Stable Diffusion WebUI Forge Neoとは？インストール手順・使い方をForge Classicとの違いも交えて解説！

2026年7月13日

Stable Diffusion WebUI Forgeの開発が一段落した後を引き継ぐ形で登場した「Forge Neo」。

Flux・Qwen-Imageなど最新モデルに対応しつつ、軽量・高速な動作を実現した注目のフォーク版です。

この記事では、Forge Neoの特徴からForge Classicとの違い、インストール手順、基本的な使い方までを解説します。

Stable Diffusion WebUI Forge – Neoとは？

Stable Diffusion WebUI Forgeは、AUTOMATIC1111版WebUIをベースに、開発のしやすさ・リソース管理・推論速度を改善する目的で開発者lllyasvielが立ち上げたプラットフォームです。

しかしlllyasviel氏が多忙になり更新が停滞したことを受け、有志の開発者Haoming02氏が引き継いだのが「Forge Neo」です（GitHub: Haoming02/sd-webui-forge-classic）。

Stable Diffusion WebUI Forge – Neoは「最新の人気モデルを使いやすいGUIで動かす」ことを主眼に置いており、Flux.2-Klein、Qwen-Image、Z-Image、Wan 2.2、Chroma1-HDといった2025〜2026年に登場した最新モデルに次々と対応しています。同じGPUでも旧来のForgeより高速に動作するよう最適化されている点が特徴です。

なお同じリポジトリには、安定性を重視した後継版「Forge Classic」も存在します。用途に応じてどちらを使うか選べるようになっています。

Forge ClassicとNeoの違い

両者は同じリポジトリから分岐したブランチで、方向性が異なります。

項目	Forge Classic	Forge Neo
方針	安定性・互換性重視	最新モデル対応・高速化重視
対応モデル	従来モデル中心	Flux、Qwen-Image、Z-Image、Wan 2.2、Chroma1-HD等
パッケージ管理	pip中心	`uv`対応で導入が高速（数GB→数百MB)
削除された機能	比較的少ない	SD2/SD3/Hypernetworks/CLIP Interrogator等を削除
Attention最適化	標準的	SageAttention/FlashAttention/xformersを自動選択

すでに構築済みの拡張機能環境をそのまま使いたい場合はClassic、Flux系やQwen-Image系の最新モデルを試したい場合はNeoが向いています。

動作環境・推奨スペック

公式には次のスペックが目安とされています。

モデル	必要VRAM目安
SD1.5	4GB以上
SDXL	6GB以上
Flux.1系	8GB以上（推奨16GB以上）

対応OSはWindows＋NVIDIA GPUが基本で、Linux/macOSは公式Wikiに手順があるものの、AMD/Intel GPUはサポート対象外です。RTX 50シリーズではxformersが非対応のため、後述のSageAttention/FlashAttentionを使う構成が推奨されます。

Flux系やQwen-Image系の大型モデルを快適に動かすには16GB以上のVRAMが望ましく、手元のGPUで足りない場合は、GPUSOROBANのようなクラウドGPUを時間単位で借りてForge Neoを動かす方法もあります。

ローカルで高価なGPUを購入する前に、まずクラウド環境で挙動を確認する使い方も可能です。

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Stable Diffusion WebUI Forge – Neoのインストール方法

ここでは、インターネット上で高性能なGPUを利用できるクラウドサービス「GPUSOROBAN」にStable Diffusion WebUI Forge – Neoをインストールする方法を解説します。

まず、GPUSOROBANを利用するために、会員登録からセットアップまでを完了させる必要があります。

詳しい手順については、以下のリンクをご参照してください。
PUSOROBANの会員登録とセットアップ方法

STEP

インスタンスを起動してVSCODEでSSH接続

GPUSOROBAN起動チュートリアルに従い、インスタンスの起動とSSH接続を完了させます。

「user@<インスタンス名>:~$」が表示されたら、インスタンスへの接続が正常に完了したことを確認できます。

STEP

環境をセットアップ

次に、GPUSOROBANのGPUインスタンス内に専用の環境を作成します。

今回はMinicondaのConda環境を使ってForge – Neoをセットアップしていきます。

conda create -n sdwebui python=3.10.6
conda activate sdwebui

Forge – Neoの推奨バージョンはpython 3.10ですので、プロジェクト名を「sdwebui」にしてGPUSOROBANのセットアップ通りに進めて完了すれば問題ありません。

