AI画像インペインティング実践ガイド｜部分修正・オブジェクト除去

AI 画像インペインティング実践ガイド｜部分修正・オブジェクト除去

近年の生成 AI の進化は目覚ましく、2025 年から 2026 年にかけて、写真編集における「AI インペインティング（Inpainting）」技術は業界標準となりました。インペインティングとは、画像の一部を切り取り、その領域に対して新しいテクスチャやオブジェクトを生成して埋め合わせる技術を指します。従来の Photoshop のスタンプツールでは不可能だった、周囲の照明や影に自然に溶け込むような修正が、AI によって瞬時に行えるようになっています。本ガイドでは、2026 年 4 月時点の最新トレンドを反映し、Stable Diffusion や Adobe Firefly を含む主要なインペインティングツールの使い分け方、そして高品質な結果を得るための具体的なテクニックを解説します。

PC 自作やハードウェア選定に詳しい自作.com の読者層向けに、特にローカル環境での AI 生成に不可欠な GPU スペックや、各ツールの動作負荷についても詳細に触れていきます。単なるツールの紹介だけでなく、「なぜこのパラメータ設定が重要なのか」という原理に基づいた解説と、2026 年現在で推奨される具体的なモデル名や数値を多数提示することで、実践的なスキル向上を図ります。画像の部分的な修正からオブジェクトの完全除去まで、AI を駆使した高品質なポストプロダクションワークフローを確立するための包括的なマニュアルとして活用してください。

AI インペインティングの基本原理と 2026 年の現状

AI インペインティングは、拡散モデル（Diffusion Model）という技術の上に成り立っています。拡散モデルとは、ノイズで埋め尽くされた画像を徐々に除去し、データセットから学習した「画像」へと復元するプロセスです。インペインティングにおいては、ユーザーが指定したマスク領域（塗りつぶしたい部分）のみにこの復元プロセスを適用します。2026 年現在では、このマスク領域の周囲の文脈を理解して、自然な接続部（エッジ）を作る能力が飛躍的に向上しており、単なるパッチワークではなく、写真全体の一貫性を保った修正が可能になっています。

具体的な仕組みとして、画像はまずエンコーダにより潜在空間（Latent Space）へ圧縮されます。インペインティングでは、マスクされた部分の潜在ベクトルのみを初期ノイズで置き換え、デコーダによって復元します。この際、周囲の非マスク領域の情報を条件として与えることで、AI は「ここには何があるべきか」を推論します。2026 年時点では、この処理に Segmentation Anything Model（SAM）のようなセグメンテーション技術が組み込まれたツールが増え、手動でブラシを引く手間が大幅に削減されています。特に高解像度画像においては、VRAM（Video RAM）の容量がボトルネックとなるため、2026 年現在では 12GB 以上の VRAM を備えた GPU が推奨されます。

また、インペインティングには「構造保持」と「創造的生成」のバランス調整が必要です。Denoising Strength（ノイズ除去強度）というパラメータがこれに関与しており、値を低く設定すると元の画像の構造を保ったまま色調や質感を修正しやすく、高く設定すると AI によって内容そのものが再構築されます。2026 年の最新ツール群では、この強度カーブが調整可能になっており、単なる「消す」だけでなく、「置き換える」「拡張する」といった多様なワークフローに対応しています。本ガイドの後半で詳しく解説しますが、具体的な数値設定の目安は 0.3 から 0.8 の間を状況に応じて調整するのが定石です。

主要インペインティングツールの比較と特徴分析

2026 年現在、市場には複数の強力なインペインティングツールが存在します。それぞれに得意分野があり、ユーザーの技術レベルや利用目的に合わせて選択する必要があります。まず代表的なローカル環境向けツールである Stable Diffusion の進化形から見ていきましょう。Stable Diffusion XL（SDXL）Inpaint モデルは、2025 年以降の標準的な解像度 1024x1024 での生成に最適化されており、従来の SD 1.5 に比べて被写体の輪郭が崩れにくくなっています。また、Automatic1111 WebUI は長年の開発により安定性が高く、多くのカスタムノードや拡張機能（Extension）に対応しています。

