※本記事にはアフィリエイト広告（PR）が含まれます。価格・在庫・構成は各ショップの最新情報が優先されます（2026年7月確認）。
ComfyUIでWan2.2やHunyuanVideo 1.5を動かそうとして「VRAM足りない」で止まった経験はありませんか。AI動画生成は画像生成の数倍メモリを食うため、Stable Diffusion感覚でPCを選ぶと確実に詰みます。本記事では2026年7月時点の主要動画生成モデル別の必要VRAMを整理し、軽量化で解決できる範囲と、買い替えが必要になるラインを切り分けます。
GGUF量子化とTiled VAEで動くケースは多く、買い替え前に試す価値があります。それでも足りないなら16GB以上への移行が現実解です。
※価格・在庫・仕様は変動します（2026年7月確認）。
ComfyUI動画生成で「VRAM足りない」が起きる理由
動画生成は「画像1枚 × フレーム数」分のテンソルを同時に保持するため、同じ解像度でも画像生成の数倍〜十数倍のVRAMを消費します。SDXLが動いていた12GB環境でも足りなくなるのはこのためです。
SDXLが普通に動いていたPCなのに、Wanを入れた瞬間「CUDA out of memory」で固まったんだけど…！
動画生成は時間軸を持つテンソルを抱えるからじゃ。まずは構造を理解して、軽量化で足りるか見極めよう。
VRAMを大量消費する3つの構造的理由
第一に、動画モデルは時間軸を持つテンソルを内部で扱うため、同じ解像度でも画像生成のN倍（Nはフレーム数に近い値）のメモリを使います。第二に、テキストエンコーダー（T5-XXLなど）が単独で数GB必要です。第三に、VAEデコード時に全フレームを一気に展開するとピーク時にVRAMが跳ね上がり、生成の最終段階で落ちる現象が起こります。
コミュニティ報告でも、フレーム数を増やすと使用VRAMが線形以上に増加する挙動が確認されています。「解像度は同じなのに尺を伸ばしたら落ちた」という現象はこれが原因です。
出典：Reddit r/StableDiffusion「Why do VRAM requirements scale with number of frames in WAN2.1」、ComfyUI公式ドキュメント（2026年7月確認）
「torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory」「Allocation on device 0 would exceed allowed memory」が代表的です。生成が9割まで進んでから落ちる場合はVAEデコードがピークなので、Tiled VAEの有効化で回避できることがあります。
買い替える前に試すべき3つの軽量化
PC買い替えに踏み切る前に、まずは以下の軽量化で動くか試してください。RTX 4070（12GB）でHunyuanVideoを諦めかけた環境でも、GGUF量子化と解像度調整で生成可能になった実例があります。
- GGUF量子化モデルへの差し替え：Q4_K_M〜Q8まで段階的に選べ、VRAM消費を30〜60%削減できます
- FP8への切り替え：BF16比でVRAMほぼ半分、品質劣化は用途によっては許容範囲
- 解像度とフレーム数の同時削減＋Tiled VAE：512×512×33フレーム程度に落とすと多くの機種で動作します
対策：まずモデルをGGUFのQ4版に差し替え、それでも落ちるならTiled VAEを有効化してから解像度を下げる、の順で試すと原因が切り分けられます。
出典：ComfyUI公式ブログ「Running Hunyuan with 8GB VRAM」、Hugging Face Lightricks/LTX-Video discussions（2026年7月確認）
主要動画生成モデル別｜必要VRAM早見表（2026年7月時点）
2026年に入ってモデル側の軽量化が進み、状況は1年前と大きく変わりました。Wan2.2はMoE構成で5B版なら8GB VRAMで公式ワークフローが動き、HunyuanVideo 1.5は8.3Bパラメータまで小型化されてオフロード併用で14GB程度が下限になっています。一方でLTX-2は高解像度・音声同時生成に対応した分、要求が上がっています。
記載値は各モデル公式リポジトリ・ComfyUI公式ドキュメント・コミュニティ報告を総合した目安です。「量子化での下限」はGGUF/FP8＋オフロード込み、「快適に使える目安」は標準解像度・標準尺をストレスなく回せる水準を指します。LoRA併用や高解像度化で増減します。
| モデル | 量子化での下限 | 快適に使える目安 |
|---|---|---|
| Wan2.2 5B | 8GB公式ネイティブのオフロード利用 | 12GB |
| Wan2.2 14B（MoE） | 10〜12GBGGUF Q4前提 | 16GB以上 |
| HunyuanVideo 1.5 | 8〜12GBFP8で約14GB | 16GB以上 |
