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藤本由香里
概要 > 『快楽電流』

1999年3月刊行。本の帯で「小さい頃から私は売春婦に憧れていた」と謳ったこの作品は、レディースコミックから男性向けの性風俗、ポルノグラフィとしてのAVやポルノ小説（いわゆる狭義の官能小説）、売春・援助交際、東電OL殺人事件までを素材として、藤本が現代女性のセクシュアリティやジェンダーを考察する性の研究に打ちこんできた一つの成果となった。また実験小説として、女性にとってのポルノ・「エロティカ」も試みている。
本書で藤本は、現代女性の生き方が1990年代頃に「受動的な客体」から「能動的な客体」へと質的な変化が起こっていると指摘する。すなわち、受動から能動へと変わりつつも、現代女性は、男性から「愛される存在」でしかなく主体になれない、依然として客体となっているという指摘である。この指摘は、前出のジョルジュ・ドンのダンスを分析した小文に萌芽が見られる。
なお、本書は、白藤花夜子名義で発表してきた作品をも収録するため、藤本は別名・白藤との共著を強く望んだが、版元編集者と装幀デザイナーの説得で断念、白藤が藤本と同一人物であることを明かすことになり、「風俗評論家」として別名・別人格で執筆しようとする藤本の目算は潰（つい）える結果となった。
本書所収の短編官能小説「ワンナイトスタンド」は、この年の10月に出た藤沢周編集の女性競作官能小説集『歓喜まんだら』に、白藤名義で収められている。
しかし本書中で、バクシーシ山下の『女犯』を観て、「確かに面白い」と記し、その後、しかし人権上どうなのだろうかと書いたため、「面白い」と記したことで、杉田聡の批判を受けている。
概要 > 法規制に反対

男性向けポルノグラフィを考察した藤本は、絵やマンガが法的な規制対象になるという危惧から、横浜で行なわれた第二回・子どもの性的商業的搾取に反対する世界会議 (World Congress against CSEC) のワークショップ第一部「漫画は CSEC（子どもの性的商業的搾取）ではない」でパネリストとして発言、マンガは従来から子どもたちに自己のセクシュアリティを考える機会や材料となっていると指摘し、そのような良質な部分を損なう早急な法的規制に、懸念を表明している。
このほかにも、性表現抑圧の法令に反対するアピールなどに、賛同人としてたびたび名前を連ね、基本的にマンガなどの表現媒体の表現の自由を擁護するスタンスをとっている。
さらに教育基本法の改正に反対し「『【アピール】公述人・参考人として教育基本法案の徹底審議を求めます』への市民緊急賛同署名」にも名を連ねている。
概要 > 公判証言

女性のジェンダー・セクシュアリティや、セックス、すなわち性の研究を深めた藤本は、刑事事件となった松文館裁判で2003年7月、弁護側証人として出廷、わいせつだと疑いを受けたアダルトコミック『蜜室』における女性器の描写が一般に流布する描写と比べて特に過激だとは思えず、むしろ作者のきめ細かい工夫が見られ、女性の気持ちや体が開いていく描写として必然性があると指摘する。
証言の中で藤本はまず、作者の丁寧な仕事によって「（女性の視点でみて）非常にうまくいっているときのセックスのリズムとか呼吸とかそういったものを写し取っている」と述べる。その結果、「いたずらに性欲を刺激するために性器を子細に描写しているというよりは、むしろ、そういう関係性全体の中でのそのかかわり合いの象徴として」「作者が自分との性によって女の人が喜びを感じてだんだん開いていく、自然に気持ちも体も開いていく」描写となっていると指摘。男性の性欲や性衝動、性的興奮をいたずらに刺激・喚起するのではなく、女性の気持ち、密着感や温かさを、ある種の快感のバロメーターとして性器の開き方を描き分けた『蜜室』の描写は、「読者自身が持っているある種身体的な性的な記憶（身体的な親和的な記憶とか、そういう相手と密着したときの密着感）をよみがえらせることでエロチックな気分にさせるというところにウェイトがある」、と分析結果を述べている。
また、インターネットで容易に実写映像が見られる時代となっている今日（こんにち）、「実写でもない、絵で書いたに過ぎないもの、性器描写というのを取り締まるのはどうか」と社会環境の具体例を挙げて証言して捜査にあたった警察や、起訴に及んだ検察を批判。結論として『蜜室』の描写が、実写の写真やアダルトビデオと比べ、一般的な男性にとって性欲を喚起する度合いは低いと考えられる旨述べている。
この藤本証言に対し、一審・東京地裁刑事第2部（裁判長・中谷雄二郎）は「藤本証人が述べるように、そこには性や女性に対する作者の一定の意識等が反映されていると見る余地もないわけではない」と一定程度認めながらも、物語の展開や筋書きから「作品の眼目である性交、性戯場面を導入展開するためのものにすぎず、作品の中心はあくまでも性交、性戯場面の描写にある」とし、「本件漫画本の構成や物語の内容・展開等にかんがみると、平均的読者が、本件漫画本から、弁護人らや藤本証人が主張するように、一定の思想や意識を読み取ると期待することは著しく困難というほかなく、したがって、単なる好色的興趣以上のものを看取することはほとんど不可能というべきである」と退け、『蜜室』の描写は「専ら読者の好色的興味に訴えるもの」と認定した。
この東京地裁判決について藤本は、長岡義幸（ジャーナリスト）、米沢嘉博、山口貴士と対談した医学新聞『メディカルトリビューン』2004年7月号で、性表現が過激化する現状から判断して、「どう考えても負けるはずがない」と思っていた、にもかかわらず敗訴となったのは意外だと感想を述べ、わいせつを決める基準は裁判所が独占（健全な社会通念は裁判所の判断で決定）すると宣言した判決文を批判、「どんなに流通していても、それがいいかどうかは裁判所が決めるものだ」とする裁判所の姿勢に懸念を表明した。藤本はこの一連の経緯を、文藝春秋の『日本の論点2005』で簡潔に報告している。
控訴審・東京高裁第6刑事部（2005年6月。裁判長・田尾健二郎）は、藤本証言に言及しなかったものの、「性器部分が人体の他の部分に比して誇張され、かつ、細かい線画によって綿密に描かれることによって、性器の形態や結合・接触状態の描写がはなはだ生々しいものとなり、読者の情緒や官能に訴え、想像力をかきたてる」描写だと判示し、一審同様に「平均的読者が本件漫画本から一定の思想や意識を読み取ることは著しく困難」であり、「芸術的・思想的価値のある意思の表明という要素はほとんど存しないから、本件漫画本がその作品性、思想性、芸術性により性的刺激の度合いが緩和されているとは認められない」とし、『蜜室』の描写が、「今日の健全な社会通念に照らし、いたずらに性欲を興奮又は刺激させ、かつ、普通人の正常な性的羞恥心を害し、善良な性的道義観念に反する」わいせつ物に該当すると認定した。しかし「わいせつ性の程度を、同様の情景を実際に撮影した写真やこれを録画したビデオテープ、DVD等の実写表現物の有するわいせつ性の程度と比べると、両者の間には相当の開きがあり、本件漫画本が漫画本であるが故のわいせつ性の特殊性も考慮しなければならない」とも判示、藤本証言（実写画像との比較）の意図を汲んだ形となり、検察官による被告の取調べで『蜜室』がわいせつ物であると認めた情状を併せた勘案で、懲役刑を科した一審判決を破棄、罰金刑に減刑した。
その後、松文館側は最高裁判所へ上告したが、最高裁第一小法廷は2007年6月に二審判決を支持し上告を棄却。松文館側の敗訴が確定した。
概要 > 評論家活動

