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2026年のAMD Amuse：何があったのか、まだ使うべき？

トピック：アプリ
著者：Captain
2026年10月9日 公開

概要

Amuseは自分のPCでAI画像や動画を作るための無料デスクトップアプリで、RadeonやRyzen AIユーザー向けのAMD公認の選択肢として知られていました。元の開発者は開発をやめてコードをオープンソース化し、今はコミュニティ版が他のGPUブランドもサポートして続けています。
Amuseはニュージーランドのソフトウェア会社TensorStackがAMDと協力して作りました。特徴はシンプルで、インストーラーは一つ、Pythonもコマンドラインも不要、AMDハード向けに調整されたモデルが使えること。RadeonユーザーがStable Diffusionをどう動かすか聞くときの定番になりました。
ここまでの経緯：2024年にAmuse 2.0がベータで登場し、AMD向けのローカル画像生成器として出ました。2025年4月にAmuse 3.0がリリースされ、Stability AIと協力して作ったAMD最適化モデル（Hugging Faceで_amdgpuと表示）とドラフト品質の動画を追加。AMDはRX 9070 XTで最適化モデルなら最大4.3倍速く生成できると主張しました。2025年12月にAmuseはオープンソース化され、TensorStackは開発をやめました。2026年初めにコミュニティ版Amuse 3.2.0が新しいソフト（.NET 10、ONNX Runtime 1.23）に移行し、XDNAスーパー解像度アップスケーラーなどAMD専用機能を外してハードウェア中立を目指しました。それ以降も数週間ごとに更新が続き、2026年8月のv3.7.0でStableDiffusion.cppバックエンド（Vulkan、CUDA、ROCm対応）を追加し、2026年10月6日のv3.8.2がこのガイド執筆時点の最新です。
だから「AMD Amuse」と検索して出てくるものはもう本当のAMD製ではありません。今はRadeonカードでも動く一般的なオープンソースアプリになっています。

リファレンス

項目
Amuse 3.0（2025年、AMD時代）
現在のAmuse（コミュニティ版、v3.8.2）
Maintained by
TensorStack, with AMD
オープンソースコミュニティ（GitHub: saddam213/AmuseAI。旧TensorStack-AIのアドレスはそこにリダイレクト）
GPU support
AMD Radeon and Ryzen AI
CUDA 13経由でNVIDIA、Vulkan経由でAMD、NVIDIA、Intel、StableDiffusion.cppバックエンドでROCm対応モデルに対応
Image models
SD 1.5, SDXL, SD3 and 3.5, Flux.1
FLUX.2、Qwen-Image、Z-Image、Chroma、Krea 2、HiDream、Animaなどを追加
Video
Draft-quality video diffusion
Wan 2.2、CogVideoX、SkyReels-V2、MiniMax H3など多数
Other
AMD-optimized models, NPU upscaler
音声（ACE-Step、Whisper、Supertonic）やテキストモデル（Qwen 3.x、Gemma 4）とツール呼び出し対応
Install
Installer from AMD and TensorStack
GitHubのReleasesページからインストーラーとzip（Amuse_v3.8.2.exe、約407 MB）、またはソースからビルド可能
License
Proprietary
ソースコードはApache 2.0、プリビルトバイナリはAmuse 2.0ライセンス

手順

  1. 古いダウンロードリンクではなく、GitHubのAmuseプロジェクト（saddam213/AmuseAI。TensorStack-AI/AmuseAIのアドレスはそこにリダイレクト）に行く。古いリンクは開発終了版を指していることがある。
  2. Releasesページを開いて最新のインストーラーAmuse_v3.8.2.exe（約407 MB）かzipをダウンロード。2026年10月9日時点で確認。バージョンは数週間ごとに変わる。
  3. 実行する。Windows 11では環境セットアップが失敗したら管理者権限で実行するよう案内がある。
  4. バックエンドを選ぶ。NVIDIAカードはCUDA 13（ドライバー580.65以上）を使う。AMDとIntelカードはVulkanバックエンド。StableDiffusion.cppバックエンドは対応モデルでROCmを追加。
  5. 最初は小さめのモデル（SD 1.5やSDXL）から試す。
  6. ソースからのビルドは任意。Visual Studio 2026で.NETデスクトップ開発ワークロードを入れ、Amuse.slnを開いてビルドし、Amuse.exeを実行。難しそうならヒントの代替案を参照。