| Wan2.1 14B（旧世代） | 8GBGGUF・短尺のみ | 16〜24GB |
| LTX-2 | 16GBNVFP4で大幅削減可 | 24〜32GB |
表から言えることは1つで、2026年時点の主要モデルは軒並み「快適ライン16GB以上」に収束しているということです。8GBや12GBでも起動はしますが、常に量子化と尺の妥協がついて回ります。
出典：Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo-1.5（GitHub）、ComfyUI公式ドキュメント Wan2.2ワークフロー、ComfyUI公式ブログ「LTX-2 Open-Source Audio-Video AI」（2026年7月確認）
VRAM容量別「できること／厳しいこと」
| VRAM | できること | 厳しいこと |
|---|---|---|
| 8GB | Wan2.2 5B、HunyuanVideo 1.5のGGUF小、短尺・低解像度 | 14B級、長尺、複数LoRA |
| 12GB | 14B級のGGUF中量子化、HunyuanVideo 1.5のFP8が条件付きで | 720p以上の長尺、LTX-2 |
| 16GB | 主要モデルのFP8運用、LTX-2の標準ワークフロー | BF16フル精度の長尺、複数モデル同時保持 |
| 24GB | 主要モデルをフル精度、長尺、LoRA併用、軽い学習 | 超長尺、14B級の同時ロード |
| 32GB | ほぼ全モデルをフル精度、本格的なLoRA学習 | コスト以外は特になし |
SNS投稿用の短尺クリップなら16GBで十分に実用でき、案件納品や長尺編集を前提にするなら24GB以上が分岐点になります。
上記データを引用する際は当サイトURLへのリンクをお願いします。引用元：ゲーミングPCのトリセツ（https://gamingpc-torisetsu.jp/）・2026年7月時点
VRAM以外で見落とすと詰むポイント
動画生成PCはVRAMが最優先ですが、システムメモリ64GB・NVMe SSD 2TB・電源容量の3点を外すと、GPUを奢っても生成が止まります。特にメモリ不足はVAEデコード時のスワップという形で表面化します。
メモリ32GBで組んだらHunyuanVideoのVAEデコードでスワップが発生して動画が破綻したんじゃ。64GBにして解決した。
システムメモリは64GBが実用下限
動画生成はモデルオフロード（VRAMに入らない部分をシステムRAMに退避させる手法）を多用します。32GBだと14B級モデル＋VAE＋OSで枯渇しやすく、64GBが実用下限、長尺や複数モデル切り替えなら96GB以上が安全圏です。
重要：2026年はDRAM・NANDの価格高騰が続いており、メモリ64GBやSSD 2TBへの増設費用が以前の想定より大幅に高くなっています。構成を決めたら値下がりを待たず早めに確定させるほうが、結果的に総額を抑えられる状況です。
ストレージはNVMe SSD 2TB以上
Wan2.2、HunyuanVideo 1.5、LTX-2、各モデルのGGUF複数バリアントを揃えると、それだけで500GB〜1TBに到達します。生成した動画ファイルと合わせて2TB NVMe SSDが現実的な下限です。
CPU・電源・冷却
動画生成中はGPUが30分〜数時間フル稼働するため、ケース内エアフローが甘いとサーマルスロットリングで生成速度が落ちます。CPUはRyzen 7 9700XやCore Ultra 7クラスで十分ですが、電源はRTX 5090なら1000W以上、RTX 5080でも850W以上を見てください。
- メモリを64GB以上に増設できるか（スロット数と上限）
- NVMe SSDを2TB以上、可能なら2枚構成にできるか
- 電源が850W以上（5090なら1000W以上）で80PLUS GOLD以上か
- ケースのエアフローと、長時間高負荷での騒音レベル
どのVRAM帯を選ぶべきか｜3つの分岐
あなたの用途ならどのVRAM帯を選ぶべきか
判断軸は「量子化での画質妥協を許容できるか」と「生成が収益に直結するか」の2点だけです。
生成を仕事や収益化に使う予定があるなら、迷わず24GB以上を選んでください。待ち時間がそのままコストになります。
※価格・在庫は変動します（2026年7月確認）。
3DMark Time Spyスコアを実売価格（税込・万円単位）で割り、100を掛けた当サイト独自の指標です。120以上で圧倒的コスパ、100〜119で優秀、80〜99で標準、60〜79でやや割高と判定します。静音性・サポート品質は反映されません。
AI動画生成向けおすすめPC5選
価格は2026年のメモリ高騰の影響で頻繁に動くため、各モデルの目安帯のみ記載し、確定価格は公式で確認する形にしています。
① RTX 5060 Ti 16GB搭載機｜AI動画の入口