前掲した著書執筆のほか、『週刊文春』の「漫画羅針盤」や、『ESSE』、『MINE』、共同通信などにコミックに関するコラムを連載、『ダ・ヴィンチ』は不定期で掲載し、さらに『東京新聞』の連載「本音のコラム」にも時事問題を中心とする評論を執筆している。紙面の肩書きはコラムの内容によって、評論家・編集者のどちらかを使い分ける。東京新聞2006年12月17日付コラムでは、サントリー学芸賞受賞の『手塚治虫＝ストーリーマンガの起源』の著者竹内一郎をめぐって、マンガ研究者や関係するブログが騒然としていること、手塚研究が複数出て話題になっているにもかかわらず、そうした重要な先行研究への言及がなかったこと、ほとんどの記述は手塚本人の発言のみに依拠していること、同書が九州大学から博士号を授与された博士論文を用いたこと、など簡潔な紹介文を執筆。この時は、肩書きとして評論家を用いた。
上に挙げた東京新聞連載「本音のコラム」は、マンガやコミックの評論ではなく、基本的に時事問題に関する評論となっている。具体的には、たとえば、学校などでの男女児童同室着替え（着替えや、身体測定、いわゆる身体検査を男女同室で行なう問題）や教育基本法改正から著作権、靖国神社問題、水俣病、皇室、学生論文の剽窃の問題まで政治や時事的な話題を中心としたコラムである。例に挙げた竹内一郎についてのコラムは「マンガ批評」と題されているが、これも竹内個人や竹内の論文を批評するというよりも、むしろ九州大学やサントリー文化財団の杜撰（ずさん）な選考体質に言及、それら団体にまともな批判が集中するのは手塚治虫研究がすすんできた証拠であるから、「いいことだ」と論評するものであった。
マンガ評論においては2005年に、雑誌『クイック・ジャパン』誌上で矢沢あいの1985年以降の全作品を解説し、作家論を論じる「進化する矢沢あい」を発表している。
また、マンガ評論家として、たびたび講演も行なう。目黒区男女平等・共同参画センターが企画・主催し、2006年9月20日に同センターで開かれた講演会「コミックの中の女性たち 『NANA』や『のだめカンタービレ』の人気のヒミツ」で講演している。映画がヒットした矢沢あいの『NANA』と、ドラマ化が決まった二ノ宮知子の『のだめカンタービレ』を取り上げ、少女たちから評価されて人気のあるコミック作品には、新たな価値観が含まれているからだと解説し、両作品が、女性が女性であることを肯定的に捉えている「新しい女性像」を描いたと述べている。『NANA』は、ルームメイトの女性二人が、互いの絆を好きな男性との絆よりも優先させる生き方を描き、『のだめ』は主人公女性のつきあう男性側が主人公の意思に学んで、二人がともに成長してゆく対等な関係を描いたコメディー。いずれも従来の「（自分の愛した）男性こそが女である私を救ってくれる」というパターンを越えた作品になっていると指摘、女性の意識に質的な変動が起きており、「女性のセクシュアリティは時代の関数であって時代の移り変わりによって変化する」との従来からの主張を裏付ける解説であった。この年の12月22日、マンガ家・夏目房之介を誘って有楽町の東京国際フォーラムで開かれた「のだめオーケストラコンサート」に聴衆の一人として駆けつけている。
概要 > 人脈と評価

編集者として、あるいはマンガ・フェミニズムの評論家として、上野千鶴子、小倉千加子、中島梓、吉田秋生などの人脈を有しつつ、その一方で少女マンガや、観た映画、編集などで接した知識から、家族問題を考察する『愛情評論 「家族」をめぐる物語』を上梓、精神科医の香山リカは北海道新聞の書評で同書を取り上げ、「現代という戦場で日々を送る若者や女性たちにとっては、格好のブックガイド」であると評価している。
女性学・心理学者の小倉千加子は、「この人の強みは自分に発情できること」、と評したことがある。
ちくま文庫版の島崎今日子著『この国で女であるということ』を再編集し2006年11月に出版されたが、そのあとがきで島崎は藤本を「厳しい編集者であった」と評しつつ、「長年の大切な友人でもあります」と述べている。
文献 > 著書

1998年3月 私の居場所はどこにあるの? 少女マンガが映す心のかたち 学陽書房、ISBN 4313870113　朝日文庫2008年（解説　三浦しをん）
1999年3月 快楽電流 女の、欲望の、かたち　河出書房新社、ISBN 4309242138
2000年12月 少女まんが魂 現在を映す少女まんが完全ガイド&インタビュー集　白泉社、ISBN 4592731786）
2004年2月 愛情評論 「家族」をめぐる物語　文藝春秋、ISBN 4163580603、 （家族論）
2013年6月 きわきわ　「痛み」をめぐる物語　亜紀書房、ISBN 978-4750513119
文献 > 共著

