はじめに
2023年に、グラフィックボードを搭載していないミニPC「Minisforum UM350」で、画像生成AIのStable Diffusionを実行してみました。
結果は、512×512サイズの画像1枚を生成するのに4分26秒。時間はかかりましたが、「高いグラボがなくても、ローカルで画像生成はできる」ということが分かり、個人的にはかなりビックリした体験でした。
あれから3年ほど経ち、画像生成AIの世界は大きく変わりました。モデルはSDXL世代が主流になり、FLUXやSD3.5といった新しいモデルも登場しています。
一方で、私の手元にはゲーミング用途で使っているFRONTIERのPC（GeForce RTX 3060 12GB搭載）もあります。
そこで今回は、次の疑問を整理してみます。
- グラボなしのUM350は、2026年の今でも画像生成に使えるのか
- RTX 3060 12GBだと、どこまでできるのか
- 結局、2台をどう使い分けるのが現実的なのか
高いグラボを持っていないけどローカルで画像生成を試してみたい、という方の参考になればと思います。
※2023年の検証記事はこちらです。https://www.kuripapa.com/wp/stable-diffusion-run-um350/965/
今回の2台のスペックと役割分担
まずは、今回の主役である2台のスペックを比べてみます。
| 項目 | Minisforum UM350 | FRONTIER（ゲーミングPC） |
|---|---|---|
| CPU | AMD Ryzen 5 3550H | Intel Core i5-10400F |
| メモリ | システムと共有 | DDR4 SDRAM 32GB |
| GPU | Radeon Vega 8（CPU内蔵） | GeForce RTX 3060 12GB |
| GPUメモリ（VRAM） | 専用VRAMなし（共有） | 12GB |
| 今回の役割 | グラボなしでどこまでできるか試す用 | ローカル生成AIの本命用 |
画像生成AIで一番大事なのは、CPUよりもGPUの性能、特にVRAMの容量です。
UM350の内蔵GPUは専用のVRAMを持たず、システムのメモリを共有して使います。そのため、大きなモデルを読み込むこと自体が難しくなります。
一方、RTX 3060 12GBは、ローカル画像生成では「SDXLが快適に回り始める入口」と言われるクラスのVRAM容量があります。この差が、そのまま「できること」の差になります。
3年で何が変わったか
実行環境はAUTOMATIC1111からForgeへ
2023年の記事では、AUTOMATIC1111版のStable Diffusion web UIを使いました。
AUTOMATIC1111は今も使うことはできますが、バージョン1.10.1（2025年2月）以降、大きな更新は落ち着いた印象です。
代わりに主流になってきたのが、Stable Diffusion WebUI Forgeです。見た目や使い方はAUTOMATIC1111とほぼ同じですが、VRAMの使い方が工夫されており、同じモデルでも少ないVRAMで動作しやすくなっています。
「これから始めるならForge、使い慣れた画面が良い人にもForge」というのが、2026年時点での無難な選び方だと思います。
モデルはSDXL世代が主流に
モデルの世代も進みました。
- SD 1.5：512×512が基本。必要なVRAMは約4GBが目安と軽め
- SDXL：1024×1024が基本。必要なVRAMは約8GBが入口
- SD 3.5 Large：高品質ですが、軽量化されたFP8版でも約11GBが目安
- FLUX系：さらに大きなモデルが多く、素のままではVRAM 16〜24GB級が欲しくなる
つまり、モデルが進化した分、要求されるVRAMも大きくなっています。ここが、グラボなしPCにとっては厳しいところです。
UM350で再挑戦：SD 1.5なら今も試せる
まずはUM350です。
UM350のようなAMDの内蔵GPUで使う場合は、NVIDIA向けの通常手順ではなく、DirectMLを使って動作させるフォーク版（AMD GPU対応のForge、またはDirectML版のWebUI）を使います。導入の流れ自体は2023年の記事と大きくは変わりません。
- Python 3.10.6とGitをインストールする（Pythonは「Add to PATH」にチェック）
- AMD／DirectML対応のフォーク版をgit cloneする
- webui-user.batの起動オプションを内蔵GPU向けに編集する
- webui-user.batを実行し、ブラウザで http://127.0.0.1:7860 を開く
起動オプションは、2023年の記事で使った考え方が今も基本になります。
COMMANDLINE_ARGS=--opt-sub-quad-attention --lowvram --disable-nan-check --precision full --no-half
ポイントは「–lowvram」でVRAM（共有メモリ）の使用を抑えることと、「–precision full –no-half」で内蔵GPUでも計算が破綻しにくくすることです。
