要点
- 開発元によると、FLUX.2 Klein 4B はフルサイズで約 13GB、Z-Image Turbo は 16GB のビデオメモリで動きます。4 ビットでは、12B の Flux モデルの重みは約 6.7GB、20B の Qwen Image は約 11.5GB です。
- ステップが少ないほど速く描けます。開発元のサンプルでは Flux Schnell と FLUX.2 Klein 4B が 4 ステップ、Z-Image Turbo が 8、Qwen Image が 50 です。
- 動かし方は 3 つ:mflux(コマンドライン、MLX)、Draw Things(App Store)、ComfyUI Desktop(ノードのワークフロー)。
- モデルごとのライセンスを確認しましょう。Flux Schnell と Z-Image Turbo は Apache 2.0、Flux Dev は非商用ライセンスです(Hugging Face)。
1画像モデルと必要なメモリ
| モデル | パラメータ | ステップ数 | 重み(16 / 4 ビット) | ライセンス |
|---|---|---|---|---|
| FLUX.2 Klein 4B | 4B | 4 | 約 8 / 2.3GB | Apache 2.0 |
| Z-Image Turbo | 6B | 8 | 約 12 / 3.4GB | Apache 2.0 |
| Flux Schnell | 12B | 4 | 約 24 / 6.7GB | Apache 2.0 |
| Flux Dev | 12B | Schnell より多い | 約 24 / 6.7GB | 非商用 |
| Qwen Image | 20B | 50 | 約 41 / 11.5GB | Apache 2.0 |
開発元のメモリの数字は、フルサイズで動かすグラフィックカード向けです。FLUX.2 Klein 4B は約 13GB、Z-Image Turbo は 16GB のビデオメモリで動きます。Mac の GPU は初期設定でメモリの約 75% を使え、mflux などのツールはモデルを 8 ビットや 4 ビットで読み込むので、必要なメモリはずっと少なくなります。16GB の Mac なら、まず FLUX.2 Klein 4B、Z-Image Turbo、または 4 ビットの Flux Schnell から始めましょう。Qwen Image は重みだけで 4 ビットでも約 11.5GB になるので、24GB 以上を用意してください。
2速さを決めるもの
画像モデルは何ステップもかけて画像を仕上げ、1 ステップごとにモデル全体を 1 回通します。Flux Schnell や FLUX.2 Klein 4B のような 4 ステップのモデルは、開発元のサンプルどおり 50 ステップで動かす Qwen Image の 12 分の 1 の回数で 1 枚を描きます。画像が大きいほど、精度が高いほど時間がかかります。
文章を書くのと違い、画像生成は主に GPU の計算性能で制限されるため、GPU コアの多いチップ(Pro、Max、Ultra)ほど速くなります。Apple の M5 世代は、こうした処理のために各 GPU コアに Neural Accelerator を追加しています(Apple)。
33 つの動かし方
| 概要 | 動作環境 | 価格 | |
|---|---|---|---|
| mflux | Apple の MLX を使うコマンドラインの画像生成。FLUX、Z-Image、Qwen Image など | Apple シリコン | 無料、オープンソース |
| Draw Things | iPhone、iPad、Mac 用アプリ。ローカルかつオフラインで動作、クラウドは任意 | macOS 12.4 以降 | 無料、App 内課金あり |
| ComfyUI Desktop | ノードベースのワークフロー。セットアップ後はオフラインで動作 | macOS 13 以降、M1 以降 | 無料、オープンソース |
たとえば mflux の場合(mflux):
uv tool install --upgrade mflux
mflux-generate-z-image-turbo \
--prompt "A puffin standing on a cliff" \
--width 1280 --height 500 \
--seed 42 --steps 9 -q 8-q 8 はモデルを 8 ビットで読み込み、フル精度に比べてメモリをおよそ半分にします。初回の実行時にモデルがダウンロードされます。
mflux、Draw Things、ComfyUI Desktop は、ほかの画像・動画アプリと並んで AI App Store にページがあります。
4ライセンスとゲート付きモデル
オープンな画像モデルのライセンスはさまざまです。Flux Schnell と Z-Image Turbo は Apache 2.0 です。Flux Dev は Black Forest Labs の非商用ライセンスで、ゲートが設けられています。ダウンロード前に Hugging Face でライセンスへの同意とサインインが求められます(FLUX.1 dev、FLUX.1 schnell、Z-Image Turbo)。画像を商用で使う前に、モデルカードのライセンスを読みましょう。
5画像を作っていない時間に
ときどきまとめて画像を作る Mac は、1 日の大半はアイドル状態です。MLX Node はその時間を使い、あなたが決めた範囲で MLX Network の AI ジョブを実行して MLX トークンを獲得できます。GPU を自分で使いたいときは一時停止しましょう。獲得量は保証されません。リスク をお読みください。
6よくある質問
- 16GB の Mac でローカルに画像を生成できる?
- 精度を下げればできます。FLUX.2 Klein 4B と Z-Image Turbo は小さく(4B と 6B パラメータ)、Flux Schnell の重みは 4 ビットで約 6.7GB です。mflux などのツールはモデルを 8 ビットや 4 ビットで読み込むので、16GB の Mac の GPU が使える約 12GB に余裕が残ります。
- Mac で最も速い画像モデルは?
- 表のモデルの中では 4 ステップのものです。Flux Schnell と、いちばん小さい FLUX.2 Klein 4B です。速さは画像サイズ、精度、GPU コア数にも左右されます。
- Stable Diffusion は Mac で動く?
- 動きます。ComfyUI Desktop は Apple シリコンの Mac(M1 以降)で、Flux などの新しいファミリーとあわせて Stable Diffusion のワークフローも動かせます。mflux は、上に挙げた新しいモデルが中心です。
- ローカルで生成した画像を商用利用できる?
- どこで動かすかではなく、モデルのライセンス次第です。Flux Schnell と Z-Image Turbo は Apache 2.0、Flux Dev のライセンスは非商用です。
出典
- Hugging Facehuggingface.co
- FLUX.2 Klein 4Bhuggingface.co
- Z-Image Turbohuggingface.co
- Flux Schnell と Devgithub.com
- Qwen Imagehuggingface.co
- Appleapple.com
- mfluxgithub.com
- Draw Thingsapps.apple.com
- ComfyUI Desktopdocs.comfy.org
- FLUX.1 schnellhuggingface.co