【stable diffusion】ControlNetの使い方や機能・商用利用の可能性を解説

最終更新日:2025/07/17

ControlNetについて解説

Stable Diffusionで思い通りの画像を生成したいと悩んでいませんか？ControlNetは、画像生成の構図や形状を自在にコントロールできる革新的な拡張機能です。

本記事では、ControlNetの導入から実践的な活用法まで、初心者でも理解できるよう徹底解説します。簡単なインストール手順、無料版と有料版の違い、実用的なテクニックを網羅しているので、AIイラスト制作の幅を広げたい方、より精度の高い画像生成を目指す方はぜひご覧ください。

ControlNetのインストールから基本設定・環境構築

ControlNetをStable Diffusionで活用するには、まず適切な環境構築が不可欠です。

【必要環境】

Stable Diffusion 1.5/2.x および SDXL
GPUメモリ：SD1.5なら4GB以上で可、SDXLの場合は12GB以上推奨

インストール方法は主に2種類あり、AUTOMATIC1111版WebUIでは拡張機能タブから「Install from URL」を選択し、公式リポジトリURLを入力するだけで簡単に導入できます。

一方、Forge版はControlNetが標準搭載されているため追加インストール不要という利点があります。

ControlNetの基本的な仕組みは、元画像の特徴（エッジ、ポーズ、深度など）を抽出し、それに沿った画像生成を可能にする拡張機能です。設定画面では「Enable」にチェックを入れ、使用したいプリプロセッサとモデルを選択するだけで基本的な準備は完了します。

初心者の方は以下の手順で始めるとスムーズです。

WebUIを最新版に更新
拡張機能からControlNetをインストール
基本モデル（Canny、OpenPose等）をダウンロード
再起動後、生成画面でControlNetタブを確認

Stable Diffusion WebUIへのControlNet導入手順

さっそくStable Diffusion WebUIへControlNetを導入してみましょう。

まず、拡張機能タブからインストールを行います。

WebUIを起動したら、上部メニューから「Extensions」タブを選択する
「Install from URL」サブタブをクリック
GitHubのURL入力欄に以下のURLを貼り付ける（https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet.git）
「Install」ボタンを押す
インストールが完了したらWebUIを再起動する

再起動後、txt2imgタブを開くと画面下部にControlNetセクションが新たに表示されているはずです。表示されない場合は、設定タブから「Reload UI」を試してみてください。これでControlNetの基本機能が使えるようになりました。次のステップではモデルファイルの配置が必要になりますが、まずは導入が正しく完了したことを確認しましょう。

Forge版でのControlNet設定方法

Forge版では、ControlNetが標準でプリインストールされているため、別途インストール作業は不要です。

起動後、画面上部のタブから「ControlNet Integrated」を選択すると設定画面が表示されます。基本操作は以下の手順で行います。

「Enable」をオンにしてControlNetを有効化
「Preprocessor」から前処理方法を選択
「Model」から使用するモデルを指定
「Weight」でControlNetの影響度を調整

AUTOMATIC1111版と異なり、Forge版ではタブ構成が統合されており、複数のControlNetを同時に設定する場合は「Add ControlNet」ボタンをクリックして追加します。

また、Forge版独自の機能として、プリセット保存機能があるため、よく使う設定に名前を付けて保存しておくと作業効率が向上します。設定変更後は必ず「Apply」ボタンを押して変更を確定させてください。

必要なモデルファイルの準備と配置

ControlNetを活用するには、専用のモデルファイルが必須です。これらのファイルは公式リポジトリからダウンロードでき、「extensions/sd-webui-controlnet/models」ディレクトリに配置します。

主要なモデルとしては、以下のような例があります。

輪郭検出用の「Canny」
ポーズ制御用の「OpenPose」
奥行き情報を活用する「Depth」

初めての方は、まずこの3種類を導入することをおすすめします。モデルファイルは合計で約30種類あり、用途に応じて追加できます。
ダウンロードしたファイルは拡張子が「.pth」または「.safetensors」となっており、WebUI起動時に自動認識されます。容量は各モデル約1〜2GB程度ですので、ストレージの空き容量に注意しながら必要なものだけを選んでインストールしましょう。

無料版と有料版の機能差と料金体系

ControlNetは基本的に無料で利用できるオープンソースツールですが、実際の運用コストは環境によって異なります。ローカル環境では、初期投資としてGPUの購入費用が必要ですが、継続的な料金は発生しません。

