Stable Diffusion WebUIの最新版はどれ？AUTOMATIC1111は更新停止、2026年に選ぶべきUIと移行先を調査！

2026年11月10日

「Stable Diffusion WebUIをインストールしよう」と検索すると、今でもAUTOMATIC1111版の手順が大量に出てきます。しかし本家AUTOMATIC1111は2024年7月のv1.10.1を最後に更新が止まり、その後継として人気を集めたlllyasviel版Forgeも2025年6月でコミットが途絶えています。

A1111系の操作感をそのまま引き継いで今も更新されているForge Neo、最新モデル対応が最速のComfyUI、独自路線のSD.Next、ComfyUIを簡単に使えるSwarmUI、キャンバス編集に強いInvokeAI 7.0と、選択肢は分散しています。

この記事では、各WebUIのGitHub上の開発状況（最終更新日・最新バージョン）を一次情報で確認したうえで、対応モデル・必要VRAM・拡張機能の互換性を比較し、「A1111からどこへ移行すべきか」を用途別に整理します。

2026年11月時点の「最新WebUI」はこれ！

状況別の選択肢一覧

あなたの状況	おすすめ	理由
AUTOMATIC1111 / Forge の操作感を維持したい	Forge Neo	A1111系UIで唯一、2026年11月現在も週単位で更新。Flux.2-Klein・Z-Image・Qwen-Image-2.1・Wan 2.2・MOSS-Image に対応
これから新規に始める、最新モデルを最速で試したい	ComfyUI	新モデル対応が最も早く、公式デスクトップアプリとポータブル版で導入も容易
ComfyUIの機能は欲しいがノード操作はしたくない	SwarmUI	ComfyUIをバックエンドに、入力欄＋ボタンのUIで操作できる
AMD / Intel / Apple Silicon で動かしたい	SD.Next または ComfyUI	非NVIDIA環境の対応が手厚い
レイヤー付きキャンバスで画像編集まで一体でやりたい	InvokeAI 7.0	プロジェクト管理・レイヤー・PSD書き出しを備えた「Photoshopに最も近い」ローカル生成UI

迷ったら、A1111経験者はForge Neo、未経験者はComfyUIの2択で考えれば大きく外しません。以降で根拠を順に見ていきます。

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本家AUTOMATIC1111とForgeは更新停止している

まず前提として、「Stable Diffusion WebUI」という名前で長く標準だった2つのプロジェクトが止まっている事実を確認しておきます。

AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui は、masterブランチの最終コミットが 2024年7月27日です。

v1.10.0でSD3（Medium）への対応が入りましたが、その3か月後に公開されたSD3.5には対応しないまま更新が止まりました。リポジトリはアーカイブされておらず、Issueや devブランチの保守的な修正は散発的にありますが、新モデル・新PyTorch・新GPUへの追従はありません。

lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge は、A1111をベースにメモリ管理と推論速度を改善したフォークで、Flux.1対応（2024年8月）やSD3.5対応（2025年2月）で一時は事実上の後継になりました。しかし最終コミットは 2025年6月26日 で、Flux.2以降のモデルには対応していません。

今起きている主な問題は次の3点です。

新モデルが動かない：Flux.2-Klein、Z-Image、Qwen-Image、Wan 2.2 などはどちらでも読み込めません
新しいGPUで詰まる：RTX 50シリーズ（Blackwell）はCUDA 12.8以降のPyTorchが必要ですが、古いWebUIの起動スクリプトは古いtorchを固定でインストールしようとします。
古い手順書がそのまま出てくる：Python 3.10前提、huggingface-cli download コマンド（2026年9月の huggingface_hub v2.0.0 で削除され、現在は hf download）など、2024年以前の記事をコピーすると途中で止まります

