画像生成のベースモデルはいま何が使われているか｜SD 1.5・Illustrious・Ponyの実件数

画像生成のモデルは、土台になるベースモデルの上に作られます。LoRA も Checkpoint も「どのベースモデル向けか」を持っていて、そこが合っていないと組み合わせられません。

いまどのベースモデル向けのモデルが実際に配布されているのかを、Civitai の登録データで数えました。「もう古い」と言われている系統が、件数では今も最大です。

ベースモデルごとの件数

件数の多い順です。1件のモデルが複数のベースモデル向けとして登録されていることがあるため、合計は総数を超えます。

古い系統がまだ最大

初期から使われている系統が、件数では今も先頭に来ます。新しい系統に置き換わったという説明は、配布されているモデルの数とは合いません。

ただし件数はこれまでに積み上がった総量です。「いま新しく作られているか」とは別のことです。長く使われてきた系統は、その期間のぶんだけ多く積み上がります。件数が多い＝現役、とは読めません。

LoRA と Checkpoint で偏りが違う

表には LoRA と Checkpoint の内訳も出しています。ベースモデルによって、この2つの比率が違います。Checkpoint が少なくて LoRA が多い系統は、土台がある程度固まっていて、その上の追加学習が中心になっている状態と読めます。

ここも、そう読めるというだけです。データから言えるのは比率が違うということまでで、理由は分かりません。

選ぶときに効いてくること

組み合わせられる相手が変わる

ベースモデルを決めると、使える LoRA がそこに紐づくものに限られます。件数が多い系統ほど、選べる幅が広くなります。これは件数がそのまま効いてくる数少ない場面です。

商用の許可の付き方も変わる

表の右側に、商用の許可がひとつも付いていないモデルの件数と割合を出しています。この割合はベースモデルによってはっきり違います。

なぜ違うかはデータからは分かりません。配布された時期が違えば、そのとき一般的だったライセンスの選び方も違います。言えるのは、ベースモデルを決めた時点で、商用の許可が付いていないモデルに当たる確率が変わるということまでです。

Other は系統の名前ではない

表の中の Other は、特定の系統を指す名前ではありません。どの系統にも当てはまらないものをまとめた枠です。件数も、商用の許可の割合も、他の行と同じようには比べられません。

名前が似ていても別物のことがある

同じ系統の名前でも、版が違えば別のベースモデルとして登録されています。表では登録名をそのまま出しています。まとめて数えると、実際には組み合わせられないものを同じ枠に入れてしまいます。

この数字で分からないこと

件数は「配布されている数」です。使われている数でも、質でもありません。ダウンロード数や評価は取得していますが、この記事では使っていません。数が多いことと、良いものが多いことは別です。

また、ここで数えているのは公開APIが返す範囲です。Civitai にある全件とは限りません。取り込みも継続中で、件数は増えます。

ベースモデル名は登録されているとおりに出しています。似た名前をまとめていません。1件のモデルが複数のベースモデルに登録されていることがあるため（確認できた範囲で最大17件）、件数の合計は総数を超えます。