Stable Diffusion WebUI Forgeの導入方法｜Windowsへのインストール手順

Stable Diffusion WebUI Forgeを初めて導入する場合は、PythonやGitを個別に設定するより、公式のワンクリックパッケージを使う方法が分かりやすいでしょう。

本記事は、Windows 10またはWindows 11と、NVIDIA GeForce GPUを搭載したPCを使用している初心者を対象としています。

基本的な流れは、公式GitHubから7z形式のパッケージをダウンロードし、短い英数字のフォルダへ展開した後、update.bat、run.batの順番で実行する方法です。

公式READMEでも、ワンクリックパッケージにはGitとPythonが含まれ、展開後にupdate.batで更新してからrun.batで起動する手順が案内されています。

Forgeが起動した後は、Checkpointを指定フォルダへ配置し、txt2imgからテスト画像を1枚生成します。

ワンクリックパッケージでも、ファイルの展開、Forge本体の更新、初回セットアップ、生成モデルの追加は必要です。

RTX 50シリーズ、AMD・Intel GPU、macOS、Linuxでは確認すべき環境が異なるため、通常のWindows＋NVIDIA向け手順をそのまま流用しないでください。

この記事では、公式パッケージの選択から最初の画像生成、更新、バックアップ、起動エラーの対処まで順番に解説します。

Stable Diffusion WebUI Forgeとは

Stable Diffusion WebUI Forgeは、Stable Diffusionをブラウザ画面から操作するためのWebUIです。

AUTOMATIC1111版WebUIに近い操作画面を備えながら、開発のしやすさ、リソース管理、推論処理の改善を目的として開発されています。

ブラウザからStable Diffusionを操作できるWebUI

Forgeを導入すると、ブラウザ上の画面へ文章を入力し、画像を生成できます。

テキストから画像を作るtxt2imgのほか、入力画像をもとに加工するimg2imgも利用できます。

使用するCheckpointを切り替えたり、LoRA、VAE、Embeddingなどの追加ファイルを読み込んだりすることも可能です。

ただし、Forge本体だけですべての画像生成を行えるわけではありません。

Stable Diffusionの生成処理に必要なCheckpointを別途用意し、所定のフォルダへ配置する必要があります。

Checkpoint、LoRA、VAEの役割が分からない場合は、Checkpoint・LoRA・VAE・Embeddingの違いを先に確認してください。

AUTOMATIC1111に近い画面でリソース管理の改善を目指している

ForgeはAUTOMATIC1111版WebUIを土台とし、画面構成や基本的な操作方法も似ています。

AUTOMATIC1111を使った経験がある人であれば、Checkpointの選択、txt2img、Sampling steps、CFG Scaleなどの項目を見つけやすいでしょう。