一方、クラウドサービスを利用する場合は、Google ColabやRunpodなどの選択肢があります。Google Colabは無料枠がありますが、GPUの使用時間制限などがあるため、本格的な制作には有料プラン（月額$9.99〜）がおすすめです。

Runpodは従量課金制で、A100 GPUを使用した場合、1時間あたり約$1.2〜2.5程度かかります。商用利用においては、これらのインフラコストに加えて、使用するモデルのライセンス条項も確認が必要です。特に収益化を目的とする場合は、CreativeMLなど商用利用可能なモデルを選択するか、適切なライセンス料を支払うことを検討しましょう。

ControlNetの実践的な使い方とテクニック

ControlNetの実践的な活用では、まず基本的なワークフローを理解することが重要です。

元となる画像（リファレンス）を用意する
適切なプリプロセッサを選択する
プリプロセッサに合ったモデルを選択する

実際の操作では、以下の設定が鍵となります。

Enable:ControlNetの有効/無効を切り替えます
Control Type:「Balanced」が基本ですが、より強い制御には「Control」を選びましょう
Preprocessor:入力画像の処理方法を決定します
Model:プリプロセッサと対応するモデルを選択します

重要なのは、Weight（影響度）とGuidance Start/End（制御の適用タイミング）の調整で、これらを0.8前後から始めて徐々に調整していくことで理想的な結果に近づけることができます。

画像の構図を制御する基本操作

ControlNetで画像の構図を自在に操るには、まず参考となる画像をアップロードすることから始めましょう。対応形式はJPG、PNG、WEBPなどで、単純にドラッグ&ドロップするだけでOKです。次に重要なのがControl Typeの選択です。

Canny:輪郭線を抽出して構図を維持
Depth:奥行き情報を活用して立体感を再現
Pose:人物ポーズを制御

それぞれの目的に合わせて最適なPreprocessorも選びましょう。例えば、Cannyならば「canny_detector」が基本です。画像をアップロードしたら、特徴抽出ボタン（💥）をクリックして検出マップを生成します。

この検出マップは実際にAIが参照する情報となるので、意図した通りの特徴が抽出されているか、確認することが成功の鍵です。Weight値を調整して影響度を変更したり、複数のControlNetを組み合わせたりすることで、より精密な構図制御が可能になります。

複数のControlNetを組み合わせる応用技法

ControlNetの真の力は複数のユニットを組み合わせたときに発揮されます。例えば、OpenPoseでポーズを指定しながら、同時にCannyで輪郭を制御することで、ポーズと細部の両方を思い通りにコントロールできます。

この組み合わせ技を使うには、WebUI上で「Add ControlNet」ボタンをクリックし、複数のControlNetユニットを追加します。各ユニットには異なるプリプロセッサを設定しましょう。重要なのはWeight設定です。

例えば、以下のように設定します。

ポーズ制御（OpenPose）:Weight 1.0
輪郭制御（Canny）:Weight 0.8
深度マップ（Depth）:Weight 0.6

このようにWeightを調整することで、各ControlNetの影響力をバランスよく配分できます。特に人物イラストでは、ポーズと表情を別々のControlNetで制御する手法が効果的です。複数ControlNetの活用は少し処理が重くなりますが、得られる表現の自由度は格段に向上します。

高解像度画像生成のためのアップスケール活用法

ControlNetを活用すれば、低解像度の元画像から驚くほど鮮明な高解像度画像を生成できます。特にControlNet Tileモデルは、画像の細部を保持したままアップスケールする際に非常に効果的です。

具体的な手順としては、以下の3ステップになります。

まず低解像度で全体構図を作成
Hires.fixのUpscalerでサイズを2倍程度に拡大
ControlNet Tileを適用して細部を補完

このとき、Pixel Perfect機能をオンにすることで、入力画像の解像度に合わせて自動調整が可能になり、手動での複雑な計算が不要になります。

また、複数回のアップスケールを段階的に行うことで、4K以上の超高解像度画像も作成可能です。注意点として、高解像度になるほどVRAM消費量が増加するため、バッチサイズを1に設定するか、–medvram起動オプションの使用をおすすめします。

