AIで絵を作りたい、最初に触るならどれ？〜この1年で増えたソフトとサービスを調べてまとめた
当ブログの各記事の先頭に置いている画像は、最近はパソコンで生成AIを使って作っていますが、日進月歩の現状、どんなサービスが使いやすいのでしょうか。
自分のパソコンで絵を作るローカルでの画像生成も、月々のお金を払って使うクラウドの画像生成サービスも、この1年で数が増えています。最初に触るならどれなのか。本記事では、ローカルでの画像生成と、ネット上で絵を作ってもらうクラウドの画像生成サービスの2つについて、2026年9月の時点で選べるものを調べてまとめました。
2026年9月時点の内容です。
- 1. 何を調べたか〜範囲と情報源
- 2. ローカルでの画像生成と、クラウドの画像生成サービスは何が違う？
- 3. モデルの配布サイトの新着から見た動向
- 4. ローカルでの画像生成AIモデル〜規模とライセンス
- 5. クラウドの画像生成の料金はどれくらい？
- 6. 「オープンソース」と「オープンウェイト」は同じもの？
- 7. PCのグラフィックボードで動く画像生成AIは何？
- 8. 画像生成AIがグラフィックボードのメモリに収まることと速度の関係性
- 9. ローカルとクラウド、どちらを選べばいい？〜3つの分かれ目
- 10. この記事で確かめていないこと
- 11. まとめ〜2026年9月時点で分かったこと
- 12. 記事で紹介した機材
- 13. 参考にしたサイト
何を調べたか〜範囲と情報源
調べたのは、2026年9月の時点で入手できる画像生成のモデルと、料金を払って使うサービスです。開発元の公式ブログ、モデルの配布ページ、各社の料金ページを参照しました。記事末にリンクを置いています。
絵の出来映えの比較は含めていません。当ブログで全部を走らせて見比べたわけではないためです。本記事で扱うのは、規模・必要な容量・料金・ライセンスという、数字と文書で確かめられる部分に限ります。
MiniMax などの動画を作るサービスが、絵を作るのに一部使われることもありますが、今回は扱っていません。
ローカルでの画像生成と、クラウドの画像生成サービスは何が違う？
画像を作るAIの使い方は、大きく2つに分かれます。ひとつは、モデルのファイルを自分のパソコンに落として動かす形です。もうひとつは、会社が用意した機械へ指示を送り、出来上がった画像を受け取る形です。前者をローカル、後者をクラウドと呼びます。
ローカルの場合、必要になるのがグラフィックボードの作業用メモリです。VRAM と呼ばれ、ここにモデルが収まるかどうかで動くか動かないかが決まります。24GB のグラフィックボードなら、24GB に収まるモデルまで、という考え方です。
クラウドの場合、この制約はありません。代わりに、1枚ごとの料金か、月々の定額がかかります。
モデルの配布サイトの新着から見た動向
モデルの配布サイト Hugging Face で、画像生成のモデルが今よく見られている順に並ぶ一覧（2026年9月6日時点）を見ました。2026年8月から9月にかけて公開・更新されたもので目についたのは、次の2つです。
- LLaDA-Image（2026年9月4日公開・60億パラメータ・Apache 2.0）。生成と編集を1つのモデルで扱うもので、速い版は4ステップで1枚を出すとされています
- Krea 2 の派生が一気に増えた。土台の Krea 2 は2026年6月の公開ですが、その微調整版や高速化版が、9月6日までの1週間で続けて出ています
配布サイトの外では、AMD が、ROCm 7.1.1 で ComfyUI の生成が最大5.4倍速くなると発表しています（ROCm 6.4 との比較。SDXL で2.6倍、FLUX.1 schnell で5.2倍、WAN 14b で5.4倍）。
並べてみると、進む方向がはっきりしてきた、という印象を持ちました。4〜8ステップで1枚を出す高速版が当たり前になり、生成と編集が1つのモデルに寄り、NVIDIA 以外でも動く道が整いつつあります。
ローカルでの画像生成AIモデル〜規模とライセンス
自分のパソコンに落として使えるものを並べます。VRAM の欄は、公式に記載があるものはその値を、無いものは配布されているファイルの大きさを書いています。ステップは1枚を出すのに要る計算の回数で、少ないほど速く終わります。
| モデル | 規模 | ライセンス | 商用 | VRAM の目安 | ステップ |
|---|---|---|---|---|---|
| SDXL 1.0 | 6.5GB級 | CreativeML Open RAIL++-M | 可 | 8GB〜 | 20〜30 |
| Stable Diffusion 3.5 | large / medium | Stability Community License | 規模により条件 | 12GB〜 | 20〜30 |
