ローカルLLMで記事を生成できるようになったら、次に必要になるのが画像です。

ブログ記事では、本文だけでなくアイキャッチ画像やSNS共有用画像も必要になります。

外部の画像生成APIを使えば簡単に生成できますが、記事ごとに複数の候補を作ると、利用料金が積み重なります。

そこで、M1 Max MacBook ProとM4 Pro Mac miniを使い、画像もローカルで生成します。

Macで画像生成は可能か

AppleシリコンMacでも、Stable Diffusion系やFLUX系などの画像生成モデルを動かせます。

NVIDIA製GPUを搭載した専用機と比べると、対応状況や生成速度で不利になる場合があります。

一方で、AppleシリコンはCPU、GPU、メモリが統合されたユニファイドメモリ構成です。

64GBのメモリがあれば、複数の画像生成モデルを試しやすくなります。

今回の主な用途は次のとおりです。

  • ブログ記事のアイキャッチ
  • XやBluesky向けの投稿画像
  • アプリ紹介用のイメージ画像
  • Webサイト用の背景画像
  • 既存画像のバリエーション作成
  • 画像の一部修正
  • 画像の拡大や高解像度化

Draw ThingsとComfyUI

Macで画像生成を始める方法として、Draw ThingsとComfyUIを候補にします。

Draw Things

Draw Thingsは、Mac上で比較的簡単に画像生成を試せるアプリです。

GUIを使ってモデルや生成条件を設定できるため、ターミナル操作に慣れていなくても始めやすい点が特徴です。

向いている用途は次のとおりです。

  • まず画像生成を体験したい
  • プロンプトを調整しながら手動生成したい
  • 複雑な自動化はまだ必要ない
  • 少ない手順で複数モデルを試したい

ローカル画像生成の品質や速度を確認するための最初の環境として適しています。

ComfyUI

ComfyUIは、画像生成の処理をノードとして組み合わせるツールです。

モデル読み込み、プロンプト入力、画像生成、アップスケール、保存などを視覚的なワークフローとして構築できます。

向いている用途は次のとおりです。

  • 画像生成を自動化したい
  • 同じ処理を繰り返し実行したい
  • APIからワークフローを呼び出したい
  • 複数の処理を組み合わせたい
  • 記事ごとにアイキャッチを自動生成したい

今回の最終目的はVPSから画像生成ジョブを受け取ることなので、本番運用ではComfyUIを使う予定です。

ただし、最初の生成テストはDraw Thingsでも構いません。

どのモデルを使うか

画像生成モデルには、それぞれ特徴があります。

Stable Diffusion 1.5系

比較的軽く、情報や追加モデルが多い点が特徴です。

低めの解像度から始める場合や、古いMacを含む幅広い環境で試す場合に向いています。

SDXL系

Stable Diffusion 1.5系より大きく、高解像度の画像を生成しやすいモデルです。

ブログのアイキャッチやWebサイト用画像では、実用的な候補になります。

FLUX系

高品質な画像や、プロンプトへの比較的高い追従性が期待できます。

一方で、モデルが大きく、必要なメモリや生成時間が増える可能性があります。

軽量版や量子化版がある場合は、Macでの実用性を比較します。

モデルを選ぶ際には、品質や速度だけでなく、商用利用条件を必ず確認します。

記事用画像の生成フロー

記事からアイキャッチを生成する場合、次の流れが考えられます。

  1. ローカルLLMで記事本文を作る
  2. 記事内容を短く要約する
  3. 画像生成用プロンプトを作る
  4. ComfyUIへプロンプトを渡す
  5. 複数の候補画像を生成する
  6. 必要に応じてアップスケールする
  7. VPSへ画像を返す
  8. Payload CMSのメディアとして登録する

重要なのは、記事本文をそのまま画像モデルへ渡さないことです。

記事の主題、雰囲気、構図、色、使用目的などを整理し、画像向けのプロンプトへ変換します。

画像サイズと生成負荷

画像生成では、解像度が上がるほどメモリ使用量と生成時間が増えます。

初期テストでは、いきなり大きな画像を作らず、次のように段階的に確認します。

  1. 低解像度で構図を確認
  2. 問題がなければ標準解像度で生成
  3. 最終画像だけアップスケール
  4. Web掲載用に圧縮・変換

ブログ用画像では、元画像を必要以上に大きくする必要はありません。

表示サイズやWebサイトの画像最適化方法に合わせて、最終的な出力サイズを決めます。

M1 MaxとM4 Proを比較する

ローカルLLMと同様に、同じ画像生成ワークフローを両方のMacで実行します。

比較する項目は次のとおりです。

  • モデル読み込み時間
  • 1枚の生成時間
  • メモリ使用量
  • スワップ使用量
  • 本体温度
  • ファンの動作
  • 高解像度生成時の安定性
  • 他のアプリを使用したときの影響

画像生成では、M1 MaxのGPU構成やメモリ帯域が有利に働く可能性があります。

一方、アプリやモデルの実装によってはM4 Proの方が速い場合もあります。

実測結果をもとに、記事生成と画像生成の担当を分けることも検討します。

LLMと画像モデルを同時に動かすか

64GBのMacでも、大きなLLMと画像生成モデルを同時にメモリへ載せると余裕が少なくなる可能性があります。

最初は次のように順番に処理します。

  1. LLMで記事と画像プロンプトを生成
  2. LLMをメモリから解放する
  3. 画像生成モデルを読み込む
  4. 画像を生成する
  5. 画像生成モデルを解放する

この方式なら、同時常駐よりもメモリを節約できます。

ジョブ数や待ち時間が増えてきた場合は、記事生成と画像生成を2台のMacへ分担する方法もあります。

自動生成画像の注意点

生成した画像をブログやSNSで使用する場合は、次の点を確認します。

  • 使用モデルのライセンス
  • LoRAや追加モデルの利用条件
  • 商標やロゴの扱い
  • 実在人物に似た画像
  • 著作物や特定作家の画風への過度な依存
  • 不自然な文字や細部
  • 記事内容との整合性
  • 誤解を招く表現になっていないか

初期段階では、自動生成した画像も人間が確認してから使用します。

まとめ

AppleシリコンMacでも、ローカル画像生成は可能です。

手動で試す段階ではDraw Things、自動化を前提にする場合はComfyUIが有力な候補になります。

M1 MaxとM4 Proの両方で同じモデルとワークフローを試し、生成速度、メモリ使用量、安定性を比較します。

次回は、ConoHa VPSに登録した生成ジョブを、自宅Macが安全に取得する仕組みを構築します。