ヒント

  • どれを選ぶか：古いRadeonカードでシンプルな画像ならAmuseのSD 1.5やSDXLが手軽で始めやすい。RX 9070 XTやRX 7900 XTXで本格的に使うならComfyUIがROCm公式対応でセットアップも速く、ずっと柔軟（AMD GPUガイド参照）。AMDカードでAI動画ならWan2GPが専用インストールと多くの動画モデルをサポート。
  • 古いチュートリアルはもう古い。2024年や2025年のガイドはXDNAアップスケーラーやAMD最適化モデルライブラリなど、コミュニティ版ではなくなった機能を説明している。
  • 最初は小さいモデルを使うのが安全。初期のコミュニティビルド（3.2.0）では4GBくらいまでのモデルは問題なく動いたが、それ以上はグラフィックカードエラーで落ちやすかった。後のリリースで改善されたが、小さいモデルから始めるのが無難。
  • LoRAやControlNetも対応しているので、他の場所と同じようにスタイルを追加できる。
  • AMDの2025年版Amuse 3.0ハードウェアガイド：6GB以上のVRAMがあるほとんどのRadeonでSD 1.5、RX 7800 XT以上でSDXLとSD 3.5 Medium、RX 7800 XT以上かRyzen AI Max+ 395（64GB以上RAM）でFlux.1 Schnell、48GBワークステーションカードでFlux.1 DevとSD 3.5 Largeのみ対応。

トラブルシューティング

大きいモデルでGPUエラーが出てクラッシュする

原因
初期のコミュニティビルドは大きいモデルで安定性の問題があり、AMD専用のメモリ最適化はなくなった。

対処法
最新リリースにアップデートし、小さいか量子化モデルを使うか、解像度を下げる。FluxやQwen-Imageのような大きいモデルはComfyUIのROCm対応に切り替える。

古いリンクのインストーラーが動かない、更新されない

原因
TensorStackの開発終了版を使っている。

対処法
アンインストールしてGitHubのReleasesページから最新インストーラーを入手する。

Windows 11でセットアップが失敗する

原因
Amuseは環境セットアップに管理者権限が必要な場合がある。

対処法
プロジェクトの指示通り、管理者権限で実行する。

よくある質問

AmuseはまだAMDのアプリ？

厳密には違う。元はAMDが支援したが、今はコミュニティが管理し、AMD専用機能は外されて他のGPUもサポートしている。

Amuseは無料？

はい。ソースコードはApache 2.0のオープンソースで、プリビルトアプリはAmuse 2.0ライセンスで無料利用可能。

今、AMD GPUでAI画像を作るベストな方法は？

最近のRadeonカードならComfyUI Desktopが公式のAMD ROCm対応で、Windowsでほぼワンクリックでセットアップでき、多くのモデルが動く。Amuseはシンプルで小さいモデル向けにはまだ使える。

何もセットアップしたくない場合は？

クラウドサービスを使おう。ドライバーもインストールも不要で、どんなPCでも使える。TelegramのPirateDiffusionやウェブアプリのBitVectorがおすすめ。

このガイドのモデル

Stable Diffusion 1.5 モデル
Stable Diffusion XL 1.0 モデル
Flux モデル
Flux 2 / Klein モデル
Qwen モデル
Zimage モデル
Wan モデル
著者
Captain
この船を操縦しています。誰も頼んでいないのにVAEのデコード時間について意見を持っています。重みは自由になりたがっていて、ダウンロードできないモデルは追加手順のあるサブスクリプションだと信じています。NASにある400GBのチェックポイントについての質問は受け付けません。
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