| FLUX.1 schnell | 120億 | Apache 2.0 | 可 | 12GB〜 | 4 |
| FLUX.1 dev | 120億 | FLUX 非商用 | 条件あり | 12〜24GB | 20〜30 |
| FLUX.2 dev | 320億 | FLUX 非商用 | 条件あり | 19.3GB（4bit 版）＋別途 | 20〜30 |
| FLUX.2 klein 4B | 40億 | Apache 2.0 | 可 | 約13GB | 4 |
| FLUX.2 klein 9B | 90億 | FLUX 非商用 | 条件あり | 公式の記載なし | 4 |
| Z-Image Turbo | 60億 | Apache 2.0 | 可 | 16GB に収まる | 8 |
| Ideogram 4.0 | 93億 | Ideogram 非商用モデル契約 | 不可（別料金） | 24GB のグラフィックボード1枚で動く | 20 |
| Krea 2 Raw / Turbo | 120億 | Krea 2 コミュニティ | 条件付きで可 | 公式の記載なし | Turbo は 8 |
| Anima Base v1.0 | 20億 | CircleStone Labs 非商用 | 不可 | 公式の記載なし | — |
| LLaDA-Image / Turbo | 60億 | Apache 2.0 | 可 | 公式の記載なし | 50 / 4 |
どれが一番使われている？
配布サイトに出ている累計のダウンロード数を、2026年9月6日に控えました。
| モデル | ダウンロード数 | 最終更新 |
|---|---|---|
| SDXL 1.0 | 177万 | 2023年10月 |
| FLUX.1 dev | 76.1万 | 2025年6月 |
| FLUX.1 schnell | 71.3万 | 2024年8月 |
| Z-Image Turbo | 67.7万 | 2026年1月 |
| Qwen-Image | 30.8万 | 2025年8月 |
| Stable Diffusion 3.5 medium | 15.3万 | 2024年10月 |
| Krea 2 Turbo | 7.68万 | 2026年7月 |
| Ideogram 4.0 (fp8) | 5.9万 | 2026年6月 |
新しいものが一番使われているわけではないようです。2023年の SDXL が、桁ひとつ多い数字を保っています。周辺の追加部品が SDXL に厚く積まれているためではないかと考えられますが、そこは調べきれていません。
量子化（精度を落として軽くする方法）で、どこまで小さくなる？
モデルの数値の精度を落として容量を減らす手法があり、量子化と呼ばれます。FLUX.2 dev で公開されている版の実ファイルサイズは、下記のとおりです。
| 版 | ファイルサイズ |
|---|---|
| そのまま（BF16） | 64.4GB |
| 8bit（Q8_0） | 35GB |
| 6bit（Q6_K） | 27.4GB |
| 5bit（Q5_K_M） | 24.1GB |
| 4bit（Q4_K_S） | 19.3GB |
| 3bit（Q3_K_S） | 15.8GB |
| 2bit（Q2_K） | 12.9GB |
64.4GB が19.3GB まで落ちるので、24GB のグラフィックボードのメモリに収まりそうに見えます。ところが配布ページには、文章を解釈する部品を別に落とすように書かれています。FLUX.2 dev の場合は Mistral-Small-3.2-24B という、それ自体が大きなものです。この分をパソコン本体のメモリへ逃がす前提になり、単純な引き算では収まりません。
同じ構造は他にもあり、Ideogram 4.0 は Qwen3-VL-8B を、FLUX.2 klein 9B は80億パラメータの Qwen3 を、それぞれ別に必要とします。表の「VRAM の目安」は、この分を含んでいない点に注意が要ります。
クラウドの画像生成の料金はどれくらい？
お金を払って使うクラウドの画像生成サービスを並べます。金額は各社の公式ページに出ている2026年9月時点の値で、米ドル表記です。
| サービス | 課金の形 | 料金 | 商用利用 |
|---|---|---|---|
| Nano Banana Pro（Google） | 1枚ごと | 1K/2K で $0.134/枚、4K で $0.24/枚 | 可 |
| Seedream 4.0（BytePlus） | 1枚ごと | $0.03/枚。新規に200枚の無料枠 | 規約は未確認 |
| Midjourney | 月額 | $10 / $30 / $60 / $120 | 可（総売上100万ドル超の法人は $60 以上） |
