ComfyUI の PC 選びで最初に見るのは GPU（グラフィックボード）の VRAM で、画像だけなら 8〜12GB、動画もやるなら 16GB 以上が目安（未検証）です。
この記事を読むと、VRAM が 8GB・12GB・16GB・24GB・32GB のときに何が動きそうかがわかり、今の PC で足りるか、買い替えるなら何を見ればいいかを判断できます。もとにしたのは、ComfyUI の公式情報と、筆者の RTX 5090 での実測です。実測の条件は末尾の「検証メモ」にまとめました。
いちばん大事なパーツは GPU と VRAM
| パーツ | どんなもの | ComfyUI での大事さ |
|---|---|---|
| GPU（グラフィックボード） | 画像を作る計算をする部品。速さを決める | いちばん大事 |
| VRAM（ビデオメモリ） | GPU に載っているメモリ。モデルや計算途中のデータを置く場所 | いちばん大事。足りないと止まるか遅くなる |
| RAM（メインメモリ） | PC 本体のメモリ。VRAM に入りきらない分の逃がし先にもなる | 大事。動画では特に |
| ストレージ（SSD など） | モデルのファイルを置く場所。1つ数GB〜十数GB ある | 空き容量と読み込みの速さに関係 |
| CPU | PC 全体の計算をする部品 | 生成の速さへの影響は GPU より小さい（目安（未検証）） |
モデルは、絵を作るための学習済みのファイルです。ComfyUI は、生成するときにモデルを VRAM に読み込みます。VRAM が足りないときは、メインメモリへ一部を逃がしながら動きます（オフロードといいます）。そのぶん時間がかかります。
公式の動作環境に VRAM の必要量は書かれていない
ComfyUI の公式ドキュメントの動作環境では、対応する OS は Windows・Linux・macOS（Apple Silicon）で、GPU は NVIDIA・AMD・Intel・Apple Silicon などに対応しています。GPU がなくても、起動オプション --cpu で CPU だけで動かせますが、遅くなると書かれています。このページには、VRAM やメモリの必要量は書かれていません。
Windows のポータブル版（解凍するだけで使える版）は、公式の README によると、NVIDIA 用の標準のものは RTX 20 シリーズ以降に対応しています。それより古い GPU 向けには別の版が用意されています。入れ方は ComfyUI の入れ方にまとめました。
公式の GPU の選び方は NVIDIA がいちばん上の評価
ComfyUI 公式の Which GPU should I buy for ComfyUI（どの GPU を買えばいいか）には、次のことが書かれています（筆者の要約）。
- NVIDIA がいちばん上の評価。最近10年の NVIDIA の GPU は動き、性能を考えると RTX 30 シリーズ以降がすすめられている
- VRAM は多いほどよい。ただし、VRAM が多くても古い世代の業務用カードは避けるように書かれている
- RTX 50 シリーズは fp4、40 シリーズは fp8 に対応（fp8・fp4 はモデルを軽くする数値の形式で、画質と引きかえに使うメモリを減らせる）
AMD・Intel も PyTorch（ComfyUI が使う計算の土台）が公式に対応しているものの、NVIDIA より遅いことがあるそうです。Apple Silicon の Mac は動くがとても遅い、とされています。
また、README には「非同期の重みのストリーミングで、VRAM 4GB＋メモリ 8GB でも大きなモデルを比較的速く動かせる」という説明があります。これは公式の説明で、筆者は少ない VRAM では試していません。動くことと、快適に使えることは別だと考えてください。
RTX 5090 では、画像の生成中に増えた VRAM は約6〜8GB だった
VRAM の目安を考えるために、KOBO Lab の記事で使ったモデルの大きさと、筆者の RTX 5090 で測った VRAM の量を並べました。
| モデル | 主なファイルの大きさ（公式の配布ファイル） | RTX 5090 での実測（日付がない行は2026年10月） |
|---|---|---|
| Anima（Base／Turbo） | 本体 約4.2GB ＋ 文字を読む部品 約1.2GB ＋ VAE 約0.3GB | 生成中に増えた VRAM 約6.2〜6.5GB（832×1216） |
