Unsloth Desktop で画像生成してみた！動画生成までできる統合環境になったみたい
こんにちは、源 勝（みなもと まさる）です。
Unsloth からメールが届いていました。
Introducing Unsloth Desktop
どうやら、これまでの Unsloth Studio とは別に、Unsloth Desktop という新しいデスクトップアプリが登場したようです。
Unsloth Desktop は、Windows、macOS、Linux で利用できるオープンソースのデスクトップアプリ。
ローカルで AI モデルを実行するだけでなく、トレーニングにも対応しているとのこと。
さらに、
テキストモデル
MLX
GGUF
画像生成
動画生成
音声
AI エージェント
Web 検索
Deep Research
RAG
MCP
ファインチューニング
など、かなり多くの機能が詰め込まれているようです。
Unsloth Studio から Desktop へ？
僕は以前から Unsloth Studio をインストールして使っていました。
なので今回の「Unsloth Desktop」を見て、StudioからDesktopに置き換わる感じなのかな？
と思ったわけです。
しかも、今回かなり気になったのが、画像生成や動画生成にも対応していること。
最近、Ollama では実験的な画像生成機能が一時的に削除されてしまいました。
そんなタイミングでもあるので、Unsloth Desktop で画像生成できるなら、ちょっと面白いんじゃない？と思い、さっそく試してみることにしました。
まずは Unsloth Desktop をインストール
Unsloth Desktop はこちらからダウンロードできます。
Mac 用のインストーラーをダウンロードして実行。
あとはアプリケーションフォルダに入れるだけ。
インストール自体は簡単でした。
そして、ちょっと気になったことが。
アプリを検索してみると Unsloth Studio と Unsloth Desktop のアイコンが両方ある。
共存できるのかな？
と思って、Unsloth Desktop をインストールしたあと、Unsloth Studio を起動してみました。
普通に起動します。
さらに Studio 側で、
Unsloth Studio
llama.cpp
のアップデートがあると案内されたので、それぞれ最新版にしておきました。
…。
ちょっと寄り道しました。
Unsloth Desktop を起動
気を取り直して、Unsloth Desktop を起動。
すると、特に設定していないのですが、以前 Unsloth Studio でやり取りしたチャットが表示されています。
源勝とか、以前のチャットもそのまま見える。
これはちょっと便利。
ただ、もう一つ気になることがありました。
Unsloth Desktop を起動した状態で Unsloth Studio を起動しようとすると、Studio が立ち上がらない。
逆に、Unsloth Studio を先に起動している状態なら、Unsloth Desktop は起動しました。
うーん。
挙動がちょっとよくわからない。
Studio と Desktop は共存できるけど、同時に使うことはできないということなのかな。
まあ、そりゃそうなのかもしれません。
見た目や操作感もかなり Unsloth Studio に近いので、今後は Unsloth Desktop に乗り換えってことでいいのかな？という印象です。
気になっていた画像生成を試してみる
さて。
今回、一番気になっていたのが画像生成。
画面を見ると、ちゃんと画像生成の項目があります。
モデル一覧を見ると、Z Image Turbo がありました。
とりあえず、一番軽そうな 5GB くらいの量子化モデルをダウンロードしてみます。
画像生成画面ではと、ComfyUI で設定しそうな項目も出てきました。
Negative prompt
Aspect ratio
Resolution
Steps
Guidance
Batch size
Runs
Seed
など。
さらに詳細設定を見ると、
Speed
Precision
Attention
Memory
Step cache
CPU offload
などの項目もあります。
このあたりは、今の僕にはまだよくわかっていません。
でも、これ、かなり本格的じゃない？と思ってきました。
5GB のモデルだけでは動かない
Z Image Turbo の量子化モデルをダウンロード。
5GBくらいなら、まあ大丈夫。
…と思ったら。
Required assets ということで、追加で 8.2GB のデータをダウンロードすることになりました。
そうですよね。
Z Image Turbo も、GGUF だけダウンロードすれば動くわけではありません。
追加データが必要になるようです。
ということで、しばらく待ちます。
モデルをロードしたらメモリ不足
ダウンロードが終わったので、モデルをロードしてみます。
すると…エラーというか、かなり具体的なメッセージが表示されました。
'z-image' needs about 15 GB of memory for its weights, but only about 7 GB is usable on this device