| GPU | RTX 5060 Ti 16GB |
| VRAM | 16GB GDDR7（128bit） |
| 推奨メモリ | 64GB（32GBは非推奨） |
| 推奨SSD | 2TB NVMe |
| 電源目安 | 750W以上 |
| 価格帯 | 25万円前後〜メモリ増設で変動します |
16GBという実用下限を最小コストで満たせる、現状ほぼ唯一の選択肢です。Wan2.2 14BのFP8/GGUF、HunyuanVideo 1.5、LTX-Videoの標準ワークフローまでカバーできます。
ただしメモリバス幅が128bitと狭いため、長尺生成では上位帯との差がはっきり出ます。「短尺の試作を回して感触をつかむ」用途には十分ですが、納品を前提にすると待ち時間が積み上がります。
ドスパラで5060 Ti 16GB機の在庫と納期を見るメリット
- 16GB VRAMが20万円台で手に入る
- 消費電力が控えめで長時間稼働のコストが低い
- ゲーム用途も問題なくこなせる
デメリット
- 128bitバスで長尺生成に時間がかかる
- BF16フル精度の14B級は現実的でない
注意点：同じRTX 5060 Tiでも8GB版が併売されています。型番に「16GB」の記載があるかを必ず確認してください。
25万円を切りたいなら
MDL.makeの価格を見る台数限定モデルを狙うなら
OZ GAMINGの在庫を見る② RTX 5070 Ti搭載機｜動画生成の本命
| GPU | RTX 5070 Ti |
| VRAM | 16GB GDDR7（256bit） |
| 推奨メモリ | 64GB以上 |
| 推奨SSD | 2TB NVMe |
| 電源目安 | 850W以上 |
| 価格帯 | 40万円前後〜構成・時期で変動します |
VRAM容量は5060 Tiと同じ16GBですが、メモリバス幅が256bitに倍増し、テンソルコア性能も上がるため、同じワークフローでも生成時間がはっきり短くなります。NVENC第9世代を積むので、生成後の書き出しやエンコードも速いのが実務上のメリットです。
「量子化での運用を前提に、待ち時間だけは削りたい」という人にとっては、価格対効果が最も高い帯です。ゲームでも4K高リフレッシュレートに対応でき、兼用機として無駄になりません。
ツクモG-GEARで5070 Ti機の構成を見る- FP8やGGUFでの画質妥協を許容できる
- SNS用の短尺クリップを日常的に量産したい
- 生成した動画の編集・書き出しまで同じPCで完結させたい
- ゲームと兼用したい
③ RTX 5080搭載機｜16GB枠で速度を極める
| GPU | RTX 5080 |
| VRAM | 16GB GDDR7 |
| 推奨メモリ | 64GB以上 |
| 推奨SSD | 2TB NVMe |
| 電源目安 | 850W以上 |
| 価格帯 | 40万円台後半〜 |
コア数とバンド幅がさらに向上し、同じワークロードでも生成時間が短くなります。ただしVRAM容量そのものは5070 Tiと同じ16GBなので、「16GBで足りない」という状況の解決にはなりません。
あくまで同じVRAM枠で速度を買う選択肢です。容量不足に困っているなら、この帯に上乗せするより5090へ行くほうが投資効率は高くなります。
Acerストアで5080搭載モデルの価格を見る④ RTX 5090搭載機｜32GBで妥協をなくす
| GPU | RTX 5090 |
| VRAM | 32GB GDDR7 |
| 推奨メモリ | 96GB以上 |
| 推奨SSD | 2〜4TB NVMe |
| 電源目安 | 1000W以上 |
| 価格帯 | 60万円前後〜 |
現行コンシューマGPUで最大の32GBを積み、14B級のBF16フル精度、長尺生成、LTX-2の高解像度ワークフロー、LoRA学習まで視野に入ります。量子化による画質劣化を一切許容したくない人にとっては、実質これ以外の選択肢がありません。
導入コストと電力・発熱の管理が必要なので、趣味の範囲なら過剰投資になります。逆に生成物が収益に直結するなら、待ち時間の削減分で差額を回収できる可能性が高い帯です。
SEVENで5090＋大容量メモリ構成を組むAI動画を「仕事」にするなら32GB枠に救われる場面が必ず来る。逆に趣味なら16GBで十分に楽しめるぞい。
⑤ 統合メモリ128GBのミニPC｜容量は足りるが速度は割り切り
| プロセッサ | Ryzen AI Max+ 395 |
| メモリ | 最大128GB（統合／GPUと共有） |
| VRAM相当 | 最大96GB前後を割り当て可能 |
| 設置性 | ミニPC・省電力 |
| 弱点 | 生成速度はdGPUに大きく劣る |
| 価格帯 | 公式サイトで確認構成により大きく変動 |
「VRAM容量が足りない」という問題だけを見れば、統合メモリを大量に割り当てられるこのクラスは有力です。実際にWan系モデルの動作報告もあります。