| Illustrious XL v2.0 | 1ファイル 約6.9GB | 生成中に増えた VRAM 約7.6GB（832×1216） |
| SDXL 1.0 Base | 1ファイル 約6.9GB | 生成中に増えた VRAM 約7.6〜7.8GB（1024×1024） |
| SDXL 1.0 Base＋Refiner | 約6.9GB ＋ 約6.1GB | 生成中に増えた VRAM 約13.4GB |
| Wan 2.2 TI2V 5B（動画） | 本体 9.3GB（fp16）＋ 文字を読む部品 6.3GB ＋ VAE 1.3GB（合計 約17GB） | GPU 全体で最大 約17.6GB（使える量を減らす設定にしたとき） |
| Wan 2.2 T2V 14B（動画） | 本体 13.3GB×2（fp8）＋ 文字を読む部品 6.3GB ほか（合計 約35GB） | GPU 全体で 約31.8GB（32.6GB 中） |
| FLUX.2 [dev] GGUF | 本体 Q4_K_M 20.08GB、Q8_0 35.00GB。ほかにテキストエンコーダーと VAE | 1024×1024・20ステップ（2枚目以降）で Q4_K_M 37.5秒、Q8_0 43.2秒。GPU 全体で最大 28.0GB、30.9GB（2026-11-01） |
| MiniMax H3（動画、pruned int8） | 本体 約21GB ＋ 文字を読む部品 約15.7GB ＋ VAE 約2.8GB ＋ 音声 VAE 約0.6GB（合計 約40GB） | 1344×768・5秒で通常 251〜256秒、Turbo 106.5〜108.5秒。GPU 全体で 30.1〜31.1GiB（2026-11-01） |
| Anima-RGBA（透過 PNG） | Anima 一式 ＋ RGBA の VAE 508MB ＋ LoRA 184MB | 1024×1024・30ステップで1枚 6.69秒（LoRA あり25枚の中央値）。GPU 全体で最大 8.0GB、増えた VRAM 約6.1GB（2026-11-03） |
| ComfyUI-Tessera（動画の高精細化） | H3 本体 約21GB ＋ 文字を読む部品 約15.7GB ＋ VAE ＋ LoRA 2つ（合計 約42GB） | 5秒の動画で 544p→2倍 253秒、768p相当→2K 464秒、544p→4倍 1,525秒。GPU 全体で31GB 台（空きを使い切った値）、ComfyUI の RAM 約62〜86GiB（2026-11-03） |
| Open-H3-Regenerate-2K（動画の2K化） | H3 一式 ＋ LoRA 12.5GB・1.24GB ＋ 高速 VAE 6.47GB ＋ 拡大モデル 691MB | 768p→2K・5秒で 133秒（ノード既定、5シード中央値）。GPU 全体で31GB 台（空きを使い切った値）。--reserve-vram 20・24 の簡易テストではピーク 24.2GB（2026-11-03） |
この量は「必要な量」ではありません。筆者の ComfyUI 0.43.0 は、VRAM が空いていれば使えるだけ使う仕組み（起動時に「DynamicVRAM support detected and enabled」と表示）で動いていました。VRAM が少ない GPU では、入りきらない分をメインメモリへ逃がして動くため、実測の量より少ない VRAM でも動くことがあります。逆に、逃がす量が多いほど時間がかかります。生成の秒数は RTX 5090 の生成速度の実測にまとめました。
VRAM 8GB〜32GB で何が動く？
ここからが本題です。32GB 以外は、筆者が試していない「目安（未検証）」です。根拠は、上の公式の説明とファイルの大きさ。
| VRAM | 画像（Anima・SDXL・Illustrious XL） | 動画（Wan 2.2） | 根拠 |
|---|---|---|---|
| 8GB | 1枚ずつ、1024×1024 前後なら作れる見込み（目安（未検証））。Refiner を足すと苦しくなる | 5B は公式チュートリアルで「8GB に収まる」とされている。時間は長くなる見込み | 公式チュートリアル（Wan 2.2 5B）、ファイルの大きさ |
| 12GB | 1枚ずつなら余裕が出る見込み（目安（未検証））。SDXL の Refiner も視野に入る | 5B を試せる見込み（目安（未検証）） | ファイルの大きさ |