一方、Forgeはリソース管理や推論処理の改善、新しいモデルや実験的機能の検証も目的としています。

実際の生成速度やVRAM使用量は、GPU、Checkpoint、解像度、Batch size、追加機能によって変わります。

すべてのPCでAUTOMATIC1111より速くなるとは限りません。

AUTOMATIC1111向けの拡張機能が、そのまま同じように動作する保証もないため、追加前にForgeへの対応状況を確認してください。

Forgeを導入する前にPC環境を確認する

Forgeのファイルをダウンロードする前に、OS、GPU、ドライバー、ストレージを確認しましょう。

本記事の通常手順を利用できない環境では、パッケージを展開できてもGPUを使った生成ができない場合があります。

本記事の対象はWindows 10・11とNVIDIA GPU

本記事は、Windows 10またはWindows 11と、NVIDIA GeForce GPUを搭載したPCを対象にしています。

公式ワンクリックパッケージはCUDAとPyTorchを組み合わせた構成で配布されているため、標準ルートはNVIDIA GPU向けです。

使用中のGPUは、Windowsのタスクマネージャーを開き、パフォーマンスタブのGPU欄から確認できます。

GPU名がNVIDIA GeForce RTXまたはGTXで始まる場合でも、世代によって対応するPyTorchやCUDA構成が異なる可能性があります。

AMD GPUでNVIDIA向けCUDAパッケージを実行してはいけません。

Intel GPU、macOS、Linuxも、起動方法や必要なバックエンドが異なります。

これらの環境は後半で対象外として整理します。

必要なVRAMとストレージは使用するモデルで変わる

Forgeに必要な容量は、Forge本体だけでは判断できません。

画像生成に使うCheckpointは数GB単位になることが多く、LoRA、VAE、Upscalerを増やすほどストレージを消費します。

生成した画像もoutputsフォルダへ蓄積されるため、長期間使う場合は余裕のあるドライブを選びましょう。

VRAMの必要量は、使用するモデル、解像度、Batch size、Hires.fix、ControlNetなどによって変わります。

SD 1.5系のCheckpointは比較的軽く扱える傾向がありますが、SDXLではより多くのVRAMを使用する場合があります。

FLUXは使用するモデル形式や量子化方式によって負荷が大きく異なるため、SD 1.5用Checkpointと同じ感覚では判断できません。

自分のGPUで使いたいモデルを動かせるか分からない場合は、Stable Diffusion向けGPUの選び方でモデル別のVRAM目安を確認してください。

GPUドライバーと7z展開ソフトを準備する

Forgeを導入する前に、NVIDIAのGPUドライバーが古くなっていないか確認します。

ドライバーを更新する場合は、Forgeを導入する前にPCを再起動し、GPUが正常に認識されている状態にしてください。

ワンクリックパッケージは7z形式で配布されているため、7-Zipなど、7zファイルを展開できるソフトも必要です。

ダウンロードと初回更新ではインターネット接続を使用します。

途中で通信が切れると、ファイル不足や更新失敗につながる可能性があります。

公式ワンクリックパッケージにはGitとPythonが含まれているため、本記事の基本ルートでは個別に導入しません。

CUDAやTorchのエラーが発生しても、原因を確認せずにCUDA Toolkitを追加するのは避けましょう。

公式ワンクリックパッケージの選び方

Forgeは、運営元が公開しているGitHubリポジトリからダウンロードします。

検索結果に表示された非公式ミラーや改変版ではなく、公式README内のInstalling Forgeを確認してください。

ダウンロードはForgeの公式GitHubから行う

公式リポジトリは、GitHub上のlllyasviel／stable-diffusion-webui-forgeです。

リポジトリ名だけでなく、所有者がlllyasvielになっていることを確認してください。

READMEのInstalling Forgeには、ワンクリックパッケージのダウンロード先と、利用できるCUDA・PyTorch構成が掲載されています。

検索広告、まとめサイト、出所が分からないポータブル版を第一候補にしないようにしましょう。

非公式パッケージには、古いファイル、独自の拡張機能、改変された起動設定などが含まれている可能性があります。

初心者は公式パッケージで起動を確認してから、必要な拡張機能を追加する方が問題を切り分けやすくなります。

ダウンロード前にはREADMEの更新内容や注意書きも確認してください。

Forgeは更新によって画面や機能が変わる可能性があると公式に案内されています。

初心者は公式で推奨表示されたパッケージを基本にする

2026年8月6日に確認した公式READMEでは、CUDA 12.1＋PyTorch 2.3.1のワンクリックパッケージがRecommendedとして表示されています。

