AUTOMATIC1111は本当に使いやすいのか？
前回の記事では、画像生成AI界隈の定番ソフト「AUTOMATIC1111（以下A1111）」を導入しました。
実際に触ってみると、思っていたよりも画面はシンプルで分かりやすく、「世界中で使われている理由も分かるな」と感じました。
ただ、私には一つ気になっていた事があります。
それは、
「結局SD.Nextと比べてどうなの？」
という点です。
私の環境はIntel Arc A750。
画像生成AI界隈では少数派のIntel GPUユーザーです。
以前からSD.Nextを使っていたので特に不満はありませんでしたが、せっかくA1111を導入した以上、実力差を確認してみたくなりました。
今回の検証条件
今回は純粋な生成速度と画像品質を見るため、同じプロンプト・同じ設定で比較します。
使用したプロンプトはこちら。
【プロンプト】
(masterpiece, best quality, ultra-detailed:1.2), 1 beautiful majestic white cat, glowing blue eyes, walking in a magical glowing forest, (night time:1.1), glowing mushrooms, fireflies, volumetric lighting, floating light particles, dynamic angle, depth of field
【ネガティブプロンプト】
(worst quality, low quality:1.4), blurry, deformed, multiple tails, extra legs, bad anatomy, text, watermark
画像サイズは768×512。
サンプラーはDPM++ 2M Karras（20ステップ）で統一しています。
まずはSD.NextとAUTOMATIC1111を比較
さっそく生成してみました。
▼ SD.Next生成結果
生成時間：約5.29秒
▼ AUTOMATIC1111生成結果
生成時間：約2分20秒
結果を見て思わず笑いました。
まさかここまで差が出るとは思っていなかったからです。
体感では少し遅い程度を予想していたのですが、実際には40倍近い差が出ました。
画像そのものはどちらも綺麗です。
しかし毎回2分以上待つとなると話は別。
正直、この時点で実用性には大きな差を感じました。
Intel GPU環境で見えた厳しい現実
この差の理由はIntel GPU向け最適化にあります。
SD.NextはIntel環境向けの最適化が進んでいるのに対し、A1111はIntel GPU本来の性能を十分活かし切れていません。
つまり、
「A1111が悪い」
のではなく、
「Intel環境との相性が良くない」
という話です。
もし同じ比較をRTX 5070やRTX 5080あたりで行えば、また違う結果になると思います。
ただ少なくともArc A750環境では、A1111はかなり厳しい印象でした。
フルHD生成でさらに差が広がる
ここで少し考えました。
768×512ならブログに貼る参考画像としては十分です。
でも実際に私が欲しいのは、
- ブログのアイキャッチ
- Youtube動画素材
- サムネイル
など。
つまりフルHDクラスです。
そこで1920×1080でも試してみました。
▼ SD.Next フルHD生成
生成時間：約2分20秒
さすがに速いとは言えなくなりました。
しかし問題はここからです。
画像生成AIは一発で理想の画像が出る事は少なく、何度も生成を繰り返します。
30秒近く待つ作業を10回、20回と続けると、意外とストレスになります。
ここで改めて、
「クラウドAIって便利だったんだな」
と思い始めました。
ChatGPTとNanobananaにも同じ指示を出してみた
そこで今度は、普段使っているChatGPTとNanobananaにも同じ内容を依頼してみました。
▼ Gemini（Nanobanana）
▼ ChatGPT
細かい比較は人によって好みが分かれると思います。
ただ私が感じたのは、
「やっぱ綺麗でリアル、それに楽さが全然違う」
という事でした。
ローカルAIは自由度が高い反面、
- モデル選び
- パラメータ調整
- 再生成
- VRAMとの戦い
があります。
一方クラウドAIは、
「こんな画像作って」
で終わります。
この差は想像以上に大きいと感じました。
結局、今の私は何を使うのか
今回比較してみて改めて思いました。
Intel Arc A750は価格を考えれば非常に面白いGPUです。
ゲームもできる。
動画編集もできる。
画像生成AIも一応できる。
ただ、
「画像生成AIをメイン用途にする」
なら話は変わってきます。
やはりNVIDIA環境の強さは無視できません。
長年言われ続けている、
「AIをやるならNVIDIA」
という言葉には、それなりの理由があるのだと実感しました。
とはいえ、現時点の私の結論は少し違います。
ローカルAIは遊ぶには面白い。
でも普段使いならChatGPTやNanobananaの方が圧倒的に楽。
少なくとも今の環境では、私のメイン環境は引き続きクラウドAIになりそうです。
ただし、ローカルAIならではの強みもあります。
その代表がインペイントです。
次回は、ChatGPTやNanobananaでは難しい「部分修正」をテーマに比較してみたいと思います。
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