一方、クラウド型ツールとして Adobe Photoshop の生成塗りつぶし（Generative Fill / Firefly AI）があります。これはクラウド上のサーバーで処理を行うため、ローカルの GPU 性能に依存せず、どの PC でも高品質な結果が得られるのが最大の利点です。2026 年現在、Adobe Creative Cloud はサブスクリプション形式を維持しており、月額制での利用が可能ですが、企業ユーザーにとってはセキュリティ面やデータ管理の観点からオンプレミス環境への移行が進んでいます。また、Runway Gen-2 Inpainting もブラウザベースで動作し、動画編集との連携が強みですが、画像生成においては Stable Diffusion 系の方が自由度が高いと評価されています。

オープンソース・軽量ツールの方面では、LaMa（Large Mask Inpainting）が注目されます。これは深層学習モデルを用いながら、非常に高速な処理を実現しており、リアルタイムに近い修正を可能にします。また、IOPaint（旧 lama-cleaner）はローカル WebUI として提供されており、サーバー構築が不要でブラウザから直接操作できる利便性を持っています。これらのツールは、特定の AI モデルの知識が少ないユーザーでも比較的容易に導入でき、2026 年現在では Windows 11 や Linux のデスクトップ環境へのインストール手順も標準化されています。以下に主要ツールの比較表を示します。

この表から明らかなように、画質と処理速度のバランスをどう取るかが選択のポイントです。Stable Diffusion や ComfyUI は高品質ですが、GPU のスペックに依存します。一方、Photoshop Gen Fill は手軽ですが、生成した画像の著作権やデータ利用規約を確認する必要があります。2026 年現在では、AI モデルのライセンス管理が厳格化されており、商用利用時には各ツールの利用規約を必ず確認することが推奨されます。

Stable Diffusion 環境構築と Inpainting 設定详解

Stable Diffusion を用いたインペインティングは、最も自由度が高い方法ですが、その分設定項目が多く、初心者にはハードルが高いのも事実です。2026 年 4 月時点の推奨環境として、NVIDIA GeForce RTX 5070 12GB または RTX 4060 8GB が基本作業用として挙げられます。より高解像度での処理や SDXL モデルの高速化を目指すなら、RTX 5090 32GB のような上位モデルが有効です。特にインペインティング時は、マスク処理のために VRAM を余分消費するため、8GB 未満の GPU ではエラーが発生しやすい傾向があります。

環境構築では、AUTOMATIC1111 WebUI と ComfyUI が主流です。AUTOMATIC1111 は直感的な UI であるため、パラメータを調整しながら試行錯誤する際に適しています。ComfyUI はノードベースの設計であり、複雑なワークフロー（例：画像生成→拡大→インペインティング）を組み立てる際に強力です。2026 年現在では、Flux Fill モデルも ComfyUI で広くサポートされており、SDXL よりもテキスト指示への忠実度が高いことから、特定の文字やロゴの修正に利用されています。インストールには Python や Git の知識が必要ですが、多くのパッケージが「一键インストール」版として配布されており、Windows ユーザーは 10 分程度で環境を構築可能です。

具体的なインペインティング設定において重要なのは、モデル選択とサンプリングパラメータです。モデルとしては、「Juggernaut XL Inpaint」や「SDXL Inpaint」のような専用チェックポイントを使用するのが一般的です。これらのモデルは、マスク領域の境界線（エッジ）を滑らかにする能力に特化して学習されています。また、Denoising Strength は 0.5 を基準点とします。値が低い場合（例：0.3）、元の画像の構図が変わらず色調補正のような効果になり、値が高い場合（例：0.8）は AI の生成力が強まり、全く別のオブジェクトに変化させやすくなります。CFG Scale は 7.0 程度に設定すると、プロンプトへの忠実度と自然さのバランスが良い結果が得られます。さらに、ステップ数（Steps）は 25〜30 回で十分であり、それ以上多くしても画質向上の限界点に達するため、処理時間の無駄になりかねません。

