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ComfyUI 必要VRAMチェッカー：どのモデルファイルがGPUに収まるか

画像・動画のオープンモデルとGPU（グラボ）を選ぶと、ダウンロードすべき精度、工程ごとの必要メモリ、生成に使える残りのメモリがわかります。ファイルサイズは正確な値です。

更新日 無料・ブラウザの中で動きます

モデル
お使いのGPU

ComfyUIのWan 2.2（テキストから動画、A14B）テンプレートのモデルファイル：4個（LoRAは含みません）

動く？

お使いのRTX 4090で

動く

そのまま読み込めます。

最大の工程
14.5GB
お使いのGPU
24.0GB
生成に使える残り
9.5GB
ダウンロード
35.6GB

工程：テキストエンコーダ6.7GB · 拡散モデル14.5GB。生成用の作業メモリはこれとは別に必要で、解像度とフレーム数に応じて増えます。

計算・2026年10月16日

どこで？

動かせる場所

時間貸しのGPU動く

どんなノードも、自分の環境で使えます。RTX 3090をSaladCloudで1時間$0.17から借りられます（自社のデータセンターで運用するRunPodでは$0.50）。待機中も料金がかかります。

取得・2026年10月19日
13社の料金比較（英語）
クリップごとのAPIモデルのみ

RunPodはWan 2.2をクリップ単位で販売しています。1280×720・5秒で$0.30です。モデルと設定はRunPodのもので、自分のワークフローは使えません。

取得・2026年10月9日
APIの比較

いくらで？

1回の生成あたり（条件はそれぞれの設定）

  • RunPodのAPI1280×720・5秒のクリップ。RunPodのモデルで、自分のワークフローではありません
    $0.30取得・2026年10月9日

このGPUに収まる拡散モデルのファイル

このGPUで最適なファイル：FP8 scaled（最大の工程14.5GB）。

精度ファイル最大の工程判定
FP1628.58GB28.8GBストリーミング
FP8 scaled · テンプレート14.29GB14.5GB完全に載る

Wanの記載：「This command can run on a GPU with at least 80GB VRAM.」（訳：このコマンドはVRAM 80GB以上のGPUで実行できる）。対象：A14Bモデル、Wan自身のスクリプト。Wan 2.2の全ファイルをGPUごとに見る。

モデルファイルの一覧

ファイル種類サイズ置き場所入手先
wan2.2_t2v_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensors拡散モデル · FP8 scaled14.29GBdiffusion_modelsHugging Face
wan2.2_t2v_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensors拡散モデル14.29GBdiffusion_modelsHugging Face
umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensorsテキストエンコーダ · FP8 scaled6.74GBtext_encodersHugging Face
wan_2.1_vae.safetensorsVAE · BF160.25GBvaeHugging Face

Apache 2.0 · ファイルサイズはHugging Faceの正確な値。NVIDIAのGPUのみ。FP4のファイルはBlackwellのみ。

答えの出し方

ComfyUIのワークフローは工程ごとに実行され、各工程は必要なものだけを読み込みます。

  • テキストエンコーダは、プロンプトを埋め込み（embedding）に変換します。最近のモデルのいくつかでは、それ自体が本格的な言語モデルで、画像モデルより大きいこともあります。
  • プロンプト拡張モデルは、一部の公式テンプレートで、先にプロンプトを書き換えます。独自の工程を持つ別のモデルです。
  • 拡散モデルが画像や動画をサンプリングし、同じ工程に載るVAEがデコードします。Wan 2.2のA14Bモデルは交代で動く2つのエキスパートなので、GPUに載るのは一度に1つです。

収まる必要があるのは、これらの工程のうち最大のものです。答えは、ComfyUI公式テンプレートがそのモデルでダウンロードするファイルから出します。読み方は、ComfyUIワークフローチェッカーがドロップされたワークフローを読むときと同じです。お使いのGPUに読み込めるなら作業メモリに残る量を示し、読み込めないなら、読み込める同じモデルの小さいファイルを示します。答えの下では、そのモデルの拡散モデルのファイルをすべて、いっしょに収まる最良のテキストエンコーダとともにお使いのGPUで判定するので、より高い精度が収まる場合もわかります。ファイルサイズは、これらのモデルでComfyUIが読み込む109個のファイルについて、Hugging Faceが報告する正確なバイト数です。Blackwell向けの形式（NVFP4、MXFP8）のファイルは、Blackwell世代のGPU（RTX 50、RTX PRO 6000、DGX Spark）にだけ提示します。