| Adobe Firefly | 月額＋クレジット | $9.99（2,000）/ $19.99（4,000）/ $34.97（10,000）/ $139.91（50,000） | 可 |
| ChatGPT | 月額 | 無料 / $8 / $20 | 可（出力の権利は利用者へ） |
| Canva | 月額＋クレジット | Pro が月$15〜18 程度 | 規約は未確認 |
| Comfy Cloud | 月額＋クレジット | $20（4,200）/ $35（7,400）/ $100（21,100） | 可（使うモデルの条件に従う） |
1枚ごとの課金を月の枚数に直すと、感覚がつかみやすくなります。Seedream 4.0 の $0.03/枚 なら、月300枚で $9 です。Nano Banana Pro の $0.134/枚 なら、同じ300枚で $40.2 かかります。月額のサービスと比べる目安が立ちます。
Adobe Firefly の「権利処理済み」とは？
Adobe は、Firefly の出力について「商用利用に対して安全」と公式に書いています。訓練に使ったのは、権利の処理が済んだ素材と、著作権の切れたものに限る、という説明です。企業向けの契約では、権利の問題が起きた際の補償も付くとされています。
ただし、この説明が掛かるのは Adobe 自身のモデルまでです。Firefly のアプリからは Google や OpenAI のモデルも選べるようになっており、そちらを選んだ場合は Adobe の説明の外に出ます。公式ページにも、他社のモデルから出た画像が自分の用途に合うかは利用者の判断だと書かれています。
「オープンソース」と「オープンウェイト」は同じもの？
ここが調べていて一番戸惑ったところです。無料で落とせるモデルは、まとめて「オープンソース」と紹介されがちですが、条件は同じではありません。
- オープンソース… Apache 2.0 や MIT といった、制限のごく少ない条件で公開されているもの。FLUX.1 schnell、FLUX.2 klein 4B、Z-Image Turbo、LLaDA-Image がこちらです
- オープンウェイト… ファイルは落とせるが、使い方に条件が付くもの。FLUX.2 dev、FLUX.2 klein 9B、Ideogram 4.0、Anima、Krea 2 がこちらです
FLUX の非商用は、モデルと出力で線が違う？
FLUX の非商用ライセンスの原文を読みました。モデルと、そこから出た画像とで、書き分けられています。
- モデルの側… 認められているのは研究・実験・個人の学習・趣味の制作までです。収益を生む活動での使用、利用者と直接やりとりする用途での使用は、除外すると書かれています
- 出力の側… 「You may use Output for any purpose (including for commercial purposes)」とあり、出た画像は商用に使ってよいとされています。禁じられているのは、その画像で競合するモデルを作ることだけです
読んだかぎりでは、絵そのものは売ってよいが、収益を生む活動の中でモデルを回す行為が非商用の枠を出る、という線の引き方のようです。広告やアフィリエイトを置いているサイトで使う絵は、この線に触れる可能性があります。当ブログでは FLUX を使うなら schnell の側を選ぶ、という判断にしています。法律の助言ではないので、心配な場合は原文を当たってください。
Ideogram 4.0 と Anima のライセンスの条件
Ideogram 4.0 は、文字を絵の中にきれいに描けることで知られるモデルです。公開のされ方が二段になっており、動かすためのプログラムは Apache 2.0 ですが、モデルのファイルそのものは非商用の契約下に置かれています。公式のライセンスページには、商用は Self-Serve か Enterprise を使うようにと書かれ、Self-Serve は年払いで月$300、月1万〜10万枚という条件です。
アニメ調に特化した Anima Base v1.0 は、20億パラメータと小さく、手を出しやすい部類です。ただしライセンスは非商用で、土台に NVIDIA のモデルを使っているため、そちらの条件も重なります。
Krea 2 を微調整した Kroma というモデルの配布ページには、「この微調整版は MIT だが、土台の重みについての権利は与えない」と明記されていました。派生版を使えば条件が緩む、という話ではないようです。
PCのグラフィックボードで動く画像生成AIは何？
容量ごとに整理します。左の列に置いた速度と消費電力は、2026年9月6日に5枚のグラフィックボードを同じ条件で実測した値です。ただし、この実測は文章を書くモデルで行ったもので、画像生成では測っていません。右の2列は調べた内容です。
| VRAM | 当ブログの該当機（書く速さ[tok/s] / 生成中[W]） | 動くと見られるもの | メモリが足りず苦しいもの |