同じページには、CUDA 12.4＋PyTorch 2.4版もあります。

ただし、公式READMEでは、この構成についてMSVCが壊れる場合や、xformersが動作しない場合があると注意されています。

CUDA 12.1＋PyTorch 2.1版は、以前使われていた古い環境として残されています。

初心者は、使用中のGPUが対応していることを確認したうえで、公式ページにRecommendedと表示されている構成を基本候補にしてください。

ただし、RTX 50シリーズでは、CUDA 12.1＋PyTorch 2.3.1をそのまま選ぶと、GPUアーキテクチャへ対応できない可能性があります。

RTX 50シリーズを使用している場合は、後述する専用の注意点を先に確認しましょう。

公式ページの推奨表示は将来変更される可能性があるため、記事内のファイル名だけを頼りにせず、ダウンロード直前にREADMEを確認してください。

Stable Diffusion WebUI ForgeをWindowsへインストールする手順

ここからは、公式ワンクリックパッケージをダウンロードした後の操作を説明します。

圧縮ファイルの中から直接run.batを実行せず、必ず展開してから作業してください。

手順1｜7zファイルをダウンロードして展開する

公式READMEから、使用するワンクリックパッケージをダウンロードします。

ダウンロードが完了したら、ファイル名が選択したCUDA・PyTorch構成と一致しているか確認してください。

7zファイルを右クリックし、7-Zipの展開メニューからファイルを展開します。

圧縮ファイルを開いただけの状態で、内部にあるrun.batやupdate.batを実行してはいけません。

圧縮された状態では、Forgeが必要なファイルを正常に読み書きできない可能性があります。

展開中にエラーが表示された場合は、空き容量を確認し、パッケージを再ダウンロードしてください。

セキュリティソフトがファイルを隔離した場合は、検出されたファイル名と入手元を確認します。

安全性を確認せずに、セキュリティ機能を完全に無効化するのは避けてください。

展開後のフォルダには、update.bat、run.bat、systemフォルダ、webuiフォルダなどが含まれます。

手順2｜日本語や空白を避けた短いフォルダへ保存する

展開先には、日本語、特殊記号、長い階層を含まないフォルダを選びます。

初心者向けの例はC:\AI\Forgeです。

ユーザー名に日本語が含まれる場合や、デスクトップがOneDriveと同期されている場合は、Cドライブまたは別ドライブの直下に近い場所へ専用フォルダを作る方法が安全です。