1990年12月 上野千鶴子（編） ニュー・フェミニズム・レビュー vol.1 学陽書房、ISBN 4313840419
各巻タイトル: 恋愛テクノロジー いま恋愛ってなに?
藤本由香里（執筆） 女と恋愛 少女マンガのラブ・イリュージョン
1991年5月 水田宗子（編） ニュー・フェミニズム・レビュー vol.2 学陽書房、ISBN 4313840427
各巻タイトル: 女と表現 フェミニズム批評の現在
白藤花夜子（執筆） ボレロ 欲望の構造
藤本由香里（執筆） 少女マンガにおける『少年愛』の意味
1992年3月 白藤花夜子（編） ニュー・フェミニズム・レビュー vol.3 学陽書房、ISBN 4313840435
各巻タイトル: ポルノグラフィー 揺れる視線の政治学（編集のみならず以下のように対談・インタビュー・執筆も）
白藤花夜子（山口文憲対談）ポルノのルール、恋愛のルール、恋愛とポルノの間の深い溝
白藤花夜子（斎藤綾子対談）『O嬢の物語』をどう読むか
白藤花夜子（執筆）割れた鏡のカレイド・スコープ
藤本由香里（執筆）女の、欲望のかたち レディースコミックにみる女の性幻想
藤本由香里（岸田光明インタビュー）現場インタビュー AV業界のうらおもて
1992年12月 樋口恵子（編） ニュー・フェミニズム・レビュー vol.4 学陽書房、ISBN 4313840443
各巻タイトル: エイジズム おばあさんの逆襲
藤本由香里（執筆）“閉じられた季節”の向こう側
白藤花夜子（執筆）私にとってのエイジング そして最後に〈愛〉が残った……
1994年3月 上野千鶴子（編）ニュー・フェミニズム・レビュー vol.5 学陽書房、ISBN 4313840451
各巻タイトル: リスキー・ビジネス 女と資本主義の危うい関係
藤本由香里（執筆）お仕事! 『悪女』と『島耕作』の働き方はどう違う
1993年4月 水田宗子（責任編集）女性の自己表現と文化 第2回環太平洋女性学会議 田畑書店、ISBN 4803802491
1995年4月 加納実紀代（編） ニュー・フェミニズム・レビュー vol.6 学陽書房、ISBN 431384046X
各巻タイトル: 母性ファシズム 母なる自然の誘惑
藤本由香里（執筆）文化の中の母性「生殖」からの逃走と再生 萩尾望都を中心に
白藤花夜子（執筆）ニッポン母親事情「エロチックな妊娠
1996年12月 水田宗子ほか 母と娘のフェミニズム 近代家族を超えて 田畑書店、ISBN 4803802858
ワンナイトスタンド
1999年3月 藤本由香里 快楽電流 女の、欲望の、かたち 河出書房新社、ISBN 4309242138 所収
1999年10月 藤沢周（編）歓喜まんだら マガジンハウス、ISBN 4838711247 にも所収
少女マンガが愛でる男のカラダ
2000年6月 伏見憲明（編） QUEER JAPAN vol. 1 （特集・メイル・ボディ） 所収
少年の居場所・少女の居場所
2000年7月 現代人の居場所 至文堂、ISBN 4784360204 所収
分身 少女マンガの中の『もう一人の私』
2001年11月 宮原浩二郎、荻野昌弘（共編） マンガの社会学 世界思想社、ISBN 4790709019 所収
藤本由香里との対話
2002年12月 今一生 恋愛以前 原書房、ISBN 4562035811 所収
性の快楽・恋愛の快楽
2003年2月 青木保ほか アジア新世紀 4 幸福 岩波書店、ISBN 4000268341 所収
松文館事件裁判証言
2004年1月 長岡義幸 「わいせつコミック」裁判 松文館事件の全貌! 道出版、ISBN 486086011X 所収
2004年9月 藤本由香里・村上知彦・夢枕獏（共編著）達人が選ぶ女性のためのまんが文庫100 白泉社、ISBN 4592883403
少女マンガに魅せられて
2005年1月 伏見憲明 性という〈饗宴〉 ポット出版、ISBN 493901570X 所収
進化する矢沢あい
2005年8月 クイック・ジャパン 61（特集 矢沢あいの時代 1985 - 2005）、太田出版、ISBN 4872339789 所収
開かれた女たち 『御開帳』『もっと奥まで』…女はもう止まらない!（座談会: 酒井あゆみ、南智子、北原みのり）
2006年12月 鹿島茂（著作代表） オン・セックス 鹿島茂対話集 文藝春秋、ISBN 4167590050 所収
2006年12月 フリースタイル（編） このマンガを読め! (2007) フリースタイル、ISBN 4939138348
執筆者50名中の一人として執筆に参加
少女マンガの源流としての高橋真琴
2007年3月 日本マンガ学会（編） マンガ研究 vol.11 日本マンガ学会、2007年3月、ISBN 4843323527 所収
少女マンガとスピリチュアルな世界
2007年3月 渡邊直樹（編） 宗教と現代がわかる本 2007 平凡社、2007年3月、ISBN 4582702686
「現実(リアル)を素材に夢(ファンタジー)を錬(ね)る 『鋼の錬金術師』 という錬成の行方」
『ユリイカ』 2008年6月号 特集=マンガ批評の新展開、荒川弘インタビュー（聞き手）
文献 > 主な編集書