要するに、Z Image のモデルを動かすには約 15GB のメモリが必要だけど、現在使えるのは約 7GB しかないよ、ということらしい。
僕の環境は Mac mini M4 32GB。
Chrome など、いろいろアプリを起動したままの状態だったので、メモリをかなり使っていました。
そこで Chrome を終了。
それでも足りません。
メッセージには、
UNSLOTH_DIFFUSION_ALLOW_OVERSIZED_LOAD=1を設定すれば、メモリ容量を超えてロードを試みることもできるような説明があります。
「これ、どうやって設定するんだ？」
と思って調べてみたものの、今の僕にはよくわからず。
うーん。
気を取り直して、もう少し軽そうなモデルを試してみることにしました。
Flux.2 klein 4B ならどうだ？
次に選んだのは、Flux.2 klein 4B です。
容量は約 10.8GB。
これならいけるかな？
モデルをダウンロードして、ロードしてみます。
…。
同じようなメモリエラー。
あら。
やっぱりダメか。
そこで、Chrome をはじめ、起動しているアプリをとにかく終了。
できるだけ Mac のメモリを空けた状態にして、Unsloth Desktop も再起動してみました。
そして、もう一度モデルをロード。
すると…
ロードできた！
おお。
ちゃんとモデルが読み込まれました。
Unsloth Desktop は、メモリ上にモデルをロードできない場合は、無理にスワップしながら動かすというより、まずモデルをロードできるだけのメモリを確保してから実行するような仕組みなのかもしれません。
もしくは、先ほど出てきた UNSLOTH_DIFFUSION_ALLOW_OVERSIZED_LOAD=1 を適切に設定すれば、メモリ容量を超えてロードできるのかもしれません。
このあたりは、もう少し調べてみたいところ。
これまで僕は、ComfyUI などで画像生成するときも、「スワップしまくってるけど、まあ動けばいいか」くらいの感覚でやっていました。
なので、今回のように、「まずモデルをロードできるだけのメモリを確保してください」という感じの動作は、ちょっと戸惑いました。
でも、これが普通なのかもしれません。
いよいよ画像生成
まあ、それはさておき。
モデルをロードできたので、そのまま初期プロンプトで画像生成を実行してみます。
ポチッ。
画像が生成されました！
Unsloth Desktop で画像生成できた！
これはちょっと面白い。
メモリの問題や、モデルロードの仕組みを理解する必要はありそうですが、ComfyUI を使わなくても画像生成できる。
これはかなり便利なのではないでしょうか。
動画生成もできるらしい
ちなみに、Unsloth 公式の案内を見ると、画像だけではなく動画生成にも対応しています。
左メニューから、その他 → 動画と進むと、動画生成画面にたどり着きました。
動画生成モデルには、最近話題になっている MiniMax H3 もしっかり入っています。
GGUFモデルもあります。
本当は、「じゃあ動画生成もやってみよう！」と思っていました。
スワップ覚悟で。
ただ、先ほどの画像生成でもモデルロードの段階でメモリに苦戦しています。
僕の Mac mini M4 32GB では、動画生成までやるとかなり厳しそう。
ということで、今回は動画生成までは試さずに終了しました。
Unsloth Desktop、かなり可能性がありそう
今回触ってみて感じたのは、Unsloth Desktop、かなり面白いんじゃない？ということ。
これまでの Unsloth Studio は、ランチャーをインストールしてブラウザから起動する形でした。
一方、Unsloth Desktop は、その名前の通りデスクトップアプリ。
そして、その中で、
AI モデルの実行
チャット
画像生成
動画生成
AI エージェント
Web 検索
RAG
MCP
ファインチューニング
などを扱える。
単純に「ローカルLLM を動かすアプリ」というより、AI を実行するところから、生成、カスタマイズまでをまとめて扱う統合環境に近づいているように感じます。
特に今回、「ComfyUI を使わずに画像生成できる」というところは、個人的にかなり気になりました。
もちろん、ComfyUI には ComfyUI の良さがあります。
細かくワークフローを組んだり、カスタムノードを使ったり、複雑な処理を組み立てたり。
そういうことをするなら、まだまだ ComfyUI の出番はありそうです。
でも、「とりあえず画像を生成してみたい」という用途なら、Unsloth Desktop のほうが圧倒的に簡単そうです。
そして画像だけではなく、動画まで扱える。
さらに、Claude Code や Codex などのエージェントにローカルモデルを接続することもできる。
ここまでくると、「ローカル AI を試すためのアプリ」というより、「ローカル AI を使って、いろいろやってみるための環境」になってきている感じがします。
今回は画像生成だけでしたが、今後は AI エージェントとの連携や、動画生成なども試してみるかもしれません。
Unsloth Studio から Desktop へ。
かなり大きな変化なのかもしれません。
今後、ますます期待したいところであります。