つまり、「WebUIを新しく入れる」なら、最初から現役のプロジェクトを選ぶ必要があります。

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現役WebUIの開発状況マップ（2026年11月時点）

A1111から派生したもの、独自に発展したものを含め、現役のWebUIをGitHubの一次情報で並べたのが次の表です。

WebUI	開発者	最新バージョン / 最終更新	系統	特徴
Forge Neo	Haoming02	最終コミット 2026-11-06（`neo` ブランチ）	A1111 → Forge 系	最新モデル対応・uv導入・SageAttention自動選択
Forge Classic	Haoming02	最終コミット 2026-04-22（`classic` ブランチ）	A1111 → Forge 系	SD1.5 / SDXL に特化し安定性重視
reForge	Panchovix	最終コミット 2026-04-14	Forge 系	更新は散発的。SDXL系サンプラー拡充が中心
ComfyUI	Comfy-Org	v0.43.0（2026-10-27）、週次リリース	独自（ノード型）	新モデル対応が最速。デスクトップ版・ポータブル版・Cloud
SD.Next	vladmandic	最終コミット 2026-10-29	A1111 → diffusers ベースに移行	対応モデル数が最多クラス。NVIDIA / AMD / Intel / Apple 対応
SwarmUI	mcmonkey	0.9.8-Beta（2026-02-06）	ComfyUI バックエンド	簡単UI・マルチGPU・クラスタ運用
InvokeAI	invoke-ai	v7.0.0 beta1（2026-11-09）、安定版 v6.14.4	独自	プロジェクト管理・レイヤー付きキャンバス・動画生成

A1111系の系譜を図にすると次のようになります。

図：A1111からの派生関係と、2026年11月時点での更新状況。太い流れとして「A1111 → Forge → Forge Neo」が続いており、ComfyUIは別系統で並走しています。

WebUI × 対応モデル早見表

「どのUIでどのモデルが動くか」を一覧にしました。○は公式ドキュメント・READMEで対応が明記されているもの、△は条件付きまたは要確認、×は非対応または削除済みです。

モデル	A1111	Forge（lllyasviel）	Forge Neo	ComfyUI	SD.Next	SwarmUI	InvokeAI 7
SD1.5	○	○	○	○	○	○	○
SDXL	○	○	○	○	○	○	○
SD3.5	×（SD3 Medium のみ）	○	×（削除済み）	○	○	○	○
Flux.1	×	○	○	○	○	○	○
Flux.2-Klein	×	×	○（4B / 9B）	○	○	○	○（4B）
Z-Image	×	×	○	○	○	○	○
Qwen-Image 2.1	×	×	○	○	○	△（Edit Plus 対応。2.1 は要確認）	○
Wan 2.2	×	×	○（14B のみ）	○	○	○	○
MOSS-Image	×	×	○	○	○	△（ComfyUI バックエンド経由で可能性あり）	○

Forge Neo の SD3 / SD3.5 非対応は「未対応」ではなく意図的な削除なので、今後も対応予定はないと考えてください
SwarmUI の△は、0.9.8-Beta のリリースノートに明記がないものです。バックエンドがComfyUIのため、カスタムワークフロー経由で動く可能性はあります
各モデルのテキストエンコーダやVAEは別ファイルで必要になるケースが多く、配置先がUIごとに異なります（Forge Neo は models\text_encoder、ComfyUI は models\text_encoders）

Forge / Forge Classic / Forge Neo / reForge の4つは名前が似ていても別物です。「Forge」と書かれた2025年以前の記事はlllyasviel版を指しており、いま新規に入れるべきは Haoming02 氏の Forge Neo です。

①Forge Neo：AUTOMATIC1111ユーザーの正統な移行先

Forge Neoは、lllyasviel版Forgeの「latest」系統（Gradio 4.40ベース）を引き継ぎ、「最新の人気モデルを使いやすいGUIで動かす」ことを目的に開発が続いているフォークです。

リポジトリは Haoming02/sd-webui-forge-classic の neo ブランチにあります。

対応モデル（2026年11月時点）

カテゴリ	対応モデル
従来モデル	SD1.5、SDXL（v-prediction / Zero Terminal SNR / Rectified Flow 系の派生にも対応）
Flux 系	Flux.1（Kontext 含む）、Flux.2-Klein 4B / 9B（Flux.2-Dev は非対応）
2025〜2026年の新モデル	Z-Image、Qwen-Image / Qwen-Image-Edit / Qwen-Image-2.1、Krea 2（Identity Edit 含む）、Anima 2B / 2.9B / 3.8B、MOSS-Image、Ernie-Image、PiD 1.5、Chroma1-HD、Lumina-Image-2.0、Mugen
動画	Wan 2.2 14B（5B は非対応。High Noise / Low Noise の切り替えは Refiner 機能で実現）

一方で、次の機能は意図的に削除されています。SD2、SD3 / SD3.5、Hypernetworks、CLIP / Deepbooru Interrogator、Textual Inversion の学習、bitsandbytes、一部のサンプラー・スケジューラなどです。

