2026-05

ComfyUI

ComfyUIのアップスケールはRAMを67GB食う｜ComfyUI外でESRGANを動かしRAM1.4GB・2倍速にする方法

ComfyUIで動画を4KアップスケールするとRAMを67〜77GB消費し、潤沢なメモリと長い処理時間が要る。本記事ではComfyUIを使わずspandrelでESRGANを直接動かし、フレーム逐次処理でメモリを一定(実測1.4GB)・処理を2倍以上高速にする方法を、動くコードと総当たり実測付きで解説する。
2026.05.30 AIハードウェア図鑑 編集部
ComfyUIGPU・グラフィックボードPC構成
GPU・グラフィックボード

M5 MacBook Air は AI とゲーム両方で何ができるか｜実測ベース総合レビュー

2026 年 3 月 11 日に発売された M5 MacBook Air は、 「軽量ノートで AI もゲームもどこまでできるか」 を考えるうえで、 かなり分かりやすい基準になるモデルだ。10 コア CPU + 最大 10 コア GPU の...
2026.05.28 AIハードウェア図鑑 編集部
GPU・グラフィックボードPC構成ローカルLLM
GPU・グラフィックボード

VRAM 16GB GPU を選ぶなら｜AI 用途別に比較

この記事では VRAM 16GB モデルの GPU の選び方を解説する。筆者は RTX 5080・RTX 5060 Ti という 16GB モデル 2 枚と、 RTX 4070 SUPER (12GB) を所有しており、 用途を分けて使い分...
2026.05.27 AIハードウェア図鑑 編集部
GPU・グラフィックボードPC構成ローカルAI環境
GPU・グラフィックボード

AI用PCの最低スペックガイド｜RTX 5060 Ti+RAM 32GBで始めるローカルAI環境

2026年にローカルLLMを自宅で動かすなら、VRAM（GPUに搭載された専用メモリ）16GB以上のグラフィックボードが最低ライン。具体的にはRTX 5060 Ti 16GBを軸に組んだ場合、総額は約23.5万円からが現実的な出発点になる。...
2026.05.24 AIハードウェア図鑑 編集部
GPU・グラフィックボードPC構成ローカルAI環境
ComfyUI

LTX 1動画を4Kアップスケールする｜1段階シンプル法・2段階品質法・バッチ処理法【Adobe Stock向け】

LTX 1で生成した動画を4x-UltraSharpで4Kアップスケールし、Adobe Stock向けに最終出力する手順。VRAM・処理時間の目安、ComfyUI起動オプション、つまずきやすいポイントを解説。
2026.05.24 AIハードウェア図鑑 編集部
ComfyUIGPU・グラフィックボードPC構成
ComfyUI

LTX 1をComfyUIで動かすノード構成の全体像｜スクリーンショットで見る基本ワークフロー

LTX 1の動画生成ComfyUIワークフローは、15ノード程度でシンプルに組める。本記事ではノード構成を画面キャプチャ中心で解説する。シリーズの最終目標は8秒・4K（3840x2160）・60fps・H264 mp4のAdobe Stoc...
2026.05.24 AIハードウェア図鑑 編集部
ComfyUIGPU・グラフィックボード基礎知識
GPU・グラフィックボード

Qwen3.6-35B-A3B とは？MoE型マルチモーダル LLM のローカル実行ガイド

Qwen3.6-35B-A3B は総350億・動作30億パラメータのMoE型マルチモーダルLLMである。FP8版34.87GBでRTX 5090級のローカル実行が可能で、視覚言語タスクに向いている。スペックと実行環境を整理する。
2026.05.23 AIハードウェア図鑑 編集部
GPU・グラフィックボードローカルAI環境ローカルLLM
GPU・グラフィックボード

Anima TrainFlow とは｜6GB VRAM から動く Anima 2B 用 LoRA トレーナーの動作要件と仕組み

Anima TrainFlow は 6GB VRAM の NVIDIA GPU から Anima 2B の LoRA 訓練を動かせる Web トレーナー。sd-scripts と Gradio を組み合わせたシングルページ UI が設定ミスによる GPU 時間ロスを防ぐ。動作要件・技術スタック・VRAM 別選定指針を解説。
2026.05.23 AIハードウェア図鑑 編集部
GPU・グラフィックボード基礎知識
GPU・グラフィックボード

ローカルLLMとは？自分のPCでAIを動かす仕組みと始め方を初心者向けに解説

ChatGPTやClaudeのようなAIをインターネット接続なしで自分のPCで動かせる「ローカルLLM」。仕組みやGPUのVRAM容量、量子化レベルの選び方、OllamaとLM Studioの導入手順、トラブル対処までを公式ソース付きで初心者向けに一本でカバーする。
2026.05.23 AIハードウェア図鑑 編集部
GPU・グラフィックボードローカルAI環境基礎知識
GPU・グラフィックボード

VRAMとは？AI用途で必要な容量の目安をわかりやすく解説

ローカルでAIを動かす際に最重要となるVRAM（GPU専用メモリ）の基本から、ローカルLLM・画像生成・動画生成・ファインチューニングの用途別必要容量、量子化方式やKVキャッシュとの関係、おすすめGPUまで一次ソース付きで解説します。
2026.05.23 AIハードウェア図鑑 編集部
GPU・グラフィックボードPC構成ローカルAI環境
次のページ