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AI美女を作るPCのスペックはどれがいい？VRAM別にできること早見表とグラボの選び方【2026年最新】

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AI美女を作るPCのスペックはどれがいい？VRAM別にできること早見表とグラボの選び方【2026年最新】

AI美女の画像や動画を手元のPCで作るとき、何ができるかを決めるのはグラボのVRAM（ビデオメモリ）の量です。Krea 2、Sulphur 2、10Eros、LTX-2.5、MiniMax H3のモデルのサイズから、VRAM 8GB・12GB・16GB・24GB・32GBでそれぞれ何が動くかを早見表にまとめ、RTX 3060 12GB・メモリ32GBでの実測、目的別のおすすめ、グラボ以外のパーツの目安まで。

2026年09月20日約10分で読める

概要

AI美女の画像や動画を手元のPCで作るとき、何が作れるかをほぼ決めるのはグラボのVRAM（ビデオメモリ）の量です。生成モデルはVRAMに読み込んで動かすため、モデルがVRAMに収まるかどうかで、動く・動かない・動くが遅い、が分かれます。

CPUの世代やメインメモリも関係しますが、優先順位はVRAMが先です。表の数字は、各モデルの配布ファイルのサイズです。

結論：VRAM別にできること早見表

VRAM今のNVIDIAのGPU例画像（Krea 2）動画（Sulphur 2・10Eros・LTX-2.5・MiniMax H3）
8GBRTX 5060、RTX 5060 Ti 8GBNVFP4版（約7.67GB）でぎりぎり最小の量子化でも8GBを超えるため、メインメモリへの逃がし（オフロード）前提
12GBRTX 5070、RTX 3060 12GBNVFP4版が余裕、FP8版（約13.1GB）はオフロード併用LTX-2.5のQ2〜Q3（8.8〜11.5GB）、Sulphur 2・10ErosのQ3（10.3〜11.1GB）。動くが遅め
16GBRTX 5060 Ti 16GB、RTX 5070 Ti、RTX 5080FP8版が収まるLTX-2.5の推奨Q4_K_M（15.1GB）、Sulphur 2・10ErosのQ4_K_M（14.3GB）
24GBRTX 4090など前の世代余裕Sulphur 2・10ErosのQ8（22.8GB）、LTX-2.5のQ8（23.6GB）が視野に
32GBRTX 5090余裕Q8で余裕。MiniMax H3（ピーク時約31.7GB）もそのまま載るクラス
  • モデル本体のほかに、テキストエンコーダーとVAEもVRAMを使います。ファイルサイズがVRAMぴったりの量子化は避け、余裕を持たせます
  • 量子化（Q2〜Q8、FP8、NVFP4など）は、数字が小さいほど軽くなる代わりに画質や動きの再現性が落ちます。自分のVRAMに収まる範囲で、いちばん大きいものを選ぶのが基本です
  • 今のRTX 50シリーズのVRAMは、RTX 5090が32GB、RTX 5080とRTX 5070 Tiが16GB、RTX 5070が12GB、RTX 5060 Tiが16GBと8GB、RTX 5060が8GBです（NVIDIA公式）。24GBのモデルは今の50シリーズにはありません

各モデルの導入手順は、Sulphur 2（10Erosとの違いも同じ記事）、Krea 2、LTX-2.5とLTX-2.5のGGUF版、MiniMax H3の各記事にあります。

実測：RTX 3060 12GB＋メモリ32GBでできたこと

AI Necoの制作環境は次の構成です。

パーツ構成
GPUNVIDIA GeForce RTX 3060（VRAM 12GB）
メインメモリ32GB（DDR4 16GB×2）
CPUIntel Core i7-12700F

この環境で、ComfyUIに入っている公式テンプレート「FastVideo FastH3」の画像から動画を使うと、5秒の動画が1本あたり約3分でした。使ったモデルは、FastH3の8ステップV2のint8版（fastvideo_fasth3_8step_v2_pruned_int8_convrot、22.1GB）です。VRAMの12GBに収まらない分は、メインメモリに逃がして動いています。

