画像生成AIローカルのGPU比較【2026】VRAMと予算で選ぶ

運営 Aoba Works · 公開 2026年10月19日 · 17分で読めます

この記事の作り方: AI が各サービスの公式の情報(下の「出典」)を読んで書き、出典の無い料金・規約の文や作り話を落とす自動の点検に通してから公開しています。公式で確かめた日: 2026-10-19(確かめた公式ページの一覧)

#画像生成AI #Stable Diffusion

画像生成AIをローカルで動かすときに大事なのは、GPUのVRAM(ビデオメモリ)の量です。公式の数字では、Stable Diffusion 3.5 Mediumは9.9GB、FLUX.2 [klein] 4Bはおよそ13GBのVRAMを使います。これから買うなら、VRAM 16GBのGPUを選ぶと、多くのモデルを無理なく動かせます。GPUが無いPCやMacなら、無料のツールのComfyUIを手持ちの環境で試すか、クラウドの無料枠から始めましょう。

あなたに合うのはどれ?

今のPCとやりたいことで、最初に選ぶものが決まります。下の表で自分に近い行を探してください。

理由をひとことずつ書きます。手持ちのGPUで動くかどうかは、無料のComfyUIを入れれば確かめられます。GPUが無いなら、数万円以上の買い物の前にクラウドで「自分は本当に毎日使うか」を見たほうが損をしません。16GBをすすめるのは、後で出てくる公式のVRAM数値の多くが12〜13GB前後だからです。

ローカルとクラウドは何が違う?

ローカルは「最初にGPU代がかかり、あとは電気代だけで回数の制限がない」形です。クラウドは「最初の費用はかからず、使った分か月額を払う」形。違いは次の表のとおりです。

ローカルを選ぶ人がよく挙げる理由は、回数を気にせず何百枚も試せることと、作った画像や下絵が外に出ないことです。

ただし、モデルを自由に入れられることと、作った画像を自由に使えることは別の話です。たとえばStable Diffusion 3.5は「Stability AI Community License」で、年間の売上が100万ドル未満の個人・組織なら無料で商用利用できます(Stability AI)。モデルごとにライセンスが違うので、副業や仕事で使う前に画像生成AI商用利用、規約のどこを確認するかで確認する所を見ておくと安心です。

必要なVRAMはモデルでどれくらい違う?

目安は、古いモデルなら8GB、2024年以降の新しいモデルなら12〜16GBです。各社が公開している数字を並べると、次のようになります。

Stability AIは、Mediumについて次のように書いています。

「This model only requires 9.9 GB of VRAM (excluding text encoders) to unlock its full performance」(Stability AI)

訳すと「このモデルの性能を出し切るのに必要なVRAMは9.9GBだけ(テキストエンコーダーを除く)」です。気をつけたいのは「テキストエンコーダーを除く」の部分。プロンプトを読み取る部品の分は、この数字に入っていません。8GBのGPUでぎりぎり動くかどうかではなく、少し余裕を持たせたほうがいいのはこのためです。

FLUX.2 [klein] 4BのHugging Faceのページには、次の一文があります。

「The FLUX.2 [klein] 4B model fits in ~13GB VRAM and is accessible on NVIDIA RTX 3090/4070 and above.」(Hugging Face)

訳すと「FLUX.2 [klein] 4Bは約13GBのVRAMに収まり、NVIDIA RTX 3090 / 4070以上で使える」。ライセンスはApache 2.0です(Hugging Face)。

VRAMが少なくても動くことはある

ComfyUIのGitHubには、「4GBのVRAMと8GBのRAMでも、いちばん大きいオープンソースのモデルを比較的速く動かせる」とあります(ComfyUI GitHub)。足りない分をメインメモリに逃がす仕組みがあるからです。