| 16GB | ほぼ困らない見込み（目安（未検証）） | 5B が少し楽になる見込み。14B（fp8 の本体 13.3GB×2）はメインメモリへの逃がしが前提（目安（未検証）） | ファイルの大きさ |
| 24GB | 困らない見込み（目安（未検証）） | 14B の本体を1つずつなら VRAM に載せられる大きさ（目安（未検証）） | ファイルの大きさ |
| 32GB（RTX 5090） | 実測：どれも1枚約1.7〜7秒 | 実測：14B（4ステップ・640×640）約31秒、5B 約134秒 | 筆者の実測 |
同じ VRAM でも、GPU の世代によって計算の速さは大きく違います。表は「動くかどうか」の目安で、速さの目安ではありません。
8GB なら画像から始める
画像から始めるのがおすすめです。Anima は本体が 2B（20億パラメータ）と小さめで、公式ドキュメントでも「一般的な GPU で無理なく動く」と紹介されています。SDXL や Illustrious XL も、1枚ずつ作るなら試す価値があります（目安（未検証））。動画なら Wan 2.2 5B を、長さを短く（49フレームなど）して試してください。止まったときは VRAM が足りないときの対処法を見てください。
12GB・16GB なら、動画は 5B から
画像は、ふだんの使い方なら大きく困らない見込みです（目安（未検証））。LoRA（モデルに絵柄などを足す小さなファイル）を足しても、ファイルは数十〜数百MB ほどなので大きくは増えません。動画は 5B から始めて、14B は fp8 の版と高速化 LoRA（4ステップ）で試すのがよさそうです。
24GB・32GB なら、14B も現実的な時間で試せる
Wan 2.2 14B のような大きな動画モデルも、現実的な時間で試せる範囲です。32GB の RTX 5090 では、14B を公式テンプレートの設定で問題なく作れました。ただし筆者の環境でも、5B と 14B を続けて85本作ったあとに、一度だけ out of memory（VRAM 不足）で止まりました（Wan が動かないときの対処法）。32GB でも、起動オプション --reserve-vram 1 で少し余裕を残しておくと安心です。
メモリ・ストレージ・CPU はどれくらい必要？
メモリ（RAM）
メインメモリは、VRAM に入りきらないモデルの逃がし先になります。公式の README には「メモリ 8GB」で動かせるという説明がありますが、Wan 2.2 14B のように本体だけで 13.3GB×2 あるモデルでは、VRAM が少ないほどメモリに置く量が増えます。画像だけなら 16〜32GB、動画もやるなら 64GB 以上あると安心、というのが筆者の目安（未検証）です（筆者の PC は 128GB で、それより少ないメモリでは試していません）。
ストレージ
モデルのファイルは、画像用で1つ約4〜7GB、Wan 2.2 は 5B 一式で約17GB、14B 一式で約35GB あります。いくつかのモデルを試すと、すぐに 100GB を超えます。モデルの読み込みの速さにも関係するので、SSD に置くのがおすすめです（目安（未検証））。作った画像や動画、ComfyUI のアップデート用の空きも残しておいてください。
CPU
ComfyUI の生成は、ほとんどを GPU で計算します。CPU は、ほかの部品と比べると後回しで大丈夫です（目安（未検証））。筆者の PC は Ryzen 9 9950X3D ですが、ほかの CPU とは比べていません。
PC を選ぶ・買い替えるときに見る5つ
- GPU は NVIDIA の RTX 30 シリーズ以降か（公式の GPU の選び方より）
- VRAM は何GB か。画像だけなら 8〜12GB から、動画もやるなら 16GB 以上（目安（未検証））
- メモリは何GB か。動画もやるなら多めに
- SSD の空きは 100GB 以上あるか
- ノート PC の GPU は、同じ名前でもデスクトップ用と性能や VRAM が違うことがある。VRAM の量をメーカーの仕様で確かめる
RTX 5090 以外の人へ
この記事の実測はすべて RTX 5090（VRAM 32GB）のものです。筆者は、ComfyUI の起動オプション --reserve-vram の値を変えて、VRAM 容量が少ない環境を想定した簡易テストもしています。Anima・Illustrious XL・SDXL・Wan 2.2 のどれも、8GB・12GB を想定した設定で生成は最後まで終わりました（結果の表は RTX 5090 の生成速度の実測）。
