別のベースモデル用にトレーニングされたLoRAを使っている。 LoRAのベース（Flux.1、Flux.2、Krea 2、SDXL、Qwen）をチェックして自分のチェックポイントに合わせる。

2026年のGPUと用途別ベストオープンソースAI画像モデル

Q: 新しいモデルで画像が薄くなったり焼けたように見える

蒸留モデルやflowモデルにSDXLスタイルの設定を使っている。 モデルカードの設定を使う。Turboモデルは8ステップ前後でガイダンス0～1付近、Fluxは3～4付近が多い。

Q: モデル読み込み時にメモリ不足になる

フル精度ファイルとテキストエンコーダーの合計がカードの容量を超えている。 FP8かGGUFに切り替えるか、ComfyUIでテキストエンコーダーをシステムRAMに置く。VRAM要件ガイドを参照。

トピック：モデル

著者：Lookout

2026年10月16日公開

概要

簡単に言うと：24～32GBのカードがあれば、Flux.2 Devが最高品質のオープン画像モデルです。16～24GBならKrea 2が見た目の良さで新たな人気。文字が読める画像が必要ならQwen-Imageが最適。8～12GBではZ-Image TurboとFlux.2 Klein 4Bが速くて商用利用も安心。アニメやLoRA、古いカードにはSDXLがまだ王者です。

2年前はオープンソース画像モデルと言えばほぼStable Diffusionだけでした。2026年10月には競争が激しくなり、強力なモデルはBlack Forest Labs（Flux）、Alibaba（Qwen-ImageとZ-Image）、Krea、Tencentから出ています。

今年の変化：高速モデルが良くなった（Z-Image TurboとFlux.2 Klein 4BはApache 2.0）、Krea 2が2026年6月22日にオープンウェイトで登場し大きなLoRAシーンができた、ライセンスで無料利用可能なものと非商用や収益制限付きに分かれた。

Detail Tweaker XL
Civitai の varnaart による作例
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Civitai の Akiseki による作例
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Civitai の AliceBlueCode による作例
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Civitai の okingjo による作例
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リファレンス

モデル	開発者	サイズ	得意なこと	ライセンス	実用VRAM
Flux.2 Dev	Black Forest Labs	32B	最高品質、複数リファレンス編集対応	非商用	32GB FP8; 24GB GGUF
Krea 2 (Raw, Turbo)	Krea	~12B	8ステップで見た目良し（Turbo）、ファインチューニング対応（Raw）	コミュニティ：年間収益100万ドル以下／50席まで無料	16GBギリギリ、24GB余裕あり
Qwen-Image	Alibaba	20B	画像内の文字、ポスター、バイリンガル看板向け	Apache 2.0	24GB FP8; 12～13GB GGUF Q4
Qwen-Image 2.0	Alibaba	7B	ネイティブ2K、文字対応、生成と編集	Apache 2.0	~16GB
Z-Image Turbo	Alibaba (Tongyi)	6B	8ステップでフォトリアルなポートレート	Apache 2.0	8～12GB FP8
Flux.2 Klein 4B	Black Forest Labs	4B	サブ秒で画像生成、小型カード向け	Apache 2.0	~8GB FP8
Flux.1 Dev	Black Forest Labs	12B	実績ある品質、大量のLoRAライブラリ	非商用	12～16GB FP8/GGUF
SDXL (Pony, Illustrious, NoobAI)	Stability AI + community	3.5B	アニメ、スタイル、LoRA、ControlNet対応	OpenRAIL++（ファインチューンは異なる）	6～8GB

手順

仕事で使うならライセンスを確認。条件なしで使いたいならApache 2.0のQwen-Image、Z-Image Turbo、Flux.2 Klein 4Bを選ぼう。
用途を決める。リアリズム、画像内文字、アニメ、編集、速度でそれぞれ勝者が違う。
VRAM欄でGPUを合わせて、LoRAやアップスケール用に少し余裕を持たせる。
余裕がなければFP8版を使うのが基本。ほとんどの人はフル精度と違いがわからない。
信頼できるワークフローから始める。Z-Image TurboとFlux.2 Klein 4B用のComfyUIガイドがすぐ使える。

例

最高品質：Flux.2 Dev

Best prompt-following and photorealism among open models, with native editing from up to 10 reference images. At 32B it wants a 32GB card in FP8, and its license is non-commercial.

メモリに優れた見た目：Krea 2

Turbo makes striking images in 8 steps; Raw is built for training LoRAs. Runs on 16GB in FP8, comfortably on 24GB. Commercial use free only under $1M yearly revenue and 50 seats.

画像内文字に最適：Qwen-Image

The go-to model for posters, product mockups and signs where words must be spelled right, including Chinese. Qwen-Image 2.0 is a lighter 7B that also edits.

8～12GBでベスト：Z-Image TurboかFlux.2 Klein 4B

Z-Image Turbo excels at natural photoreal portraits in 8 steps. Flux.2 Klein 4B is the faster all-rounder and fits on 8GB in FP8. Both are Apache 2.0.

アニメとLoRAに最適：SDXL

Illustrious, NoobAI and Pony still have the biggest libraries of characters, styles and LoRAs, and they run on 6–8GB.

ヒント

テキストエンコーダーもメモリを使う。Flux.2やQwen-Imageは大きな言語モデルをテキストエンコーダーに使っているので、実際のメモリ使用量はモデルファイルより多い。
少ないステップのモデルは設定が違う。Turboや蒸留モデルは8ステップ前後でガイダンスをかなり低く。古いSDXL設定（30ステップ、CFG7）は悪化させる。
LoRAはモデルファミリーをまたがらない。Flux.1のLoRAはFlux.2やKrea 2では使えない。LoRAのページでベースモデルを必ず確認。
オープンでも商用無料とは限らない。トップモデルではQwen-Image、Z-Image Turbo、Flux.2 Klein 4Bだけが収益や利用制限なし。
注目の新作をチェック。毎週新しいファインチューンが出ている。ModelTrendsのランキングで今みんながダウンロードしているものがわかる。