この構成で扱うモデルは、SD 1.5系が現実的なラインです。サイズは512×512、Sampling stepsは20前後が目安になります。
正直なところ、生成にかかる時間は2023年当時と劇的には変わりません。数分単位で待つものだと思ってください。ただし、「課金なしで、自分のPCだけで画像生成の仕組みを試せる」という価値は今も変わりません。初めて触る方の練習用としては、十分に意味があります。
UM350の限界挑戦：SDXLは動くのか
では、主流のSDXLはUM350で動くのでしょうか。
素のSDXLは約8GBのVRAMが入口になるため、そのままではかなり厳しいのが正直なところです。
ただし、まったく手がないわけではありません。SDXL TurboやSDXL Lightningといった「蒸留モデル」は、通常20〜50ステップ必要な生成を1〜4ステップほどで終わらせるように作られているため、計算量を大きく減らすことができます。
挑戦する場合の設定の目安は、次のとおりです。
- モデル：SDXL Turbo／Lightning系の軽量モデル
- サイズ：512×512〜768×768から始める（1024×1024は欲張らない）
- Sampling steps：1〜4（Turbo／Lightningの場合）
- 起動オプション：–lowvramを有効にする
それでも、内蔵GPUでは動作が不安定になったり、1枚に長い時間がかかったりすることがあります。
私の結論としては、UM350でのSDXLは「動けばラッキーな挑戦枠」です。日常的に画像を量産する用途には向きません。この線引きを知っておくことが、無駄な試行錯誤で時間を溶かさないコツだと思います。
FRONTIER（RTX 3060 12GB）が本命になる理由
一方、FRONTIERのRTX 3060 12GBでは話が変わります。
NVIDIAのGPUなので、Forgeを通常どおりインストールすればよく、AMD向けのような特別なフォークは不要です。起動オプションもシンプルです。
COMMANDLINE_ARGS=--xformers
この環境では、次のような使い方が現実的になります。
- SD 1.5：512×512を軽快に生成できる
- SDXL：1024×1024を実用的な時間で生成できる
- SDXLにLoRAやControlNetを組み合わせる使い方も射程に入る
- FLUX系やSD 3.5は、量子化（GGUF）版やFP8版といった軽量化されたモデルを選べば挑戦できる
特に大きいのはSDXLが普通に使えることです。2026年時点で公開されているモデルの多くはSDXL系のため、選べるモデルの幅が一気に広がります。
「ローカルで画像生成を趣味として続けたい」という場合は、VRAM 12GBクラスが一つの目安になると思います。これからグラボの購入を考える方も、VRAM容量をケチらない方が後悔しにくいです。
2台の比較まとめ
ここまでの内容を、モデル別に表にまとめます。あくまでスペックからの目安ですが、購入や環境選びの判断材料にはなると思います。
| モデル | UM350（内蔵GPU） | FRONTIER（RTX 3060 12GB） |
|---|---|---|
| SD 1.5 | △ 遅いが試せる | ◎ 軽快 |
| SDXL | △ 軽量モデルで挑戦枠 | ◎ 実用的 |
| SDXL Turbo／Lightning | △ 設定を絞れば挑戦可 | ◎ 軽快 |
| SD 3.5 Large（FP8） | × 厳しい | △ 軽量化版で挑戦可 |
| FLUX系 | × 厳しい | △ 量子化版で挑戦可 |
生成時間を短くするコツ（2026年版）
2023年の記事でも触れましたが、基本は今も同じです。
- サイズを小さくする：まずは512×512（SD 1.5）や1024×1024（SDXL）から
- Sampling stepsを増やしすぎない：SD 1.5／SDXLは20前後、Turbo／Lightningは1〜4
- 一度に生成する枚数を増やさない：まずは1枚ずつ
- VRAMが足りないときは–medvram／–lowvramを使う（その分、速度は落ちます）
特に内蔵GPUの場合は、「サイズとステップ数を欲張らない」だけで、成功率がかなり変わります。
さいごに
2023年にUM350で画像生成を試したときは、「グラボがなくてもできる」というだけで驚きがありました。
2026年の今、モデルがSDXL世代に進んだことで、内蔵GPUのUM350は「仕組みを試す・学ぶ用」、RTX 3060 12GBのFRONTIERは「実際に使う用」という役割分担がはっきりしてきたように感じます。
とはいえ、UM350が無駄になったわけではありません。SD 1.5であれば今もローカル生成の入門として使えますし、「自分のPCでどこまでできるのか」を知ること自体が、グラボ選びで失敗しないための大事な経験になります。
次は、ノードを組み合わせて処理を作るComfyUIという実行環境も気になっています。Forgeとはまた違った面白さがありそうなので、FRONTIERの方で触ってみたいと思います。
高いグラボがないからと諦める前に、まずは手元のPCで試してみる。その入口として、この記事が参考になれば嬉しいです。
