Mac で画像を生成する。

Flux、Z-Image、Qwen Image などの画像モデルは Apple シリコンでよく動きます。クラウド不要、1 枚ごとの料金もなく、画像は Mac の中に残ります。モデルのファミリーごとに必要なメモリ、それを動かすアプリ、画像を使う前に確認すべきことをまとめました。

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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 4B4B4約 8 / 2.3GBApache 2.0
Z-Image Turbo6B8約 12 / 3.4GBApache 2.0
Flux Schnell12B4約 24 / 6.7GBApache 2.0
Flux Dev12BSchnell より多い約 24 / 6.7GB非商用
Qwen Image20B50約 41 / 11.5GBApache 2.0
パラメータ、ライセンス、ステップ数は開発元によるもの:FLUX.2 Klein 4B、Z-Image Turbo(モデルを 8 回通す)、Flux Schnell と Dev、Qwen Image。ステップ数は各開発元のサンプルコードのものです。重みは当サイトの計算で、16 ビットは 1 パラメータあたり 2 バイト、MLX の 4 ビットはパラメータ数 × 4.5 ビットです。テキストエンコーダと画像デコーダには別にメモリが必要です。

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
mfluxApple 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 ThingsiPhone、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
各プロジェクトの公式ページより(2026 年 10 月 23 日確認)。

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

  1. Hugging Facehuggingface.co
  2. FLUX.2 Klein 4Bhuggingface.co
  3. Z-Image Turbohuggingface.co
  4. Flux Schnell と Devgithub.com
  5. Qwen Imagehuggingface.co
  6. Appleapple.com
  7. mfluxgithub.com
  8. Draw Thingsapps.apple.com
  9. ComfyUI Desktopdocs.comfy.org
  10. FLUX.1 schnellhuggingface.co

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