機能
Local Dream でできることの概要と詳細ページへのリンク。
ハイライト
初見では見落としがちな、特に知っておきたい 3 つの機能：
- カスタムモデル —— 内蔵カタログだけに限定されません。SD1.5
.safetensorsはアプリ内で直接インポート可能。事前変換済みの SD1.5 / SDXL NPU.zipパッケージ（コミュニティ製または PC 側で自分で変換したもの）も同様に読み込めます。 - インペイント — 生成画像の部分的な修正 —— 生成済み画像の特定領域だけを再描画。マスク外はそのまま保持され、保存時には結果が未トリミングの元画像に自動合成されます。ラプラシアンピラミッドブレンディングで境界の継ぎ目も目立ちません。
- DMD2 高速モデル —— ファイル名に
_dmd2を含むコミュニティモデルは約 4 倍高速で発熱も大幅に少ない（LCM/CFG 1/8 ステップを使用）。16 GB 以上のデバイスで 低 RAM モード をオフにすると、SDXL の生成が 1 枚あたり約 6〜7 秒まで短縮されます。まず試してみる価値があり、最高画質を狙う場合は元のモデルで img2img 仕上げパスを追加できます。
生成
- プロンプト — txt2img、img2img、インペイントモード。プロンプトウェイト（AUTOMATIC1111 構文）、トークンカウンター、Textual Inversion エンベディング、インペイントキャンバスズーム、ラプラシアンピラミッドブレンディング
- 生成パラメータ — サンプラー（DPM++ 2M / SDE、Euler A / Euler、LCM、オプションで Karras ノイズスケジュール）、ステップ数、CFG、デノイズ強度、シード、CLIP キャッシュ、CFG = 1 最適化
- バッチ生成 — フォアグラウンドサービス対応の連続画像生成
- 生成過程の表示 — サンプリング中の中間結果プレビュー
- アップスケーラー — 内蔵・カスタム 4× アップスケーラーモデル（NPU）
- SD1.5 NPU 高解像度 — 2 段階 Highres.fix ワークフローとパッチ解像度
- SDXL アスペクト比 — 単一 1024×1024 モデルで中央 inpaint マスクにより任意のアスペクト比をサポート
モデル
- 利用可能なモデル — 内蔵カタログ、事前変換済みコミュニティモデル、チップティアサフィックス
- DMD2 モデル —
_dmd2コミュニティバリアント：約 4 倍高速、発熱大幅減、LCM / CFG 1 / 8 ステップ - モデルアセット — カスタムチェックポイントインポート、LoRA ワークフロー、モデル削除
- タグオートコンプリート — CSV 辞書インポートによるインライン候補と翻訳検索。インポート済みエンベディングは候補リストの先頭に固定
- シード設定 — CPU、GPU、NPU モード間の再現性
アプリと設定
- ダウンロードソース — Hugging Face、hf-mirror、カスタム URL の切り替え。バックグラウンドダウンロード対応
- 低 RAM モード — SDXL のメモリ節約動作と速度トレードオフ
- 履歴 — モデル別の生成履歴、フィルター/並び替え、ギャラリーへの一括保存、パラメータコピー、ワンクリック img2img
- パラメータ共有 — 生成パラメータをクリップボードにコピーし、別端末で自動インポート
- アプリ設定 — インストールバリアント、ログ収集、ファイルマネージャー
- HTTP API リファレンス — ローカル HTTP バックエンド経由でスクリプトから Local Dream を駆動
NPU モデル変換
パフォーマンスノート
- CLIP 出力キャッシュ — テキストエンコーダーの出力はディスクに永続化され、モデルごとに別々に保存。過去にエンコードしたプロンプトはいつでも再利用される（設定 → ファイルマネージャーからクリア可能。エンベディング使用時はキャッシュを経由しない）
- CFG = 1 最適化 — NPU パスでは、CFG が 1 の場合に非条件付き UNet パスが完全にスキップされ、ステップ時間が約半分になります
- v_prediction モデルは自動検出され、正しく処理されます
- バックグラウンドダウンロードとバッチ生成 はフォアグラウンドサービスにより、アプリがバックグラウンドでも継続実行されます