Forge NeoをColabへ構築し、対応するCheckpoint・DiT・UNet・Text Encoder・VAE・LoRAを追加。Krea 2、Flux.2-Klein、Qwen-Image、Z-Imageなど、新しいモデルをGUIから試せる環境をまとめます。
新しい画像モデルを試すたびに、Python環境・依存関係・モデル配置・VAEやLoRAの場所を調べ直すのは面倒です。
Forge Neo AI Image Factoryは、Colab上にForge Neo環境を作り、モデルを追加してWebUIから試すまでの流れを1つのNotebookにまとめます。
uvとPython 3.13系を使い、Forge Neoの実行環境をセットアップします。
Checkpoint / DiT / UNet、Text Encoder、VAE、LoRAの保存先を分け、必要なファイルを追加しやすくします。
Google Driveを使えば、モデルや出力をColabセッション終了後も残せます。
2026年8月時点のForge Neo公式READMEで対応が案内されている主なモデル群です。
| 系統 | 対応例 |
|---|---|
| Krea | Krea 2 Turbo / Raw、Krea 2 Identity Edit |
| Flux | Flux.2-Klein 4B / 9B、Flux Kontext |
| Qwen | Qwen-Image、Qwen-Image-Edit |
| Z-Image | Z-Image、Z-Image-Turbo |
| Video / Other | Wan 2.2 14B、Anima / Anima Edit、Ernie-Image、advanced SDXL |
※各モデル本体は同梱しません。必要なモデルを配布元から取得して使用します。
Google ColabでForge Neo Universal Notebookを開きます。
Forge Neoと必要なPython環境をセットアップします。
使いたいモデル、VAE、LoRAなどを指定のフォルダへ追加します。
Forge Neoを起動し、ブラウザから設定して生成します。
| ファイル | 用途 |
|---|---|
| Forge Neo Universal Colab 2026 | Forge Neoの構築、モデル導入、WebUI起動、Drive保存 |
| Forge SD1.5 カスタム版 | SD1.5系の既存Forge環境 |
| Forge Pony カスタム版 | Pony系の既存Forge環境 |
| Forge FLUX / Kontext カスタム版 | FLUX系の既存Forge環境 |
必要VRAMはモデルによって大きく異なります。軽量モデルと重量級モデルを同じ条件では扱えません。
特にWan 2.2 14Bなどは、Colabで割り当てられたGPUによっては実行できない場合があります。
Forge Neo本体の対応と、各モデルの利用条件は別です。
商用利用・再配布・生成物の扱いなどは、使用するモデルの配布元ライセンスを確認してください。