ControlNet専用モデルの管理と最適化

ControlNetを効果的に活用するには、専用モデルの適切な管理と最適化が不可欠です。一般的なControlNetモデルは1つあたり720MB〜2.5GB程度の容量を占めるため、複数のモデルを導入するとストレージ容量が急速に圧迫します。

効率的な管理のためには、以下の点に注意しましょう。

モデルの命名規則を理解する
使用頻度に応じて整理する
定期的に不要モデルを削除する

モデルファイル名には通常「control_〇〇」のような接頭辞があり、その後に検出タイプ（canny、depth、pose等）が続きます。さらに、バージョン番号やトレーニングステップ数も含まれることが多いため、これらを把握することで最適なモデル選択が可能になります。

ストレージ容量に制約がある場合は、使用頻度の低いモデルをクラウドストレージに移動させるなど、柔軟な管理戦略を検討しましょう。

モデルファイルの効率的な一括ダウンロード方法

ControlNetモデルファイルを一括ダウンロードする最も効率的な方法は、Pythonライブラリ「huggingface_hub」を活用することです。まず、`pip install huggingface_hub`コマンドでライブラリをインストールしましょう。次に、以下のようなPythonスクリプトを作成します。

from huggingface_hub import snapshot_download
snapshot_download(repo_id=”lllyasviel/ControlNet”, local_dir=”./models/controlnet”)

このコードを実行すると、必要なモデルファイルが一度に指定ディレクトリにダウンロードされます。手動でダウンロードする場合は、Hugging Faceウェブサイトから以下の優先順でモデルを選びましょう。

基本モデル（control_sd15_*）
特殊効果モデル（tile/scribble等）
アニメ特化モデル（anime/illustration向け）

ダウンロード後は、ファイル配置を確認してください。正しいディレクトリ構造は次のとおりです。

stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models/
control_canny.safetensors
control_depth.safetensors
その他のモデルファイル

最後に、WebUI上で「Reload UI」ボタンをクリックしてモデルを認識させることをお忘れなく。これで効率的にControlNetモデルを管理できます。

バージョン更新時の注意点と対処法

ControlNetは頻繁にアップデートされるため、バージョン更新時には注意が必要です。更新前に必ず現在の設定とモデルファイルのバックアップを取っておきましょう。更新確認は「Extensions」タブから「Check for updates」ボタンを押すだけで簡単に行えます。Stable Diffusionのバージョンとの互換性も重要なポイントで、特にv1.5からv1.7までの対応状況を確認することをおすすめします。

更新時によくある問題として以下が挙げられます。

古いモデルとの互換性の喪失
設定ファイルの初期化
新機能による既存ワークフローの変更

更新に失敗した場合は、WebUIを再起動するか、最悪の場合は「extensions」フォルダ内のControlNetディレクトリを削除して再インストールすることで解決できます。また、GitHub上の公式リポジトリでは既知の問題と解決策が常に更新されているので、トラブル時には確認してみてください。

ローカル環境でのモデル保存場所の最適化

ControlNetモデルは容量が大きいため、保存場所の最適化が重要です。デフォルトでは「stable-diffusion-webui/models/ControlNet」に保存されますが、この場所はconfig.jsonファイルで簡単に変更できます。

特に注目すべきは、SSDとHDDでのパフォーマンス差です。SSDに配置すると読み込み速度が2〜5倍向上し、モデル切り替え時のストレスが大幅に軽減されます。

容量に制約がある場合は、次の3つの方法が効果的です。

使用頻度の高いモデルのみSSDに配置
シンボリックリンクを使用した仮想的な統合管理
外付けSSDの活用

特にWindows環境では「mklink /D リンク先リンク元」コマンドでシンボリックリンクを作成でき、物理的な場所を分散させながらも一元管理が可能になります。

また、不要なモデルを定期的に整理することで、ディスク容量の節約とWebUI起動時間の短縮も実現できます。

ControlNetの建築・漫画制作での活用事例

ControlNetは建築や漫画制作の分野で革新的なワークフローを実現しています。建築分野では、Depthプリプロセッサを活用することで、単なるスケッチから立体的な建築パースを生成できます。例えば、簡易的な平面図から3D的な外観パースを作成したり、インテリアデザインのラフスケッチから精密な内装イメージを生成したりすることが可能です。

