Stable Diffusion 3.5とは？3との違い・特徴・性能を徹底解説！実画面での使い方ガイド付き

Stable Diffusion 3.5はStability AIが開発した画像生成AIモデルで、従来バージョンよりも高精度かつ高速な画像生成を実現しています。複数のモデルバリアント（Large、Large Turbo、Medium）、ローカル環境での動作、商用利用も可能な点が大きな魅力です。

本記事では、Stable Diffusion 3.5の概要から特徴、性能、実画面UIで説明する使い方、注意点を詳しく解説します。

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Stable Diffusion 3.5とは？

Stable Diffusion 3.5は、Stability AIが2024年10月に公開したテキストから画像を生成する画像生成モデルです。前バージョン（Stable Diffusion 3 Medium）の課題を踏まえ、より高品質な画像生成とプロンプトの忠実性向上を実現するために設計されました。

開発背景には、研究者・クリエイター・スタートアップからエンタープライズまで幅広い層のニーズに対応する目的があり、柔軟なカスタマイズ性と軽量な動作環境が重視されています。

年間収益が100万ドル未満の企業やクリエイターであれば、商用利用も無料で使用可能です。生成した画像の著作権は利用者に帰属するため、多くのスタートアップや中小企業にとって、非常に導入しやすいライセンス体系となっています。

Stable Diffusion 3.5の特徴

Stable Diffusion 3.5の特徴は以下の通りです。

• 用途別に選べる3つのモデルバリアント
• 多様なスタイルと自然なバリエーション
• 高速推論・軽量化と多様な出力に対応
• 調整しやすく開発に向いた設計

用途別に選べる3つのモデルバリアント

Stable Diffusion 3.5は、ユーザーのニーズに応じて設計された3種類のモデルが用意されています。科学研究、ホビー用途、スタートアップやエンタープライズ環境まで幅広く対応できる柔軟な構成です。

多様なスタイルと自然なバリエーション

各モデルは、写真・3D・アニメ・イラスト・線画など、幅広いスタイルの出力に対応しています。また、プロンプトに人種や文化的要素を明示しなくても、多様性のある人物像やシーンが自然に生成されやすいよう訓練されています。

短いプロンプトでも高品質なアウトプットが得られるよう調整されており、プロンプトエンジニアリングの専門家でなくてもアイデアを直感的にビジュアル化できます。

高速推論・軽量化

Stable Diffusion 3.5シリーズでは、推論性能も大きく向上しています。特にLarge Turboは、4ステップでの生成を実現しており、生成時間の短縮と品質維持を同時に達成しています。

Mediumモデルも標準的なGPU（約9.9GB VRAM）での実行を可能とし、軽量かつ実用的な構成です。これにより、高価な専用サーバーを導入することなく、AI活用のスモールスタートが可能になります。

調整しやすく開発に向いた設計

Stable Diffusion 3.5の最大の強みはカスタマイズ性にあります。企業が持つ独自のデータセットを使ってモデルをファインチューニング（追加学習）したり、「LoRA」と呼ばれる軽量な手法で特定の画風やキャラクターを学習させたりすることが容易です。

すべてのモデルでTransformerブロックにQuery-Key Normalization（QK正規化）が導入されており、モデルの訓練を安定化し、微調整やLoRA適用などを容易にしています。

この設計は、開発者・研究者による下流タスクへの応用を強く意識した構造です。自社のブランドイメージに沿ったビジュアルや、特定の製品画像を高い精度で生成する、といった専門的な用途に対応できます。

参考：Introducing Stable Diffusion 3.5

Stable Diffusion 3.5の性能

Stable Diffusion 3.5は、以下の3つのバランスに優れています。

• 忠実性
• 生成品質
• 推論速度

上記の表は、各画像生成モデルが、VRAM容量ごとのGPU構成でどのように動作するかを示したものです。

特に3.5 Large Turboは、4ステップで高品質な画像を出力でき、速度面で大きな優位性を持ちます。また、3.5 Mediumも2.5Bのパラメータながら、最大2MPの解像度に対応し、同規模モデルの中でも一貫した性能を示します。