Program Filesなど、Windowsの権限制限を受けやすい場所も避けましょう。

OneDriveの同期中にファイルが移動、ロック、重複すると、更新やモデル読み込みへ影響する場合があります。

Checkpointや生成画像を保存すると容量が増えるため、空き容量のあるドライブを選んでください。

導入後にフォルダを頻繁に移動すると、作成したショートカットや独自のパス設定が使えなくなる可能性があります。

最初に長期間利用できる保存場所を決めておきましょう。

手順3｜最初にupdate.batを実行する

Forgeフォルダを開き、最初にupdate.batをダブルクリックします。

公式READMEも、展開後はupdate.batで更新してからrun.batで起動する手順を案内しています。

update.batを実行しない場合、パッケージ内のForgeが古く、修正前の不具合を含む可能性があると注意されています。

実行すると、黒いコマンド画面が開きます。

更新中は英語のメッセージが流れますが、完了するまで画面を閉じないでください。

途中で閉じると、更新ファイルが不足する可能性があります。

処理が完了したことを示すメッセージが表示されたら、画面を閉じます。

エラーで停止した場合は、最後の数行をスクリーンショットまたはテキストで保存してください。

「動かなかった」という情報だけでは原因を特定しにくいため、エラー文を省略せず記録することが大切です。

通信エラーが出た場合は、インターネット接続、Windowsファイアウォール、セキュリティソフトを確認します。

手順4｜run.batを実行して初回セットアップを待つ

更新が終わったら、run.batをダブルクリックします。

黒いコマンド画面が開き、必要な環境、ライブラリ、Forge本体の状態が確認されます。

初回起動では、2回目以降より処理が多くなる場合があります。

メッセージが長時間流れていても、エラーで停止していなければ、何も入力せずに待ちましょう。

コマンド画面を閉じると、Forgeの実行プロセスも終了します。

ブラウザ画面が開いた後も、Forgeを使っている間は黒い画面を閉じないでください。

初回処理中に、パスワードやクレジットカード情報などを入力する必要はありません。

入力を求める不審な画面が表示された場合は、実行したファイルとダウンロード元を再確認してください。

エラーで停止した場合は、最後に表示された赤い文字だけでなく、その直前のメッセージも保存します。

正常に起動すると、コマンド画面にローカルURLが表示されます。

手順5｜表示されたローカルURLをブラウザで開く

ブラウザが自動で開いた場合は、Forgeの画面が表示されていることを確認します。

自動で開かない場合は、コマンド画面に表示されたローカルURLをコピーし、ChromeやEdgeなどのアドレス欄へ貼り付けてください。

ローカルURLは、同じPC内で動いているForgeへアクセスするためのアドレスです。

通常の起動状態では、インターネット上へ公開するためのURLではありません。

コマンド画面を閉じるとForgeが停止するため、同じURLを開いても接続できなくなります。

ブラウザに接続エラーが出た場合は、コマンド画面でForgeが停止していないか確認してください。

Forgeが起動しているのに表示されない場合は、Windowsファイアウォール、ポートの競合、ブラウザ拡張機能などを確認します。

外部公開用の起動オプションはセキュリティ上の確認が必要になるため、本記事では扱いません。

update.batとrun.batの違い

update.batとrun.batは役割が異なります。

初回はupdate.bat、run.batの順で実行し、普段はrun.batから起動します。

ファイル	役割	使用するタイミング
update.bat	Forge本体を更新する	初回起動前、更新したいとき
run.bat	Forgeを起動する	通常利用、再起動するとき

普段の起動はrun.batを使う

2回目以降にForgeを使うときは、通常はrun.batをダブルクリックします。

毎回update.batを実行する必要はありません。

run.batを実行するとコマンド画面が開き、Forgeが起動します。

使用中はコマンド画面を閉じないでください。

ブラウザのタブを閉じただけでは、Forgeの実行プロセスが残る場合があります。

Forgeを再び使う場合は、ブラウザだけを開くのではなく、run.batでForgeが動いていることを確認します。

生成中にコマンド画面を閉じると処理が中断されるため、画像の保存が終わるまで待ちましょう。

更新するときはForgeを終了してupdate.batを使う

Forgeを更新するときは、先に生成処理を終え、Forgeのコマンド画面を閉じます。

Forgeが動いている状態でupdate.batを実行すると、使用中のファイルと更新処理が競合する可能性があります。

重要なモデル、生成画像、拡張機能、設定をバックアップしてからupdate.batを実行してください。

更新が完了したら、run.batで起動して動作を確認します。

Forge本体を更新すると、使用中の拡張機能が一時的に動かなくなる場合があります。

進行中の制作がある場合は、作業の区切りまで更新しない選択もあります。

更新前の環境を戻せるよう、重要なフォルダを別の場所へコピーしておくと安全です。

ForgeへCheckpoint・LoRA・VAEを導入する方法

Forgeの画面を開けても、画像生成に使うCheckpointがなければ通常の生成は始められません。

モデルの種類ごとに保存先が異なるため、圧縮ファイルのまま同じフォルダへまとめないようにしましょう。

Checkpointはmodels／Stable-diffusionへ保存する

ワンクリック版では、Forgeの展開フォルダからwebui、models、Stable-diffusionの順に開きます。

SafeTensor形式のCheckpointをwebui\models\Stable-diffusionへ配置してください。

公式リポジトリにもmodels\Stable-diffusionフォルダが用意されています。

ZIPや7zのままではなく、展開したSafeTensor本体を保存します。

ファイル名を必要以上に変更すると、配布ページの情報やハッシュとの対応が分かりにくくなります。

配置後はForge画面上のCheckpoint一覧を更新するか、Forgeを再起動してください。

モデルをまだ用意していない場合は、Stable DiffusionのCheckpointをダウンロード・導入する方法で、安全な配布元、SafeTensor、ハッシュ、ライセンスを確認しましょう。

LoRA・VAE・Embeddingは種類ごとのフォルダへ保存する

Checkpoint以外の追加ファイルは、対応するフォルダへ分けて保存します。

ファイルの種類	標準的な保存先	主な役割
Checkpoint	webui\models\Stable-diffusion	画像生成の基礎モデル
LoRA	webui\models\Lora	人物、衣装、作風などを追加
VAE	webui\models\VAE	色や細部の復元に影響
Embedding	webui\embeddings	プロンプトから呼び出す追加学習データ
Upscaler	webui\models\ESRGANなど	画像の拡大や補正

