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ツール解説

Google ColabでStable Diffusionを無料で動かす方法【2026年版】

自分のPCにGPUがなくてもAI画像生成を楽しめる。Google ColabでStable Diffusionを動かす2026年版の手順を解説。無料枠の制限と有料プランColab Proとの使い分けも説明します。

公開: 2026/03/13 更新: 2026/03/13 読了: 12分
Google ColabStable Diffusion無料GPU不要初心者向け2026年

はじめに：GPUなしでも始められる

AI画像生成を始めようとして「RTX 4090が必要らしい…」という情報を見て諦めてしまった方は少なくないはずです。しかし実際には、Google Colaboratory（Colab） を使えばGPUを持っていなくてもブラウザだけでAI画像生成ができます。

Google Colabは、Googleが提供するクラウドJupyterノートブック環境です。無料プランでもNVIDIA T4 GPUが使用でき、Stable Diffusionを動かすことができます。

Google Colabとは

Google Colabは、Googleのサーバー上でPythonコードを実行できるサービスです。

項目内容
サービス名Google Colaboratory（Colab）
提供Google LLC
価格無料プランあり（有料オプション：Colab Pro/Pro+）
GPU（無料）NVIDIA T4（約16GB VRAM）
URLcolab.research.google.com
必要なものGoogleアカウントのみ

Colabではノートブック形式でコードを書き、セルごとに実行します。Stable DiffusionのインストールコードをColabで実行すると、そのGoogleのサーバー上にSDが起動し、URLを通じてブラウザからWebUIにアクセスできます。

2026年時点の無料枠と制限

Google Colabの無料枠には以下の制限があります。

制限項目内容
連続使用時間約4〜6時間（アクティブでない場合は短縮）
GPU使用量1日あたりの使用量に上限あり（超えるとGPU利用不可）
RAM約12GB
ディスクセッション中のみ（セッション終了でリセット）
Google Drive連携可能（ストレージとして使用）

重要な点：セッションが終了するとインストールしたファイルはすべて消えることです。毎回モデルのダウンロードから始めると時間がかかるため、後述のGoogle Drive連携が実用上必須です。

Colab Pro / Pro+ の違い

より快適に使いたい場合は有料プランが選択肢になります。

プラン月額GPU連続使用時間バックグラウンド実行
無料無料T44〜6時間不可
Colab Pro$9.99/月T4 / A100（選択）最大24時間可
Colab Pro+$49.99/月A100 / V100最大24時間可

Colab ProのA100はT4の約3〜4倍の性能で、生成速度が大幅に向上します。月10〜20時間程度の利用なら無料枠で十分ですが、日常的に使うならColab Pro（月$9.99）がコスパ良好です。

Google ColabでWebUIを動かすイメージn*参考イメージ：Colab上でのセットアップ環境*n

WebUI for Colab のセットアップ手順

事前準備

  1. Googleアカウントにログイン
  2. Google Driveで作業用フォルダを作成（例：MyDrive/StableDiffusion/）

ステップ1：新しいノートブックを開く

colab.research.google.com を開き、「新しいノートブック」を作成します。

ステップ2：GPUランタイムに切り替える

メニュー → ランタイム → ランタイムのタイプを変更 → T4 GPU を選択 → 保存

ステップ3：Google Driveをマウント

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

実行すると認証画面が出るので、Googleアカウントで許可します。

ステップ4：必要なツールのインストール

!apt-get install -y wget git python3 python3-pip
!pip install -q torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

ステップ5：AUTOMATIC1111 WebUIのインストール

import os
os.chdir('/content')

# WebUIのクローン（Google Driveへ）
!git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git /content/drive/MyDrive/StableDiffusion/webui
os.chdir('/content/drive/MyDrive/StableDiffusion/webui')

ステップ6：モデルのダウンロード

# モデルをGoogle Driveに保存（次回以降の再ダウンロード不要）
model_dir = '/content/drive/MyDrive/StableDiffusion/webui/models/Stable-diffusion/'
os.makedirs(model_dir, exist_ok=True)

# 例：Realistic Vision v6のダウンロード（Civitai等から取得したURLを使用）
!wget -O "{model_dir}model.safetensors" "https://モデルのURL"

ステップ7：WebUIの起動

!python launch.py \
    --share \
    --xformers \
    --no-half-vae \
    --skip-torch-cuda-test

--share オプションを付けると xxxxx.gradio.app 形式のURLが生成され、そのURLからブラウザでWebUIにアクセスできます。

NSFW生成のためのコンフィグ設定

デフォルトではNSFWフィルターが有効になっています。解除するには起動時に以下のオプションを追加します。

!python launch.py \
    --share \
    --xformers \
    --no-half-vae \
    --skip-torch-cuda-test \
    --no-hashing \
    --api

また、WebUI起動後に設定画面から「Safe for work filtering」をオフにすることもできます。

よくあるエラーと対処法

エラー1：OOM（Out of Memory）

原因：VRAMが不足している 対処：

# 起動オプションに追加
--medvram  # VRAMを節約するモード
--lowvram  # さらに節約（速度低下あり）

エラー2：ランタイムが切断された

原因：長時間操作しないと自動切断される 対処：生成中はタブをアクティブにしておく。長時間の作業はColab Proを使う

エラー3：GPU利用制限に達した

原因：その日の無料GPU使用量を使い切った 対処：翌日に持ち越す。またはColab Proにアップグレード

エラー4：モデルが見つからない

原因：Google DriveにマウントしたがパスがWebUIに認識されていない 対処：モデルパスを正しく設定する。シンボリックリンクを使う

import os
os.symlink(
    '/content/drive/MyDrive/StableDiffusion/webui/models',
    '/content/stable-diffusion-webui/models'
)

セッションが切れてもモデルを残す方法（Google Drive活用）

Colabのセッション終了でローカルファイルは消えますが、Google Driveに保存したファイルは残ります。

推奨フォルダ構成

Google Drive/
└── StableDiffusion/
    └── webui/
        ├── models/
        │   ├── Stable-diffusion/   ← モデル
        │   └── VAE/                ← VAE
        ├── extensions/             ← 拡張機能
        └── outputs/                ← 生成済み画像

WebUIのインストール先をGoogle Driveにすることで、次回起動時はリポジトリのクローンとモデルダウンロードをスキップできます。

Colabとローカル環境・有料クラウドの使い分け指針

状況推奨
GPUなし、まず試したいGoogle Colab 無料
月数時間の生成で十分Google Colab 無料
毎日使いたいColab Pro またはクラウドサービス
LoRA学習もしたいVast.ai / RunPod（GPUレンタル）
快適に日常使いしたいローカルGPU購入

Google Colabは「とにかく始めてみたい」という入門期に最適な選択肢です。まずはColabで基本を覚えて、「もっと本格的に使いたい」と思ったタイミングでローカル環境や有料クラウドへ移行するのが現実的なステップアップの流れです。

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