Stable Diffusion 3.5 Medium（2.5B）は、VRAMが10GBあれば快適に動作します。LargeやLarge Turboなど8Bクラスのモデルは、16GB以上のVRAMを搭載した構成での使用が推奨されます。

最上位クラスのモデル（12Bなど）では、24GB〜32GB以上のVRAMが必要となるケースもあり、使用環境に応じたモデル選択が重要です。

他の画像生成AIモデルとの性能比較（プロンプト忠実度・美的品質）

Stable Diffusion 3.5 Largeは、プロンプトの再現性と美的な表現のバランスにおいて高いスコアを記録しており、特に商用やクリエイティブ用途での信頼性の高さが示されています。

また、Stable Diffusion 3.5 Mediumは中規模モデルでありながら上位モデルと忠実度を示し、効率性と品質の両立が図られています。

上記のグラフは、Stable Diffusion 3.5を含む主要な画像生成モデルを対象に、「プロンプト忠実度（Prompt Adherence）」と「美的品質（Aesthetic Quality）」のEloスコアを比較したものです。

SDXLやStable Cascadeなど一部モデルは、両指標で相対的に低いスコアとなっており、出力品質において差があることがわかります。

参考：Introducing Stable Diffusion 3.5

Stable Diffusion 3との違い

以下の表は、Stable Diffusion 3と3.5の主な違いをまとめたものです。

参考：Introducing Stable Diffusion 3.5
参考：Stable Diffusion 3

Stable Diffusion 3.5を使うには？（実画面付き）

Stable Diffusion 3.5を使うには以下の方法があります

• Webサイト上で使う方法
• ローカル環境で使う方法
• APIを使って画像生成する方法

Webサイト上で使う方法（画像生成操作動画付き）

Stable Diffusion 3.5は、Stability AIの公式ウェブインターフェースを通じて利用できます。Stable Diffusionを提供するStability AI社が公式に提供しているDream Studioでは、無料範囲内であれば気軽に使用可能です。

アカウントを作成し、ログインすることで、テキスト入力から画像を生成するシンプルな操作が可能です。

1. Dream Studioにアクセス
2. アカウント作成またはログイン
   メールアドレスやGoogleアカウントなどでアカウントを作成し、ログインします。
   
3. 画像生成画面を開く
   「Image」セクションを選び、プロンプト入力画面を開きます。
4. プロンプトを入力して生成
   テキストボックスに英語のプロンプトを入力し、生成ボタンを押すと、数秒で画像が生成されます。
5. 生成結果を確認・ダウンロード
   生成された画像は画面に表示され、クリックすることで高解像度版のダウンロードも可能です。

以下は、手順3・4・5にあたる一連の操作が行われた動画です。

ローカル環境で使う方法

1. Hugging FaceまたはGitHubからモデルファイルを取得。
2. ComfyUIまたはDiffusersライブラリを導入（Python環境）
   他に、初心者にも比較的扱いやすい「Stable Diffusion web UI (AUTOMATIC1111版)」やそのフォーク（派生版）である「Forge」も広く使われています。
3. GPU（VRAM10GB以上推奨）搭載PCで実行

参考：Introducing Stable Diffusion 3.5

APIを使って画像生成する方法

エンドポイント/v2beta/stable-image/generate/sd3

• 必要な項目：prompt、モデル名指定（例：sd3.5-large） 、出力形式（例：png/jpeg）など
• 出力形式：画像バイナリ、または base64
• 任意パラメータ：aspect_ratio、negative_prompt、seed、style_preset など

参考：StabilityAI REST API (v2beta)

Stable Diffusion 3.5に関するよくある質問まとめ

まとめ

Stable Diffusion 3.5は、速度・精度・汎用性・コストのすべてを高次元で両立した画像生成AIです。オープンソースかつ商用可能な点や、ローカル／APIの両対応もあり、プロフェッショナルから個人利用まで幅広く活用できます。

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