利用可能なモデル
内蔵モデル
以下のモデルはアプリ内から直接ダウンロードできます。
| モデル | タイプ | CPU/GPU | NPU | Clip Skip | ソース |
|---|---|---|---|---|---|
| SDXL Base 1.0 | SDXL | ❌ | ✅ | - | HuggingFace |
| Illustrious v16 | SDXL | ❌ | ✅ | - | CivitAI |
| AnythingV5 | SD1.5 | ✅ | ✅ | 2 | CivitAI |
| ChilloutMix | SD1.5 | ✅ | ✅ | 1 | CivitAI |
| Absolute Reality | SD1.5 | ✅ | ✅ | 2 | CivitAI |
| QteaMix | SD1.5 | ✅ | ✅ | 2 | CivitAI |
| CuteYukiMix | SD1.5 | ✅ | ✅ | 2 | CivitAI |
TIP
推奨プロンプト、サンプラー、CFG 値については各モデルの元ページを参照してください。
SDXL は NPU 専用
SDXL チェックポイントはサイズが大きく、スマートフォン上で CPU/GPU モードで実用的に動かすのは困難なため、Local Dream では SDXL は NPU パスのみサポートしています。SD1.5 は 3 つのパス（CPU / GPU / NPU）すべてに対応します。
事前変換済みコミュニティモデル
コミュニティが管理する NPU モデルコレクション（SD1.5 および SDXL）：
ファイル名のサフィックスはそのモデルを実行するために必要な最小チップティアを示します。
SD1.5：
_min— Hexagon V68 以降の Snapdragon NPU（非フラッグシップチップ）_8gen1— Snapdragon 8 Gen 1 / 8+ Gen 1_8gen2— Snapdragon 8 Gen 2 以降（2 / 3 / 8 Elite / 8s Gen 4 / 8 Elite Gen 5）
SDXL：
_8gen3— Snapdragon 8 Gen 3 以降（3 / 8 Elite / 8 Elite Gen 5。唯一の SDXL サフィックス）
一部のコミュニティモデルにはファイル名に _dmd2 が含まれます — これらは DMD2 LoRA がマージされており、専用のパラメータ（LCM / CFG 1 / 8 ステップ）が必要です。約 4 倍高速で発熱も大幅に少なく、画質はわずかにトレードオフされます。DMD2 モデル を参照してください。
解像度パッチについて（SD1.5 NPU のみ）
SD1.5 NPU の zip には、ベースとなる 512×512 の UNet と、追加解像度（768×512、1024×768 など）向けのオプションの解像度パッチが含まれています。パッチは同じ zip 内の小さな .patch ファイル（通常数 MB 〜 10 MB 程度。zstd --patch-from でベース UNet に対して生成）であり、別途ダウンロードする必要はありません。
- 追加解像度が利用できるかはパッケージャー次第です。512×512 のみのものもあれば、フルセットを同梱したものもあります。
- モデル実行画面で解像度を切り替えると、アプリがパッチをその場で適用します。切替時に UNet が再ロードされますが（1〜2 秒）、CLIP と VAE はロードされたままです。
- 非フラッグシップチップ（
_minティア）は解像度パッチをサポートしません。
マーカーファイル
一部の .zip パッケージのルートには、アプリにモデルの扱い方を伝えるマーカーファイルが含まれます。中身は空で、ファイルが存在するかどうかだけが意味を持ちます：
SDXL— このパッケージが SDXL モデルであることを示します。これがない場合、アプリは SD1.5 として読み込みます。V_PRED— UNet が標準の ε-prediction ではなく v-prediction を使うことを示します。アプリが自動検出し、サンプラーの数式を切り替えます。
内蔵モデルとコミュニティ事前変換済みパッケージには適切なマーカーが既に含まれています — 自分でパッケージングする場合のみ意識すれば十分です。
カスタムモデル
CPU/GPU モード（アプリ内）
SD1.5 チェックポイントをアプリで直接インポート — 変換はデバイス上で実行されます。LoRA を使用する場合は、インポート前に元のチェックポイントにマージしてください。
v_prediction モデルは自動検出されます：モデルが標準の ε-prediction ではなく v-prediction を使用する場合、モデルディレクトリに V_PRED マーカーファイルが必要です。
NPU モード（ホスト側変換）
NPU モデルは Linux/WSL ホストで変換後にロードできます。詳しくは：
技術詳細
NPU
- SDK：Qualcomm QNN SDK、Hexagon NPU 上で実行
- 量子化：W8A16 静的量子化
- 解像度：SD1.5 ベース 512×512。追加解像度（512×768、768×512、768×1024、1024×768）はパッチで提供（8 Gen 1 以降）。SDXL は内部的に 1024×1024 固定ですが任意のアスペクト比をサポート（長辺 = 1024、短辺は比例計算）—— SDXL アスペクト比 を参照。
- パフォーマンス：非常に高速な推論
CPU/GPU
- フレームワーク：MNN
- 量子化：W8 動的量子化
- 解像度：128×128、256×256、384×384、512×512
- パフォーマンス：中程度の速度、高い互換性