NiPoGi H1（Radeon 680M搭載）ミニPCでAI画像生成（Stable Diffusion）を導入しようとしたら
- GitHubログイン画面が消えない
- clipのビルド失敗
- パスワードを入れてもエラー128が出る
- FooocusやAMD AMUSEも動かない
という沼にハマり、丸1日半溶かして結局Easy Diffusionに落ち着きました。
目次
この記事を読むとわかること
- NiPoGi H1（Radeon環境）でAI画像生成を導入する際に詰まるポイント
- exit code: 9009や認識されないエラーの原因と対処法
- GitHubログイン要求やerror 128の正体と回避策
- 実は環境が古くて動かない可能性
- Stable Diffusionの代替案
動作環境
- ミニPC：NiPoGi H1
- GPU：Radeon 680M
- OS：Windows 11
Gemini/Copilot/ChatGPTにコードを解析させてStable Diffusionのエラーを1つずつ検証しました。
実際に発生したトラブル
まず始めに、Stable Diffusionの導入で、実際にぶつかったエラーやトラブルをまとめました。
exit code: 9009
バッチ実行時にexit code: 9009。
Pythonが未インストール、またはインストール時にPATHを通す設定を忘れていると出ます。
インストーラーを再度開き、「Add Python to PATH」にチェックを入れて再インストール。
もしくは環境変数からPATHを通せば突破できます。
batファイルが一瞬で閉じる
ダブルクリックしても一瞬黒い画面が出るだけで何も起きない。
バッチファイルの末尾にpauseを追記して、エラーメッセージを固定。
webui-user.bat の末尾に追記 call webui.bat pause
GitHubログイン地獄＆Error 128
Username for https://github.com と出て、正しいパスワードを入れてもfatal error 128で弾かれる（GitHubのログインループ：Error 128）
- Gitそのものがインストールされていない
- GitのPATHが通っていない
この他に、プログラムが古いリポジトリを無理やり落とそうとして失敗しているパターンもあります。
git --version を叩いて反応があるか確認
これで何も出てこなければgitをウェブからダウンロードしましょう。
ほかにも
- Windowsの「資格情報マネージャー」
- githubの情報を削除
- バッチファイルを「–skip-install」に書き換える
のも有効です。
とはいえ、これらはあまり効果がなかったんですが、誰かの参考になるかも知れないので残します
CLIPビルドエラーの原因と対処
Stable Diffusion導入時に発生する
- clipインストール失敗
- wheel build error
- subprocess exited with error
上記の原因は以下が多いです。
原因1. Pythonバージョン不一致
Python 3.11〜3.14だと動きません。
Python 3.10（おすすめは3.10.6）をダウンロードしましょう。
原因2. 古いrequirements.txt
古いリポジトリだと、torchやsetuptools、clipに古いものが使用されているため、現在の環境に合わないこともあります。
なので、リポジトリを削除すれば直るかもしれません。
原因3. Git取得失敗
clipはGitHubから直接取得されるため
- Git未導入
- 認証エラー（error 128）
で失敗します。この場合は、以下の「それでもダメな場合」を参考にしてみてください。
原因4. pip環境の不備
この場合は以下をコピペで直るかもしれません。
bash python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel
それでもダメな場合
Stable Diffusionの導入で、上記を全部試したけどダメな場合は
- venv削除
- repositories削除
- extensions削除
をやってみると直る可能性があります。
私は直りませんでした
PowerShellのセキュリティ制限解除
スクリプトで弾かれる場合は、管理者権限のPowerShellで以下を実行。
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope Process
Gitの「しつこい認証」を黙らせる
PowerShellを立ち上げ、以下を1行ずつコピペしてENTER。
git config --global --unset credential.helpergit config --global credential.helper
最終段階のバッチ記述例
ネットへの通信を一切遮断し、手動で置いたファイルを強制的に読み込ませる設定です。
フォルダの中のwebui-user.batファイルをメモ帳で開いて、以下の内容に書き換えてください。
@echo off set PYTHON=python set GIT= set VENV_DIR=venv set COMMANDLINE_ARGS=--skip-torch-cuda-test --precision full --no-half --skip-python-version-check --skip-install call webui.bat
Stable Diffusionが非対応
どれだけ設定を直してもerror 128が出る
その原因は、Stable Diffusionのリポジトリ（ソフト）が古いからです。
2022年〜2023年の古いrequirements.txtを最新のWindows 11やPython 3.10で動かそうとすると
- 内部で矛盾が起きる
- GitHubからの自動取得に失敗
となります。
この場合は導入が難しいので他のアプリを検討しましょう。
Stable Diffusionの代替案
- Fooocus
- AMD AMUSE
- Easy Diffusion
- InvokeAI
私のミニPCでは
- FooocusはPythonの設定で詰まる
- AMD AMUSEはスタートでフリーズ
と、残念な結果になったので、Easy Diffusionを試したところ、無事導入に成功しました。
FAQ（よくある質問と答え）
この章では、Stable Diffusionの導入でよくある質問に答えます。
Q1. なぜGitHubログインしてもエラーが出るの？
A. 現在のGitHubはパスワード認証を廃止しています。
また、リポジトリ自体が古くて今の環境と合わない場合、認証以前の問題で弾かれます。
Q2. ミニPC（Radeon）でも動く？
A. ものによります。
最新のWebUIやFooocusなど、DirectML（AMD製GPU用）に公式対応しているツールを選ぶのが最短ルートです。
Q3. Pythonのバージョンは何でもいい？
A. いいえ。Python 3.10を使用しましょう。
Stable Diffusion系は、Python 3.10前提で作られています。
3.11や3.12を使うと
- ライブラリが対応していない
- インストールエラーになる
という問題が起きます。
「最新版＝正解」ではないので気をつけましょう。
Q4. venv削除しても直らないのはなぜ？
A. 原因がvenvの外にあるからです。
venvはあくまで「作業用フォルダ」なので
- Gitの設定
- Windowsの認証情報
- Python本体の設定
などに問題がある場合、削除しても直りません。
特に多いのは「GitHubの認証情報の残り」
まずはWindowsの「資格情報マネージャー」を確認してください。
Q5. AMDだと遅い・動かない理由は？
A. 多くのツールがNVIDIA（CUDA）前提のためです。
Stable Diffusionの多くはNVIDIA（CUDA）専用に最適化されています。
それは、AMDだと
- DirectML経由になる（遅くなる）
- 一部機能が動かない
- エラーが出やすい
と制限があるからです。
そのため、Stable Diffusionが導入できない場合は潔く諦めて、AMD対応アプリを使うのをおすすめします。
時間を無駄にしないために
Stable Diffusionの環境構築は、一歩間違えると数日が溶けます。
- GitHubログインに惑わされない
- 撤退判断を早く持つ
- Fooocusなどの別アプリを検討する
私のように、無理に古い環境を動かすよりも、別の手段を考えたほうがいい場合もあります。
AI画像生成アプリは色々あるので、まずは自分のPCスペックに合ったものを見つけることをおすすめします。
＼おすすめのPCをみてみる／
Dell Pro Max with GB10(FCM1253