Adobe Photoshop の生成塗りつぶし活用術

Adobe Photoshop における「生成塗りつぶし」機能は、Firefly AI 技術を活用しており、2026 年現在でも最も手軽に高品質なインペインティングを実現するツールの一つです。この機能の最大の特徴は、クラウド上で処理が行われるため、ローカルの PC スペックを問わず、RTX 5090 のような高性能 GPU がなくても、複雑な画像生成が可能である点です。また、Photoshop の既存レイヤーシステムや調整機能とシームレスに連携できるため、インペインティング後の色調補正やレタッチがスムーズに進められます。

使い方の基本は、ラスタライズされた画像上で選択ツール（例：ループルールや自動選択）で修正したい領域を選択し、「生成塗りつぶし」ボタンをクリックすることです。AI がその領域を分析して、周囲の照明やテクスチャに合わせたコンテンツを生成します。2026 年現在では、テキストプロンプトを入力することで「この部分を空っぽにする」「ここに木を追加する」といった具体的な指示も可能になっています。ただし、クラウド処理のためにはインターネット接続が必須であり、大量画像を連続して処理する場合の通信速度がボトルネックになる可能性があります。

また、Photoshop の生成塗りつぶしは「コンテキスト」を理解する能力に優れています。例えば、壁紙に写り込んだ影や、鏡面の反射など、物理的な法則に従った修正を自動で行います。これはローカル AI モデルの学習データに依存しないため、2026 年現在のリアルな写真スタイルへの対応が非常に早いです。しかし、著作権の観点から、生成された画像の一部（特に人物やロゴ）に制限がかかる場合があります。また、サブスクリプション費用が発生するため、個人で安価に利用したい場合はローカル環境の Stable Diffusion の方がコストパフォーマンスが良いでしょう。Adobe は 2026 年より、生成 AI モデルの学習データに関する透明性を高めており、商用利用時のリスク管理も強化されています。

ブラウザ完結型 AI「Runway Gen-2」の特徴と活用

Runway Gen-2 Inpainting は、ブラウザベースで動作するツールであり、インストール不要という手軽さが魅力です。特に動画素材に対するインペインティング技術が強みですが、静止画でも同様の処理が可能です。2026 年現在では、Gen-3 の登場により処理速度がさらに向上し、よりリアルな質感の生成が可能となっています。ブラウザ上で動作するため、OS に依存せず、Mac でも Windows でも同等の品質を得ることができます。

このツールの大きな利点は、UI が非常にシンプルであることです。複雑なパラメータ設定を必要とせず、「マスク範囲」を選択するだけで AI が自動で最適化を行います。また、生成された画像のバリエーションを数秒で確認できるため、アイデア出しやプロトタイピングの段階で使用するのが適しています。ただし、無料プランでは処理制限や低解像度出力が課される場合があり、本格的な作業には有料プランへのアップグレードが必要です。

利用上の注意点として、Runway はクラウドサービスのため、画像データはサーバーにアップロードされます。そのため、機密性の高い写真や個人情報を含む画像を扱う場合はセキュリティリスクを考慮する必要があります。また、生成された画像の著作権帰属については、プラットフォームの利用規約を確認することが重要です。2026 年現在では、他のツールとの連携機能も強化されており、Premiere Pro などでの動画編集ワークフローへスムーズに組み込むことが可能です。ただし、細部の微調整においては Stable Diffusion に劣るため、最終的なクオリティが求められる作業には不向きと評価されています。

オープンソース高速処理ツール LaMa と IOPaint の比較

LaMa（Large Mask Inpainting）は、オープンソースで開発されたインペインティングモデルであり、その名前通り大規模なマスク領域を高速に修復することに特化しています。2026 年時点では、CPU 環境でも十分な処理速度を発揮するため、GPU を持っていない PC でも実用的に利用可能です。特に、画像の一部を削除して背景を埋めるような「オブジェクト除去」タスクにおいて、その能力は顕著です。LaMa のアルゴリズムは、周囲のテクスチャパターンを拡張することで欠損部分を埋めるため、構造物のない風景や背景に対して非常に自然な結果をもたらします。

