Stable Diffusionの『Sampling Steps(サンプリングステップ)』とは?おすすめの回数も紹介

Stable Diffusion

Stable Diffusionを使用して画像を生成する際、どのようにして最適な品質と生成速度のバランスを取っていますか?

その鍵となるのが「Sampling Steps(サンプリングステップ)」です。

この記事では、Sampling Stepsとは何か、その数によって生成画像の品質がどのように変わるのか、そして最適なサンプリングステップ数はいくつなのか、といった疑問に答えていきます。

最適な画像生成を目指す方は、ぜひ最後までお読みください!

内容をまとめると…

  • Sampling Stepsはノイズを除去する回数のことで、回数が多いほど画像は高品質になるが生成時間も伸びる

  • Web UIのデフォルトは20で、設定範囲は1〜150

  • まずはステップ数20で試し、必要に応じて増やしていくのがおすすめの進め方

  • サンプラーの種類やCFGスケールの調整と組み合わせることで、低ステップ数でも十分な品質を得られる場合がある

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監修者_SD
監修者プロフィール
沖@AI画像生成
Xで5万人のフォロワーをかかえる、画像生成クリエイター。Stable Diffusionを中心に、様々な画像生成AIや動画生成AIを駆使し、コンテンツを制作。画像生成に関連する講演会なども多数こなす。AI画像制作の仕事も募集中。

「Sampling Steps(サンプリングステップ)」とは?

Sampling Steps(サンプリングステップ)」とは、ノイズを除去する回数を示すものです。

Stable Diffusionのメカニズムを考えると、初めはノイズが多い画像を基盤として、イラストが形成されます。このプロセスの中で、段々とノイズを取り除いて、完成形のイラストへと近づいていきます。

例えば、拡散モデルによる画像生成では、ノイズだけの画像からノイズを少しずつ除去して処理(サンプリング)を繰り返します。「サンプリング回数」、または「ステップ数」とは、ノイズ除去を何回行って出力画像とするかを指定するものです。

サンプリングアルゴリズム(Sampling methodまたはサンプラー)にもよりますが、サンプリング回数が多いほど繊細な画像が出力されます。しかし、サンプリング回数を増やすと、それだけ画像の生成に時間がかかるというデメリットもあります

Sampling Steps数による生成画像の違い

サンプリングステップ数の違いは生成される画像に以下の違いをもたらします。

サンプリングステップ数が多い場合

  • より高品質なイラストが生成されます(メリット)。
  • イラストが出力されるまでの時間が長くなります(デメリット)。

サンプリングステップ数が少ない場合

  • 生成速度は速いです(メリット)。
  • イラストの品質は低下します(デメリット)。

サンプリングステップ数が「1」のときより「2」、さらに「2」より「3」と、ステップ数を増やすごとに生成される画像の品質は向上します。しかし、ノイズを取り除く工程が増えるため、画像の出力時間も増加します。

したがって、イラストの品質と生成時間のバランスを考慮し、最適なサンプリングステップ数を選択することが重要です

サンプリングステップ数の比較

それでは最後に、サンプリングステップ数を10から始めて、5ずつ上げて50まで設定した画像でその違いを比較してみましょう。

サンプリングステップ数を5ずつ上げるごとに、画像が精巧になっていくのがわかります。

特に注目して欲しいのは、背景の芝生や地面ではないでしょうか。

ステップ数が上がるごとに写真のような精密さが作り出されています

おすすめのSampling Steps数は?

Sampling Stepsは、Stable Diffusionにおける画像生成の品質と処理時間に大きく影響します。

具体的には、Stable DiffusionのWeb UIでのデフォルトのSampling Steps数は20と設定されており、設定可能な範囲は最小1から最大150までです。

一般的に、Sampling Steps数が増えると、生成される画像の詳細度は向上しますが、それに伴い処理時間も長くなります。

Sampling Steps数の最適化のヒント

  1. 初めの段階では、低いSteps数(例えば20)から始めて、生成される画像が期待するものに近いかを確認します。その後、Steps数を増やして画像の詳細を追加していきます。
  2. 画像のサイズ(高さと幅)も処理時間に影響します。そのため、初めは小さなサイズで画像を生成し、後で画像を拡大する方法も考慮できます。
  3. 呪文(プロンプト)を工夫することで、高いSteps数を使用せずとも、望む画像の品質を得ることが可能です。
  4. CFGスケールの調整により、Sampling Steps数を最適化することができます。
  5. 使用するサンプラーの方法によっては、低いSampling Steps数でも十分な品質の画像が得られることがあります。

まとめ

いかがでしたでしょうか?

Stable DiffusionのSampling Steps(サンプリングステップ)について解説してきました。

今回のポイントをまとめると、以下のようになります。

  • Sampling Stepsは「ノイズを除去する回数」を指す。
  • Sampling Stepsの数が多いほど、質の高いイラストが生成される。
  • まずはステップ数20くらいから始めよう。

この記事を通じて、「Sampling Steps(サンプリングステップ)」の重要性とその適切な選択方法について理解していただけたことと思います。

Stable Diffusionを使用する際の品質と速度のバランスを最適に保つための知識は、より良い画像生成の鍵となります。

今後、Stable Diffusionを使用する際には、この記事で学んだ内容を活かして、最適なサンプリングステップ数を選択してください。

今後もStable Diffusionのさらなる活用方法やアップデート情報など、役立つ情報をお届けしていきますので、ぜひお楽しみに!

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沖
講師 沖@画像生成
画像生成クリエイター Xフォロワー 5.5万人 romptn ai 監修者
  • 大手企業6社と契約実績(TOYOTA, mercari, 伊藤園 等)
  • AI映画制作3本、WORLD AI FILM FESTIVAL 2026 in KYOTO にて2冠達成
  • Best AI Anime 受賞
  • Japan Best AI Film(グランプリ)受賞(応募431作品中)
  • 経歴:元WEBデザイナー・マーケター → 2023年に生成AIと出会い転身 → プロのAIクリエイターへ
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