1988年8月 ティモシー・ベイネケ レイプ・男からの発言 筑摩書房、ISBN 4480854517、ちくま文庫: 1993年6月、ISBN 4480027459
原著: Timothy Beneke, Men on Rape: What They Have to Say About Sexual Violence
1990年11月 小倉千加子　女の人生すごろく　筑摩書房、ISBN 448081292X、ちくま文庫: 1994年12月、ISBN 4480029346
1991年6月 バーン・ブーロー、ボニー・ブーロー（共著） 売春の社会史 古代オリエントから現代まで 筑摩書房、ISBN 4480855734、ちくま文庫: 1996480042032
原著: Vern Bullough, Bonnie Bullough, Women And Prostitution: A Social History
1996年11月 リリアン・フェダマン レズビアンの歴史 筑摩書房 上: ISBN 4480082921、下: ISBN 448008293X
原著: Lillian Faderman, Odd Girl and Twilight Lovers - A history of lesbian life in twentieth-century America
1991年8月 中島梓　コミュニケーション不全症候群　筑摩書房、ISBN 4480855963、ちくま文庫: 1995年12月、ISBN 4480031340
1992年1月 上野千鶴子・小倉千加子・富岡多恵子　男流文学論　筑摩書房、ISBN 448082278X、ちくま文庫: 1997年9月、ISBN 4480033289
1993年1月 浅野健一　客観報道　隠されるニュースソース　筑摩書房、ISBN 4480855769
1995年7月 ポール・ギャリコ 猫語の教科書 筑摩書房、ISBN 4480831614、ちくま文庫: 1998年12月、ISBN 4480034404
原著: Paul Gallico: The Silent Miaow: A Manual for Kittens, Strays, and Homeless Cats
1995年7月 松岡正剛　フラジャイル 弱さからの出発　筑摩書房、ISBN 4480857109、ちくま学芸文庫: 2005年9月、ISBN 4480089357
1996年8月 金満里　生きることのはじまり　筑摩書房、ISBN 4480857338
1997年8月 エリザベート・バダンテール XY 男とは何か 筑摩書房、ISBN 4480863052
原著: Élisabeth Badinter, XY, de l'identité masculine
1998年1月 上野千鶴子　発情装置 エロスのシナリオ　筑摩書房、ISBN 4480863117
1998年8月 竹中ナミ『プロップ・ステーションの挑戦　「チャレンジド」が社会を変える』筑摩書房、、ISBN 448086315X
1998年12月 島本慈子　倒壊　大震災で住宅ローンはどうなったか　筑摩書房、ISBN 4480863192、ちくま文庫: 2005年1月、ISBN 4480420444
2000年1月 遙洋子　東大で上野千鶴子にケンカを学ぶ　筑摩書房、ISBN 4480818154
2001年6月 竹宮惠子　竹宮惠子のマンガ教室　筑摩書房、ISBN 4480888039
2002年3月 上野千鶴子、小倉千加子（共著）　ザ・フェミニズム　筑摩書房、ISBN 4480863370、ちくま文庫: 2005年9月、ISBN 4480421491
2006年1月 ジャネット・エンジェル（那波かおり訳） コールガール 私は大学教師（プロフェッサー）、そして売春婦 筑摩書房、ISBN 4480837159
原著: Jeannette Angell, Callgirl: Confessions of an Ivy League Lady of Pleasure, Permanent Press, New York, Hardcover: July 2004, ISBN 1579621104 , Paperback: HarperCollins Publishers, 1st April 2005, ISBN 0060736054
2006年7月 ヨコタ村上孝之　マンガは欲望する　筑摩書房、ISBN 4480873511
2006年11月 島崎今日子 この国で女であるということ ちくま文庫、筑摩書房、ISBN 448042282X
アエラに掲載された「現代の肖像」を単行本化した2001年10月の教育史料出版会の同名単行本（ISBN 4876524114）を、藤本が一部追加と削除など再編集してちくま文庫に収録。
Stable Diffusion

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 「乗馬する宇宙飛行士の写真」と指定して出力された画像
開発元:  CompVisグループ (ミュンヘン大学) Runway Stability AI
初版:  2022年8月22日

最新版:  SD 3.5 (モデル)    / 2024年10月22日
リポジトリ:  github.com/Stability-AI/stablediffusion
プログラミング 言語:  Python
対応OS:  CUDAカーネル（英語版）をサポートしている任意のOS
種別:  text-to-imageモデル（英語版）
ライセンス:  Creative ML OpenRAIL-M
公式サイト:  stability.ai
テンプレートを表示
Stable Diffusion（ステイブル・ディフュージョン）は、2022年に公開されたディープラーニング（深層学習）のtext-to-imageモデル（英語版）である。主にテキスト入力に基づく画像生成（text-to-image）に使用されるが、他にもインペインティング（英語版）（英: inpainting）、アウトペインティング（英: outpainting）、テキストプロンプトによって誘導される画像に基づく画像生成（image-to-image）にも使用される。
Stable Diffusionは、ミュンヘン大学のCompVisグループが開発した潜在拡散モデル（英: latent diffusion model）であり、深層生成ニューラルネットワーク（英: deep generative neural network）の一種である。このモデルは、EleutherAIとLAIONの支援を受け、Stability AI、CompVis LMU、Runwayの三者が共同で公開した。2022年10月、Stability AIは、Lightspeed Venture Partners（英語版）とCoatue Management（英語版）が主導するラウンドで1億100万米ドルを調達した。
Stable Diffusionのコードとウェイトは一般に公開されており、少なくとも8GBのVRAMを持つGPUを搭載したほとんどの消費者向けハードウェアで実行可能である。そのため、DALL-EやMidjourneyなど、クラウドサービス経由でのみアクセス可能だった従来のプロプライエタリなtext-to-imageモデルとは一線を画すものであると評されている。
Stable Diffusionは、教師データを確保するためにインターネット上から何十億もの画像をスクレイピングしているが、その画像の大半は著作権で保護されており、収集・利用に際して同意を得ているわけではないため、著作権法に違反するのかどうか、フェアユースに該当するのかどうか、倫理的に適切であるのかといった法的・倫理的な論争が生じており、提供元のStability AIに対して複数の訴訟が提起されている。
技術 > アーキテクチャ

Stable Diffusionは、拡散モデル（英: diffusion model、DM）の一種である潜在拡散モデル（英: latent diffusion model、LDM）を使用している。2015年に登場した拡散モデルは、学習元の画像に連続的に付与されたガウシアンノイズを除去する目的で学習されており、デノイジング・オートエンコーダ（英: denoising autoencoder）のシーケンスとして考えることが可能である。
Stable Diffusionは、変分オートエンコーダ（英: variational autoencoder、VAE）、U-Net、およびオプションのテキストエンコーダの3つによって構成されている。VAEは、画像をピクセル空間からより低次元の潜在空間（英語版）（英: latent space）へと圧縮し、画像のより基本的な意味を捕らえる。圧縮された潜在表現（英: latent representation）には、順方向拡散過程（英: forward diffusion process）の際にガウシアンノイズが連続的に付与される。ResNetで構成されるU-Netブロックは、潜在表現を得るために順方向拡散過程の出力をデノイズ（ノイズを除去）する。この過程を逆方向拡散過程（英: reverse diffusion process）という。最後に、VAEデコーダが潜在表現をピクセル空間へ逆変換し、最終的な画像を生成する。
デノイズの過程は、文字列・画像・その他のモダリティによって柔軟に条件づけることが可能である。エンコードされた条件づけのためのデータは、cross-attention機構によってDenoising U-Netに与えられる。テキストによる条件づけの場合、学習済みの固定的なCLIP ViT-L/14テキストエンコーダを使用して、テキストプロンプトが埋め込み空間へ変換される。研究者らは、LDMの利点として、学習と生成のための計算効率の向上を挙げている。
技術 > 学習データ