IOPaint（旧 lama-cleaner）は、LaMa モデルを利用可能なローカル WebUI です。ブラウザ上で動作するインターフェースを提供しており、インストールが容易です。2026 年現在では、Segment Anything Model（SAM）との連携機能も標準搭載されており、自動でオブジェクトの境界を検知してマスクを作成できるため、手動でのブラシ作業が不要となっています。これにより、非技術者でも AI による画像編集が可能になっています。また、IOPaint は軽量な設計であるため、メモリ使用量が少なく、低スペック PC でも動作します。

このように、LaMa や IOPaint は「ローカルで高速に処理したい」「クラウドへの転送を避けたい」というユーザーにとって最適な選択肢です。特に企業内ネットワークやセキュリティが厳格な環境では、ローカル完結型のこれらのツールが推奨されます。ただし、生成の創造性においては SDXL や Photoshop の Firefly に比べて劣るため、「既存テクスチャの拡張」用途に限定して使用するのが賢明です。

GPU ハードウェア選定：RTX 40 シリーズ vs RTX 50 シリーズ

2026 年 4 月時点における AI 画像生成における GPU の重要性は極めて高く、インペインティング処理の質と速度を決定づけます。具体的には、VRAM（Video RAM）の容量がボトルネックとなりやすいため、12GB 以上の VRAM を備えたモデルが基本仕様として推奨されています。本節では、主要な NVIDIA GeForce RTX シリーズの性能比較を行います。

まず、エントリーグレードとしての NVIDIA GeForce RTX 4060 8GB です。価格は手頃で、基本的な画像生成や低解像度のインペインティングには十分機能します。ただし、SDXL モデルの高解像度処理においては VRAM が不足しやすく、エラーが発生する可能性があります。消費電力は約 115W で、省電力設計であるため、静音性を重視する場合に適しています。

ミドルレンジの NVIDIA GeForce RTX 5070 12GB は、2026 年現在で最もバランスの良い選択肢です。12GB の VRAM を搭載しており、SDXL や Flux Fill モデルを快適に動作させることができます。メモリ帯域幅は約 384 GB/s で、処理速度が向上しています。消費電力は約 250W 程度ですが、冷却効率が高いため、静音性の維持も可能です。自作 PC ユーザーにとって、コストパフォーマンスと性能のバランスが最も取れているモデルです。

ハイエンドの NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB は、高解像度（2K〜4K）でのインペインティングや、大量の画像をバッチ処理する場合に必須です。32GB の VRAM を搭載しており、複数のモデルを同時に読み込んでも余裕があります。メモリ帯域幅は約 1024 GB/s に達し、処理速度が劇的に向上しています。消費電力は最大で 575W 程度になるため、電源ユニットの容量（850W 以上推奨）と冷却システムの設計に十分な注意が必要です。このモデルを使用すれば、2026 年現在の最新 AI モデルを全てローカル環境で実行することが可能です。

VRAM の容量は、特にインペインティング時に画像の潜在空間を保持するために必要となります。8GB では 1024x1024 以下のサイズでしか安定して動作しないため、本格的な編集には 12GB 以上が望ましいです。また、RTX 50 シリーズは DLSS（Deep Learning Super Sampling）の次世代技術である DLSS 4.0 を採用しており、AI 処理の負荷をさらに軽減しています。購入を検討する際は、必ず最新のドライバーと CUDA コア数がサポートされていることを確認してください。

品質向上テクニック① マスク作成の極意と SAM モデル活用

インペインティングの成否は、マスク（塗りつぶし範囲）の精度に大きく依存します。2026 年現在では、手動でブラシを引くだけでなく、AI を活用して自動でマスキングする機能が主流になっています。特に Segment Anything Model (SAM) の統合は革命的な変化をもたらしました。SAM は、画像内のオブジェクトを自動的に認識し、境界線を高精度に抽出します。IOPaint や AUTOMATIC1111 などのツールでは、この SAM モデルをワンクリックで呼び出す機能を実装しています。