一方、漫画制作では、ScribbleやLineartプリプロセッサが威力を発揮します。ラフな線画からキャラクターデザインを具体化したり、背景のラフスケッチから緻密な背景画を生成したりできるのです。特に注目すべきは、これらのツールが専門家の作業時間を大幅に短縮する点です。

建築家はコンセプト段階から多様なバリエーションを素早く視覚化でき、漫画家はストーリーボードから完成度の高い原稿へのプロセスを加速できます。実際のプロジェクトでは、ControlNetによって生成された画像をベースに微調整を加えることで、クオリティと作業効率の両立が実現しています。

ControlNetの商用利用における注意事項

ControlNetを商用利用する際には、いくつかの重要な注意点があります。まず基本として、ControlNetそのものはオープンソースですが、使用するベースモデルやプロンプトの権利関係を確認することが不可欠です。特に以下の点に注意しましょう。

商用利用可能なベースモデルを選択すること
学習に使用された画像の著作権状況を確認すること
最終成果物の権利帰属を明確にすること

また技術面では、商用プロジェクトでは安定した出力が求められるため、高性能GPUの確保や十分なVRAM（最低8GB以上推奨）が必要になります。

さらに商用プロジェクトでは納期が重要なため、ControlNetの設定に時間をかけすぎないよう、事前に最適なパラメータを見つけておくことをおすすめします。クライアントワークでは特に、生成プロセスの透明性を保ち、ControlNetを使用している旨を明示することでトラブルを避けられます。

ControlNetのトラブルシューティング

ControlNetを使用していると、様々なトラブルに遭遇することがあります。最も一般的な問題は、GPUメモリ不足によるクラッシュです。この場合、バッチサイズを小さくするか、画像解像度を下げることで解決できます。

また、モデルとControlNetのバージョン互換性の問題も頻発します。互換性のあるバージョンの組み合わせについては、公式GitHubのissueセクションで最新情報を確認しましょう。

エラーメッセージが表示される場合は、以下の手順で対処してみてください。

WebUIを再起動する
使用していないControlNetモデルを削除してメモリを解放する
最新バージョンに更新する

さらに、ControlNetコミュニティのDiscordチャンネルやRedditフォーラムでは、経験豊富なユーザーからのサポートを受けられます。問題解決のためのFAQやトラブルシューティングガイドも充実しているので、困ったときは活用してみてください。

インストールできない場合の解決策

ControlNetのインストールに失敗する主な原因は、ネットワーク接続の問題、管理者権限の不足、またはStable Diffusion WebUIとの互換性の問題です。まず、エラーメッセージを確認し、具体的な問題を特定しましょう。

よくある解決策として、以下の3つが挙げられます。

コマンドラインから「–no-half-vae」オプションを追加して起動する
最新のWebUI版に更新する
Pythonのバージョンが3.10以上であることを確認する

それでも解決しない場合は、GitHubリポジトリから直接ZIPファイルをダウンロードし、「extensions」フォルダに手動で展開する方法が効果的です。

また、依存関係のエラーが出る場合は、コマンドプロンプトで「pip install -r requirements.txt」を実行してみてください。特に初心者の方は、公式のトラブルシューティングガイドを参照することをおすすめします。

ControlNetタブが表示されない時の対処法

ControlNetタブが表示されない問題は、多くのユーザーが直面する一般的なトラブルです。まず試すべき対処法は、Web UIを完全に再起動することです。これだけで問題が解決することが意外と多いのです。

再起動後もタブが表示されない場合は、ブラウザのキャッシュをクリアしてみましょう。Chrome の場合は「Ctrl+Shift+Delete」を押し、「キャッシュされた画像とファイル」にチェックを入れてクリアします。

次に確認すべきポイントは以下の3つです。

拡張機能の設定画面でControlNetが有効になっているか
他の拡張機能との競合が発生していないか
モデルファイルが正しいフォルダに配置されているか

問題が続く場合は、コンソールログを確認することで具体的なエラーメッセージを特定できます。ブラウザの開発者ツール（F12キー）を開き、「Console」タブでエラーを探しましょう。「Failed to load ControlNet model」などのメッセージがあれば、モデルパスの問題かもしれません。

また、最新バージョンのStable Diffusion WebUIとControlNet拡張機能の互換性を確認することも重要です。バージョンの不一致が原因でタブが表示されないケースも少なくありません。