メモリの答えのほかに、Comfy Cloudでそのモデルのテンプレートが動くか（ComfyUIのテンプレートを確認済みのモデルのみ）、それが収まる時間貸しのクラウドGPUの最安値、画像1枚やクリップ1本の費用（事業者が価格を公表しているか、私たちが実測したもの）を示します。どの数値にも、取得または実測した日付を添えています。

収まらないものも拒否はされません。ComfyUIのREADMEによると、ComfyUIは重みをシステムRAMからストリーミングします。チェッカーの「ストリーミング」は、遅くなるという意味で、動かないという意味ではありません。

モデルごとのページ

各モデルには、全ファイルの一覧、GPUごとの表、開発元が示す必要VRAM、公開されているLoRA学習の設定、ライセンス条件をまとめたページがあります。

並べて比べることもできます。画像・動画モデルの比較をご覧ください。言語モデルについては、ローカルLLM動作チェッカーが同じ役割を果たします。GPUが足りないなら、ComfyUIのクラウド料金比較もご覧ください。

よくある質問

ComfyUIのモデルファイルがGPUに収まるかはどう判断する？
ファイルサイズの合計ではなく、最大の工程を見ます。ComfyUIはテキストエンコーダを読み込んで実行し、拡散モデルがメモリを必要とした時点でそれを外すので、収まる必要があるのは両者の大きいほうです（拡散モデルにはVAEが加わります）。その工程がGPUのメモリの85%以下ならファイルは完全に載り、95%まではぎりぎり載ります。チェッカーは、掲載しているすべてのモデルのすべてのファイルについてこれを計算します。
モデルがVRAMに収まらないとどうなる？
ComfyUIは実行を拒否せず、収まらない部分をシステムRAMからストリーミングします。READMEによると、この方法で最大級のオープンモデルでもVRAM 4GB・RAM 8GBで動かせます。動きますが、遅くなります。どれだけ遅くなるかはPCIeの接続と解像度によるため、数値は示しません。
Wan 2.2は12GBのGPUで動く？
完全には載りません。テキストから動画を生成するエキスパートで最も小さいFP8 scaledでも、最大の工程で14.5GB必要で、12GBのGPUには収まらないため、ComfyUIは一部をシステムRAMからストリーミングします。24GBのGPUならFP8 scaledのファイルが完全に載ります。
ファイルサイズを足し合わせればいいのでは？
ファイルは同時にGPUに載るわけではなく、2つのファイルが一度も同時に載らないこともあるからです。Wan 2.2のテキストから動画のテンプレートは、2つのエキスパートとテキストエンコーダで計35.6GBをダウンロードしますが、最大の工程は14.5GBです。すべてを足すと必要量を多く見積もりすぎます。拡散モデルのファイルだけを見ると、テキストエンコーダのほうが大きい場合に少なく見積もりすぎます。ここに載っているモデルにも、そういうものがあります。
チェッカーは作業メモリも推定する？
いいえ。作業メモリは解像度、フレーム数、バッチサイズに応じて増え、アテンションのカーネルによっても変わります。モデルごとに公表しているベンダーもありません。チェッカーは重みを読み込んだあとの残りと、各ベンダーが示す必要量を並べて表示するので、両方を見て判断できます。
  • ファイルとサイズ：Comfy-OrgがHugging Faceで再パッケージしたリポジトリと、各ベンダー自身のComfyUI対応ファイル。正確なバイト数は2026年10月16日にHugging Face APIから取得しました。テンプレートの構成は、ComfyUIの公式ワークフローテンプレートによります。ワークフロー全体をどのモデルでも確認するなら、ComfyUIワークフローチェッカーをどうぞ。
  • GPUのメモリ：メーカーの仕様値。NVIDIAのGPUのみです。ComfyUIはAMDやAppleシリコンでも動きますが、使える形式と速度が異なります。
  • 料金：Comfy Cloudの料金ページ（2026年10月16日に取得）、RunPodのWan 2.2 API（2026年10月9日に取得）、時間貸しのクラウドGPUはクラウドGPUの料金比較（英語）（2026年10月19日に取得）。実測した費用は、2026年10月20日の私たちの実行結果です。
  • 判定のルール：工程が使えるメモリの85%以下なら完全に載り、95%まではぎりぎり載ると判定します。LLMのツールと同じ余裕の取り方です。

数字は、月に一度。

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