Stable Diffusionは、LAION-5Bから取得した画像とキャプションのペアから学習している。これは、ウェブ上から収集されたコモン・クロールのデータから派生した一般に利用可能なデータセットである。50億枚の画像とテキストのペアが言語に基づいて分類されており、解像度、電子透かしを含んでいる可能性の尤度、および「美学スコア」（英: aesthetic score）の予測に基づいて別々のデータセットにフィルタリングされている。このデータセットは、Stability AIから資金提供を受けているドイツの非営利団体LAIONによって作成されたものである。Stable Diffusionモデルは、LAION-5Bの3つのサブセット（laion2B-en、laion-high-resolution、laion-aesthetics v2 5+）から学習している。このモデルの学習データを第三者が分析したところ、使用したオリジナルの広いデータセットから抽出した1200万枚の画像のうち、サンプルサイズの約47%が100の異なるドメインから取得された画像であり、Pinterestがサブセットの8.5%を占め、WordPress、Blogspot、Flickr、DeviantArt、ウィキメディア・コモンズなどのウェブサイトがそれに続いていることが確認されたという。
技術 > 学習プロセス

このモデルは、最初に「laion2B-en」と「laion-high-resolution」から学習し、最後の数回に「LAION-Aesthetics v2 5+」から学習している。「LAION-Aesthetics v2 5+」は、LAION-Aesthetics Predictor V2が、人間に対してどの程度（その画像が）好きかを尋ねたときに、平均して10点中5点以上をつけると予測した6億枚のキャプション付き画像のサブセットである。「LAION-Aesthetics v2 5+」サブセットは、低解像度の画像、およびLAION-5B-WatermarkDetectionが80%以上の確率でウォーターマークを検出した画像が除外されている。最後に行われた学習では、Classifier-Free Diffusion Guidanceを改善するために、さらにテキストの条件づけ（キャプション）が10%削除された。
このモデルの学習には、AWS上の256個のNVIDIA A100（英語版）が使用され、60万米ドルの費用と合計15万のGPU時間が費やされた。
技術 > 制限

Stable Diffusionには、特定の条件下における劣化や不正確さなどの問題がある。このモデルの初期バージョンは、512×512の解像度の画像からなるデータセットで訓練されたため、512×512以外の解像度を指定すると、生成される画像の品質が低下する場合がある。バージョン2.0では、768×768の解像度で画像をネイティブに生成する機能が導入され、。バージョンXL1.0では、1024×1024の解像度で画像をネイティブに生成する機能が導入された。もう一つの課題は、LAIONデータセットにおける四肢のデータ品質が低いため、人間の手足の生成に支障が見られることである。データセットには代表的な特徴がないため、人間の手足や顔を理解するための学習が不十分となっており、そのような画像の生成を指示すると、モデルが混乱してしまうのである。人間の手足だけでなく、動物の四肢の生成も困難であることが確認されており、馬の画像を生成しようとすると25%の確率で失敗するという。
また、個人開発者のアクセシビリティも問題となっている。アニメキャラクターの生成（waifu diffusion）など、データセットに含まれていない新しいユースケースに対してモデルをカスタマイズするには、新たな学習データと訓練が必要である。しかし、この微調整プロセスは、新しいデータの品質に影響を受けやすい。低解像度の画像や、元の学習データと異なる解像度の画像は、新しいタスクを学習できないだけではなく、モデル全体のパフォーマンスを低下させる可能性がある。また、高品質な画像でモデルを追加学習させたとしても、一般的な消費者向けのコンピュータでモデルを動かすことは困難である。たとえば、waifu-diffusionの学習プロセスには最低でも30GBのVRAMが必要であるが、一般的な消費者向けのGPU、たとえば、NVIDIAのGeForce 30シリーズのVRAM容量（約12GB）を優に超えており、一般人が利用可能な通常のリソースを超えている。
Stable Diffusionの開発者は、（このモデルは）主に英語の説明文が付与されている画像で学習したため、アルゴリズムバイアスが生じる可能性があることを認めている。開発者は、他のコミュニティや文化圏からのデータが不足していると指摘しており、その結果、生成される画像は、西洋の視点に立っており、社会的偏見を助長させるものとなっているという。また、他の言語で書かれたプロンプトよりも、英語で書かれたプロンプトの方がより正確な画像が生成され、西洋（または白人）の文化がデフォルトの表現となることが多いという。
機能

Stable Diffusionモデルは、出力に含まれる要素、あるいは含まれない要素を記述するテキストプロンプトを入力することによって、ゼロから新しい画像を生成する機能を備えている。また、既存の画像を与えることも可能であり、diffusion-denoising機構によって、テキストプロンプトに記述された新しい要素を取り込んで再描画することができる（たとえば、guided image synthesisなど）。さらに、インペインティング（英語版）（英: inpainting）とアウトペインティング（英: outpainting）によって既存の画像を部分的に変更することも可能であり、多くの異なるオープンソースの実装が存在する。
Stable Diffusionは、10GB以上のVRAMでの動作が推奨されているが、VRAMが少ない場合は、デフォルトのfloat32ではなくfloat16の精度でウェイトを読み込むことができる。ただし、モデルの性能とVRAM使用量はトレードオフの関係にある。
機能 > テキストに基づく画像生成（text-to-image）

