3行でいうと

  • ComfyUIは画像生成の操作画面で、ライセンスはGPLv3です。Stable DiffusionとFLUXは画像を作るモデルの名前です。
  • FLUX.2 [klein] 4BとZ-Image-TurboはApache 2.0です。FLUX.2 [dev]と[klein] 9Bは非営利向けの許諾です。
  • Stable Diffusion 3.5は、年間の売上が100万米ドルを超えると、許諾が終わると本文にあります。
  • Macでは、ComfyUIのデスクトップアプリのほか、MLX版のmfluxなどが公式READMEで案内されています。
  • 2026年10月15日に出たFLUX 3 Image Klein（5.6B）は、年間売上500万米ドル未満なら出力の商用利用ができる、という新しい許諾（FLUX Kommunity License）です。

この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません。この記事は公式の文書やモデルカード、ライセンス本文を読んでまとめたものです。生成した画像の出来や速さについては、確かめていないので書いていません。

先に結論

画像を作るAIの話は、3つの層に分けると整理しやすくなります。

  1. モデル：画像を作る中身そのもの。Stable Diffusion（Stability AI）、FLUX（Black Forest Labs）、Z-Image（Alibabaの研究所）、Qwen-Imageなど。
  2. 操作する道具：モデルを読み込んで、画像を作るソフト。ComfyUI、mflux、Pythonの diffusers ライブラリなど。
  3. ライセンス：モデルごとに別で、道具のライセンスとも別です。

つまり「ComfyUIとStable Diffusionとの違い」は、「画面と、その中で動くモデルの違い」です。ComfyUIの上で、Stable Diffusionも、FLUXも、Z-Imageも動かせます。

見立てです。仕事で使う可能性があるなら、モデルを選ぶ前に、ライセンスを見るのが先だと思います。見た目がよくても、非営利限定のモデルだと、収益の出る使い方には向かないためです。

前提：言葉の整理

道具：Macで動かす選択肢

ComfyUI

READMEによると、ノード（部品）をつないで流れを作る画面で、画像のほか動画・3D・音声も扱うと説明されています。Windows、Linux、macOSで使え、公式の「デスクトップアプリ」はWindowsとmacOS向けで、新しく使う人にはこちらが勧められています。

Apple siliconのMacには、手動で入れる方法もあります。READMEの手順は、(1) PyTorchの最新の開発版（nightly）を入れる、(2) 手動インストールの手順に従う、(3) 依存ソフトを入れる、(4) python main.py で起動する、です。

READMEは、独自の「重みの流し込み」技術で、VRAM 4GB＋RAM 8GBほどでも大きなモデルを動かせる、と書いています。この記事では、確かめていません。Macでの実際の速さや必要メモリは、この説明からは分かりません。

また、ComfyUIには「パートナーノード」があり、Nano Banana、Seedanceなどの閉じた（外部の）モデルを呼び出せる、と書かれています。手元で動かすモデルとは別の仕組みだと思います（見立てです）。使うときは、データがどこに送られるかを確かめてください。

ライセンスはGNU GPL v3（ソフトの改変版を配るときに、同じ条件でソースを公開する義務が出る許諾）です。生成した画像やモデルの許諾とは別の話です。

mflux（MLX版）

AppleのMLXという仕組みで、画像生成モデルを動かすコマンドラインの道具です。READMEの説明は「最新の画像生成モデルを、Macのネイティブ（MLX）で動かす」で、MITライセンスです。uv tool install --upgrade mflux で入れ、モデルごとのコマンド（例：mflux-generate-z-image-turbo）で作ります。

READMEの対応モデル表には、Z-Image、FLUX.2、Qwen Image（表では20B）、FLUX.1（旧世代）などがあります。10月22日に読んだ表には、Krea 2、Ideogram 4、ERNIE-Imageも載っていました。FLUX 3 Image KleinとQwen-Image-2.1は、表には見つけられませんでした。量子化の指定（例：-q 8）もできます。

diffusers（Hugging Face）

Pythonのライブラリです。公式文書によると、Apple siliconでは、PyTorchの mps というGPU向けの経路を使います。メモリが64GB未満のコンピュータでは、メモリの圧迫を減らす「アテンションスライシング」（enable_attention_slicing()）を推奨しています。M1/M2を想定した古い記述ですが、今も文書に残っています。

主なモデルとライセンス

ライセンスと大きさの一覧表

読んだのは、各社の公式ページ、モデルカード、ライセンス本文です。商用の可否は、条文の紹介で、法的な助言ではありません。

モデル 大きさ 許諾 ひとこと（出典の記述）
FLUX.1 [schnell] 12B Apache 2.0 BFLのリポジトリの表（10月22日に読んだ版には大きさの記載が見つからず、12Bは10月8日に読んだ値）
FLUX.1 [dev] 12B FLUX.1 [dev] Non-Commercial License 同上
FLUX.2 [klein] 4B 4B Apache 2.0 カード：商用利用できる重み
FLUX.2 [klein] 9B 9B FLUX Non-Commercial License（READMEの表の表記。同じREADMEの本文は「FLUX.2-dev Non-Commercial License」と呼んでいる） 表で確認
FLUX.2 [dev] 32B FLUX [dev] Non-Commercial License v2.0（READMEの表では「FLUX Non-Commercial License」、本文では「FLUX.2-dev Non-Commercial License」） H100級のGPUが前提。量子化版はRTX 4090向け
FLUX 3 Image Klein 5.6B（生成部。テキストエンコーダは別） FLUX Kommunity License v1.0 2026年10月15日公開。年間売上500万米ドル未満（関連会社と合算）なら出力の商用利用が可。モデル自体を使う収益活動や、商用の追加学習は別の許諾
Z-Image-Turbo 6B Apache 2.0 カード：16GB VRAMのGPUに収まる
Qwen-Image-2.1 生成部7B（文字理解部の大きさは確認できず） Qwen Research License 2026年9月20日付。研究・評価のみ
Stable Diffusion XL － CreativeML Open RAIL++-M 用途の制限つきの許諾（付録Aに禁止用途）
Stable Diffusion 3.5 － Stability AI Community License 年間売上100万米ドル未満なら無料、登録が必要