マスク作成の具体的なコツとして、ブラシサイズとエッジぼかし（Feather）の調整が挙げられます。通常、ブラシサイズは対象物の境界線より少し広めに設定します。例えば、人物の髪を修正する場合、髪の毛の先が透けている部分まで含める必要があるため、ブラシは大きめに取り、かつエッジをぼかして 50%〜70% の透明度を持たせます。これにより、生成された画像と元の画像の境界線が自然に溶け込みます。2026 年現在では、このエッジ調整も AI が自動で行ってくれる「Smart Mask」機能が標準装備されています。

また、マスク作成においては「オーバーインペイント（過剰な塗り）」を避けることも重要です。一度に広範囲を修正しようとすると、AI の生成が不安定になり、歪みが生じます。必要に応じて複数の小さな領域に分けて修正を行うか、あるいは段階的に処理を進めることが推奨されます。SAM モデルを活用する際は、選択したオブジェクトの境界線が正確に反映されていることを必ず確認し、誤検知された部分を手動で補正してから実行してください。この手間を惜しまないことが、高品質なインペインティング結果への近道です。

品質向上テクニック② モデル選定・Denoising Strength と LoRA 連携

インペインティングの品質を決定づけるもう一つの重要な要素が、使用するモデルとパラメータ設定です。2026 年現在では、Stable Diffusion XL Inpaint や Flux Fill が主流となっています。SDXL は高解像度での生成に強く、Flux Fill はテキスト指示への忠実度が高いという特徴があります。それぞれの特徴を理解して使い分ける必要があります。例えば、風景写真の背景を修正する際は SDXL を、文字やロゴの修正には Flux Fill を使用すると効果的です。

**Denoising Strength（ノイズ除去強度）**は、AI の生成力を調整するパラメータです。値が低いほど元の画像に忠実になり、値が高いほど AI が創造的に再構築します。具体的な使い分けとしては：

1. 0.3〜0.5: 色調補正や微細なノイズ除去に適しています。構図は変わりません。
2. 0.5〜0.7: オブジェクトの置き換えや、部分的な形状変更に適しています。
3. 0.8〜1.0: 完全に新しい要素を生成します。元の画像との整合性が取れにくくなります。

また、LoRA（Low-Rank Adaptation） モデルの連携も品質向上に寄与します。特定のスタイルや質感を学習した LoRA をインペインティング時に適用することで、生成されるオブジェクトが周囲の雰囲気と調和しやすくなります。例えば、「レトロな写真風」の LoRA を適用すれば、追加されたオブジェクトもレトロな雰囲気を帯びます。ただし、LoRA の重み付けを調整する際は、過度に適用しないよう注意が必要です。通常は 0.6 程度の強さで試すのが安全です。

上級者向け応用：顔修正（ADetailer）と画像拡張（Outpainting）

インペインティングの応用例として、「顔修正」と「画像拡張」が挙げられます。2026 年現在では、ADetailer (After Detailer) という拡張ツールが顔修正において標準的に使われています。AI 生成画像や、古い写真の修復において、顔の輪郭や目が歪んでしまう問題が発生します。ADetailer は検出した顔部分を自動で検出し、高精度なモデル（例：ControlNet）を使用して顔を再合成する機能を提供します。これにより、インペインティング後の不自然さを修正できます。

**Outpainting（アウトペイント）**は、画像の枠外を拡張して描画する技術です。2026 年現在では、SDXL や ComfyUI のノードを用いて、画像の上下左右に空白領域を作成し、そこから AI が自動的に続きを描くことが可能です。例えば、横長の写真から縦長のポートレートを作成する場合などに役立ちます。この際、AI は元の画像の照明や構図を分析して拡張するため、違和感なく自然な延長線を描きます。ただし、Outpainting では特に「シームレス」な接続が重要となるため、Denoising Strength を低めに設定し、徐々に領域を広げていくアプローチが推奨されます。

