オープンソース画像生成AIを4つ厳選！選び方や導入方法も解説

画像生成AIサービスの月額料金や従量課金に負担を感じている方には、オープンソースの画像生成AIがおすすめです。

多くの画像生成AIサービスでは月々3,000円ほど利用料金がかかりますから、「痛い出費だ……」と感じる方もいるでしょう。

また、「本当にこのコストに見合う価値があるのか……」と悩む場面があるかもしれません。

オープンソースの画像生成AIを活用すれば、無料で高品質な画像生成が可能となり、コスト削減と業務効率化を同時に実現できます。

本記事では、オープンソース画像生成AIの仕組みやメリットをわかりやすく解説したうえで、おすすめの4つのツールと導入ステップをご紹介します。

業務効率化とコスト削減を両立しながら、ハイクオリティな画像を生成してみませんか？

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オープンソースって何？

AIツールを導入するうえで知っておきたいのがオープンソースの考え方です。

ここでは、以下の項目について解説していきます。

• オープンソースの基本的な仕組みと特徴
• オープンソースのメリット・デメリット

ソースコードが公開されているため、誰でも無料で利用・改変できるのが大きな特徴です。

一方で、導入時の技術負担やライセンス管理が自己責任となる場合も。

オープンソースの基本的な仕組みやメリット・デメリットを簡単に整理し、自社に適した導入判断に役立てましょう。

オープンソースの基本的な仕組みと特徴

オープンソースとは、ソフトウェアのソースコードが一般公開され、誰でも自由に利用・改変できる仕組みを指します。

開発者コミュニティが日々改善や新機能の追加を続けており、最新技術を低コストで取り込めるのが魅力です。

具体的には、以下のようなポイントが挙げられます。

• ソースコードが公開されているため、中身がわかりやすく、独自カスタマイズがしやすい
• 世界中の開発者がコミュニティベースでアップデートするため、機能追加やバグ修正が早い
• ライセンス形態によっては商用利用OKの場合も多く、企業導入にも向いている

正しく仕組みを理解し、メリットを最大限に活かせば、ビジネスシーンで十分通用するパフォーマンスを得られます。

オープンソースのメリット・デメリット

オープンソースのメリットとデメリットは以下表のとおりです。

項目	メリット	デメリット
機能改善	常に最新機能を取り込みやすい	仕様変更の影響を予測しにくい
コスト	導入費用が不要	インフラ整備など運用コストは自己負担になる
サポート	コミュニティを通じてノウハウや事例を得られる	企業によるサポートがないケースが多くトラブル時に苦労
セキュリティ	脆弱性発見や修正が比較的早い	自社でセキュリティを強化する必要がある

オープンソースの大きな魅力は、ソフトウェア自体の導入コストがかからないことです。

また、コミュニティの知見を活用できるため、不具合修正や追加機能が素早く行われやすいのもメリットです。

一方で、公式サポートがなく、自社でセキュリティ対策や技術サポートを担わなければならない場合もあります。

これらを踏まえ、オープンソースの特徴を理解して導入を検討すれば、想定外のコスト増や運用トラブルを回避しやすくなります。

なぜ今オープンソース画像生成AIが選ばれているのか？

近年、無料でありながら商用レベルの画像を生成できるAIツールが増え、導入ハードルが大きく下がっています。

とくにオープンソースの画像生成AIは、最新研究の成果がコミュニティ主導で早く反映されています。

操作面でもGUI※が充実してきたことで、専門知識がなくても高品質な画像を作成できるようになっています。
※GUI：グラフィカル・ユーザー・インターフェース（ユーザーが直感的にコンピュータを利用できる環境）

• プロ品質の画像生成を実現する優れた性能
• 直感的な操作で手軽に高品質な画像を生成

ここでは、その理由とメリットを見ていきましょう。

プロ品質の画像生成を実現する優れた性能

オープンソースの画像生成AIでは、高額なクローズドソース※のAIに迫る品質を無料で利用できます。
※クローズドソース：ソースコードが非公開のソフトウェア。外部からの改変ができず、利用規約も開発企業の方針に左右される

研究論文をコミュニティがいち早く取り入れたり、個人が開発した高性能モデルを改良し合うためです。

とくにディープラーニングの分野はアップデートが速く、日々進化する生成精度が強みです。

以下はオープンソースとクローズドソースを比較した例です。

	オープンソース	クローズドソース
モデルの改変	自由度が高くコミュニティ主導で高性能モデルが生まれる	提供モデルのみ使用
アップデート	最新論文・技術がすぐに反映される	開発企業の都合に左右される
コスト	ソフトウェア自体は無料	月額/従量課金が一般的
用途制限	ライセンスにより商用利用も可	利用規約に制限が多い場合あり

適切な環境を整えれば、プロ品質の画像生成を驚くほどのスピードで行うことも可能です。

直感的な操作で手軽に高品質な画像を生成

一昔前はコマンドライン操作が必須でしたが、最近はGUIやWebUIが充実し、設定をポチポチとクリックするだけで高品質な画像を生成できるようになりました。

ユーザビリティを高める拡張機能やプラグインもコミュニティから多くリリースされています。

そのため、プログラミング知識がなくても導入しやすくなっているのが大きな特徴です。

下記に、オープンソースとクローズドソースそれぞれの操作性・カスタマイズ性を比較しました。

	オープンソース	クローズドソース
運用環境	自社PC/ローカル環境で自由に運用	提供サービス上での利用がメイン
拡張機能	プラグイン導入やカスタマイズが活発	提供範囲内のみ
トラブル対応	コミュニティと協力して解決	公式サポートに問い合わせ
生成速度の調整	環境やGPU性能に応じて自由に設定可能	サービス提供者の設定に依存