STEP

Forge – Neoのインストール

インスタンスを起動した状態でForge – Neoをインストールします。

＄の後に以下のコマンドを入力します。

git clone https://github.com/Haoming02/sd-webui-forge-classic sd-webui-forge-neo --branch neo

STEP

環境を切り替えてForge – Neoを起動

先ほど構築したForge – Neo専用環境に切り替えてアプリを起動します。

conda activate sdwebui
cd sd-webui-forge-neo
bash webui.sh

初回の起動には数分かかります。

STEP

Forge – Neoの画面を確認

インストール後はモデルデータが一切入っていないので用意する必要があります。

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Stable Diffusion WebUI Forge – Neo 基本的な使い方

起動後の基本的な流れは次のとおりです。

STEP

モデルファイルを配置する

モデルファイルをmodels/Stable-diffusion（Flux/Qwen-Image等はそれぞれ専用フォルダ）に配置します。

本体モデル（Checkpoint/UNet/DiT。Flux・Qwen-Image・Wan 2.2なども含めすべて同じ）→ webui本体フォルダ\models\Stable-diffusion
テキストエンコーダー（clip_l、t5xxl、umt5_xxlなど）→ models\text_encoder
VAE → models\VAE

Forge Neoには、既存環境のmodelsフォルダをコピーせずそのまま参照できる起動フラグが用意されています。既にComfyUIやAUTOMATIC1111の環境がある場合は、以下のコマンドを入力しておきましょう。
webui-user.batのset COMMANDLINE_ARGS=の行に、以下のようにフラグを追記します。
set COMMANDLINE_ARGS=--forge-ref-a1111-home "D:\stable-diffusion-webui"

STEP

Kontext系モデルを使用する場合のポイント

Kontext系モデルはファイル名にkontext、Qwen-Image-Edit系はqwenとeditを含める必要があります

特に注意したいのが、画像編集系モデルの命名規則です。Forge NeoはFlux KontextやQwen-Image-Editを、ファイル名（またはフォルダ名）に含まれる特定の文字列で自動判定しています。

Flux Kontextモデルとして認識させるにはファイル名にkontextという文字列を、Qwen-Image-Editモデルとして認識させるにはqwenとeditの両方を含める必要があります。

ダウンロードした状態のファイル名のままではこの条件を満たさないこともあるため、モデルがEdit系として正しく認識されない場合は、まずファイル名を見直してみてください。

STEP

プロンプトを入力して生成開始！

プロンプトを入力し、通常のWebUIと同様にtxt2img/img2imgで生成します。

モデルを指定して、プロンプトを入力して画像を生成してみます。

正常に生成ができました。

対応モデルでできること

Forge Neoが対応する主なモデルと用途は以下の通りです。

Flux.1 / Flux.2-Klein / Flux Kontext：高品質な画像生成、Kontextは画像編集用途
Qwen-Image / Qwen-Image-Edit：画像生成・編集の両方に対応
Z-Image / Z-Image-turbo：軽量・高速な画像生成
Wan 2.2：動画生成（Refiner機能でHigh Noise/Low Noiseを切り替え。動画出力にはFFmpegが必要）
Chroma1-HD、Lumina-Image-2.0：追加の画像生成モデル
Nunchaku（SVDQ）モデル：Flux/Qwen系を量子化して軽量に動かす方式。LoRAは現時点でFlux/Qwenのみ対応

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よくあるつまずき・トラブル対処

VRAM不足でエラーになる: --expandable-segmentsフラグを試す、またはモデルを軽量なNunchaku版に切り替えましょう。
古いGPUで最新PyTorchが動かない: 公式Wikiの「Extra Installations」を参照し、古いバージョンのPyTorchを手動インストールしましょう。
拡張機能が動かない: Stable Diffusion WebUI Forge – Neoでは一部の旧機能（Hypernetworks、CLIP Interrogatorなど）が削除されているため、それらに依存する拡張機能は動作対象外になっています。