Hugging Faceのファイル一覧で見た、ダウンロードの大きさ（GBは10の9乗バイト）

モデル 本体 テキストエンコーダ その他
FLUX.2 [klein] 4B 7.75GB 約8.05GB 同じ本体のファイルが別形式でもう1つある
Z-Image-Turbo 約24.6GB 約8.1GB －
Qwen-Image-2.1 約14.2GB 約17.5GB VAE（画像の復元部）1.35GB

僕らの計算です。FLUX.2 [klein] 4Bの本体7.75GBは、40億×2バイト（16ビット）にほぼ合います。Z-Image-Turboの本体約24.6GBは、60億×4バイト（32ビット）に近い大きさです。保存形式の精度が違うので、同じパラメータ数でも、ダウンロードの大きさが4倍近く変わりえます。量子化すれば、小さくできます。

FLUXとFLUX.2

Black Forest Labsは、FLUX.2 [klein]（2026年1月15日公開と、公式READMEにある）で、4Bと9Bを出しています。READMEの表では、4BはApache 2.0、9Bと[dev]は非営利のライセンスです。

メモリの目安は、資料によって違います。FLUX.2 [klein] 4Bについて、Hugging Faceのカードは「約13GBのVRAM」、GitHubのREADMEは「約8GBのVRAM」と書いています。どちらの条件（量子化の有無など）かは確かめていません。

[dev]の許諾（v2.0）は、重みや推論コードを「非営利かつ非本番の用途」に限って許します。収益のある活動、利用者に直接影響する使い方、他のモデルを商用目的で学習させる使い方は、非営利に当たらない、と書かれています。一方で、生成した画像（出力）については、「出力はどんな目的にも使える（商用も含む）。ただし、競合するFLUXモデルの学習・蒸留に使うことは禁止」と読める記述があります。この点も、条文を自分で読んで確かめてください。

BFLの料金ページには、自分のサーバーで動かす商用ライセンスの段階（Builder、Platform、Professional、Enterprise）が載っていますが、金額は10月22日に読んだときも載っていませんでした。段階ごとの対象モデルの欄には、FLUX 3 Image Klein、FLUX.2 [klein]、FLUX.2 [dev]などの名前がありました。

FLUX.2 [klein]の仲間には、READMEによると、9B KV、4B Base、9B Baseもあります。許諾は、モデルごとにカードで確かめてください。

FLUX 3 Image Klein（2026年10月15日公開）：BFLのブログとリリースノートによると、FLUX 3 Imageの5.6B版で、重みが公開されています。蒸留版（16ステップ）とBase版（50ステップ、追加学習向け）があります。モデルカードによると、テキストエンコーダはQwen3-VL-4B-Instruct（Apache 2.0）で、本体とは別です。

許諾は「FLUX Kommunity License v1.0」で、読んだ条文とカードの範囲では、次のとおりです。

メモリの数字も、資料により違います。ブログは生成部がBF16で約11.2GB、FP8で約5.6GBとし、INT8版はVRAM 8GBのRTX GPUで動くと書いています。モデルカードは、B200での最大のメモリを31GB（BF16）などとしています。条件が違うので、同じ物差しではありません。Hugging Faceのファイル一覧では、本体のmodel.safetensorsが11.1GBでした。テキストエンコーダの大きさは、一覧に出ず、読めていません。

Stable Diffusion

Z-ImageとQwen-Image

Alibabaの研究所のZ-Image-Turbo（6B）は、8回の計算で作れる蒸留版（速くしたモデル）で、Apache 2.0です。カードは「16GBのVRAMの一般向けGPUに収まる」と書いています。

同じQwenのQwen-Image-2.1は、許諾（2026年9月20日付）が「Qwen Research License」で、非営利は「研究または評価のみ」と定義されています。商用は別に許諾を得る必要があります。

選び方・判断の基準

見立てです。

  1. 仕事や販売に使うなら：Apache 2.0（FLUX.2 [klein] 4B、Z-Image-Turbo）、または条件を満たせる許諾から選ぶ。FLUX 3 Image Kleinは、年間売上500万米ドル未満という条件つきです。
  2. 試すだけなら：許諾は非営利でもよいが、あとで仕事に使いたくなったとき、モデルの載せ替えが必要になりうる。
  3. Macで始めるなら：ComfyUIのデスクトップアプリ、または、mfluxのコマンドから。コマンドに抵抗がなければmfluxのほうが手順は短い。
  4. メモリが32GBなら：本体＋テキストエンコーダの合計を、量子化後の大きさで見積もる。たとえばQwen-Image-2.1は、本体とテキストエンコーダだけで約31.8GB（16ビットのまま）あり、そのままでは余裕がない計算になる。

よくあるつまずき

気をつけること

出典

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