ただ、これは「動く」という意味です。待ち時間は長くなります。毎日何十枚も作るなら、VRAMはモデルの公式の数字より多めにしておきましょう。

対応しているGPUの種類

ComfyUIの公式の動作環境ページに載っているGPUの種類は8つです(NVIDIA、AMD(Linux)、AMD(Windows)、Intel Arc、Apple Silicon、Ascend NPU、Cambricon MLU、Iluvatar Corex)。GPUが無くても--cpuで動かせます(ComfyUI 動作環境・2026-10-19にこのサイトで数えた)。

とはいえ、手順の解説や配布されているモデルの多くはNVIDIAのGPUを前提にしています。AMDやIntelは安く買えることもありますが、つまずいたときに解決方法を見つけにくいのが難点です。

GPUの価格の目安(2026年10月)

VRAM 16GBのNVIDIAのGPUで、いちばん手が届きやすいのはGeForce RTX 5060 Ti 16GBです。ただ、2026年はメモリ不足で値段が上がっています。

(価格は2026年10月時点・店や日によって変わります。最新は販売店で確認してください)

同じRTX 5060 Ti 16GBでも、発売時とくらべて4万円以上高くなりました。8GB版はもっと安く売られています。それでも上のVRAMの表を見ると、8GBで余裕を持って動くのは古いモデルまで。あとからGPUを買い直すより、最初に16GBを選んだほうが結果的に安く済むことが多いでしょう。

クラウドと比べると何か月分?

たとえば、RTX 5060 Ti 16GBの12万9,800円を、Comfy Cloud Standardの月$20と比べてみます。1ドル150円で計算すると月3,000円なので、約43か月分です(為替は仮の数字です)。

判断の目安は次の2つです。

• 3年以上、ほぼ毎日使うつもり → ローカルのほうが割安になりやすい
• 週に数回・月に数十枚ほど → クラウドのほうが割安で手間も少ない

GPUを積んだPCを持っていない人は、GPUのほかに電源やケースの費用もかかることを入れて考えてください。

ComfyUI Desktopを入れる手順(Windows)

Windowsで一番手間が少ないのは、ComfyUI Desktop(公式のインストーラー版)です。公式の動作環境は、Windows 10以降で、空き容量は1回のインストールにつき4.85GB以上がおすすめとされています(Comfy Desktop for Windows)。モデルのファイルは別に何GBもあるので、SSDを数十GB空けておきましょう。

1. 公式サイト(comfy.org)からWindows用のインストーラー(.exe)をダウンロードして実行し、表示に沿って進めます。
2. スタートメニューかデスクトップのショートカットから「Comfy Desktop」を起動します。
3. 「How do you want to run Comfy?」と出たら、「Local」を選びます(「Cloud」はComfy CloudのGPUで動かす方です)。
4. 「I agree to the EULA and Terms of Service」にチェックを入れます。ここだけは必須です。利用データの送信とベータ機能のチェックは、入れなくても進めます。
5. 迷ったら「Express Install with recommended settings」にチェックを入れます。おすすめの設定で入ります。
6. 「Continue」を押します。「Preparing your install…」と出たら、終わるまで待ちましょう。

初回起動の画面の流れはComfy Desktop 概要にまとまっています。入ったら、最初はテンプレートのワークフローで1枚作ってみてください。プロンプトの組み立て方は画像生成AIプロンプトの書き方、順番で決まるで順番に書いています。

つまずきやすい所と直し方

どちらのカードも選ばれていない:GPUの性能が足りないと判断されると、「Local」と「Cloud」のどちらも最初から選ばれていない状態になります。画面に出ている認識されたハードウェアを見て、GPUの名前が正しいか確かめましょう。「Cloud」に「Recommended for your hardware」と出ていたら、そのPCではクラウドのほうが向いている、という意味です(Comfy Desktop 概要)。

起動しない・途中で止まる:ログの%APPDATA%\Comfy Desktop\logsの中のapp.logを開いて、最後のほうのエラーの文をそのまま検索します(Comfy Desktop for Windows)。

