呼ぶのですが、メインメモリはVRAMに比べて転送速度が桁違いに遅いため、ここで強烈なブレーキがかかってしまうのです。
実際に、NVIDIAのドライバー設定でこの共有メモリ機能をオフにするだけで、生成速度が2倍になったというケースも珍しくありません。
Stable Diffusion Forgeは、このメモリ管理（UNet Patcherという技術など）が非常に巧みです。
もしForgeを使っていても「遅い」と感じる場合は、PCのスペック不足そのものよりも、このメモリの受け渡しがスムーズにいっていない可能性が高いと言えます。
今すぐできる推奨設定とxformersの真実
では、具体的にどうすればよいのでしょうか。
Forgeには、最初から高速化のための技術が組み込まれています。
特に重要なのが、xformersやPyTorch SDPA（Scaled Dot Product Attention）といったアテンション機構の最適化技術です。
従来のWebUIでは、わざわざ–xformersというオプションを追加してインストールする必要がありましたが、Forgeの場合は少し事情が異なります。
開発者のlllyasviel氏によると、Forgeは環境に合わせて最適な計算方法（基本的にはPyTorch内蔵のSDPAなど）を自動で選択するように設計されています。
そのため、無理に設定をいじる必要は本来ありません。
しかし、VRAMが少ない（6GB〜8GB程度）環境の方は、WebUI上の設定タブにある「GPU Weights」などの項目を確認してみてください。
ここが適切に設定されていないと、VRAMを使いきれずに動作が遅くなることがあります。
私のおすすめとしては、まずはデフォルト（初期状態）で動かしてみること。
Forgeは「何もしなくても最速」を目指して作られているため、過度なカスタマイズがかえって速度低下を招くこともあるからです。
効果的な起動オプションの記述方法
それでもさらに速度を追求したい、あるいは動作が不安定だという上級者向けに、起動オプションについて触れておきます。
起動オプションとは、ソフトを立ち上げる際に「こういうルールで動いてね」と指示出しをするコマンドのことです。
webui-user.batというファイルを右クリックして「編集」を選び、set COMMANDLINE_ARGS=の後に記述します。
Stable Diffusion Forgeで有効な主なオプションには以下のようなものがあります。
- –always-gpu: VRAMに余裕がある場合、モデルを常にVRAMに置いておくことでロード時間を短縮します。
- –cuda-malloc: バックエンドのメモリ割り当てを変更し、特定環境で高速化する場合があります。
- –pytorch-deterministic: 生成される画像の再現性を高めますが、少し速度が落ちる場合もあります。
ここで注意してほしいのが、古いWebUIで定番だった–medvramや–lowvramといったオプションです。
Forgeは内部で自動的にメモリ管理を行っているため、これらのオプションをつけると、かえってForge本来のメモリ管理機能と競合し、パフォーマンスが落ちる可能性があります。
「良かれと思って入れたオプションが、実は足かせになっていた」
なんてことにならないよう、まずはオプションなしで起動し、必要最低限のものだけを追加していくのが鉄則です。
作業効率を上げるおすすめ拡張機能
生成自体の速度だけでなく、作業全体のスピードを上げることも「高速化」の一つですよね。
Stable Diffusion Forgeは、主要な拡張機能が最初から同梱されているのも大きな魅力です。
例えば、ControlNet。
これはポーズや構図を指定できる必須級の機能ですが、Forgeではこれが最初から組み込まれており、しかも最適化されているため非常に軽快に動作します。
また、個人的に拡張機能おすすめとして挙げたいのが、以下の2つです。
- Tiled Diffusion / Tiled VAE:巨大な画像を生成する際、画像をタイル状に分割して処理することで、VRAM不足によるクラッシュを防ぎつつ高速化します。「高画質化したいけどPCが固まる」という人には必須です。
- Dynamic Thresholding (MIMIC):CFGスケール（プロンプトへの忠実度）を上げた時の画像の破綻を防ぎます。これを入れることで、何度も「失敗作」を出してやり直す時間を削減できるため、結果的に作業時間の短縮につながります。
もちろん、拡張機能を入れすぎると起動が遅くなるので、本当に必要なものだけを厳選してくださいね。
Stable Diffusion Forge高速化のデメリットと現状
ここまでForgeの良い面、特に高速化の恩恵についてお話ししてきました。
しかし、物事には必ず裏表があります。
「そんなに良いツールなら、なぜ全員が乗り換えないの？」
そう疑問に思う方もいるでしょう。
ここでは、Forgeを使う上で知っておくべきデメリットや、気になる開発状況について正直にお伝えします。
開発終了の噂は本当？プロジェクトの現在地
ネット上で「Stable Diffusion Forgeは開発終了したのではないか？」という噂を目にしたことはありませんか？
これには理由があります。
実は、開発者であるlllyasviel氏は、ForgeのGitHubページにて「このプロジェクトは実験的なものであり、完成形ではない」といった主旨の発言を過去にしています。