画像生成におけるネガティブプロンプトの影響。
上段: ネガティブプロンプトなし
中段: "green trees"
下段: "round stones, round rocks"
テキストから画像を生成するサンプリングスクリプトは、「txt2img」（text-to-imageやt2iとも言う）として知られている。これには、テキストプロンプトに加え、サンプリング方式、出力画像の解像度、シード値（英語版）などのさまざまなオプションのパラメータが使用される。このスクリプトは、プロンプトに対するモデルの解釈に基づいて画像ファイルを出力する。生成された画像には、Stable Diffusionによって生成された画像であることをユーザーが識別できるように、目に見えない電子透かしが付与されるが、画像のサイズを変更したり回転したりすると効力を失う。
各txt2imgの生成には、出力画像に影響を与える特定のシード値が含まれる。ユーザーは、さまざまな出力を探るためにシード値をランダムにするか、以前に生成された画像と同じ出力を得るために同じシード値を使用するかを選択できる。また、サンプラーの推論ステップ数を調整することも可能である。値を大きくすると生成に時間がかかり、値を小さくすると視覚的な瑕疵が生じる可能性が生じる。CFGスケール（英: classifier-free guidance scale）の値を調整することで、出力画像がプロンプトに対してどれだけ忠実であるかを調整することも可能である。実験的なユースケースには低いスケール値を使用したり、具体的な出力を得ることが目的のユースケースには高い値を使用したりできる。
その他のtxt2imgの機能は、Stable Diffusionのフロントエンド実装によって提供される。これには、テキストプロンプトの特定の部分に与えられる重みを調整する機能が含まれる。強調マーカーは、キーワードを括弧で囲むことによって、そのキーワードを強調したり、抑制したりできる。プロンプトの部分的な重みを調整する別の方法として、「ネガティブプロンプト」（英: negative prompt）と呼ばれる機能がある。ネガティブプロンプトは、いくつかのフロントエンド実装に含まれる機能であり、画像生成時にモデルが避けるべきプロンプトをユーザーが指定できる。この機能を使用することで、ユーザーによって指定されたポジティブプロンプト（英: positive prompt）によって（あるいはモデルが元々どのように訓練されたかによって）出力画像内に存在することになる望ましくない画像の特徴を指定・排除できる。
機能 > 画像に基づく画像生成（image-to-image）

画像生成におけるimg2imgの影響。
上段: Stable Diffusion 1.5で作成したオリジナル画像
下段： Stable Diffusion XLで作成した修正画像
Stable Diffusionには、「img2img」（image-to-imageやi2iとも言う）として知られているもう一つのサンプリングスクリプトがある。これには、テキストプロンプト、既存の画像のパス、0.0から1.0までの強度値が使用される。このスクリプトは、テキストプロンプトで指定された要素を含む、オリジナルの画像に基づいた新しい画像を出力する。強度の値は、出力画像に加えられるノイズの量を表している。強度の値が高いほど画像内に新しい要素が増えるが、指定されたプロンプトと意味的に一致しない画像が生成される可能性がある。
img2imgは、元画像にノイズを加えることができるため、画像データの視覚的特徴を変化させて匿名化する、データ匿名化（英語版）やデータ拡張（英語版）に有効である可能性がある。また、画像の解像度を上げ、より詳細な情報を画像に加えるアップスケーリングにも利用できる可能性がある。さらに、Stable Diffusionは、画像圧縮のツールとしても実験されている。JPEGやWebPと比較すると、Stable Diffusionの画像圧縮で使用されている近年の方法は、小さな文字や顔を保存するのに限界がある。
img2imgを使用した画像修正のユースケースは、Stable Diffusionモデルの多くのフロントエンド実装によって提供されている。インペインティング（英語版）（英: inpainting）は、ユーザーが提供するマスクレイヤーで区切られた既存画像の一部を選択的に変更するものであり、指定されたプロンプトに基づいて新たに生成されたコンテンツでマスク空間を埋めるものである。Stable Diffusion 2.0のリリースに伴い、インペインティング用途に特化して微調整された専用モデルがStability AIによって作成された。また、インペインティングとは逆のことを行うアウトペインティング（英: outpainting）という機能もあり、画像を元の解像度以上に拡張し、指定されたプロンプトに基づいて生成されたコンテンツで拡張された空白の部分を埋めることもできる。
2022年11月24日にリリースされたStable Diffusion 2.0では、「depth2img」と名付けられたdepth-guidedモデルが導入された。このモデルは、提供された入力画像の深度を推測し、テキストプロンプトと深度情報の両方に基づいて新しい画像を生成するものであり、入力画像の一貫性と深度を出力画像に維持させることができる。
リリース

| バージョン | リリース日 | 備考 |
| --- | --- | --- |
| 1.1, 1.2, 1.3, 1.4 | 2022年8月 | CompVisがリリース。"version 1.0" は存在しない。 1.2は1.1の、1.3と1.4は1.2のplus版である。 |
| 1.5 | 2022年10月 | RunwayMLがリリース。1.4ではなく、1.2の重みを初期化。 |
| 2.0 | 2022年11月 | フィルタリングされたデータセットを用いて、ゼロから再学習された。 |
| 2.1 | 2022年12月 | 2.0の重みを初期化。 |
| XL 1.0 | 2023年7月 | パラメーター数は35億で、前バージョンの3.5倍ほどになった。 |
| XL Turbo | 2023年11月 | 新たな蒸留技術により、ステップ数を削減。 |
| 3.0 | 2024年2月（初期プレビュー） | パラメーター数が8億から80億までの、複数のモデルからなる。 |
用途と論争、訴訟 > 著作権

Stable Diffusionは、生成された画像に関する権利を主張しておらず、画像の内容が違法であったり、個人に有害でない限り、モデルから生成されたあらゆる画像の使用権をユーザーに自由に与えている。Stable Diffusionと他の生成モデルは、著作権のある画像から権利者の同意なしに学習を行っているため、画像の使用に関してユーザーに提供される自由について、所有権の倫理をめぐる論争が引き起こされている。
ジャーナリストのナオミ・クラインは生成AI技術と関連企業を厳しく批判しており、「人類史上最大の盗み」「囲い込みと横領を行う機械」であるとしており、「個人的な生および集合的な知的・芸術的遺産の双方を食い物にし、私有化する」としている。つまり、AI企業はインターネット上に公開された人類の知識全体を、製品の中に囲い込んで専売しており、人々の生涯をかけた労働が同意や許可を得ずに、訓練データに使われているというのである。クラインは以下のように述べた。
こんなことが合法であるはずがない。AIモデルを訓練するのに使われたことが判明している著作権保護の素材（この『ガーディアン』紙も含まれる）に関しては何件もの訴訟が申請されており、明白に違法な行為が行われたという主張がそこでなされるだろう。例えば、営利企業が生身の芸術家たちの絵画や写真をStable DiffusionやDALL-E 2のようなプログラムに注ぎ込み、それを使ってまさにその芸術家たちの作品のドッペルゲンガー版を作成できるようにするなどということが、いったいどうして許されるのだろうか？その利益が芸術家たち自身にだけは還元されないというのに？
用途と論争、訴訟 > 著作権 > 日本における著作権問題