Forgeの公式リポジトリには、Stable-diffusion、VAE、ESRGANなどのモデル用フォルダが用意されています。

LoRAやVAEを追加するときは、SD 1.5用、SDXL用、FLUX用など、対応するベースモデルを確認してください。

CheckpointがSD 1.5でも、SDXL向けLoRAを正常に使えるとは限りません。

追加ファイルにも個別のライセンスがあるため、公開や商用利用の前に確認が必要です。

各ファイルの役割が分からない場合は、Checkpoint・LoRA・VAE・Embeddingの違いを確認してから配置してください。

モデルが表示されない場合は一覧更新とファイル形式を確認する

モデルを配置しても一覧へ表示されない場合は、保存先を確認します。

Checkpointがwebui\models\Stable-diffusionへ入っているか、SafeTensor本体が配置されているかを確認してください。

圧縮ファイルのまま保存している場合は、ForgeからCheckpointとして認識されません。

Forge画面のCheckpoint一覧を更新し、表示されなければForgeを再起動します。

ファイル容量が極端に小さい場合は、ダウンロードが途中で失敗している可能性があります。

配布ページにSHA-256などのハッシュが掲載されている場合は、手元のファイルと比較してください。

起動ログへモデルの読み込みエラーが表示されている場合は、エラー文を保存し、モデル形式や破損を確認します。

Forgeが起動できたら、SafeTensor形式のCheckpointを標準フォルダへ配置しましょう。

モデルの選び方と安全な配布元は、Checkpoint導入記事で詳しく確認できます。

Forgeで最初の画像を生成する方法

Checkpointを読み込めたら、追加機能を使わずにテスト画像を1枚生成します。

最初の目的は画質の追求ではなく、Forge、GPU、Checkpointが正常に動作しているかを確認することです。

txt2imgでCheckpointと基本設定を選ぶ

Forge画面上部で、配置したCheckpointを選択します。

次にtxt2imgタブを開き、短いテストプロンプトを入力してください。

SD 1.5系モデルであれば512×512前後、SDXL系であればモデルの配布情報に記載された解像度を使用します。

Sampling stepsは20～30程度を開始地点にし、Batch sizeは1にします。

最初はHires.fix、LoRA、ADetailer、ControlNetをすべて無効にしてください。

複数の追加機能を有効にした状態でエラーが出ると、Forge本体、Checkpoint、拡張機能のどこに問題があるのか分かりにくくなります。

Checkpointごとに推奨Sampler、解像度、Clip skipなどが異なるため、配布ページの作例設定も確認しましょう。

基本設定の意味は、Stable Diffusionの基本設定で解説しています。

Generateを押して出力フォルダを確認する

設定が終わったらGenerateを押します。

生成中は、WebUI上の進行表示とコマンド画面を確認してください。

エラーがなければ、生成画像がForgeの画面に表示されます。

標準設定では、txt2imgの生成画像はwebui\outputs以下のtxt2img用フォルダへ保存されます。

保存先はForgeの設定から変更できるため、見つからない場合はSettings内の出力フォルダ設定も確認してください。

生成に失敗した場合は、コマンド画面のエラー文を省略せず保存します。

最初の1枚を生成できてから、LoRA、Hires.fix、ADetailerなどを一つずつ追加しましょう。

Forgeが正常に動作したら、実写系Checkpointを導入してモデルごとの設定を試せます。

実写風の成人女性を生成する場合は、majicMIX realistic v7の使い方で基本設定とプロンプトを確認してください。

Forgeを終了・再起動・更新する方法

Forgeはブラウザで操作しますが、実際の処理はrun.batから開いたコマンド画面側で動いています。

ブラウザとForge本体を分けて考えると、終了や再起動で迷いにくくなります。

終了するときはコマンド画面も閉じる

ブラウザのタブを閉じただけでは、Forge本体が終了しない場合があります。

run.batから開いたコマンド画面が残っている間は、Forgeのプロセスが動作しています。

画像生成が完了していることを確認し、コマンド画面を閉じて終了してください。

次回はrun.batをダブルクリックして起動します。

生成中にコマンド画面を閉じると、処理中の画像が保存されない可能性があります。

ブラウザへ接続できなくなった場合も、最初にコマンド画面が開いているか確認しましょう。

更新前にmodels・extensions・outputsをバックアップする

Forgeを更新する前に、Forgeを終了します。

その後、models、embeddings、extensions、outputs、設定ファイルを必要に応じて別ドライブへコピーしてください。

modelsには再ダウンロードに時間がかかるCheckpointやLoRAが含まれます。

outputsには生成済み画像が保存されています。

extensionsには追加した拡張機能が入っています。

バックアップ後にupdate.batを実行し、完了したらrun.batでForgeを起動します。

更新後に問題が発生した場合は、拡張機能を一度無効にし、Forge本体だけで起動できるか確認しましょう。

RTX 50シリーズを使う場合の注意点

RTX 50シリーズでは、古いPyTorchやCUDA構成がBlackwell世代のGPUへ対応していない場合があります。

公式READMEでRecommendedとされているパッケージが、すべてのGPU世代に最適とは限りません。

通常版を導入する前にPyTorchの対応状況を確認する

RTX 5090、RTX 5080、RTX 5070系、RTX 5060系などを使う場合は、Forgeの公式IssueとPyTorchの最新対応状況を確認してください。