|---|---|---|---|
| 8GB | 該当なし | SDXL、FLUX.1 schnell、Z-Image Turbo の縮小版 | FLUX.2 dev、Ideogram 4.0 |
| 12GB | RTX 3060 12GB（54.5 / 180W） | SDXL、Stable Diffusion 3.5 medium、FLUX.1 系 | FLUX.2 klein 4B は約13GB でわずかに届かない |
| 16GB | RTX 5060 Ti 16GB（74.8 / 161W） RX 9060 XT 16GB（54.5 / 159W） | Z-Image Turbo、FLUX.2 klein 4B、Krea 2 Turbo の縮小版 | FLUX.2 dev の4bit 版（19.3GB） |
| 24GB | RTX 3090 24GB（119.9 / 344W） | Ideogram 4.0、FLUX.2 dev の4bit 版（文章の部品はパソコン本体のメモリへ逃がす） | そのままの FLUX.2 dev（64.4GB） |
| 128GB の統合メモリ | Radeon 8060S（41.0 / 85W） | 容量の制約はほぼ外れる | 速度 |
128GB の統合メモリを積んだ小型パソコンについては、第三者の検証記事で ComfyUI が約90GB を使える容量として認識したという報告があります。容量では24GB のグラフィックボードを大きく上回ります。ところが同じ報告の中で、速度は RTX 3060 に届かないとも書かれていました。
16GB のグラフィックボードの例です（どちらも当ブログの実測に使っている機種です）。
画像生成AIがグラフィックボードのメモリに収まることと速度の関係性
当ブログでの実測でも、同じ傾向が出ています。Radeon 8060S の書く速さは RTX 3090 の3分の1ほどでした。一方で消費電力は85W と344W で、4分の1です。容量の大きい Radeon 8060S は遅く、速い RTX 3090 は電気を多く使います。
では、容量が足りていれば何が変わるのか。この点は以前に実測した記事があります。ComfyUI で同じ設定を12回続けたところ、VRAM に収まる SDXL では2回目以降が毎回 6.0秒 でぶれ幅が ±0.0% だったのに対し、収まらない大きなモデルでは 32.1秒 から 72.1秒 まで振れ、ぶれ幅が ±25.2% になりました。VRAM に収まらないモデルでは、モデルの出し入れが146秒間に14回起きていました。
収まるか収まらないかで、速さも安定度も変わります。表の「動くと見られるもの」を見るときは、VRAM にぎりぎり収まるものより、余裕をもって収まるものを選ぶほうが扱いやすいと考えられます。
詳しい測り方と数字は、下記の記事に残しています。
https://kimono-oyaji.com/rtx3090-vram-fit-speed-2026/ローカルとクラウド、どちらを選べばいい？〜3つの分かれ目
月に何枚 作るか
枚数が少ないうちは、1枚ごとの課金が安く上がります。月30枚なら、Seedream 4.0 で $0.9、Nano Banana Pro でも $4.02 です。グラフィックボードを買う話にはなりません。枚数が数百枚を超え、しかも毎月続くようであれば、ローカルでの画像生成が視野に入ります。
ネットに出したくない素材があるか
クラウドを使う場合、指示の文章も、参考として渡した画像も、他社の機械を通ります。人の顔、未発表の製品、社内の資料といったものを素材にするなら、自分のパソコンの中で完結するローカルでの画像生成に利があります。権利の条件は、枚数や料金とは別の軸です。
作った絵を、何に使うか
個人で楽しむだけなら、ライセンスで悩む場面は少なくなります。仕事に使う、広告のあるサイトに載せる、商品にする、といった段になると、上で見たライセンスの条件が関わってきます。ローカルでの画像生成では Apache 2.0 のものが扱いやすく、クラウドの画像生成サービスには権利の処理を売りにしているものがあります。
この記事で確かめていないこと
- 絵の出来映えを比べていません。当ブログで全部を走らせて見比べたわけではないので、どのモデルがきれいかは書いていません
- 画像生成の速度を測っていません。本文に出した速度と消費電力は、文章を書くモデルで測ったものです
- クラウドの画像生成サービスは、料金ページを読んだだけで実際に課金して使っていません
- ライセンスは原文を読みましたが、法律の助言ではありません。心配な場合は原文と専門家に当たってください
- 統合メモリ128GBの機材で約90GBを使えたという話は、第三者の検証記事によるもので、当ブログでの実測ではありません
まとめ〜2026年9月時点で分かったこと