また、一時期更新が止まっていた時期があったため、ユーザーの間で不安が広がったのです。
しかし、現在は開発が再開され、最新のモデル（Flux.1など）にも対応しています。
「開発終了」というのは誤解で、正確には「実験的なフェーズを経て、安定期に入ったり、また新しい実験が始まったりしている」と捉えるのが正しいでしょう。
ただ、個人の天才的な開発者に依存しているプロジェクトであることは事実です。
企業が提供する商用ソフトのような永続的なサポートが保証されているわけではない、という点は頭の片隅に置いておくべきです。
高速化の代償？知っておくべきデメリット
Forgeは確かに速いですが、その高速化は「独自のメモリ管理」によって成り立っています。
これが原因で起こるデメリットもいくつか存在します。
一つ目は、拡張機能の互換性です。
従来のAutomatic1111向けに作られた古い拡張機能の一部は、Forgeの特殊な内部構造に対応できず、動かないことがあります。
「今まで愛用していたあの機能が使えない！」というケースが稀にあるのです。
二つ目は、情報の少なさです。
Automatic1111はユーザー数が圧倒的に多いため、トラブルが起きても検索すればすぐに解決策が見つかります。
一方、Forgeはまだ比較的新しいため、マニアックなエラーが出た時に、日本語の情報が見つかりにくいことがあります。
とはいえ、主要な機能に関してはほぼ問題なく動作しますし、最近では多くのユーザーがForgeに移行しているため、情報格差も埋まりつつあります。
生成AIを仕事にするなら知っておくべきこと
さて、ここまでツールとしてのForgeの高速化についてお話ししましたが、少し視点を変えてみましょう。
あなたはなぜ、画像生成を高速化したいのでしょうか？
- 「もっとたくさんの作品を作りたい」
- 「クオリティの高い画像を短時間で作りたい」
その先には、もしかしたら「このスキルを副業や仕事にしたい」という思いがあるかもしれません。
Forgeのようなツールは日々進化し、新しいものが次々と出てきます。
ツールの使い方だけを覚えても、そのツールが古くなればスキルも陳腐化してしまいます。
本当に重要なのは、「生成AIを使って、クライアントが求める価値（バナー、LP、記事素材など）をどう生み出すか」という実務的なスキルです。
もしあなたが、単なる趣味の枠を超えて、AIスキルを収益につなげたいと考えているなら、バイテック生成AIスクールのような場所で学ぶのも一つの選択肢です。
ここは「実務活用」と「収益化」に特化しており、ツールの操作説明だけでなく、実際にクラウドソーシングで案件を獲得するためのポートフォリオ作成や営業文の添削までサポートしてくれます。
Forgeで高速化したその時間を、ぜひ「稼ぐためのスキル磨き」に使ってみてはいかがでしょうか。
道具（Forge）を磨くのと同時に、使い手（あなた）の腕も磨くことで、AI時代を生き抜く強力な武器になりますよ。
AIを使って副業を始めたいけれど、「独学だと挫折しそう」「本当に案件が取れるか不安」という方は、実務と収益化に特化したスクールを検討してみるのも近道です。
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Stable Diffusion Forge高速化のポイントまとめ
それでは、ここまでの内容をまとめます。
Stable Diffusion Forgeを使いこなし、快適な画像生成ライフを送るための要点を振り返りましょう。
- ForgeはVRAM管理を最適化し低スペックPCでも高速化を実現する。
- 画像生成が遅い主原因はVRAM不足によるシステムメモリへの退避である。
- NVIDIAドライバー設定で共有VRAMをオフにすると改善する場合がある。
- ForgeはxformersやPyTorch SDPAを自動選択するため基本設定で速い。
- 「GPU Weights」の設定はVRAM容量に合わせて確認する必要がある。
- むやみな起動オプションの追加は逆に速度低下を招く恐れがある。
--always-gpuはVRAMに余裕がある場合に有効なオプションである。--medvramなどの旧来のオプションはForgeでは非推奨な場合が多い。- ControlNetなどの重い処理もForgeなら内蔵機能で軽快に動作する。
- Tiled VAEなどの拡張機能を使えば高解像度生成も高速・安定化する。
- 開発終了の噂は誤解であり現在は最新モデルにも対応し更新中である。
- 独自の内部構造により一部の古い拡張機能が動かないデメリットがある。
- トラブル時の日本語情報は本家WebUIに比べるとまだ少なめである。
- ツールだけでなく実務で使える生成AIスキルを磨くことが重要である。
- 環境に合った設定を見つけるためまずはデフォルトから試すべきである。
参考資料・出典
記事の執筆にあたり、以下の公式情報・一次情報を参照しています。
- Stable Diffusion Forge 公式GitHubリポジトリ（lllyasviel）
- 開発者による公式ドキュメント、起動オプション一覧、およびプロジェクトの方針について
- Meta Research xformers 公式GitHubリポジトリ
- メモリ効率化技術「xformers」の技術仕様およびソースコード
- PyTorch 公式ドキュメント（Scaled Dot Product Attention）
- GPU推論の最適化・高速化に使用される基礎技術の仕様について