FastH3は、MiniMax H3を少ないステップで生成できるように蒸留した高速版で、動画生成の高速化に取り組むFastVideo（Hao AI Lab）が公開しています。最初のプレビュー版は2026年8月27日の公開です。ComfyUIの公式テンプレートは8ステップのV2版を使い、ステップ数は8で固定です。ComfyUIの公式ドキュメントは、ベースのMiniMax H3より動きと音声の再現が落ちる代わりに速く、下書きや試作に向くと説明しています。ライセンスは元のMiniMax H3のコミュニティライセンスをそのまま引き継ぎます。このライセンスは米国・EU・英国・韓国をローカル実行の対象外としていますが、日本は対象です。年商2,000万ドルを超える事業でなければ商用利用でき、生成した動画の権利をMiniMaxは主張しません。

12GBは「動画も作れるが、量子化を下げてオフロードを使い、時間をかけて作る」ラインです。量産や高画質を狙うなら、16GB以上が楽になります。

目的別のおすすめ

画像だけ作るなら：12GB

Krea 2のような画像モデルは、量子化版なら12GBで十分に回ります。NVFP4版（約7.67GB）なら8GBでも動きますが、余裕はありません。画像中心の制作なら、RTX 5070（12GB）やRTX 3060 12GBでも足ります。

動画もやるなら：16GB

Sulphur 2や10Eros、LTX-2.5の配布元が推奨する量子化（Q4_K_M、14.3〜15.1GB）が収まるのが16GBです。動画をやるなら16GBが本線です。RTX 5060 Ti 16GBは、RTX 5070より下位のモデルですが、VRAMはRTX 5070の12GBより多い16GBです。AI生成ではモデルが収まるかどうかが先に効くため、この用途では16GBを選ぶ価値があります。

AI美女作成イメージAI美女作成イメージ

高画質の動画やLoRA学習までやるなら：32GB

MiniMax H3はピーク時に約31.7GBのVRAMを使います。量子化を下げずに長めの動画や高い解像度を狙うなら、32GBのRTX 5090のクラスです。同じキャラクターを作り続けるためのLoRA学習も、VRAMが多いほど楽になります。LoRA学習ツールのai-toolkitでは、FLUX用の設定例が24GBを想定した名前（train_lora_flux_24gb）で用意されています。

グラボの選び方

  • VRAMを優先する：同じくらいの予算なら、処理が速いモデルよりVRAMが多いモデルを選ぶ
  • 8GBのモデルはAI用途では避ける：動画はオフロード前提になり、画像も余裕がない
  • NVIDIAのGPUを前提にする：早見表と実測は、NVIDIAのGPUで動かす前提の数字

VRAM別の主な候補です（Amazonの検索結果に移動します。価格は変わりやすいのでリンク先で確認してください）。

VRAM候補
12GBRTX 3060 12GB ／ RTX 5070
16GBRTX 5060 Ti 16GB ／ RTX 5070 Ti ／ RTX 5080
32GBRTX 5090

グラボ以外のパーツ

  • メインメモリ：VRAMに入りきらない分はメインメモリに逃がして動かすため、VRAMが少ないほどメインメモリが効きます。実測の環境は32GBで、22.1GBあるFastH3のint8版を12GBのGPUで動かせています
  • SSD：モデルは1つで十数GB〜数十GBあります。Sulphur 2のQ8が22.8GB、LTX-2.5のbf16版が39GB、MiniMax H3を一式そろえると約63GBです。複数のモデルを入れるなら1TB以上を見ておきます
  • CPU：生成の中心はGPUです。実測環境のCPUはCore i7-12700Fです

PCを買わずに作る方法

グラボを買う前に試したいなら、ブラウザやアプリで使える生成サービスがあります。

  • 画像ならChatGPT Images 2.5。無料プランを含む全ユーザーが使え、同じ顔を保ったまま服や場所を変えられる
  • 画像と動画ならGrok Imagine

手元のPCで作る利点は、回数の上限と月額料金がないことです。量産を始める段階で、PCへの投資を考える順番になります。

まとめ

  • 何が作れるかを決めるのはVRAM。モデルのファイルサイズより少し余裕のあるVRAMを選ぶ
  • 画像だけなら12GB、動画もやるなら16GB、高画質の動画やLoRA学習まで見るなら32GB（RTX 5090）
  • RTX 3060 12GB＋メモリ32GBで、ComfyUIの公式テンプレート（FastH3のint8版）を使うと、画像から5秒の動画が約3分
  • メインメモリは32GB、SSDは1TB以上が目安
  • まずはChatGPTやGrokで試し、量産の段階でPCを考える

参考

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