PyTorch 2.7では、NVIDIA Blackwellアーキテクチャへの対応とCUDA 12.8のビルドが導入されています。

一方、2026年8月6日に確認したForge公式READMEのRecommendedパッケージは、CUDA 12.1＋PyTorch 2.3.1です。

そのため、RTX 50シリーズでは、通常のRecommendedパッケージがGPUを認識しない可能性があります。

実際にForgeの公式Issueでも、RTX 5080でsm_120が現在のPyTorch環境に対応していないエラーが報告されています。

古い記事に書かれたCUDA 12.1の手順を無条件に適用しないでください。

適当なCUDA Toolkitを追加するだけでは、同梱されたPyTorchや拡張機能との不一致を解決できない場合があります。

RTX 50シリーズでは、RTX 50シリーズでStable Diffusionを使う方法で、利用時点の対応パッケージを確認しましょう。

AMD・Intel GPUやMacは別の導入方法を確認する

本記事のワンクリックパッケージは、Windows＋NVIDIA GPU向けの基本ルートです。

GPUやOSが異なる場合は、同じファイルをそのまま実行しないでください。

AMD GPUではCUDA版ワンクリックパッケージを使わない

CUDAはNVIDIA GPU向けの環境です。

AMD GPUを搭載したWindows PCで、CUDA版ワンクリックパッケージを使用しても、GPUを正常に利用できません。

AMD向けには、対応するバックエンドや専用プロジェクトを確認する必要があります。

GPUを認識しない場合は、最初にGPUのメーカーと、ダウンロードしたパッケージの対応環境を照合してください。

非公式パッチや手動変更を、初心者向けの標準手順へ混ぜると、問題が起きたときに元の状態へ戻しにくくなります。

AMD GPUを使用している場合は、AMD GPU向けStable Diffusion導入方法を確認してください。

macOS・Linux・Intel GPUは環境別の記事を参照する

macOSでは、Apple Siliconへの対応状況を含めてツールを選ぶ必要があります。

Linuxではターミナル、Python環境、Gitを使った手動インストールが中心になる場合があります。

Intel GPUでは、利用するバックエンドとWebUIの対応状況を個別に確認してください。

同じForgeという名称でも、Windows向けrun.batやupdate.batを使用しない環境があります。

macOS、Linux、Intel GPUへ本記事のWindows向け手順を流用しないようにしましょう。

Macを使用している場合は、MacでStable Diffusionを使う方法で利用可能な選択肢を確認してください。

Forgeが起動しないときの原因と対処法

Forgeが起動しないときは、ファイルの展開、保存場所、GPU、パッケージ、VRAM、ブラウザの順に確認します。

複数の設定を一度に変更すると原因を特定しにくいため、一項目ずつ切り分けましょう。

run.batを押しても起動しない場合

最初に、7zファイルを完全に展開したか確認します。

圧縮ファイルの中からrun.batを直接実行している場合は、C:\AI\Forgeなどの短いフォルダへ展開し直してください。

保存先に日本語、特殊記号、長いパスが含まれていないかも確認します。

OneDrive内で同期されている場合は、同期対象外のフォルダへ移す方法も検討してください。

セキュリティソフトがファイルを隔離していないか、Windowsの履歴を確認します。

run.batの前にupdate.batを実行したかも確認しましょう。

黒い画面がすぐ消える場合は、画面を撮影するか、コマンドプロンプトからrun.batを実行してエラー文を確認します。

最後の赤い文字だけでなく、その前後も保存してください。

Torch・CUDA・GPU認識エラーが出る場合