ただし --reserve-vram は、OS やほかのソフトのために VRAM を残しておく設定で、VRAM 容量そのものを制限する機能ではありません。この簡易テストは、実際の 8GB・12GB 搭載 GPU での動作を再現・保証するものではありません。実際に、8GB を想定した設定でも Wan 2.2 5B では GPU 全体の使用量が最大約13.8GB まで上がりました。
よくある質問（FAQ）
Q. ComfyUI に必要な VRAM は何GB ですか
ComfyUI の公式の動作環境のページには、VRAM の必要量は書かれていません。公式の GPU の選び方では「VRAM は多いほどよい」とされています。筆者の RTX 5090 では、Anima・SDXL・Illustrious XL の画像1枚で、生成中に増えた VRAM は約6〜8GB でした。
Q. VRAM 8GB で ComfyUI は使えますか
筆者は 8GB の GPU では試していません。公式の README には少ない VRAM でも動かす仕組みの説明があり、公式チュートリアルでは Wan 2.2 5B が 8GB に収まるとされています。画像なら 1枚ずつ作るところから試すのがおすすめです。
Q. ComfyUI は AMD や Intel の GPU でも動きますか
ComfyUI の公式ドキュメントでは、AMD・Intel の GPU にも対応しています。公式の GPU の選び方では、NVIDIA より遅いことがあるとされています。筆者は NVIDIA の RTX 5090 でしか試していません。
Q. Wan 2.2 で動画を作るには VRAM がいくつ必要ですか
ComfyUI の公式チュートリアルでは、Wan 2.2 5B は VRAM 8GB に収まるとされています。14B は本体だけで fp8 の 13.3GB のファイルが2つあり、筆者の RTX 5090 では生成中に GPU 全体で約31.8GB を使っていました。
Q. メモリ（RAM）は何GB あればいいですか
公式の README には「メモリ 8GB」で動かせるという説明があります。VRAM に入りきらない分はメインメモリに逃がすため、動画もやるなら多めにあると安心です。筆者の PC は 128GB で、それより少ないメモリでは試していません。
Q. ノート PC でも ComfyUI は使えますか
使えます。ただし、ノート PC の GPU は同じ名前でもデスクトップ用と VRAM の量や性能が違うことがあります。メーカーの仕様で VRAM の量を確かめてください。筆者はノート PC では試していません。
まとめ
- ComfyUI でいちばん大事なのは GPU の VRAM。公式の GPU の選び方では NVIDIA がいちばん上の評価で、VRAM は多いほどよいとされている
- 画像（Anima・SDXL・Illustrious XL）は、RTX 5090 で生成中に増えた VRAM が約6〜8GB。8〜12GB から始められる見込み（目安（未検証））
- 動画（Wan 2.2）は、5B が公式で「8GB に収まる」とされている。14B はファイルが大きく、16GB 以上が目安（未検証）
検証メモ
- 試した範囲：実測はすべて RTX 5090（VRAM 32GB）で、8〜24GB の GPU では試していません。この記事の 8〜24GB の目安は、公式の説明とファイルの大きさから筆者が考えた値です。
- 表の値の測り方：Wan の大きさは ComfyUI 公式テンプレートの表記（GiB）です。「生成中に増えた VRAM」は、ComfyUI を起動する前と比べた GPU 全体の使用量の差です。
- VRAM が足りないときの直し方：VRAM が足りないときの対処法にまとめました。
参考にした公式資料
- ComfyUI 公式ドキュメント：System Requirements：対応 OS・GPU
- ComfyUI 公式 wiki：Which GPU should I buy for ComfyUI：GPU の評価、VRAM、fp8・fp4
- ComfyUI（GitHub・公式 README）：ポータブル版の対応 GPU、少ない VRAM で動かす仕組みの説明
- ComfyUI 公式チュートリアル：Wan2.2 Video Generation：5B は 8GB に収まるという説明、ファイルの大きさ
- ComfyUI 公式チュートリアル：Anima：2B のモデル