ただし正直に書くと、生成速度はRTX 50シリーズのdGPUと比べて明確に遅く、CUDA前提のカスタムノードで詰まる場面もあります。容量は足りるが速くはないという性質を理解したうえで、ローカルLLMとの兼用や省スペース重視の人が選ぶ機材です。
GMKtecでEVO-X2の構成と価格を見る「RTX 50 SUPERを待つべきか」への回答
結論から言うと、今VRAM不足で作業が止まっているなら待つ理由は薄いと考えています。SUPERシリーズの投入時期は流動的で、VRAM増量の内容も確定していません。加えて2026年はメモリ価格の高騰でPC全体の価格基準が切り上がっており、新モデルが出ても現行機が大きく値下がりする展開は期待しにくい状況です。
購入前に確認してください。
- 次世代の発売時期・仕様はいずれも未確定情報であり、待機期間中は生成できない時間が積み上がります
- DRAM・NAND高騰により、同じ構成でも数か月前より総額が上がっている可能性があります
- グラボ単体の後日換装を前提にするなら、電源容量とケース内寸に余裕のある構成を選んでおく必要があります
画像生成・ローカルLLMとの選び方の違い
画像生成・ローカルLLM・動画生成はどれもVRAMが効きますが、最適解は微妙に異なります。動画生成は16〜24GBが基準になる一方、ローカルLLMは「より大きいモデルを載せる」ことが価値になるため24〜32GB、あるいは統合メモリ型が選択肢に入ります。用途を横断して1台で済ませたい場合は、以下の記事とあわせて判断してください。
画像生成のみを前提にPCを選ぶ場合は必要VRAMが下がるため、Stable Diffusion用PCおすすめ5選のほうが予算に合う可能性があります。テキスト生成が主目的ならローカルLLM PCおすすめ5選を、16GB VRAMがゲームでも必要かはゲーミングPCにVRAM 16GBは必要？を参照してください。
よくある質問
- RTX 4070（12GB）でWan2.2 14Bは動きますか？
-
GGUFのQ4〜Q5量子化版なら短尺・低解像度で動作報告があります。Wan2.2はMoE構成で以前より扱いやすくなっていますが、BF16フル精度は厳しく、生成速度も遅いため本格運用なら16GB以上への移行を推奨します。
- VRAM 8GBで動画生成は本当に可能ですか？
-
可能です。Wan2.2の5B版はComfyUI公式のオフロード機能を使えば8GBで動作し、HunyuanVideo 1.5もGGUF版なら条件次第で回ります。ただし解像度・尺・速度の制約が大きく、実用というより体験の範囲です。
- RTX 5080とRTX 5090、AI動画ならどちらですか？
-
VRAM容量（16GB対32GB）が決定的な差です。FP8や量子化で妥協できるなら5080、フル精度・長尺・LoRA学習まで視野に入れるなら5090が合理的です。速度差より容量差のほうが、動画生成では体験を左右します。
- システムメモリは32GBでは足りませんか？
-
動画生成ではモデルオフロードが頻発するため、32GBだとスワップが発生して生成が不安定になります。64GBが実用下限、長尺なら96GB以上を推奨します。増設で対応する場合は空きスロットの有無を先に確認してください。
- 中古のRTX 3090（24GB）はアリですか？
-
24GBという容量は魅力ですが、消費電力が大きく保証もない場合が多いため、長期運用では新品を推奨します。予算を抑えたい場合は、新品の低価格ブランド機（NEWLEAGUEパソコンなど）でVRAM 16GB機を狙うほうが、故障リスクの面では読みやすくなります。
- とにかく早く手元に届く方法はありますか？
-
BTOは受注生産のため納期が読みにくく、繁忙期は2週間以上かかることもあります。急ぐ場合はAmazonで在庫のある完成品を選ぶ方法があり、当日〜翌日出荷の対象になっていることがあります。ただしカスタマイズ性は下がるため、メモリとSSDの容量は購入前に必ず確認してください。
在庫のある完成品から探すなら
Amazonで在庫と発送日を見るまとめ｜16GBが入口、24GB以上が本命
ComfyUIの「VRAM足りない」は、まずGGUF量子化とTiled VAEで解決するか試すのが先です。それでも届かないなら、実用下限はVRAM 16GB。入門はRTX 5060 Ti 16GB、本命はRTX 5070 Ti、フル精度と長尺を求めるならRTX 5090になります。VRAMだけでなくシステムメモリ64GB以上・NVMe SSD 2TB以上・電源850W以上を同時に満たすことが、生成を止めないための条件です。
- 16GB＋256bitで、5060 Ti機より生成時間を明確に短縮できる
- NVENC第9世代により、生成後の書き出しまで速い
- ゲームでも4K高リフレッシュレートに対応し兼用機として無駄がない
※価格・在庫・構成・キャンペーン内容は変更される場合があります。