Stable Diffusionの登場に関連して、日本においては2018年に成立した改正著作権法が問題視されている。この30条4項では人工知能の訓練データに文章や画像を利用する場合に、営利・非営利を問わず著作物を利用できることを定めており、先進国で最も緩い法規制の枠組みになっている。「著作権者の利益を不当に害する場合」は利用できないとしているが、その具体的にどのようなケースに該当するかは不明瞭である。法改正に当たっては一部の弁護士や大学教授らで構成されたワーキングチームが主導したが、そのリスクは十分に十分に説明されなかった。『読売新聞』の取材によれば、権利者団体から権利侵害を前提としたビジネスモデルへの懸念が示されたが、ワーキングチームはリスクは「ゼロか軽微」と説明した。
この著作権法の規定に多くの漫画家、イラストレーター、音楽家、俳優、芸能人、出版社が懸念を示しており、俳優や音楽家らで結成された日本芸能従事者協会はアンケートを実施し、94.1%がAIによる権利侵害に懸念を示し、「創作者の尊厳が軽んじられないような法制度」を求める意見などが表明された。日本音楽著作権協会も、「営利目的で行われる情報分析サービスまで権利制限の対象とすることは不当」であると主張した。主要な出版社で作る日本書籍出版協会、学術論文の著作権を管理する学術著作権協会も改正当時は生成AIを前提とした説明が行われなかったと回答している。
用途と論争、訴訟 > データ倫理 > ウェブ上の画像のスクレイピング

『ハーバード・ビジネス・レビュー』は、ネット上に公開された無数の著作物を訓練データとして利用するStable Diffusionをはじめとする現行の画像生成AIについて、知的財産権を侵害している可能性があるとして、潜在的な法的リスクを指摘している。そして、訓練データが権利者のライセンスを受けていることが望ましく、生成されたコンテンツの出所を示す手段が必要であるとしている。
開発企業はアーティストの権利を尊重すると称して、著作物を訓練データから除外するためのオプトアウトの申請を受け付けている。しかし『ハーバード・ビジネス・レビュー』は、このオプトアウトは知的財産権を保護する責任を権利者に押し付けているとして、オプトアウトよりもオプトインが適切であると批判している。
芸術家らは、Stable Diffusionのような画像生成ソフトが普及すると、写真家・モデル・撮影監督・俳優といった人間の芸術家が、AIを使用した競合他社に対して徐々に商業的価値を失っていくのではないかという懸念を表明している。『名探偵ピカチュウ』のクリーチャー・デザインに携わったR・J・パーマーは、Stable Diffusionが多くの現役クリエイターの作品を学習データに取り込んでおり、潜在的に彼らの仕事を奪いかねず権利侵害にあたると非難している。DALL・E 2など他の画像生成サービスは、現代の風景写真家の作品を学習データから排除するなど、クリエイターとの協調関係に配慮を見せている。
2023年1月13日、オレゴン州在住の漫画家サラ・アンダーソンら3人の原告はAIアートの違法性を訴え、Stability AIとStable Diffusionを利用した画像生成サービスを展開するMidjourney、DeviantARTの3社に対して訴訟を提起した。画像生成AIは、教師データを確保するためにインターネット上から何十億もの画像をスクレイピングしているが、その画像の大半は著作権で保護されており、同意も得ていないため、画像生成AIには倫理的・法的問題が生じている。アンダーソンは『ワシントン・ポスト』紙の取材に対し、「AIは私の作品を盗んだ」と答えた一方、Stability AI、Midjourney、DeviantARTの3社はいずれも取材を拒否した。
計算機科学者でプリンストン大学教授のアーヴィンド・ナラヤナン（英語版）は、「画像生成AIを開発する企業は同意や補償なしに訓練用画像を収集するなど、アーティストに敵対するような方法で開発・デプロイを行っている」とした上で、「特定のアーティストの画風に寄せた画像生成ツールを許容することは、アーティストの労働や視覚的な独自性を明確に流用しているケースのように思える」と述べ、「開発者は、アーティストを訓練用の素材ではなく、パートナーや利害関係者として扱うこともできたはずだ」と画像生成AIの現状に異を唱えた上で、「この現状が必然だったと主張する人物は、企業が責任ある技術開発をできなかったことの言い訳をしているに過ぎない」と結論付けた。
2023年4月3日、東京大学は理事・副学長の太田邦史の署名付き文章で、全学生・教員向けにMidjourney、Stable Diffusion等の生成AIの利用に関する注意喚起を行った。画像生成AIが、インターネット上のコンテンツを取り込んで学習し、画像を生成しており、これらの元データの作成者が知らないうちに著作権を侵害されたとして、問題提起を行っている現状を指摘。将来的に画像生成AIが生み出したコンテンツが訴訟の対象になる可能性に言及した。
Stable Diffusionの訓練データの収集方法については「データ・ロンダリング」がなされているとの批判を受けている。つまり、提供会社が直接データを収集・利用するのではなく、非営利の研究機関を間に挟むことで、「研究目的」として著作物を収集することができ、著作物の使用に対する対価を払うことなく、商用利用を行っているとされる。
Stable Diffusionなどの画像生成AIが抱える倫理的・法的問題に対して、Adobeは独自の画像生成AIのFireflyをリリースした。これはパブリックドメイン、オープンライセンスおよびAdobe Stockの画像を訓練データとして利用しており、知的財産権を巡る問題を大幅に軽減している。Nvidiaも独自の生成AIであるNvidia Picassoをリリースしたが、著作権者に正当な使用料を支払っているとしている。
電子フロンティア財団の弁護士のキット・ウォルシュは、ウェブから画像をスクレイピングする行為について、ある行為が著作権侵害になる可能性があっても、その行為が非侵害的使用を行う上で不可欠なステップである場合、その行為自体はフェアユースに該当する傾向にあることを指摘している。そのため、中間的な使用と分析のための使用の双方において、スクレイピングが著作権法に違反するとは考えにくいという。また、Stable Diffusionは訓練画像を圧縮（保存）していると批判されているが、Stable Diffusionのモデルは50億枚以上の画像に4GB分の観察情報（ピクセル配置とテキスト注釈の単語との相関に関する情報）を保存しているにすぎないため、分析した画像1枚につき1バイト以下の情報しか含まれておらず、数学的にはStable Diffusionは訓練画像の複製を保存しているわけではないと述べている。そして、「15000行の大作を10行にまとめたものは二次的著作物ではなく、書籍を説明するための要約も大半が二次的著作物ない」ことや訓練セットに含まれる各画像から抽出された著作権で保護されうる表現の量は、「侵害と認定するにはあまりにも小さい」（デ・ミニミス）とみなされる可能性があることなどから、Stable Diffusionは侵害的な二次的著作物を生成・保存していないと指摘している。
用途と論争、訴訟 > データ倫理 > 出力画像の生成