操作が簡単になったことで、多くの部署やチームで活用しやすい環境が整いつつあります。

おすすめのオープンソース画像生成AIツール4選

本章では、実務で使えるオープンソース画像生成AIツールを4つご紹介します。

高品質な画像を生成できるだけでなく、独自の拡張機能が充実しているものもあります。

各ツールの特徴を理解することで、コストをかけずに効率的に画像生成を行えるでしょう。

ツール名	主な強み	利用環境
Stable Diffusion	・高解像度画像 ・拡張モデル豊富 ・コミュニティ整備	GPU推奨 （VRAM 4GB～8GB）
Flux	写真品質からアニメ風まで多彩	・標準PCでも可 ・VRAM 32GB推奨の場合も
Craiyon	・無料＆ブラウザ対応で簡単 ・登録不要 ・9枚同時生成	・ブラウザのみ ・解像度は256×256固定
SDXL Lightning	・1～8ステップの高速生成 ・最大1024px ・VRAM要件を低減	GPU必須（NVIDIA製推奨）

各ツールの強みを把握すれば、自社のニーズに合った使い分けができます。

Stable Diffusion

Stable Diffusionは、2022年にRunway、CompVis、Stability AIが共同開発した高解像度の画像生成AIです。

テキストや画像のプロンプトからリアルなビジュアルを作り出します。

潜在空間と呼ばれる圧縮された空間を活用する「拡散モデル」を採用しており、必要なGPUリソースを抑えながら高品質の画像を生成できる設計です。

LAION 5bの大規模データセットを活用して学習され、多様な表現力を持つモデルとして評価されています。

Flux

Fluxは、Black Forest Labsによって開発されたテキスト画像生成AIモデルです。

2024年8月に公開され、Stable Diffusionにも携わった開発チームが中心になって改良を行っています。

120億のパラメータを採用し、写真品質からアニメタッチまで幅広いスタイルの生成が可能です。

Craiyon

Craiyonは、2022年にBoris Daymaが公開したテキスト画像生成ツールです。

OpenAIのDALL-E技術を参照しながら開発され、誰でも手軽に試せるインターフェースになっています。

会員登録の必要がなく、ブラウザのみで稼働するため、導入ハードルが非常に低い点が魅力です。

アートや教育用途、ラフスケッチなど、カジュアルなクリエイティブシーンで幅広く活用できます。

SDXL Lightning

SDXL Lightningは、ByteDanceが手掛ける高速画像生成モデルで、Stable Diffusion XL（SDXL）を基盤に開発されています。

2024年3月14日に公開され、わずか1～8ステップ程度で1024pxの高解像度画像を得られる仕組みを目指しています。

少ないステップ数でも画質が大きく劣化しにくい点が特長で、広告やECサイト用に大量の画像を素早く生成したい場面で有用とされています。

オープンソース画像生成AIの選び方と導入ステップ

ここまで4つの主要ツールを見てきましたが、「結局どれを選べばいいの？」と迷う方も多いでしょう。

さらに導入時のチェックポイントを押さえておかないと、思わぬトラブルや導入コストの増大に苦しむかもしれません。

本章では、導入前の環境チェックから、4つのツールを使い分けるための選定ポイントまで紹介します。

しっかり理解すれば、確実かつスムーズに導入を進められるでしょう。

• 画像生成AIを導入する前の環境チェックリスト
• 無料の画像生成AIツール3種類の特徴と選び方

それでは、導入前に必ず確認しておきたいチェックリストから見ていきましょう。

画像生成AIを導入する前の環境チェックリスト

導入前の下準備が甘いと、せっかく選んだツールが動かない、あるいは速度が出ないなどのトラブルに見舞われる可能性が高まります。

以下のポイントは4つのツール全般に共通するため、必ず事前に確認しておきましょう。

これらを満たしていないと、導入後に「動かない、遅い、容量不足」といった壁にぶつかりやすくなります。

無料の画像生成AIツール3種類の特徴と選び方

先ほど解説した4つのツールは、それぞれの得意分野や必要スペックが異なります。

導入シーンを明確にしてから、以下の視点で検討するとスムーズです。

これらを踏まえ、環境＆ニーズに合ったツールを選ぶことで失敗を最小限に抑えられます。

オープンソース画像生成AIの注意点と安全な使い方

オープンソースは、無料で高品質な画像生成ができる反面、ライセンス管理やセキュリティ対策が自己責任になりやすいです。

とくに企業利用時には、商用利用可否を含めたライセンスの確認や、生成画像の権利関係（肖像権や著作権）をクリアにしておく必要があります。

これらをクリアすれば、オープンソース画像生成AIの強みを安全かつ効果的に活用できます。

導入から運用まで押さえるべきオープンソース画像生成AIのポイント

オープンソースの画像生成AIを使えば、無料で質の高い画像を手軽に生成し、コスト削減と業務効率化を同時に実現できます。

まずは自社の環境や目的を整理したうえで、適切なツールを選びましょう。

ライセンスやセキュリティ面も踏まえた運用ルールを整備すれば、安定的かつ安全にビジネスへ活用できます。

ただし、画像生成AIを導入しても、運用ノウハウやマーケティング視点がないと収入源を増やすことは難しいです。

画像生成AIを副業でどう活かすかを考えられれば、収入源を増やすチャンスにつながります。

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