M1 MacでStable Diffusion Web UIを動かすならDockerよりネイティブ環境が安定！
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結論：Dockerよりもcondaでのネイティブ実行が安定
M1 Mac上でStable Diffusion Web UI（AUTOMATIC1111版）を使って画像生成を試したところ、以下のような差が明確に現れました。
Dockerで起動した場合の問題点
・画像生成時に"Connection errored out"のトーストエラーが頻発
・docker logs を確認しても明確な原因が出ないことが多い
・docker inspect を使って調べたところ、ExitCode 137（メモリ不足による強制終了）が頻発
・放置していてもDockerコンテナが勝手に落ちることがあった
・M1 MacのARMアーキテクチャとx86互換のイメージ実行の非効率性が影響している可能性あり
ネイティブ環境（conda + PyTorch MPS）での変化
・同じモデル・設定でも正常に最後まで生成可能
・エラーは一切発生せず、安定して利用できた
・Dockerよりも起動が高速
・Apple Silicon（M1）のMetal API（MPS）を活かせるため、軽量でも高性能
環境構築の簡単な流れ（ネイティブ）
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# Miniforgeの導入 brew install --cask miniforge # conda環境の作成 conda create -n sd-webui python=3.10 conda activate sd-webui # PyTorch MPS対応のインストール pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu pip install -r requirements.txt # Stable Diffusion Web UI の依存ライブラリ # 起動 python launch.py --listen --skip-torch-cuda-test |
おすすめはネイティブ実行！
M1/M2チップ搭載MacでStable Diffusionを使うなら、Dockerではなくconda環境でのネイティブ実行が断然おすすめです。