このサイトについて — なぜ SDXL 系の記事が多いのか
PixAI攻略本は、PixAI を使う人のための教科書です。仕様・使い方・設定の意味を、正しい形で日本語にして置いておくことを目的にしています。書いているのは PixAI のユーザーで、運営会社とは関係がありません。
記事が SDXL 系に偏っている理由
⚠️ 先に、いちばん誤解されそうなところを書いておきます。PixAI がそちらを一番に置いているから、ではありません。 公式の位置づけは、むしろ逆です。
Tsubaki.2 は PixAI のフラッグシップ DiT モデルで、2026 年 3 月にリリースされました。プラットフォーム上で現在最強の画像生成モデルです。
同じページは SDXL 系を「従来の SDXL モデル」と呼び、Tsubaki.2 への移行を「本物の世代交代」と書いています。次の世代の Tsubaki.3 も 2026年8月12日から先行体験が始まっています。
PixAI の中の動きも同じ方向です。2026年9月8日にモデルマーケットのトレンド上位を数えたところ、LoRA 20本のうち19本が DiT.2 向けで、SDXL 向けは1本でした（⚠️ トレンドの算出方法は公開されていないので、1回のスナップショットとして読んでください）。
ローカルで動かす側でも、Anima のように SDXL とは別系統のモデルが出ています。2B のモデルで、土台は NVIDIA の Cosmos-Predict2-2B-Text2Image（公式カードが "diffusion transformer" と明記＝DiT 系）、テキストエンコーダは Qwen3-0.6B です。⚠️ それでいて Danbooru タグが通ります（モデルカードが "trained on Danbooru-style tags, natural language captions, and combinations of tags and captions" と書いています）。
⚠️ ただし Anima は PixAI では見つかりません（PixAI で "anima" を検索して出てくるのは Animagine XL 系で、こちらは SDXL 系です）。名前が似ている別物なので、混同しないでください。
そのうえで、このサイトが SDXL 系を中心に扱っているのには、3つの理由があります。
1. 主題が「安く大量に回すこと」だから
運営者が PixAI で調べているのは、1枚あたりのクレジットをどこまで下げられるかです。実測でそろえると、こうなります（3:5・4枚まとめ・1枚あたり）。
11倍から34倍の差があります（クレジットの記事）。枚数を出して選別する使い方だと、ここが直接効きます。
⚠️ これは PixAI の課金体系の話で、「DiT が原理的に高い」という話ではありません。 研究の側では小さい DiT が出てきていて、たとえば Z-Image（2025年11月）は 6B のパラメータで、VRAM 16GB 未満・1秒未満の生成を報告しています。アニメ系の Neta Lumina も 8GB VRAM で動きます。
つまりこの理由①は、PixAI が Tsubaki 系にどう課金しているかに依存していて、価格が変われば消えます。2026年9月時点の実測にもとづく理由だと読んでください。
2. Tsubaki.2 は、覚えることが少ないから
公式の機能表によると、Tsubaki.2 はステップ数・サンプラー・CFG Scale・VAE のすべてが非対応で、生成パネルに出てきません。設定はモード（Lite / Standard / Pro / Ultimate）とスタイルプリセットくらいです。
つまり Tsubaki.2 は、攻略本が要らない側です。文章で書いてモードを選べば出ます。反対に SDXL 系は、同じプロンプトでもステップ・CFG・サンプラー・VAE で結果が変わるので、知っているかどうかで差が出る幅が大きい。書くことが多いのはこちらです。
3. LoRA を自作するなら費用が3分の1だから
LoRA の学習費は SDXL 系が 75,000、DiT 系が 200,000 です。学習時間は SDXL 系が15〜30分に対し、DiT.1（Tsubaki）が約70分、フラッグシップの DiT.2（Tsubaki.2）は約2時間です（モデル選びの記事）。
ページ上部のタグの読み方
⚠️ 上の理由は、読者が SDXL を使うべきだという意味ではありません。 そこを取り違えないように、各ページの見出しの下に、そのページがどの系統の話なのかを出しています。
| タグ | 意味 |
|---|---|
| SDXL 系 | Haruka v2 / Hoshino / Otome / Hinata。PixAI が「従来の」と呼ぶ側 |