Torch is not able to use GPUなどのエラーが表示された場合は、使用中のGPUがNVIDIA製か確認します。

次にNVIDIAのGPUドライバー、選択したワンクリックパッケージ、GPU世代を確認してください。

AMD GPUでCUDA版を実行している場合は、パッケージの選択が間違っています。

RTX 50シリーズでは、古いPyTorchがBlackwellアーキテクチャへ対応していない可能性があります。

PyTorch 2.7以降ではBlackwellとCUDA 12.8への対応が追加されていますが、Forgeや拡張機能が同じ構成へ対応しているかも確認が必要です。

CUDA Toolkitを手動で追加しても、ワンクリックパッケージ内のPyTorchが変わらなければ解決しない場合があります。

エラー文は省略せず、そのまま検索やIssue確認に使える形で保存してください。

CUDA out of memoryが出る場合

Forgeは起動できるものの、生成中にCUDA out of memoryが表示される場合は、VRAMが不足しています。

最初に解像度を下げ、Batch sizeを1にしてください。

Hires.fix、ControlNet、複数のLoRA、ADetailerを使用している場合は、一度無効にします。

SDXLやFLUXを使っている場合は、SD 1.5系の軽いCheckpointで動作確認する方法もあります。

ブラウザ、ゲーム、動画編集ソフトなど、GPUを使用する別のアプリも終了してください。

複数の変更を同時に行わず、解像度、Batch size、追加機能の順に調整します。

解像度を下げても改善しない場合は、Stable DiffusionのVRAM不足を解消する方法で起動設定やメモリ管理を確認してください。

ブラウザでForgeへ接続できない場合

ブラウザでローカルURLを開けない場合は、run.batから開いたコマンド画面が残っているか確認します。

コマンド画面が閉じていれば、Forgeは動作していません。

表示されたURLを正確にコピーし、ブラウザのアドレス欄へ貼り付けます。

Forgeがエラーで停止していないか、コマンド画面の最後の行も確認してください。

別のアプリが同じポートを使っている場合や、Windowsファイアウォールが通信を遮断している場合もあります。

ブラウザのキャッシュや拡張機能が影響している可能性があるため、別のブラウザやシークレットウィンドウで確認する方法もあります。

外部共有用URLとローカルURLを混同しないようにしてください。

Forgeをアンインストールする方法

公式ワンクリック版は、必要な環境が展開先フォルダ内にまとまっています。

ただし、Forgeフォルダを削除する前に、モデル、生成画像、拡張機能をバックアップしてください。

削除前にmodels・outputs・extensionsを保存する

削除前に、models、embeddings、outputs、extensionsを別のドライブへコピーします。

設定ファイル、保存したプロンプト、独自のプリセットも必要に応じて保管してください。

modelsフォルダには大容量のCheckpointやLoRAが含まれるため、バックアップ先の空き容量を確認します。

outputsには生成画像が保存されています。

再インストール後にモデルや画像を再利用したい場合は、フォルダ構成を維持してコピーすると管理しやすくなります。

バックアップ後に、重要なファイルを実際に開けるか確認してください。

コピー処理が終わる前に元のForgeフォルダを削除しないようにしましょう。

ワンクリック版は展開したForgeフォルダを削除する

Forgeを終了し、バックアップが完了したことを確認します。

その後、展開したForgeフォルダを削除してください。

作成したデスクトップショートカットがある場合は、ショートカットも削除します。

公式ワンクリック版だけを使い、PythonやGitをWindowsへ個別にインストールしていない場合は、Forge用として追加のアンインストール操作が不要なケースがあります。