英国のストックフォト企業であるGetty Imagesも画像生成AIが膨大な量の画像を盗用し、知的財産権を侵害しているとしてStability AIへの損害賠償請求訴訟を提起した。画像生成AIはアーティストの知的財産である作品をベースに画像を生成するが、その作品の作者には補償されないし、著作権者の許可も得ていないことが問題視されている。
電子フロンティア財団の弁護士のキット・ウォルシュは、プライバシー関連の研究から「拡散モデルが訓練データ中の画像を再現できるような情報を保存する可能性は、当該画像が訓練中に何度も複製された場合にはわずかながらある」としながらも、「訓練データ中の画像が出力される確率は、たとえその出力を引き出すために特別にしつらえたプロンプトをもってしても、文字通り100万分の1以下の確率である」と述べている。そのため、著作権を主張できる権利者は訴訟の原告らが含まれるとは考えにくく、また、仮に侵害の責任を負うとすれば、それは既存のクリエイティブ・ツールと同じようにツールの製造者や提供者ではなく、ユーザーになるだろうという見解を示している。
用途と論争、訴訟 > ディープフェイク等の問題

Stable Diffusionは生成AIに基づく他の商業製品と比べて、ユーザーが生成できるコンテンツの種類（暴力や性描写など）に寛容であることが特徴的である。Stability AIのCEOであるEmad Mostaqueは、このモデルが悪用されるのではないかという懸念に対して、「この技術の用途が倫理的・道徳的・合法的であるかどうかはユーザーに責任がある」と説明し、潜在的にはマイナスの影響もあるが、Stable Diffusionの機能を一般人の手に委ねることは、この技術が純粋な利益を提供することにつながると述べている。さらに、Stable Diffusionをオープンにした背景には、クローズドな画像合成AIシステムしか開発してこなかった企業による、このような技術に対する支配と統制を終わらせる意図があると述べている。この理念は、Stable Diffusionが学習済みのウェイトとともにオープンソースとして公開されているために、ユーザーが生成するコンテンツにStability AIが課す成約を容易に回避できるという事実にも反映されている。
また、Discordサーバーを通じて使えるStable Diffusionのホストバージョンは、他の画像生成サービスが禁止している政治的・宗教的にセンシティブな多くのテーマに関する画像の生成を野放しにしているとTechCrunchは非難したが、モスタークは「違法なコンテンツは別として、フィルタリングは最小限に抑えられており、どのようにStable Diffusionを使用するかはユーザー次第」とコメントするに留まった。
OpenAIが提供する画像生成AIはディープフェイクに悪用されないように、特定のリクエストの入力をブロックするような対策がされている一方で、Stable Diffusionは名目上ポルノ生成を抑止するような方策が取られているものの、実際にはそれを回避した性的なコンテンツの生成が可能である。カリフォルニア大学バークレー校教授のハニー・ファリドによれば、インターネット上に公開された何億もの画像データを学習する過程で、女性を性的に扱うバイアスが反映されるため、モデルの出力を100%制御することは困難であるとされる。
Kickstarterでは、Stable Diffusionによるポルノの作成を目指す出資プロジェクトが、集めた資金で既存の画像を学習データとして利用することが、多くのアーティストから批判されていることを受け、AIアートに関する条項を変更し、プロジェクトをブロックした。
生成AIの負の側面として、詐欺や思考誘導、世論操作を行う目的で、捏造した顔画像や映像、フェイク音声、フェイク文章といったフェイクメディアを流通させる可能性が懸念されている。すでに国内においてもStable Diffusionを使って捏造された災害画像が拡散する事例もあり、AIを悪用した詐欺や詐称、名誉毀損は現実の脅威となっている。このため国内外で対策のための研究が進められている。
用途と論争、訴訟 > その他の批判

ブリンストン大学教授のアーヴィンド・ナラヤナン（英語版）は、メディアによる画像生成AIの宣伝に関しても厳しく批判しており、それを過度に擬人化するなど誤解を招くような印象を蔓延させ、誇大広告に加担していると指摘している。また、ナラヤナンは「AI報道で気をつけるべき18の落とし穴」として、AIが人間と同じように学習すると暗示して人間の知能とAIを比較したりすることや、AIを電気の発明や産業革命のような歴史的な大転換に安易になぞらえることを批判している。
Stable Diffusionのアーキテクチャ。
日本橋室町東地区開発

コレド室町
日本橋室町東地区開発（にほんばしむろまちひがしちくかいはつ）は東京都中央区日本橋室町二丁目で進められている都市再生特別措置法都市再生プロジェクトである。事業者は三井不動産、野村不動産など。コンセプトは「残しながら、蘇らせながら、創っていく」。第57回BCS賞受賞。2015年度グッドデザイン賞受賞。
概要

日本の中心であった日本橋地区の歴史や文化を再生させ、更に新しい文化を発信する拠点として、再び活性化させることを目標とした都市再生プロジェクトである。地権者が異なる5地区が都市再生特区の指定を受けることは他の都市再生プロジェクトに比べ珍しい例といえる。再開発は営業時間が短く、土日は休業という老舗店が多い欠点を、再開発による大型店建設でカバーし集客力上昇を狙っている。
室町東三井ビルディング（COREDO室町）、日本橋室町野村ビル（YUITO）が建設され、千疋屋日本橋ビル・福徳神社社殿の建設、中央通り・江戸桜通りなどの整備が計画されている。
2007年（平成19年）8月に都市計画決定、先行して室町東三井ビルディング（COREDO室町）と日本橋室町野村ビル（YUITO）の建設が進められ10月28日にオープンした。同年10月25日には関係者向けに内覧会が行われた。
| 街区 | 名称 | 完成予定 |
| --- | --- | --- |
| 1-5街区 | 室町ちばぎん三井ビルディング（COREDO室町3） | 2014年1月完成 |
| 2-2街区 | 室町東三井ビルディング（COREDO室町） | 2010年完成 |
| 2-3街区 | 室町古河三井ビルディング（COREDO室町2） | 2014年1月完成 |
| 2-4街区 | 日本橋室町野村ビル（YUITO）など | 一部は2010年完成 |
| 2-5街区 | 福徳神社 | 2014年10月完成 |