ローカルでの画像生成は、4〜8ステップで1枚を出す高速版が並ぶようになり、必要な容量も下がってきています。16GB のグラフィックボードがあれば Z-Image Turbo や FLUX.2 klein 4B が視野に入り、どちらも Apache 2.0 です。一方で、無料で落とせるものが商用に使えるとは限らず、Ideogram 4.0 のように別料金が要るものもあります。クラウドの画像生成サービスは1枚 $0.03 から $0.24 まで幅があり、月の枚数を掛け算してから月額のサービスと比べる形が要ります。
最初に触るならどれか、記事で調べた範囲から分けると次のとおりです。パソコンにグラフィックボードが無い、または作る枚数が月に数十枚ほどなら、1枚ずつ払うネットのサービスから試すのが手軽です。16GB のグラフィックボードがあるなら、Apache 2.0 で公開されている Z-Image Turbo か FLUX.2 klein 4B を使ったローカルでの画像生成から始められます。人の顔や社内の資料のようにネットに出したくない素材を使うなら、ローカルでの画像生成が向いています。
調べていて意外だったのは、絵の出来より先に、容量とライセンスという地味な2つで選択肢が絞られていくところです。容量と速さが別々に動く点は、文章を書くモデルを自分のパソコンで動かすときと同じでした。どちらの場合も、最初に確かめるのは、自分のグラフィックボードに収まる大きさかどうかです。
自分のパソコンで、どこまで大きなモデルが動くのか。その測り方でつまずいた記録が、下記の記事です。
記事で紹介した機材
あわせて読みたい
ほかのローカルAIの記事は、このまとめから探せます。
参考にしたサイト
- Black Forest Labs「FLUX.2」 https://bfl.ai/blog/flux-2
- Black Forest Labs「FLUX.2 [klein]」 https://bfl.ai/blog/flux2-klein-towards-interactive-visual-intelligence
- FLUX.2-dev モデルページとライセンス原文 https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.2-dev
- FLUX.2-klein-4B https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.2-klein-4B
- FLUX.2-dev の量子化版（ファイルサイズ） https://huggingface.co/city96/FLUX.2-dev-gguf
- Z-Image-Turbo https://huggingface.co/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo
- Ideogram 4.0 技術解説 https://ideogram.ai/blog/ideogram-4.0/
- Ideogram ライセンス https://ideogram.ai/licensing/
- Krea 2 Turbo https://huggingface.co/krea/Krea-2-Turbo
- Kroma https://huggingface.co/lodestones/Kroma
- LLaDA-Image https://huggingface.co/inclusionAI/LLaDA-Image
- Anima（ComfyUI の解説） https://docs.comfy.org/tutorials/image/anima/anima
- Google「Nano Banana Pro」 https://blog.google/innovation-and-ai/products/nano-banana-pro/
- Gemini API の料金 https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
- BytePlus ModelArk「seedream-4.0」 https://docs.byteplus.com/en/docs/ModelArk/1824718
- Adobe Firefly のプラン https://www.adobe.com/products/firefly/plans.html
- OpenAI の利用規約 https://openai.com/policies/terms-of-use/
- Comfy Cloud の料金 https://comfy.org/pricing
- AMD の ROCm と ComfyUI（GIGAZINE） https://gigazine.net/gsc_news/en/20260107-amd-comfyui-rocm/