手動インストール、共有Python環境、モデル共有用の外部フォルダを利用している場合は、削除範囲が異なります。

再導入するときは、古い環境へ上書きするより、新しいフォルダへ公式パッケージを展開し、バックアップしたデータを戻す方法が安全です。

Stable Diffusion WebUI Forgeに関するよくある質問

最後に、Forgeの導入前後に残りやすい疑問へ回答します。

バージョンによって変わる内容は、公式READMEの最新表示も確認してください。

Forgeは無料で利用できますか？

ForgeのソースコードはAGPL-3.0ライセンスで公開されています。

ただし、PC本体、電気代、有料モデル、クラウドGPUなどの費用は別です。

生成画像を商用利用する場合は、Forgeだけでなく使用したCheckpointやLoRAのライセンスも確認してください。

PythonやGitを別途インストールする必要はありますか？

公式ワンクリックパッケージにはGitとPythonが含まれています。

本記事の基本ルートでは、PythonやGitを個別にインストールする必要はありません。

手動インストールを選ぶ場合は必要になりますが、初心者はワンクリック版と手動版の手順を混ぜないようにしてください。

CUDA Toolkitを自分でインストールする必要はありますか？

通常のワンクリック版では、パッケージに含まれるPyTorchとCUDA構成を基本にします。

導入前から別のCUDA Toolkitを追加する必要はありません。

GPUエラーの原因は、GPU世代、ドライバー、PyTorch、パッケージの不一致など複数あるため、エラー文を確認してから判断してください。

AUTOMATIC1111のモデルをForgeでも使えますか？

対応するCheckpointやLoRAであれば、Forgeでも再利用できます。

初心者は、Forge側の対応フォルダへファイルをコピーする方法が分かりやすいでしょう。

モデルを重複保存したくない場合は、ForgeとAUTOMATIC1111でモデルフォルダを共有する方法を確認してください。

拡張機能については、同じように動作するとは限りません。

ForgeでSDXLやFLUXも使えますか？

ForgeはSD 1.5以外の複数系統のモデルにも対応しています。

公式READMEにはFLUX向けのチュートリアルや対応形式も掲載されています。

ただし、SDXLやFLUXでは必要ファイル、推奨解像度、VRAM、モデルの配置方法が異なります。

最初は軽いCheckpointでForgeの動作を確認してから、モデル別の導入手順へ進みましょう。

まとめ｜update.batとrun.batでForgeを起動しよう

本記事の基本手順は、Windows 10・11とNVIDIA GeForce GPUを使用する初心者向けです。

最初に公式GitHubからワンクリックパッケージを取得し、C:\AI\Forgeなどの短い英数字フォルダへ展開します。

展開後はupdate.batでForgeを更新し、続いてrun.batを実行してください。

初回起動中は黒いコマンド画面を閉じず、ローカルURLが表示されるまで待ちます。

Forgeの画面を開けたら、SafeTensor形式のCheckpointをwebui\models\Stable-diffusionへ配置します。

txt2imgでCheckpoint、解像度、Sampling steps、Batch sizeを設定し、追加機能を使わずにテスト画像を1枚生成しましょう。

RTX 50シリーズでは、通常パッケージを導入する前にPyTorchとCUDAの対応状況を確認してください。

AMD・Intel GPU、macOS、Linuxでは別の導入方法が必要です。

まずは公式ワンクリックパッケージを短いフォルダへ展開し、update.bat、run.batの順番で実行しましょう。

黒い画面にローカルURLが表示されるまで閉じないことが、最初の重要なポイントです。