入れたモデルがどこにあるか分からない:モデルは%LOCALAPPDATA%\Comfy-Desktop\ComfyUI-Shared(古い版では%USERPROFILE%\ComfyUI-Shared)にまとめて置かれます(Comfy Desktop for Windows)。

AUTOMATIC1111でPythonのエラーが出る:AUTOMATIC1111はPython 3.10.6を指定していて、「新しいバージョンのPythonはtorchに対応していない」と書かれています(AUTOMATIC1111 GitHub)。ComfyUIを手作業で入れる場合は、反対にPython 3.13がおすすめです(ComfyUI 動作環境)。ツールによって合うPythonが違う、と覚えておけば、エラーの原因に早く気づけます。

画面の表示が崩れる:ComfyUIはGoogle Chromeの143以降をすすめています(ComfyUI 動作環境)。

次にやること

自分でやる人の今日の一歩

1. 自分のPCのGPUの名前とVRAMを確かめます。Windowsなら、タスクマネージャーの「パフォーマンス」タブの「GPU」で見られます。
2. VRAMが8GB以上あれば、上の手順でComfy Desktopを入れて、テンプレートで1枚作ってみましょう。

自分でやるのが大変・早く確実にしたい人

公式のクラウド版、Comfy Cloudがあります。料金ページに載っている有料プランは4つ(Standard・Creator・Pro・Team)で、ほかに無料枠もあります(Comfy Cloud 料金・2026-10-19にこのサイトで数えた)。どのプランもRTX 6000 Pro(96GB)を使います。

(2026年10月時点・最新は公式で確認)

向いているのは、GPUを持っていない人や、導入やエラーの対応に時間をかけたくない人です。反対に、毎日たくさん作る人や、作った画像や下絵を外に出したくない人には向きません。注意点として、Standardでは自分のモデルを取り込めません。1回の処理も30分までです(Comfy Cloud 料金)。

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よくある質問

GPUが無いノートPCでも画像生成AIをローカルで動かせますか?

動かせます。ComfyUIは--cpuで、GPUが無くても動きます(ComfyUI 動作環境)。ただ1枚に時間がかかるので、普段使うならクラウドの無料枠から試すほうが現実的です。

VRAM 8GBのGPUではもう足りませんか?

SD1.5やSDXLなら、8GBでも十分に使えます。SD3.5 Mediumは公式で9.9GB(テキストエンコーダーを除く)なので、8GBでは設定の工夫が必要です(Stability AI)。新しいモデルを中心に使うなら、16GBが目安です。

Macでもローカルで動きますか?

M1以降のApple Silicon Macなら、ComfyUIが公式に対応しています(ComfyUI 動作環境)。ただ、解説記事や配布されているモデルはNVIDIAのGPU向けが多く、設定を自分で調べる場面が増えます。

ローカルで作った画像は商用利用できますか?

使ったモデルのライセンスで決まります。Stable Diffusion 3.5は年間売上100万ドル未満なら無料で商用利用でき(Stability AI)、FLUX.2 [klein] 4BはApache 2.0です(Hugging Face)。確認のしかたは規約のどこを確認するかにまとめています。

出典

• System Requirements - ComfyUI
• Comfy Desktop for Windows - ComfyUI
• Comfy Desktop Overview - ComfyUI
• ComfyUI GitHub
• Pricing - Comfy Cloud
• Introducing Stable Diffusion 3.5 - Stability AI
• Stability AI Community License
• FLUX.2-klein-4B - Hugging Face
• NVIDIA RTX AI Accelerates FLUX.1 Kontext - NVIDIA Blog
• AUTOMATIC1111 stable-diffusion-webui - GitHub
• GeForce RTX 5060 Ti搭載カードが各社より発売 - PC Watch
• 2026年10月のGPU・PCパーツ価格 - アラおじのゲーム・ガジェット備忘録

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