実行環境と高速化

PyTorch 2.14.0+cu130、推奨Python 3.13
パッケージ管理に uv を使えるため、初回インストールが大幅に短縮されます（--uv-symlink を使うと venv のサイズが約7GBから約100MBまで減ります）
Attention は起動時に SageAttention → FlashAttention → xformers → PyTorch標準 → Basic の順で利用可能なものを自動選択します。READMEでは「全部入れるな。最近はPyTorch標準の scaled_dot_product_attention で十分速く安定している」と明記されています
torch.compile、Radial Attention（Wan 2.2 高速化）、RescaleCFG、MaHiRo など、ComfyUI 側の最新実装も取り込まれています

A1111からの移行を楽にする `--forge-ref-a1111-home`

Forge Neoが移行先として優れているのは、既存のA1111環境の models フォルダをそのまま参照できる点です。webui-user.bat の COMMANDLINE_ARGS に次を追加するだけで、チェックポイント・LoRA・VAE・text_encoder をコピーせずに使えます。

set COMMANDLINE_ARGS=--uv --forge-ref-a1111-home "D:\stable-diffusion-webui"

ComfyUI側のモデルフォルダを参照したい場合は --forge-ref-comfy-home または --forge-ref-comfy-yaml を使います。複数のWebUIを併用する人は、モデルを1か所にまとめて --model-ref で指すのが最も管理しやすい構成です。

なお、拡張機能については「A1111本体の基本機能はほぼ動く」とされる一方、サードパーティ拡張の不具合はIssueとして受け付けない方針です。

ControlNetは本体に統合済みなので、まず標準機能で足りるか確認してから拡張を入れるのがおすすめです。

Forge Neo へ移行する手順

ここでは、既存のA1111環境（例：D:\stable-diffusion-webui）のモデル資産を活かしつつ、Forge Neo または ComfyUI へ移行する最小手順を示します。どちらもA1111本体はそのまま残し、別フォルダに新しいUIを入れてモデルを参照させるのが安全です。

事前に git と uv をインストールしておきます。

git clone https://github.com/Haoming02/sd-webui-forge-classic sd-webui-forge-neo --branch neo
cd sd-webui-forge-neo
uv venv venv --python 3.13 --seed

webui-user.bat を開き、A1111のモデルフォルダを参照する設定を追加します。

set COMMANDLINE_ARGS=--uv --forge-ref-a1111-home "D:\stable-diffusion-webui"

webui-user.bat をダブルクリックすると初回に依存関係がインストールされ、完了後にブラウザでUIが開きます。A1111で使っていたチェックポイント・LoRA・VAE がそのまま一覧に出れば移行完了です。

移行に際してのハマりどころは次の3点です。

Python 3.10 の venv を流用しない：A1111は3.10前提でしたが、Forge Neoは3.13推奨です。uv venv で新規に作ってください
RTX 50系で --xformers を付けない：非対応で起動に失敗します。代わりに --sage を付けるか、何も付けずPyTorch標準に任せます
SD3 / SD3.5 のチェックポイントは読み込めない：削除済みのため、エラーではなく単に認識されません。該当モデルはComfyUI側で使います

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②ComfyUI：最新モデルを最初に動かせるUI

ComfyUIは、処理をノードとしてつないで生成手順を組み立てるタイプのUIです。

2026年現在、新しいオープンモデルが公開されると最初に対応するのはほぼ必ずComfyUIであり、モデル公式のサンプルワークフローもComfyUI形式で配布されることが増えています。

v0.43.0 時点の対応モデル

画像生成：SD1.5、SDXL、SD3.5、Flux.1、Flux.2、Qwen Image、Z-Image、Hunyuan Image 2.1、HiDream、Lumina Image 2.0、Chroma、Anima、Ideogram 4、Krea 2、Ernie Image、MOSS-Image ほか
画像編集：Flux Kontext、Flux.2 Klein、Qwen Image Edit、HiDream E1.1 / O1 ほか
動画：Wan 2.1 / 2.2、LTX-Video 2 / 2.3、HunyuanVideo 1.5 ほか。音声付き動画は MiniMax H3、LTX-AV
音声・3D・テキスト生成（Gemma 4、Qwen3.5 など）まで同じUIで扱える

v0.43.0 のリリースノートでは、MOSS-Image の編集LoRA対応、Fibo 2.0、MiniMax-H3 の LoRA、Dynamic VRAM KV キャッシュなどが入っており、リリースは週次（月曜目標）で回っています。