これらの応用テクニックを組み合わせて使うことで、単なる修正ではなく、クリエイティブな編集が可能になります。例えば、まず Outpainting で背景を拡張し、その後 ADetailer で顔の質感を向上させ、最後にインペインティングで不要なオブジェクトを除去するというような複合的なワークフローが、2026 年の上級者向け標準手法です。これらを習得するには、各ツールのドキュメントを読み込み、パラメータの相互作用を理解することが不可欠です。

よくある質問（FAQ）

Q1. RT 4060 8GB でもインペインティングは可能ですか？ A1. はい、可能ですが、高解像度での処理や複雑な生成には VRAM が不足する可能性があります。1024x1024 以下のサイズであれば、AUTOMATIC1111 の設定で調整することで動作します。ただし、RTX 5070 12GB 以上を推奨します。

Q2. Photoshop の生成塗りつぶしは商用利用可能ですか？ A2. Adobe の利用規約を確認する必要があります。通常、Adobe Creative Cloud のサブスクリプションユーザーであれば問題ありませんが、生成された画像の著作権には制限がかかる場合があります。

Q3. 顔修正で失敗した場合はどうすればよいですか？ A3. ADetailer の検出精度を上げるか、Denoising Strength を調整してください。また、ControlNet のモデルを顔専用（如：OpenPose）に変更すると改善されます。

Q4. インペインティング時に境界線が浮く原因は何ですか？ A4. マスクのエッジぼかし（Feather）不足が考えられます。マスクの透明度を 50%〜70% に調整し、AI の生成範囲を広げてください。また、モデルの選択も確認してください。

Q5. 2026 年の最新 GPU はどれですか？ A5. 現時点では NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB が最も高性能ですが、RTX 5070 12GB もバランスが良く推奨されています。

Q6. LaMa と Stable Diffusion の違いは？ A6. LaMa は高速かつ軽量で、既存テクスチャの拡張に特化しています。一方、Stable Diffusion は創造的な生成が可能ですが、GPU 負荷が高いです。用途に合わせて使い分けます。

Q7. SAM モデルを有効にするにはどうすれば？ A7. IOPaint や AUTOMATIC1111 の設定で「SAM」オプションをオンにします。また、必要なライブラリがインストールされているか確認してください。

Q8. 画像拡張（Outpainting）時のノイズはどう防ぐ？ A8. Denoising Strength を低く設定し、ステップ数を増やしてください。また、CFG Scale は 7.0 程度に調整すると安定します。

Q9. インペインティング後の色調補正は必要ですか？ A9. はい、AI が生成した部分は照明が異なる場合があります。Photoshop の調整レイヤーで明るさやコントラストを微調整するのが推奨されます。

Q10. 無料で最も高品質なツールはどれですか？ A10. AUTOMATIC1111 WebUI と Stable Diffusion XL Inpaint モデルの組み合わせが、ローカル環境では最強の無料構成です。ただし GPU が必要です。

まとめ

AI 画像インペインティングは、2026 年現在において写真編集の必須スキルとなりました。本記事で解説した内容は、初心者から上級者まで幅広い読者が実践できるガイドとなっています。要点を以下にまとめます。

• ツールの選択: 高品質さを求めるなら Stable Diffusion XL や Flux Fill を使用し、手軽さを求めるなら Photoshop の生成塗りつぶしが適しています。
• GPU スペック: VRAM 容量が重要であり、推奨は RTX 5070 12GB または RTX 5090 32GB です。RTX 4060 8GB は基本作業用です。
• パラメータ設定: Denoising Strength を 0.3〜0.8 の範囲で調整し、Denoising Strength が低い場合は構図が保たれやすいです。
• マスク作成: SAM モデルを活用して自動マスキングを行い、エッジぼかしを適切に行うことが境界線の自然さに直結します。
• 応用技術: ADetailer を使った顔修正や Outpainting による画像拡張により、さらに高品質な編集が可能になります。

これらの技術を組み合わせることで、2026 年時点の最新 AI ツールを最大限に活用した、クリエイティブで高品質なインペインティングワークフローを確立できます。PC 自作やハードウェア選定にも詳しいうちの編集部として、最適な環境構築への指針を提供できましたら幸いです。今後も生成 AI の進化は続くため、最新の情報を常に追うことが求められます。