Stable Diffusion モデルはどれくらいディスク容量を使うのか

Stable Diffusion モデルに単一のサイズはありません。公式モデルファイルは数 GB にわたり、実用ライブラリは、別精度、微調整版、VAEs、テキストエンコーダー、ControlNets、LoRAs、出力によって主要チェックポイント以上に成長します。一般的な数値から容量を計画せず、実行環境が実際に読み込むファイルを測定してください。

正確な例、2026・八月・09 に確認

これらのファイルサイズは、上記の日付時点の公式 Hugging Face リポジトリメタデータに基づきます。普遍的な範囲ではなく、あくまで例です。

二つの SD 1.5 ファイルだけでも、「モデルは約四ギガバイト」という表現が誤解を招く理由が分かります。内容が異なる、別々に公開された成果物です。リポジトリの内容も変わり得るため、重要な容量記録にはファイル名、リビジョン、チェックサムを添えてください。

チェックポイントだけがライブラリの全体ではない

実用的な画像生成環境には、いくつかの分類が含まれます。

• ベースチェックポイントと完全な微調整モデル。
• 個別の拡散モデル、テキストエンコーダー、VAEs。
• ControlNets、IP-Adapter モデル、アップスケーラー。
• LoRA アダプター、埋め込み、その他の小さな特殊化。
• ComfyUI、別の UI、ダウンロードキャッシュにまたがる重複コピー。
• 学習チェックポイント、プレビュー、生成出力。

分類ごとに増え方は異なります。ベースを一つ追加するだけで直ちに数 GB 増える一方、数百のアダプターは徐々に蓄積し、出力ディレクトリはセッションごとに広がります。models/checkpoints だけを測る容量計画では、それを支えるライブラリを見落とします。

論理サイズと物理使用量を測る

ディスク全体から .safetensors を探すのではなく、使用中のパスから始めます。ComfyUI では、標準パスと追加モデルパスを一覧化します。他の実行環境では、設定済みストアとキャッシュを確認します。次に種類別フォルダーを測定し、リンクやファイルシステムの重複排除が物理容量に影響するか記録してください。

# macOS または Linux の例
du -sh /path/to/models/*
du -sh /path/to/outputs

# スパースファイルやリンクが重要な場合は見かけのサイズを表示する
du -sh --apparent-size /path/to/models/*

Finder、Explorer、du、クラウドのダッシュボードは、十進 GB、二進 GiB、論理サイズ、割り当てサイズを表示する場合があります。計画時はどれを使ったか記録してください。同一性の確認には、正確なバイト数とチェックサムを使います。

最初に重複検出を行う方が、形式変換より優れる理由

量子化や削除の前に、実行環境間でバイト列が同一のコピーを見つけます。重複だと証明された作業コピーを削除しても、モデルは正確に保持されます。チェックポイントを低精度へ変換すると別の成果物になり、より多くの容量を節約できる場合がありますが、復旧の問いは変わります。

SafeTensors ファイルは、すでに構造化されたテンソルコンテナーです。ZIP に入れても、手間に見合う節約にならないことがよくあります。量子化は派生した推論用コピーを小さくできますが、高精度のソースをバイト単位で正確に復旧することはできません。この境界については、SafeTensors の保存と量子化を参照してください。

容量を解放する実践的な順序

1. 別の場所へ意図的に書き出した出力： コピーを確認してから、ローカルの重複を削除します。
2. バイト列が同一のモデルコピー： 重複を削除する前に、実行環境が一つの作業ライブラリを参照するよう変更します。
3. 放棄した学習中間物： 最終版、選択した節目、実際に必要な再開状態を保持します。
4. 未使用の派生バリアント： ソースと再現可能な手順を保持するか、変換コストが高い場合は正確なデプロイ成果物を残します。
5. 希少または非公開の元データ： 整理候補にする前に、アーカイブして復元をテストします。

どれくらいの余裕を残すべきか

一時的な重複を見込んでください。安全な移行や復元では、ソース、アーカイブ、復元コピーが同時に存在する必要があります。学習は追加チェックポイントを作り、モデルのダウンロードは一時ファイルを使うことがあります。アプリ更新とファイルシステムの動作にも容量が必要です。現在見えているライブラリが「ぴったり収まる」だけのディスクは、検証済み復旧ワークフローにはすでに小さすぎます。

OS の空き容量警告を待たず、モデルファミリー単位でライブラリを見直します。保持チェックリストを使えば、その見直しを、保持、再取得、アーカイブ、破棄という明確な判断に変えられます。

モデルファミリーを保持し、冗長コピーを任意にする

Tensor Archive は、正確に保持したい選択済みローカルテンソルファミリー向けです。重複する作業コピーを削除する前に、一つのファミリーをアーカイブ、検証、復元してください。モデルを量子化したり、重みを変えたり、周辺の実行時依存関係がすべて取得されたと約束したりはしません。

実行環境へ適用する

ComfyUI では、完全なモデルライブラリのバックアップと復元手順に従ってください。アダプターが散乱の中心なら、LoRA ディスク容量ガイドを使い、ベースとの正確な関係を保ちます。