導入の選択肢

方法	向いている人	補足
デスクトップアプリ（Windows / macOS）	初めての人	公式が「新規ユーザーに最も簡単で最良」と推奨
Windowsポータブル版	既存のPython環境を汚したくない人	NVIDIA / AMD / Intel / ARM64 版あり。NVIDIA版はPython 3.13 + CUDA 13.0 で RTX 20シリーズ以降対応。GTX 10シリーズ以前は `cu126` 版を使う
手動インストール	Linux、Mac、AMD / Intel / Ascend	`git clone` → `pip install torch ... cu130` → `pip install -r requirements.txt`
comfy-cli	ターミナル派	`pip install comfy-cli && comfy install`

カスタムノードの管理ツール ComfyUI-Manager は本体に同梱され、--enable-manager フラグで有効化する方式になっています。

ComfyUI へ移行する

デスクトップアプリかポータブル版を導入したあと、ComfyUIフォルダ直下にある extra_model_paths.yaml.example を extra_model_paths.yaml にリネームし、A1111のパスを書きます。

yaml
a111:
    base_path: D:/stable-diffusion-webui/

    checkpoints: models/Stable-diffusion
    configs: models/Stable-diffusion
    vae: models/VAE
    loras: |
         models/Lora
         models/LyCORIS
    upscale_models: |
                  models/ESRGAN
                  models/RealESRGAN
                  models/SwinIR
    embeddings: embeddings
    hypernetworks: models/hypernetworks
    controlnet: models/ControlNet

ComfyUIを再起動すると、Load Checkpoint ノードのプルダウンにA1111のモデルが並びます。

新しいモデル（Flux.2、Z-Imageなど）は本体・テキストエンコーダ・VAEが分かれているため、公式テンプレートの指示どおり models/diffusion_models、models/text_encoders、models/vae に配置します。

ハマりどころは次の3点です。

拡張機能は「カスタムノード」に置き換わる：A1111の拡張はそのままでは使えません。ControlNet、ADetailer相当（Impact Pack）、Ultimate SD Upscale など、主要なものはカスタムノードとして存在します。--enable-manager で ComfyUI-Manager を有効にして検索するのが早道です
同じプロンプトでも同じ画像にはならない：(word:1.2) の強調記法は共通（既定の ( ) はどちらも1.1倍）ですが、A1111の BREAK や AND 構文、ネガティブプロンプトの処理はノード構成に依存します。seed・サンプラー・スケジューラをそろえても、ノイズ生成やトークン処理の実装差で完全一致はしないと考えてください
カスタムノードの Python 依存で壊れる：本体は Python 3.13 で安定していますが、一部カスタムノードは 3.12 でないと入らないことがあります。公式READMEも「問題があれば 3.12 を試す」としています

ノード型のハードルをどう下げるか

「ノードが難しそう」という理由でComfyUIを避ける人は多いですが、現在は公式ワークフローテンプレート（Workflows メニュー）からモデルを選ぶだけで、必要なノードがつながった状態で開き、足りないモデルファイルもダウンロード導線が出ます。

複雑なワークフローを1画面の入力フォームに変換する「App Mode」もあり、作った手順をチームに配る用途にも向いています。

ComfyUIで個別モデルを動かす具体例は、関連記事「Krea 2 ComfyUIでの使い方」「MiniMax-H3 ComfyUI導入ガイド」「MOSS-Image のインストールと使い方」を参照してください。

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Stable Diffusionを使いこなす近道は、モデルとWebUIの両方で「現役のもの」を選ぶことです。モデルの公式最新版は2026年11月時点でSD3.5ですが、実際の画像生成ではSDXL系やFlux.2、Z-Imageなど新しいモデルも広く使われています。

一方、AUTOMATIC1111とForgeは更新が止まっており、新しいモデルには対応していません。A1111の操作感を残したいならForge Neo、これから始めるなら最新モデルへの対応が最も早いComfyUIが目安です。まずは手元のGPUで動くモデルから試し、VRAMが足りない場合はクラウドGPUを併用すると、最新環境を無駄なく使いこなせます。

これらを快適に回せるかどうかはGPU環境次第です。

ローカル環境の限界を感じたら、必要なときだけ高速GPUを使えるクラウドGPUの活用を検討してみてください。最適な環境が、あなたの「手つなぎポーズ」を一段上のレベルへ引き上げてくれるはずです。