| DiT 系 | Tsubaki.2 / Tsubaki.1 / Reference Pro。PixAI のフラッグシップ側 |
| モデル共通 | クレジットや規約のように、系統によらず当てはまる話 |
Tsubaki を使うなら、まず読むのはこの2本です。
- どのモデルを使えばいいのか — 分岐そのもの。系統ごとに何が変わるか
- Tsubaki のプロンプト入門 — 自然言語で書く方式
⚠️ 記事17本のタグの内訳は、SDXL 系が11本、DiT 系が4本、モデル共通が5本です（3本は SDXL 系と DiT 系の両方に付いています。Tsubaki 専用は1本だけ）。上の理由で SDXL 側から書き始めたためで、Tsubaki の側が薄いことは弱点として認識しています。
書き方の方針
- 正確さを最優先にします。 教科書なので、間違ったことを書けば読む人の手が止まります。自明でないことは、論文・公式ドキュメント・Danbooru の API まで遡ってから書きます
- ⚠️ 公式ドキュメントが実物と食い違うことがあります。 サンプラーの数（3種と書いてあるが実際は12種）、VAE の数、ControlNet の有無がそうでした。仕様はアプリの画面でも確かめます
- 確かめていないことは「確かめていない」と書きます。 各記事の末尾に「まだ分かっていないこと」「自分で確認する必要があること」を置いてあります
- 間違えたら記事に残して直します。 消して書き直すのではなく、何を撤回したかを書きます（記事末尾の日付つきの追記がそれです）
- 数値には「○年○月時点」を付けます。 PixAI もモデルも更新が速いので、判断の前に一次ソースを見てください
- 本文は、上の材料をもとに AI が調べて書いています
収益について
当サイトは PixAI の紹介リンク・アフィリエイトリンク・広告を掲載しており、これらを経由した登録や購入によって運営者が報酬または特典を受け取ることがあります。記事の評価は報酬の有無で変えていません。 効かないものは効かないと書いています（実際、このサイトでいちばん多い結論は「効かない」「差が出ない」です）。
出典
- Tsubaki.2 — フラッグシップモデル（PixAI公式ドキュメント） — 「PixAI のフラッグシップ DiT モデル」「プラットフォーム上で現在最強」「従来の SDXL モデルと比べて…本物の世代交代」、4モードのクレジット消費（Lite 2,200 / Standard 3,200 / Pro 6,800 / Ultimate 7,000）
- モデル概要（PixAI公式ドキュメント） — Tsubaki.2 はステップ数・サンプラー・CFG Scale・VAE がいずれも非対応という機能表
- PixAI モデルマーケット — トレンド上位の LoRA 20本のうち19本が DiT.2（2026年9月8日に数えたもの）
- 次世代モデル「Tsubaki.3」の先行体験を8月12日に開始（Metanomaly株式会社 プレスリリース） — 先行体験の開始日
- Anima モデルカード（CircleStone Labs） — 2B、"Built on NVIDIA Cosmos"（Cosmos-Predict2-2B-Text2Image の派生）、テキストエンコーダは Qwen3-0.6B、Danbooru タグと自然文の両方で学習、CircleStone Labs Non-Commercial License
- Cosmos-Predict2-2B-Text2Image モデルカード（NVIDIA） — "diffusion transformer model designed for image denoising in the latent space"（Anima が DiT 系である根拠）
- アニメやイラストに特化したローカル画像生成AI「Anima」（テクノエッジ） — 2026年5月15日公開
- Z-Image（arXiv・2025年11月27日） — 6B の DiT で「sub-second inference」「compatibility with consumer-grade hardware (<16GB VRAM)」
- Neta Lumina（Neta.art Lab） — Lumina2 ベースのアニメ DiT。8GB VRAM で動作、Danbooru タグに対応
2026年9月8日確認（理由①への注記と上2件の出典は 2026年9月9日に追加）。9月10日に理由③の DiT 学習時間を訂正（Tsubaki.1 の約70分だけでなく、フラッグシップの Tsubaki.2 の約2時間も明記）。